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Esse trabalho tem como objetivo formular problemas como busca.

No presente trabalho vamos abordar o Efeito Hall discutindo experimentos realizados afim de estimar o valores do Coeficiente Hall de dois metais,o cobre e o zinco.Com o objetivo de compará-los com o da literatura.

No âmbito da cadeira de Portfólio Pessoal, leccionada pelo professor Rui Santos Cruz, foi nos disponibilizada uma lista de actividades a desempenhar tendo estas como principal objectivo o desenvolvimento das imprescindíveis e cada vez mais necessárias "Soft Skills". A actividade escolhida foi um projecto colaborativo promovido pela associação de caridade "Entrajuda" e pelo Centro Paroquial do Campo Grande, sendo que, a actividade consistia na restauração e reabilitação do espaço exterior desta ultima organização. Entre as diversas tarefas a desenvolver no espaço exterior do centro paroquial, a escolhida foi o restauro dos bancos de jardim nele existentes, o que incluía todo o trabalho de pintura e tratamento de materiais (madeira, ferro) existentes nestes bancos. O intuito de toda esta restauração centrou-se na perspectiva, de num futuro recente, poder acolher todos os beneficiários do centro num local agradável, e com condições dignas de uma instituição cuja principal preocupação é ajudar quem mais precisa.

In most corruption scandals, the use of front companies for money laundering is almost ubiquitous. This work proposes to apply image classification to detect such organizations, through the use of Convolutional Neural Networks (CNN), namely the AlexNet architecture. The images are obtained by address search in Google Street View API, and the resulting classification will be further used along with other features to detect front com- panies in order to help the auditors from the Ministry of Transparency and Office of the Comptroller General (CGU, in Portuguese). To this moment, we applied classification to almost 15 thousand suppliers scenes with active contracts with the Brazilian Government until September 2016, obtained through data matching between the Government Purchases database and the Brazilian Federal Revenue Office database (more recent scenes should be added as this work progresses). Preliminary results with a pre-trained AlexNet CNN show the need for developing new scene classes more suited to the Brazilian context. In order to do this, we propose to apply clustering algorithms in features extracted from the last fully-connected layer of this net. The classes obtained will be used to fine-tune the AlexNet CNN for future classification, through the use of training from scratch or fine tuning techniques.

Usado na Oficina 2016-08-01-ufpr