Importância da distribuição de chuvas para o cultivo de milho no agreste sergipano.

O Agreste Sergipano é uma das mesorregiões onde a cultura do milho é cultivada com alta tecnologia. Nesse contexto, os efeitos relacionados ao déficit hídrico podem trazer perdas significativas à produtividade. O objetivo desse trabalho foi avaliar o possível efeito da distribuição de chuvas sobre o comportamento produtivo do milho em um experimento de campo em dois anos agrícolas. O estudo foi realizado na Estação Experimental Jorge Sobral da Embrapa Tabuleiros Costeiros, localizada no município de Nossa Senhora das Dores (SE), por meio da execução de um experimento de campo, conduzido nas safras de 2012 e 2013. Concluiu-se que a safra de 2012, mesmo com precipitações abaixo da média dos últimos 10 anos, teve uma produtividade absoluta maior quando comparada com a safra de 2013

Avaliação da cobertura do solo em sistemas de produção de milho e soja em Sergipe utilizando imagens aéreas.

O sistema de monocultivo empregado nas regiões produtoras de milho no Estado de Sergipe, associado ao preparo do solo com grades pesadas e utilização dos restos culturais como pastagens, pode num futuro próximo resultar na degradação dos solos destinados a essa atividade agrícola, resultando na queda de produtividade das lavouras, e consequentemente, na redução dos lucros obtidos pelos rodutores. Uma técnica já consagrada em outras regiões do Brasil é a semeadura simultânea de milho com espécies de capim Brachiaria, que após a colheita do milho desenvolve formando boa cobertura do solo, que pode ser usada com dupla fi nalidade: a) pastagem no sistema integração lavoura pecuária; b) formação de cobertura morta no sistema plantio direto, que proporciona efi ciente proteção do solo contra erosão, além de diminuir a evaporação da água, contribuindo para menor estres hídrico das lavouras na ocasião de veranicos, muito comuns na região. Portanto, esse trabalho teve como objetivo avaliar a cobertura do solo em sistemas de produção de milho e soja na transição dos Tabuleiros Costeiros e Agreste de Sergipe, por meio de imagens aéreas digitais. O estudo foi realizado por meio da execução de um experimento de campo, conduzido na safra 2013 em um Argissolo da Estação Experimental Jorge Sobral da Embrapa Tabuleiros Costeiros localizada no município de Nossa Senhora das Dores, SE. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com quatro repetições, e cinco tratamentos: 1) milho monocultivo em preparo do solo convencional (MMPC); 2) soja monocultivo em preparo do solo convencional (SMPC); 3) milho monocultivo em plantio direto (MMPD); 4) soja monocultivo em plantio direto (SMPD); 5) milho consorcio com Brachiaria decumbens em plantio direto (MBDPD) e 6) milho consórcio com Brachiaria ruziziensis em plantio direto (MBRPD). Após a colheita do milho a cobertura do solo foi avaliada por meio da interpretação de imagens digitais obtidas por uma câmera Gopro estabilizada por um gimbal instalado em um Drone rádio controlado do tipo quadricóptero, utilizado para sobrevoar as parcelas experimentais. Conforme resultados obtidos, concluímos que o cultivo de milho consorciado com braquiárias contribui signifi ativamente para formação de cobertura do solo, para adoção de sistema integração lavoura/pecuária e do sistema plantio direto em Sergipe. A utilização de Drones para obtenção de imagens aéreas é viável para avaliação de cobertura do solo em sistemas de produção de grãos e pastagens. Palavras-chave: Drone, SisCob, plantio simultâneo, plantio direto, braquiária

The Importance of Second-Hand Knowledge in the Revised Uppsala Model: Can European Textiles Producers Export to China?

