An intelligent approach to design and development of personalized meta search: Recommendation of scientific articles

In this article we present a method to recommend articles scientists taking into account their degree of generality or specificity. In terms of methodology, two approaches are presented to recommend articles based on Topic Modeling. The first of these is based on the divergence of topics that are given in the documents, while the second is based on the similarity between these topics. After a validation process it was demonstrated that the proposed methods are more efficient than the traditional methods

Sale forecast for basic commodities based on artificial neural networks prediction

The objective of this paper is to carry out the comparison and selection of a method to forecast sales of basic food products efficiently. The source of data comes from a set of popular markets in the main departments of Colombia. The methods and methodologies used are: Hold Method, Winters, the Box Jenkins methodology (ARIMA) and an Artificial Neural Network. The results show that the artificial neural network obtained a better performance achieving the lowest mean square error

Controle automático da umidade do solo com energia solar para pequenos produtores.

Esse trabalho tem por objetivo apresentar um protótipo autônomo de irrigação energizado por uma célula fotovoltaica de 5 W, baseado na plataforma Arduino (código e hardware aberto). O sistema consiste de um sensor de umidade do solo que ao atingir um dado sinal elétrico aciona um dispositivo solenoide de liberação do fluxo de água em uma rede de irrigação. O sistema tem custo aproximado de R$240, é de fácil manipulação e manutenção, e funciona de maneira autônoma durante o dia quando há energia solar disponível. O emprego do sistema pode aumentar a produtividade de pequenos produtores pela redução do estresse em períodos de seca

Desenvolvimento de um sistema de monitoramento remoto de umidade do solo.

Este trabalho tem por objetivo apresentar o protótipo de um sistema autônomo de monitoramento de umidade do solo. O sistema consiste de três sensores de umidade de solo conectados a um microcontrolador Arduino, alimentado por uma bateria carregada por uma célula fotovoltaica. O propósito desse sistema é realizar a transmissão por módulo Xbee® de sinal analógico referente ao teor de umidade do solo. O sinal transmitido é captado por outro módulo Xbee® ligado a um programa servidor capaz de armazenar continuamente as informações captadas

Degradabilidade ruminal de halófitas irrigadas com rejeito de dessalinização, em ovinos.

Objetivou-se neste trabalho a avaliação da degradabilidade ruminal da matéria seca, da fibra em detergente neutro e da proteína insolúvel em detergente neutro da erva sal e da beldroega. Foram utilizados dois ovinos Santa Inês fistulados no rúmen. Os tempos de incubação utilizados foram de 0; 3; 6; 24; 48 e 72 horas. A erva sal apresentou valores baixos para degradabilidade potencial e efetiva da MS, entretanto obteve valores melhores para a PIDN e FDN. Já a beldroega apresentou valores mais altos do que a erva sal para as variáveis estudadas, mostrando potencial para utilização na alimentação animal, principalmente em locais com solos excessivos em sais

Caracterização de acessos silvestres de maracujazeiro com base em descritores morfoagronômicos.

Existem espécies silvestres de maracujazeiros que possuem potencial agronômico para a utilização no melhoramento genético e no desenvolvimento de variedades e híbridos, porém a escassez de informações morfoagronômicas dessas espécies silvestres indica a necessidade de estudos básicos relacionados à caracterização e à avaliação do germoplasma. Este trabalho teve como objetivo caracterizar acessos silvestres de maracujazeiro, com base em descritores qualitativos e quantitativos

Method for collecting relevant topics from twitter supported by Big Data

There is a fast increase of information and data generation in virtual environments due to microblogging sites such as Twitter, a social network that produces an average of 8, 000 tweets per second, and up to 550 million tweets per day. That's why this and many other social networks are overloaded with content, making it difficult for users to identify information topics because of the large number of tweets related to different issues. Due to the uncertainty that harms users who created the content, this study proposes a method for inferring the most representative topics that occurred in a time period of 1 day through the selection of user profiles who are experts in sports and politics. It is calculated considering the number of times this topic was mentioned by experts in their timelines. This experiment included a dataset extracted from Twitter, which contains 10, 750 tweets related to sports and 8, 758 tweets related to politics. All tweets were obtained from user timelines selected by the researchers, who were considered experts in their respective subjects due to the content of their tweets. The results show that the effective selection of users, together with the index of relevance implemented for the topics, can help to more easily find important topics in both sport and politics