Repositório Institucional do IFMG
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Descápitas
Get PDFDescápitas é uma narrativa distópica em que uma moça se vê raptada em sua comunidade por um drone, sendo levada para a mansão de um misterioso e estranho rapaz que faz parte da elite de um mundo que foi redefinido pelos que possuíam o poder. A história vai se desenrolando e nos relevando os entraves deste novo e assustador universo
Desenvolvimento de mudas do cafeeiro submetidas a doses do fertilizante CPMAG
Get PDFTRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSOO trabalho avaliou o efeito de diferentes doses do fertilizante CPMAG no
desenvolvimento de mudas de cafeeiro (Coffea arabica L.), cultivar Catucaí Amarelo 24/137, conduzidas em casa de vegetação no IFMG – Campus Bambuí, entre dezembro de 2024 e junho de 2025. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, com seis tratamentos (0 a 500 kg/ha) e sete repetições. Foram analisados parâmetros de crescimento vegetativo (altura, diâmetro do caule, número de folhas, área foliar, número de nós, massa seca de caule, folhas e raízes) e estado nutricional (análises de solo e foliar). Os resultados indicaram que a dose de 200 kg/ha (T3) proporcionou maior massa seca de caule, altura de planta e número de folhas, diferindo significativamente do tratamento de maior dose (T6), que apresentou limitações no crescimento, possivelmente por toxidez de boro. Massa seca de folhas e raízes não apresentou variação significativa entre tratamentos. As análises de solo e foliar confirmaram que o CPMAG aumentou de forma proporcional os teores de magnésio, cálcio, potássio, enxofre e boro, que foram efetivamente absorvidos pelas mudas. Contudo, doses elevadas intensificaram o risco de toxidez, especialmente por excesso de boro. Conclui-se que a aplicação de 200 kg/ha é a mais indicada para a fase inicial de formação de mudas, equilibrando fornecimento nutricional e crescimento vegetativo, sem causar efeitos adversos.This study evaluated the effect of different doses of the CPMAG fertilizer on the
development of coffee seedlings (Coffea arabica L.), cultivar Catucaí Amarelo 24/137,
grown in a greenhouse at IFMG – Campus Bambuí, from December 2024 to June 2025.
The experiment followed a completely randomized design with six treatments (0 to 500
kg/ha) and seven replications. Growth parameters (plant height, stem diameter, number
of leaves, leaf area, number of nodes, dry mass of stem, leaves, and roots) and nutritional
status (soil and leaf analyses) were assessed. Results showed that the 200 kg/ha dose (T3)
promoted the highest stem dry mass, plant height, and number of leaves, significantly
differing from the highest dose (T6), which limited growth, likely due to boron toxicity.
Leaf and root dry mass did not vary significantly among treatments. Soil and leaf analyses
confirmed that CPMAG proportionally increased magnesium, calcium, potassium, sulfur,
and boron contents, which were effectively absorbed by the seedlings. However, higher
doses increased the risk of toxicity, especially from excessive boron. It is concluded that
200 kg/ha is the most suitable rate for the initial stage of seedling formation, balancing
nutrient supply and vegetative growth without causing adverse effects.
Keywords: Coffea arabica, mineral nutrition, magnesium, boron, vegetative growth
Repositório institucional: implementação de uma central de alarme hospitalar com esp32 lora e raspberry pi
Get PDFTrata-se de uma central de alarmes hospitalar baseada em ESP32 LoRa e Raspberry Pi, desenvolvida para monitoramento e transmissão de dados críticos, como pressão de ar comprimido, oxigênio e vácuo. O sistema utiliza comunicação LoRa para garantir a cobertura em ambientes hospitalares amplos e a integração com o Raspberry Pi para processamento e exibição dos alarmes em uma interface intuitiva. A solução tem aplicação técnica e tecnológica ao permitir a supervisão remota dos parâmetros essenciais para a segurança hospitalar, reduzindo o tempo de resposta a falhas.RESUMO: Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma central de alarmes para monitoramento em
tempo real de parâmetros críticos de gases medicinais, como pressão de vácuo, ar comprimido e
oxigênio. A proposta visa fornecer uma solução acessível e eficiente, utilizando tecnologias de
hardware e software. O sistema foi desenvolvido com duas placas ESP32 LoRa, uma configurada
para transmissão e a outra para recepção, junto com um Raspberry Pi 4, que atua como concentrador dos dados recebidos via ESP32 LoRa. Os dados são processados através do Node-RED,
uma ferramenta de desenvolvimento visual que permite a integração de dispositivos e sensores.
