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In The Present Work

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o presente serviço se combinam diferentes técnicas de Inteligência Artificial pra modelar o diagnóstico da Hipertensão. A base de dados usada é o consequência de um estudo praticado com pessoas supostamente saudáveis, em 5 esboço da cidade de Santa Clara. Uma maneira de modelar as relações entre as variáveis é usando uma rede bayesiana. O custo computacional do aprendizado da estrutura de uma rede bayesiana a partir de fatos, que cresce com o número de variáveis e o número de casos.

Os algoritmos evolutivos são métodos muito valiosos pra localizar boas soluções pra problemas concretos, desse jeito que se utiliza o algoritmo de Otimização Enxame de Partículas (PSO) pra procura da estrutura da rede bayesiana. Foi feita uma extensão para a plataforma de software weka (Waikato for Environment Knowledge Analysis) e se utilizam métricas de score global pra avaliar as soluções. O novo algoritmo faz parte da classe de Bayesnet.

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  • Divisão social[10][11]
  • trinta e sete Jeffry fischman
  • 1986: 4.3 BSD: melhor desempenho de TCP

Os resultados obtidos demonstram bons resultados na classificação da Pressão alta. In the present work, different Artificial Intelligence techniques are combined to model the diagnosis of hypertensive people. To develop the work a data apoio of Arterial Adaptation was used, which is a result of a preliminary study made in five polyclinics of Santa Clara city with supposedly healthy individuals. One of the ways to model the relations between variáveis is using a Bayesian network. The evolutionary algorithms are being very valuable methods to find the good concrete solutions to problems that is why the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used for the network structure search.

An extension to the Weak platform (Waikato for Environment Knowledge Analysis) was done, in which the new algorithm becomes part of the global score metrics implemented in the Bayesnet class. The obtained results show good classification of the Arterial Adaptation with a Bayesian networks.

Melhorias nas notificações. Esta versão introduz melhorias em algumas áreas. Embora fosse esperado que a versão 5.0 e com o nome Key Lime Pie, o Google surpreendeu com a alteração de nome, que se deveu a um acordo com a Nestlé pra juntar ambas as marcas. O principal intuito da versão 4.4 é fazer com que o Android está acessível em uma gama ainda mais ampla de dispositivos, incluindo aqueles com tamanhos de memória RAM de só 512 MB.

Para isso, todos os componentes principais do Android foram cortados pra eliminar os requisitos de memória, e foi formada uma nova API que permite ajustar o jeito do aplicativo em dispositivos com pouca memória. Mais explícitos são várias das novas funcionalidades da interface de usuário.

O jeito de imersão em tela cheia oculta todas as interfaces do sistema (barras de navegação e de estado), de tal maneira que uma aplicação poderá usufruir o tamanho da tela inteira. WebViews (componentes de interface do usuário pra mostrar as páginas da Web) baseia-se no software do Chrome do Google e, portanto, poderá demonstrar um assunto fundamentado em HTM5.

melhora a conectividade com suporte a NFC para emular cartões de pagamento tipo HCE, muitos protocolos Bluetooth e suporte para comandos de infravermelhos. Também melhoram os sensores pra reduzir o seu consumo e se incorpora um sensor contador de passos. Facilita o acesso das aplicações para a nuvem com um novo quadro de armazenamento.

Este quadro incorpora um tipo específico de content provider conhecido como document provider, novas intenções para abrir e gerar documentos e uma janela de diálogo que permite ao usuário selecionar arquivos. Ele incorpora um gerenciador de impressão para enviar documentos por intervenção de wi-fi a uma impressora. Também inclui um content provider pra gerir os SMS. A começar por uma expectativa técnica, há que se relevar a introdução de uma nova máquina virtual ART, tempos de efetivação muito superior à da máquina Dalvik.