The authors studied how knowledge derived from firms' relationships-the so-called second-hand knowledge-is likely to influence their internationalization process. In this article, they examine how a European producer of textiles is able to sell worldwide, including to China, a highly competitive player in this industry. This article discusses models of firms' networks and the extent to which such networks generate important knowledge that can explain internationalization behavior-how it is able to influence the selection of foreign markets and the entry mode used. The authors use the revised version of the Uppsala model of internationalization, which emphasizes the roles of trust-building, knowledge, and creation of opportunities within relationships

Desenvolvimento de medidor de vazão para escoamento multifásico água-ar

Escoamentos multifásicos ocorrem em diversos setores da indústria, e a capacidade de medir corretamente as vazões das fases neles presentes são cruciais para uma boa operação. Contudo, devido à complexidade das interações presentes nesses escoamentos não há a possibilidade de utilizar medidores de vazão convencionais para resolução dessa necessidade. Em vista disso, utilizam-se medidores de vazões multifásicos (MPFM) os quais empregam diversos sensores em sua estrutura, a fim de medir as variáveis necessárias para estimação das vazões ou inferi-las através de um reconhecimento de padrões das leituras. No entanto, os atuais MPFMs não são capazes de medir as vazões das fases com acuracidade para todo o espectro de composição da mistura. Além disso, a utilização de instrumentos baseados em princípios nucleares eleva o custo e a periculosidade desses medidores. No presente trabalho realizou-se o desenvolvimento de dois MPFMs (MPFM-1 e MPFM-2) para o escoamento multifásico ar e água em tubulação horizontal. O MPFM-1 refere-se as vazões das fases apenas para o escoamento estratificado e o MPFM-2 refere-se aos escoamentos estratificado, plug e golfada.. Os dados utilizados para desenvolvimento dos medidores foram obtidos através de experimentos utilizando um tubo de venturi com sensor de pressão diferencial, sensores de vibração, um acelerômetro e giroscópio, um sensor de condução e um sensor de vazão e um Arduino Nano como microcontrolador. Para o desenvolvimento dos MPFMs seguiu-se a mesma metodologia proposta por Kadlec et al. (2009) utilizada para construção de analisadores virtuais. Os dados adquiridos foram então inspecionados, a fim de verificar leituras congeladas ou com erros óbvios e processados, para remoção de leituras discrepantes. A seleção de variáveis foi feita através do método Backward Elimination. Os dados foram divididos em conjuntos de treinamento e validação e utilizados nos modelos de Regressão Linear Multivariável e Redes Neurais Feedforward (FANN). Empregou-se como métrica de validação para os modelos utilizados o coeficiente de correlação, sendo as FANNs o modelo selecionado para ambos os MPFMs. Os erros absolutos médios obtidos para vazão de ar e água foram, respectivamente, 0,27 e 0,02 L/min para o MPFM-1 e 0,42 e 0,02 L/min para o MPFM-2.Multiphase flows occur in several sectors of the industry, and the ability to correctly measure flow rate of the phases in it is crucial for a good operation. However, due to the complexity of the interactions present in these flows, there is no possibility of using conventional flow meters, thus, multiphase flow meters (MPFM) are used. These meters employ several sensors in their structure, in order to measure the necessary variables to determine the flow rates or infer them through a pattern recognition. However, the current MPFMs are not able to accurately measure the flow rates of the phases for the entire spectrum of the mix composition. In addition, the use of instruments based on nuclear principles increases the cost and hazard of these meters. In the present work, two MPFMs (MPFM-1 and MPFM-2) were developed for the multiphase flow of air and water in horizontal pipes. MPFM-1 refers to stratified flow only and MPFM-2 refers to stratified, plug and slug flow. The data used for the development of the meters were obtained through experiments using a Venturi tube with differential pressure sensor, vibration sensors, an accelerometer and gyroscope, a conduction sensor and a flow sensor and an Arduino Nano as a microcontroller. For the development of MPFMs, the same methodology proposed by Kadlec et al. (2009) used for the construction of soft sensors was implemented. The acquired data were inspected, in order to check for frozen readings or with obvious errors. Processed to remove outliers. The variables selection was done through the Backward Elimination method. The data were divided into training and validation sets. Finally, they were used in the models of Multivariable Linear Regression and Feedforward Neural Networks (FANN). The correlation coefficient was used as the validation metric for the models used, with FANNs being the model selected for both MPFMs. The mean absolute errors obtained for air and water flow were, respectively, 0.27 and 0.02 L / min for MPFM-1 and 0.42 and 0.02 L / min for MPFM-2

Towards fully automated deep-learning-based brain tumor segmentation: is brain extraction still necessary?