Fluxos foram programados no Node-RED para capturar, armazenar e analisar os valores de
entrada, determinando situações de alerta quando os limites predefinidos são excedidos. Os
métodos empregados incluem a configuração de fluxos no Node-RED para o processamento das
informações recebidas e a utilização de lógica condicional para verificar os estados dos sensores
e a definição de critérios de acionamento de alarmes. Os dados foram armazenados no Google
Sheets e o sistema automaticamente envia notificações via Telegram quando os valores dos gases
medicinais estão fora dos parâmetros de controle. Os resultados obtidos indicam que o sistema é
capaz de monitorar continuamente os parâmetros e emitir alertas em situações críticas, como
ausência total de fornecimento de gás ou pressão inadequada. O sistema mostrou-se confiável
em cenários simulados, evidenciando sua precisão e eficiência na ativação dos alarmes. Como
consideração final, o sistema apresenta-se como uma alternativa viável para o monitoramento de
sistemas de gases hospitalares, contribuindo para a segurança e a operação eficiente de ambientes críticos. Estudos futuros podem abranger a ampliação do sistema para acompanhar outras
variáveis, aumentando sua aplicabilidade e funcionalidade.ABSTRACT: This work aims to develop an alarm center for real-time monitoring of critical parameters of
medical gases, such as vacuum pressure, compressed air and oxygen. The proposal aims to provide
an affordable and efficient solution, using hardware and software technologies. The system was
developed with two ESP32 LoRa boards, one configured for transmission and the other for
reception, together with a Raspberry Pi 4, which acts as a hub for data received via ESP32 LoRa.
The data is processed through Node-RED, a visual development tool that allows the integration of
devices and sensors. Flows were programmed in Node-RED to capture, store and analyze the input
values, determining alert situations when predefined limits are exceeded. The methods employed
include the configuration of flows in Node-RED to process the information received and the use
of conditional logic to check the states of the sensors and define alarm triggering criteria. The
data was stored in Google Sheets and the system automatically sends notifications via Telegram
when the values of the medical gases are outside the control parameters. The results obtained
indicate that the system is capable of continuously monitoring parameters and issuing alerts in
critical situations, such as a total lack of gas supply or inadequate pressure. The system proved to
be reliable in simulated scenarios, demonstrating its accuracy and efficiency in activating alarms.
