A motivação para estudar química: Interdisciplinaridade na utilização do livro didático de Química

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The complete genome sequence of Chromobacterium violaceum reveals remarkable and exploitable bacterial adaptability

Chromobacterium violaceum is one of millions of species of free-living microorganisms that populate the soil and water in the extant areas of tropical biodiversity around the world. Its complete genome sequence reveals (i) extensive alternative pathways for energy generation, (ii) ≈500 ORFs for transport-related proteins, (iii) complex and extensive systems for stress adaptation and motility, and (iv) wide-spread utilization of quorum sensing for control of inducible systems, all of which underpin the versatility and adaptability of the organism. The genome also contains extensive but incomplete arrays of ORFs coding for proteins associated with mammalian pathogenicity, possibly involved in the occasional but often fatal cases of human C. violaceum infection. There is, in addition, a series of previously unknown but important enzymes and secondary metabolites including paraquat-inducible proteins, drug and heavy-metal-resistance proteins, multiple chitinases, and proteins for the detoxification of xenobiotics that may have biotechnological applications

Efeito de sistemas de preparo do solo e métodos de irrigação sobre a cultura do caupi em várzeas em Roraima

Dois experimentos foram conduzidos no Campo Experimental Bom Intento em Boa Vista, RR, de dezembro a março de 1995/96 e 1996/97, com o objetivo de se avaliar os diferentes sistemas de preparo do solo e de irrigação sobre a densidade do solo, e a cultura do feijão caupi cultivado em áreas de várzea. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, no esquema de parcelas subdivididas com quatro repetições. O feijão cv. Sempre Verde foi testado sob os sistemas de irrigação por sulcos e aspersão convencional, em dois sistemas de preparo do solo: grade aradora + grade niveladora, grade aradora + arado de aiveca + grade niveladora. Não houve diferenças significativas nos componentes de produção nem na produtividade do feijão caupi irrigado, obtendo-se o rendimento médio de grãos de 1.853 kg ha-1, porém a densidade do solo aumentou significativamente (p < 0,05), quando o seu preparo foi efetuado pela grade aradora + niveladora

Precipitação pluviométrica mensal provável em Boa Vista, Estado de Roraima, Brasil

O objetivo deste trabalho foi de estimar a precipitação mensal provável para o município de Boa Vista, RR (2º 49'17" N; 60º 39'45" W e 90 m). Foram utilizados dados de precipitação pluviométrica mensal de 48 anos da série histórica compreendida entre os anos de 1923 a 1997. A estimativa da precipitação mensal provável, em níveis de 10, 20, 25, 30, 50, 60, 70, 75, 80 e 90% de probabilidade, foi obtida utilizando-se as funções de distribuição normal e gama mista. Verificou-se um bom ajuste dos valores mensais de precipitação pluviométrica principalmente à distribuição gama mista, exceto para os meses secos de janeiro e fevereiro. Ficou caracterizada estação chuvosa, compreendida entre os meses de abril e setembro, e seca, entre os meses de outubro e março

The Impact of Human Factors on the Software Testing Process: The Importance of These Factors in a Software Testing Environment

Software testing is a key process that ensures a reliable quality product, and like other activities in the development process, have a wide range of tools available, but still requires a lot of human work, where the final quality of the software can be impacted directly by several factors. In this sense, this study aims to identify the human factors (cognitive, operational and organizational) present in the test process and to define the influence of these factors during their execution. Thus, the article presents a study with quantitative methods and techniques of the survey type, in which 112 professionals from the test area participated in 17 Brazilian states. The results provide a set of human factors that correlate with the final quality of a software product or service

A System Based on Artificial Neural Networks for Automatic Classification of Hydro-generator Stator Windings Partial Discharges

Abstract Partial discharge (PD) monitoring is widely used in rotating machines to evaluate the condition of stator winding insulation, but its practice on a large scale requires the development of intelligent systems that automatically process these measurement data. In this paper, it is proposed a methodology of automatic PD classification in hydro-generator stator windings using neural networks. The database is formed from online PD measurements in hydro-generators in a real setting. Noise filtering techniques are applied to these data. Then, based on the concept of image projection, novel features are extracted from the filtered samples. These features are used as inputs for training several neural networks. The best performance network, obtained using statistical procedures, presents a recognition rate of 98%