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    <title>DSpace Coleção:</title>
    <link>https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/32</link>
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    <pubDate>Fri, 27 Mar 2026 19:28:07 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-03-27T19:28:07Z</dc:date>
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      <title>Synthesis and biological evaluation of biaryl analogs of antitubulin compounds</title>
      <link>https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1903</link>
      <description>Título: Synthesis and biological evaluation of biaryl analogs of antitubulin compounds
Abstract: ABSTRACT - This paper reports the synthesis of methanones and esters bearing different substitution patterns as spacer groups between aromatic rings. This series of compounds can be considered phenstatin analogs. Two of the newly synthesized compounds, 5a and 5c, strongly inhibited tubulin polymerization and the binding of [3H] colchicine to tubulin, suggesting that, akin to phenstatin and combretastatin A-4, they can bind to tubulin at the colchicine site.
Tipo: Artigo de Periódico</description>
      <pubDate>Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <dc:date>2012-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>A motivação analisada no processo ensino - aprendizagem de John Dewey</title>
      <link>https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1592</link>
      <description>Título: A motivação analisada no processo ensino - aprendizagem de John Dewey
Tipo: Artigo de Periódico</description>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 1996 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <dc:date>1996-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Laboratório caseiro: fonte de Heron</title>
      <link>https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1591</link>
      <description>Título: Laboratório caseiro: fonte de Heron
Tipo: Artigo de Periódico</description>
      <pubDate>Sun, 01 Jan 1995 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <dc:date>1995-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Estimativa da erosividade local das chuvas, utilizando redes neurais artificiais</title>
      <link>https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1587</link>
      <description>Título: Estimativa da erosividade local das chuvas, utilizando redes neurais artificiais
Abstract: A obtenção de valores locais de erosividade da chuva é fundamental para a estimativa da &#xD;
perda de solo a partir do modelo Universal Soil Loss Equation (USLE), sendo assim, útil no &#xD;
planejamento conservacionista do solo e da água. Desse modo, objetivou-se no presente &#xD;
estudo, desenvolver uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de estimar, com precisão &#xD;
satisfatória, a erosividade da chuva em qualquer localidade do Estado de Mato Grosso do Sul. &#xD;
Para tanto, foram utilizados dados de erosividade da chuva, latitude, longitude e altitude de &#xD;
estações pluviométricas e pluviográficas localizadas no Estado para o treinamento e teste de &#xD;
uma RNA. Após o treinamento com várias  configurações de rede, selecionou-se a que &#xD;
apresentou melhor desempenho, ou seja, maior coeficiente de determinação, calculado com &#xD;
base nos dados de erosividade da amostra teste e dos respectivos valores estimados pela RNA. &#xD;
Na avaliação dos resultados obtidos, foram utilizados, além do coeficiente de determinação, o &#xD;
índice de confiança e o índice de concordância. Verificou-se que é possível estimar a &#xD;
erosividade da chuva para qualquer localidade do Estado de Mato Grosso do Sul, de forma &#xD;
confiável, utilizando-se apenas dados de coordenadas geográficas e altitude.; ABSTRACT - The information retrieval of local values of rainfall erosivity is essential for soil loss &#xD;
estimation with the Universal Soil Loss Equation (USLE), and thus is very useful in soil and &#xD;
water conservation planning. In this manner, the objective of this study was to develop an &#xD;
Artificial Neural Network (ANN) with the capacity of estimating, with satisfactory accuracy, &#xD;
the rainfall erosivity in any location of the Mato Grosso do Sul state. We used data from rain &#xD;
erosivity, latitude, longitude, altitude of pluviometric and pluviographic stations located in the &#xD;
state to train and test an ANN. After training with various network configurations, we &#xD;
selected the best performance and higher coefficient of determination calculated on the basis &#xD;
of data erosivity of the sample test and  the values estimated by ANN. In evaluating the &#xD;
results, the confidence and the agreement indices were used in addition to the coefficient of &#xD;
determination. It was found that it is possible to estimate the rainfall erosivity for any location &#xD;
in the state of Mato Grosso do Sul, in a  reliable way, using only data of geographical &#xD;
coordinates and altitude.
Tipo: Artigo de Periódico</description>
      <pubDate>Sat, 01 Jan 2011 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <dc:date>2011-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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