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.Comment: 15 pages, 9 figure

Fracture strength of aged monolithic and bilayer zirconia-based crowns

The purpose of this study was to evaluate the effect of design and surface finishing on fracture strength of yttria-tetragonal zirconia polycrystal (Y-TZP) crowns in monolithic (1.5 mm thickness) and bilayer (0.8 mm zirconia coping and 0.7 mm porcelain veneer) configuration after artificial aging. Bovine incisors received crown preparation and Y-TZP crowns were manufactured using CAD/CAM technique, according to the following groups (n = 10): Polished monolithic zirconia crowns (PM); Glazed monolithic zirconia crowns (GM); Bi-layer crowns (BL). Crowns were cemented with resin cement, submitted to artificial aging in a chewing simulator (2.5 million cycles/80 N/artificial saliva/37 degrees C), and tested for fracture strength. Two remaining crowns referring to PM and GM groups were submitted to a chemical composition analysis to measure the level of yttrium after aging. One-way ANOVA and Tukey's test (P = .05) indicated that monolithic zirconia crowns presented similar fracture strength (PM = 3476.2 N +/- 791.7; GM = 3561.5 N +/- 991.6), which was higher than bilayer crowns (2060.4 N +/- 810.6). There was no difference in the yttrium content among the three surfaces evaluated in the monolithic crowns. Thus, monolithic zirconia crowns present higher fracture strength than bilayer veneered zirconia after artificial aging and surface finishing does not affect their fracture strength2015COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPESBEX 17246/12-1University of Toront

Recomendações básicas sobre colheita e secagem de biomassa triturada de pimenta longa (Piper hispidinervum).

Neste trabalho são apresentados os resultados de pesquisa sobre colheita e secagem de biomassa de pimenta longa para produção de óleo essencial com alto teor de safrol, utilizando baixo custo de mão-de-obra.bitstream/CPAF-AC/3789/1/comunicado121.pd

Automatic Filtering of Soil CO2 Flux Data; Different Statistical Approaches Applied to Long Time Series

Monitoring soil CO2 diffuse degassing areas has become more relevant in the last decades to understand seismic and/or volcanic activity. These studies are specially valuable for volcanic areas without visible manifestations of volcanism, such as fumaroles or thermal springs. The development and installation of permanent soil CO2 flux instruments has allowed to acquire long time series in different volcanic environments, and the results obtained highlight the influence of environmental variables on the gas flux variations. Filtering the influence of these external variables on the gas flux is crucial to understand deep processes on the volcanic system. This study focuses on the discussion of different statistical approaches applied to the long time series recorded in a diffuse degassing area of the Azores archipelago, mainly on the application of stepwise multivariate regression analysis, wavelets and Fast Fourier transforms to understand the CO2 flux variations and to detect eventual anomalous periods that can represent deep changes in the volcano feeding reservoirs. A permanent soil CO2 flux station is installed at Caldeiras da Ribeira Grande area since June 2010. This degassing site is located at Fogo Volcano, a polygenetic volcano at S. Miguel Island. The station performs measurements based on the accumulation chamber method and has coupled several environmental sensors. Average soil CO2 flux and soil temperature values around 1,165 gm−2 d−1 and 33°C, respectively, were measured in this site between June 2010 and June 2017. Multivariate regression analysis shows that about 47% of the soil CO2 flux variations are explained by the effect of the soil and air temperature, wind speed, and soil water content. Spectral analysis highlights the existence of 24 h cycles in the soil CO2 flux time series, mainly during the summer period. The filtered time series showed some anomalous periods and a correlation with the geophysical data recorded on the area was carried out. The models proposed have been applied on a near real-time automatic monitoring system and implementation of these approaches will be profitable in any volcano observatory of the world since it allows a fast understanding of the degassing processes and contribute to recognize unrest periods