As a final consideration, the system presents itself as a viable alternative for monitoring hospital
gas systems, contributing to the safety and efficient operation of critical environments. Future
studies may include expanding the system to monitor other variables, increasing its applicability
and functionality
Agentes causadores do complexo de helminthosporiose no milho: uma revisão de literatura
Get PDFA Helminthosporiose é uma das principais doenças foliares que acometem a cultura do milho (Zea mays L.), especialmente em regiões tropicais e em plantios sucessivos como o milho safrinha. Causada por diferentes espécies de fungos, com destaque para Bipolaris maydis e Exserohilum turcicum, a doença pode ocasionar perdas expressivas na produtividade e qualidade dos grãos. Este trabalho teve como objetivo realisar uma revisão bibliográfica aprofundada sobre o complexo dos agentes causadores da helminthosporiose no milho, abordando aspectos como morfologia, epidemiologia, sintomatologia, variabilidade genética e estratégias de manejo. Os resultados demonstraram que, apesar da semelhança entre os sintomas provocados por diferentes espécies, existem distinções enéticas e biológicas relevantes que interferem diretamente na dinâmica da doença e na escolha das medidas de controle. Técnicas moleculares como PCR-RFLP e RAPD se mostraram eficazes na diferenciação dos patógenos, sendo ferramentas importantes para diagnóstico e programas de melhoramento genético. Conclui-se que o manejo eficiente da helminthosporiose depende da identificação precisa dos agentes etiológicos, do uso integrado de cultivares resistentes, práticas culturais adequadas e da aplicação racional de fungicidas, contribuindo para a
sustentabilidade das lavouras e para a segurança alimentar.Helminthosporiosis is one of the main foliar diseases affecting maize (Zea mays L.),
especially in tropical regions and in successive plantings such as second-season maize
("safrinha"). Caused by different species of fungi—most notably Bipolaris maydis and
Exserohilum turcicum—the disease can lead to significant losses in both grain productivity
and quality. This study aimed to conduct an in-depth literature review on the causal agents of
helminthosporiosis in maize, addressing aspects such as morphology, epidemiology,
symptomatology, genetic variability, and management strategies. The results showed that
despite the similarity in symptoms caused by different species, there are relevant genetic and
biological distinctions that directly affect disease dynamics and the selection of control
measures. Molecular techniques such as PCR-RFLP and RAPD proved effective in
differentiating pathogens, serving as important tools for diagnosis and genetic improvement
programs. It is concluded that effective management of helminthosporiosis depends on
accurate identification of the etiological agents, integrated use of resistant cultivars,
appropriate cultural practices, and rational fungicide application, contributing to crop
sustainability and food security
Percepção de agricultores familiares sobre os efeitos da pandemia de covid-19 na produção e comercialização de alimentos em Santa Rita de Ouro Preto - MG
Get PDFEste trabalho apresenta uma pesquisa qualitativa que investiga os impactos da pandemia de Covid-19 na agricultura familiar em Santa Rita de Ouro Preto, com foco nas percepções dos agricultores e suas consequências na produção e comercialização de alimentos. A agricultura familiar desempenha um papel essencial na sustentabilidade socioeconômica e no abastecimento alimentar da região, sendo uma fonte crucial de alimentos tanto para o distrito quanto para suas áreas adjacentes. A pesquisa busca, a partir da percepção dos agricultores locais, explorar de forma detalhada como a pandemia afetou esses processos, considerando as alterações nas dinâmicas de produção e comércio de alimentos. O objetivo central da pesquisa é responder à seguinte questão: Quais foram as percepções dos agricultores sobre os efeitos da pandemia de Covid-19 na produção e comercialização de alimentos em Santa Rita de Ouro Preto? Além disso, o estudo pretende identificar as principais dificuldades enfrentadas pelos agricultores, as estratégias de adaptação adotadas e os mecanismos de resistência e superação empregados para enfrentar as adversidades impostas pela crise sanitária. A metodologia utilizada consistiu na aplicação de entrevistas semiestruturadas com os agricultores da região, abordando as transformações ocorridas durante o período pandêmico. As entrevistas permitiram analisar possíveis variações na produção e comercialização, além de oferecer um panorama das condições de vida e trabalho dos agricultores nesse contexto. Também foi possível observar que o domínio das redes sociais se mostrou um fator importante para a manutenção das vendas durante a pandemia. Através dessa abordagem, o trabalho visa compreender os desafios enfrentados pela comunidade agrícola de