O Brasil passou por um período de crise energética no último ano de 2021, devido às baixas dos rios que abastecem as hidrelétricas, sendo obrigado a acionar as usinas térmicas para o abastecimento de energia elétrica da população brasileira. Essa crise energética trás vários aspectos negativos, que podem ser evitados ou parcialmente evitados com a utilização de previsões que podem ajudar na tomada de decisões por parte dos Operadores do Sistema de Energia Elétrica. Dentro desta perspectiva este trabalho tem como objetivo principal prever a geração de energia elétrica renovável do estado do Ceará (CE) em um período de três dias à frente, através do modelo de previsão Prophet, algoritmo utilizado em grande escala pela rede social Facebook, utilizando dados de geração de energia elétrica extraído do site do Operador Nacional do Sistema (ONS). Os dados foram coletados de 01 de novembro de 2018 a 01 de março de 2021, totalizando 852 medições considerando intervalos diários. As previsões foram avaliadas pelas métricas de avaliação de modelos: RMSE, MSE e MAPE. Os dados foram divididos em 75% de dados de treinamento e 25% em dados de testes. Como resultado, observou-se que o modelo obteve um erro 5,5% levando em consideração a métrica MAPE.
Objective: to describe the development of a virtual assistant as a potential tool for health co-production in coping with COVID-19. Method: this is an applied technological production research study developed in March and April 2020 in five stages: 1) literature review, 2) content definition, 3) elaboration of the dialog, 4) test of the prototype, and 5) integration with the social media page. Results: the literature review gathered diverse scientific evidence about the disease based on the Brazilian Ministry of Health publications and by consulting scientific articles. The content was built from the questions most asked by the population, in March 2020, evidenced by Google Trends, in which the following topics emerged: concept of the disease, prevention means, transmission of the disease, main symptoms, treatment modalities, and doubts. Elaboration of the dialog was based on Natural Language Processing, intentions, entities and dialog structure. The prototype was tested in a laboratory with a small number of user computers on a local network to verify the functionality of the set of apps, technical and visual errors in the dialog, and whether the answers provided were in accordance with the user's question, answering the questions correctly and integrated into Facebook. Conclusion: the virtual assistant proved to be a health education tool with potential to combat “Fake News”. It also represents a patient-centered form of health communication that favors the strengthening of the bond and interaction between health professionals and patients, promoting co-production in health.
This paper presents the grid connected mode of a 3 kVA single-phase uniterruptible power supply (UPS), with features of low frequency operation, high efficiency and unit power factor of the input. The input stage of the proposed UPS is composed by a power factor correction rectifier based on classical boost converter, which is used to supply the dc bus. The output stage is composed by a multilevel inverter, which is based on a low frequency full-bridge converter associate to a multiple winding transformer with one primary coil and several secondary coils. Each secondary coil is used to produces the partial alternating voltage and the series combination of the output coils are used to generating the complete output voltage. The theoretical analysis, design example, as well as experimental results of the proposed UPS system are presented in this paper.
RESUMO Objetivo: descrever o desenvolvimento de um assistente virtual como ferramenta potencial para a coprodução em saúde no enfrentamento à COVID-19. Método: trata-se de uma pesquisa aplicada de produção tecnológica, desenvolvida nos meses de março e abril de 2020 em cinco etapas: 1) revisão de literatura, 2) definição de conteúdo, 3) construção do diálogo, 4) teste do protótipo e 5) integração com página de mídia social. Resultados: a revisão de literatura reuniu evidências científicas sobre a doença a partir das publicações do Ministério da Saúde, no Brasil, e de consultas em artigos científicos. O conteúdo foi construído a partir das perguntas mais realizadas pela população, em março de 2020, evidenciadas por meio do Google Trends, em que emergiram os seguintes temas: conceito da doença, formas de prevenção, transmissão da doença, principais sintomas, formas de tratamento e dúvidas. A construção do diálogo foi baseada em Processamento de Linguagem Natural, intenções, entidades e estrutura de diálogo. O protótipo foi testado em laboratório com um número reduzido de computadores usuários em uma rede local para verificar a funcionalidade do conjunto de aplicações, erros técnicos e visuais acerca do diálogo e se as respostas fornecidas estavam de acordo com a pergunta do usuário, respondendo de forma correta os questionamentos e integrado ao Facebook. Conclusão: o assistente virtual mostrou-se uma ferramenta de educação em saúde e com potencial para combater fake news. Também representa uma forma de comunicação em saúde centrada no paciente, que favorece o fortalecimento de vínculo e interação entre profissionais de saúde e pacientes, promovendo a coprodução em saúde.
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