Utilização de carvão e subprodutos da carbonização vegetal na agricultura: aprendendo com as Terras Pretas de Índio.

A Carbonização Vegetal. Físico química da carbonização vegetal. Características e propriedades do carvão e de subprodutos da carbonização vegetal. Carvão. Alcatrão vegetal. Ácido pirolenhoso. A produção de carvão vegetal e subprodutos da carbonização vegetal no Brasil. Potencial produção de fertilizantes e condicionadores de solos a partir de carvão e subprodutos da carbonização vegetal. Síntese de ácidos húmicos a partir de carvão vegetal. Utilização de carvão na produção de fertilizantes orgânicos e substratos. Produção de condicionadores orgânicos. Utilização de fino de carvão como substrato para mudas. Próximos passos para a pesquisa, desenvolvimento e inovação

Variational Deep Semantic Hashing for Text Documents

As the amount of textual data has been rapidly increasing over the past decade, efficient similarity search methods have become a crucial component of large-scale information retrieval systems. A popular strategy is to represent original data samples by compact binary codes through hashing. A spectrum of machine learning methods have been utilized, but they often lack expressiveness and flexibility in modeling to learn effective representations. The recent advances of deep learning in a wide range of applications has demonstrated its capability to learn robust and powerful feature representations for complex data. Especially, deep generative models naturally combine the expressiveness of probabilistic generative models with the high capacity of deep neural networks, which is very suitable for text modeling. However, little work has leveraged the recent progress in deep learning for text hashing. In this paper, we propose a series of novel deep document generative models for text hashing. The first proposed model is unsupervised while the second one is supervised by utilizing document labels/tags for hashing. The third model further considers document-specific factors that affect the generation of words. The probabilistic generative formulation of the proposed models provides a principled framework for model extension, uncertainty estimation, simulation, and interpretability. Based on variational inference and reparameterization, the proposed models can be interpreted as encoder-decoder deep neural networks and thus they are capable of learning complex nonlinear distributed representations of the original documents. We conduct a comprehensive set of experiments on four public testbeds. The experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed supervised learning models for text hashing.Comment: 11 pages, 4 figure

Utilização de um simulador de erosão como ferramenta de educação ambiental.

A popularização da ciência surge como necessidade para que todo cidadão torne-se ativo colaborador no processo de mudanças paradigmáticas necessárias na construção da nova civilização sustentável. O modelo de Estado mínimo estimulou a participação popular, que se organiza em grupos para suprir carências coletivas. Entre as mais disseminadas estão aquelas que promovem ações voltadas à temática ambiental. As demandas impostas pela legislação ambiental também vêm exigindo de todos conhecimentos correlatos à área. Faz-se necessário disponibilizar informações de forma clara, que considere a complexidade inerente ao atual estágio de desenvolvimento de nossa sociedade. Como contraponto, a tecnologização da vida vem omitindo relações ecológicas, processos fundamentais à vida e sua continuidade (SILVERSTONE, 1994). A complexidade do sistema solo fica exposta quando atenta-se para o processo de conservação de solo: nele, seus componentes físicos, químicos e biológicos compõem relações que podem ser melhor compreendidas se consideradas sob a ótica da alfabetização ecológica. O presente trabalho descreve um simulador de erosão portátil de fácil confecção, como ferramenta na ampliação das ações de conservação de solo. Assim, o modelo tende a exprimir a importância da conservação dos solos de modo prático e visual, podendo ser utilizado em classes com menores graus de instruções de escolaridade, assim como por produtores semianalfabetos, crianças em formações escolares em andamento e até por pessoas com níveis mais altos de escolaridade.bitstream/item/29533/1/doc-116.pd

NITROGEN FERTILIZATION AND INOCULATION OF COMMON BEAN WITH \u3ci\u3eRhizobium tropici\u3c/i\u3e

INTRODUCTION Common bean (Phaseolus vulgaris L.) has a great importance as a food crop worldwide and Brazil has a production about 3.29 million tons (FAO, 2014). Nitrogen (N) is the nutrient most absorbed and extracted by common bean and its use has a significant influence on yield. Due to the high cost of nitrogen fertilizers and the losses of this nutrient in the soil, which contributes to environmental pollution, it is of great interest to search for techniques that can maximize its efficiency. Although bean plants have the capacity to establish mutual symbiosis with bacteria, biotic and abiotic factors can act to reduce the efficiency of this relationship. This study aimed at evaluating the efficiency of inoculation practice with rhizobia and doses of nitrogen on production components of common bean