Santa Rita de Ouro Preto e as soluções criativas encontradas para mitigar os efeitos da crise.This study presents a qualitative research investigation into the impacts of the Covid-19 pandemic on family farming in Santa Rita de Ouro Preto, focusing on farmers' perceptions and its consequences for food production and commercialization. Family farming plays a crucial role in the region’s socioeconomic sustainability and food supply, serving as a vital source of food for both the district and its surrounding areas. Based on the perspectives of local farmers, the research seeks to explore in detail how the pandemic has affected these processes, considering the changes in food production and trade dynamics. The central objective of the study is to answer the following question: What were the farmers' perceptions of the effects of the Covid-19 pandemic on food production and commercialization in Santa Rita de Ouro Preto? Additionally, the study aims to identify the main challenges faced by farmers, the adaptation strategies they adopted, and the mechanisms of resilience and overcoming difficulties employed to confront the adversities brought by the health crisis. The methodology consisted of conducting semi-structured interviews with local farmers to analyze the transformations that occurred during the pandemic period. These interviews provided insights into variations in production and commercialization while also offering an overview of the farmers' living and working conditions in this context. Furthermore, it was observed that proficiency in social media played a significant role in maintaining sales during the pandemic. Through this approach, the study seeks to understand the challenges faced by the agricultural community in
Santa Rita de Ouro Preto and the creative solutions they developed to mitigate the effects of the crisis
Modelagem Relacional de Regras para Sistemas Especialistas
No full textEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema especialista (SE) voltado para a manutenção preditiva e prescritiva de equipamentos robustos por meio da interpretação de análises de óleos lubrificantes. O SE é estruturado como um modelo relacional especı́fico de domı́nio, proporcionando expressividade e manutenibilidade. SEs continuam uma opção relevante de automatização de processos principalmente quando o domı́nio é crı́tico e requer precisão. A modelagem relacional adotada garante um processo mais estruturado e adaptável, tornando o sistema aplicável a diferentes contextos que envolvem regras baseadas em limites.This paper presents the development of an expert system (SE) for the predictive and prescriptive maintenance of robust equipment through the interpretation of lubricant oil analyses. The ES is structured as a domain-specific relational model, providing expressiveness and maintainability. SEs remain a relevant option for automating processes, especially when the domain is critical and requires precision. The relational modeling adopted guarantees a more structured and adaptable process, making the system applicable to different contexts involving rules based on limits
Comparative analysis between genetic programming and machine learning algorithms in forecasting financial trends
No full textEste estudo, intitulado Comparative analysis between genetic programming and machine learning algorithms in forecasting financial trends, foi aceito como artigo completo no XXV ENIAC (Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computação)Este estudo apresenta uma análise comparativa entre a Programação Genética (GP) e cinco algoritmos de aprendizado de máquina (SVM, AdaBoost, XGBoost, LSTM e DNN) aplicados à previsão de tendências financeiras. Os dados utilizados compreendem séries históricas diárias dos índices NASDAQ, S&P 500 e Nikkei 225, no período de janeiro de 2015 a janeiro de 2025. A avaliação do desempenho foi realizada com base nas métricas Sharpe Ratio e Sortino Ratio, considerando tanto o retorno quanto o risco associado. Os resultados indicam que a GP demonstrou maior estabilidade nos mercados asiáticos, enquanto os modelos LSTM e XGBoost se destacaram por seus desempenhos superiores em mercados norte-americanos.This study presents a comparative analysis of Genetic Programming (GP) and five machine learning (ML) algorithms, namely Support Vector Machines (SVM), AdaBoost, XGBoost, Long Short-Term Memory (LSTM), and Deep Neural Networks (DNN), in the task of financial trend forecasting. We use historical daily data from the NASDAQ, S&P 500, and Nikkei 225 indices, covering the period from January 2015 to January 2025. Model performance is evaluated using Sharpe and Sortino Ratios, capturing both accuracy and risk-adjusted return. Results show that GP exhibits greater stability in Asian markets, while LSTM and XGBoost achieve better performance in North American markets
Análise da relação dinâmica entre índices espectrais e a produtividade do cafeeiro pós-poda.
No full textO estudo monitorou dez talhões utilizando uma série temporal de produtividade (2012–2024) e imagens anuais do satélite Landsat 8. Por meio da plataforma Google Earth Engine, foram calculados os índices NDVI, SAVI e NDWI a partir do pixel central de cada talhão, correlacionando-os com os dados de safra. Os resultados indicam que a recepa intensificou e inverteu o ciclo de bienalidade produtiva da lavoura. Uma queda abrupta nos índices espectrais foi observada no ano anterior à poda, demonstrando potencial preditivo para o manejo. A recuperação vegetativa, mensurada pelos índices, atingiu seu pico em 2020, com a maioria dos talhões exibindo uma defasagem de um ano entre o máximo vigor vegetativo e o pico de produção. Os modelos de regressão múltipla apresentaram alto poder explicativo (R² > 0,80) apenas nos anos de maior heterogeneidade entre talhões (2018–2020), período correspondente à recuperação pós-poda. Contudo, a forte colinearidade entre os índices e a pequena amostragem limitou a robustez estatística. Foi possível observar que a relação entre a resposta espectral e a produtividade do café é dinâmica e sensível às intervenções de manejo e à fisiologia da planta. Isso invalida a hipótese de um modelo de regressão universal e estável para a estimativa de safra em diferentes fases do ciclo cafeeiro, destacando que a aplicabilidade do sensoriamento remoto para esse fim depende do contexto fenológico da cultura.The study monitored ten plots using a productivity time series (2012–2024) and annual images from the Landsat 8 satellite. Through the Google Earth Engine platform, the NDVI, SAVI, and NDWI indices were calculated from the central pixel of each plot and correlated with yield data. The results indicate that the recepa pruning intensified and inverted the crop's biennial bearing cycle. An abrupt drop in spectral indices was observed in the year prior to pruning, demonstrating predictive potential for management. The vegetative recovery, measured by the indices, peaked in 2020, with most plots exhibiting a one-year lag between maximum vegetative vigor and peak production. The multiple regression models showed high explanatory power (R² > 0.80) only during the years of greatest heterogeneity between plots (2018–2020), the period corresponding to post-pruning recovery. However, strong collinearity between the indices and the small sample size limited statistical robustness. It was observed that the relationship between the spectral response and coffee productivity is dynamic and sensitive to management interventions and the plant's physiology. This invalidates the hypothesis of a universal and stable regression model for yield estimation in different phases of the coffee cycle, highlighting that the applicability of remote sensing for this purpose depends on the crop's phenological context
As ferrovias brasileiras: políticas nacionais, desafios e perspectivas
No full textO presente trabalho visa oferecer uma caracterização dos principais aspectos do setor ferroviário brasileiro, considerando desde sua origem histórica até os dias atuais e suas perspectivas futuras. A inauguração da primeira ferrovia brasileira data do ano de 1854 com uma extensão de 14,5 km, e após décadas o país atingiu em 1922 uma extensão total da malha ferroviária de 29.341 km, sendo esse o maior período de crescimento, chegando no ano da Revolução Brasileira, em 1930, com 32.478 km. Nos anos posteriores o Governo Federal priorizou o investimento no setor rodoviário, deixando os demais setores de lado e seguidamente o setor sofreu impactos de investimento devido a Segunda Guerra Mundial. Posteriormente, no final da década de cinquenta as ferrovias brasileiras foram estatizadas, durante esse período o setor não se desenvolveu como esperado, muito devido à falta de investimento de administração ineficiente. Essa fase durou até 1997, quando as ferrovias nacionais foram privatizadas, situação que prevalece até nos dias atuais. Hoje a malha ferroviária conta com pouco mais de 30 mil km, apesar de não ter um crescimento em extensão, a capacidade de carga transportada foi aumentada, isso devido a melhoria da qualidade da malha, das locomotivas e vagões. Ao longo de sua história, o setor ferroviário enfrentou diversos desafios, incluindo a falta de investimentos em infraestrutura, manutenção, a concorrência com outros modais de transporte e a falta de regulamentação adequada. Políticas públicas e parcerias com o setor privado têm sido adotadas para reverter esse quadro, resultando em um aumento gradual no transporte de cargas e passageiros, com destaque ao Novo Programa de Aceleração do Crescimento, que visa um investimento de 91,3 bilhões de reais no setor ferroviário. No entanto, desafios como complexidade regulatória e concorrência com outros modais persistem. Apesar disso, as perspectivas para o setor ferroviário são positivas, especialmente considerando a demanda global por transporte ferroviário e a conscientização ambiental. A sustentabilidade das operações e o desenvolvimento de políticas nacionais eficientes são essenciais para garantir o papel das ferrovias brasileiras no futuro do país. Por fim, os atuais investimentos e políticas públicas no setor, irão contribuir para o aumento da capacidade de transporte de carga, maior eficiência, intermodalidade e sustentabilidade no setor, mas ainda assim, para atingir uma meta a longo prazo proposta pelo Governo Federal, os investimentos ainda são insuficientes.The present work aims to provide a characterization of the main aspects of the Brazilian railway sector, considering its historical origins up to the present day and its future prospects. The inauguration of the first razilian railway dates back to 1854, with a length of 14.5 km. After decades, by 1922, the country had reached a total railway network of 29,341 km, marking the largest period of growth. By the year of the Brazilian Revolution, in 1930, it had reached 32,478 km. In the years that followed, the Federal Government prioritized investment in the road sector, neglecting other sectors, and the railway sector experienced reduced investments due to the impact of World War II. Later, at the end of the 1950s, Brazilian railways were nationalized. During this period, the sector did not develop as expected, mainly due to the lack of investment and inefficient management. This phase lasted until 1997, when the national railways were privatized, a situation that persists to this day. Today, the railway network spans just over 30,000 km. Although it has not seen growth in its extension, the capacity for cargo transport has increased due to improvements in the quality of the network, locomotives, and wagons. Throughout its history, the railway sector has faced numerous challenges, including lack of investment in infrastructure and maintenance, competition from other transport modes, and inadequate regulation. Public policies and partnerships with the private sector have been adopted to reverse this situation, resulting in a gradual increase in the transport of goods and passengers, with a highlight on the New Growth Acceleration Program, which aims for an investment of 91.3 billion reais in the railway sector. However, challenges such as regulatory complexity and competition with other transport modes persist. Despite this, the prospects for the railway sector are positive, especially considering the global demand for rail transport and environmental awareness. The sustainability of operations and the development of efficient national policies are essential to ensure the role of Brazilian railways in the country's future. Finally, current investments and public policies in the sector will contribute to increased cargo transport capacity, greater efficiency, intermodality, and sustainability, but even so, to achieve a long term goal proposed by the Federal Government, investments remain insufficient
GESTÃO DE PROJETOS: aplicação da metodologia ágil Scrum na indústria automotiva
No full textEste trabalho apresenta a aplicação da metodologia ágil Scrum na gestão de um
projeto de desenvolvimento de módulo eletrônico para veículos híbridos em uma
empresa da indústria automotiva. O estudo compara a metodologia ágil com
abordagens tradicionais, destacando os ganhos obtidos em termos de flexibilidade,
engajamento da equipe e qualidade das entregas. A pesquisa foi conduzida por meio
de um estudo de caso com abordagem qualitativa, analisando a execução real do
projeto dividido em sprints, com foco em entregas incrementais e validações
contínuas. A adoção do Scrum demonstrou-se eficaz na gestão de riscos, na
adaptação a mudanças de escopo e na melhoria da comunicação entre áreas
multidisciplinares. Os resultados revelam que a abordagem ágil promove maior
previsibilidade, redução de retrabalho e entregas com valor agregado em contextos
de alta complexidade técnica, como o da engenharia automotiva.This study presents the application of the Scrum agile methodology in managing a
project for the development of an electronic control module for hybrid vehicles in the
automotive industry. The research compares the agile approach with traditional project
management methodologies, highlighting improvements in flexibility, team
engagement, and delivery quality. Conducted as a qualitative case study, the project
was structured in iterative sprints focused on incremental deliveries and continuous
validation. The adoption of Scrum proved to be effective in risk management, adapting
to changing requirements, and enhancing communication among multidisciplinary
teams. The findings indicate that the agile approach promotes greater predictability,
reduced rework, and higher value delivery in technically complex environments such
as automotive engineering