A major challenge of today’s society is to make large urban centres more sustainable. Improving the energy efficiency of the various infrastructures that make up cities is one aspect being considered when improving their sustainability, with Wastewater Treatment Plants (WWTPs) being one of them. Consequently, this study aims to conceive, tune, and evaluate a set of candidate deep learning models with the goal being to forecast the energy consumption of a WWTP, following a recursive multi-step approach. Three distinct types of models were experimented, in particular, Long Short-Term Memory networks (LSTMs), Gated Recurrent Units (GRUs), and uni-dimensional Convolutional Neural Networks (CNNs). Uni- and multi-variate settings were evaluated, as well as different methods for handling outliers. Promising forecasting results were obtained by CNN-based models, being this difference statistically significant when compared to LSTMs and GRUs, with the best model presenting an approximate overall error of 630 kWh when on a multi-variate setting. Finally, to overcome the problem of data scarcity in WWTPs, transfer learning processes were implemented, with promising results being achieved when using a pre-trained uni-variate CNN model, with the overall error reducing to 325 kWh.
A considerable proportion of immigrants reported having difficulties accessing healthcare services in Portugal where legally these barriers are nonexistent. Certain factors were associated with these difficulties.
RESUMONo início dos anos 2000, o Brasil se consolidou como maior exportador mundial de carne de frango, mesmo período em que se observou a emergência global de focos de HPAI. Para assegurar a qualidade sanitária do produto avícola nacional, o Mapa organizou um programa oficial de vigilância para o vírus de IA. Na primeira fase, foram coletados 106.226 soros e 7.017 pools de suabes traqueais e cloacais, provenientes de granjas avícolas de produção comercial intensiva de frangos de corte, no período entre janeiro de 2004 e março de 2005. Não se obteve isolamento viral para IA, porém foi identificado um conglomerado epidemiológico de 24 municípios, delineado pela interpolação de dados relacionados às localizações geográficas, e os resultados sorológicos das amostras dessas origens, ELISA reagente para IA, no estado de Rondônia. Na segunda fase da vigilância, três distintas ações para pesquisa do vírus de IA foram executadas entre 2006 e 2007, em: 1) aves comerciais de corte de criação intensiva; 2) aves de reprodução; e 3) aves migratórias e de subsistência. Não houve identificação de resposta sorológica ou isolamento de vírus de IA em aves dos grupos 1 e 2. Foram isolados vírus de IA do subtipo H3 em aves migratórias, capturadas nos estados de Pará e Pernambuco. Também foram identificados vírus de IA dos subtipos H2, H3 e H4 em aves de subsistência, de propriedades localizadas no Amazonas, Pará, Pernambuco, Rio Grande do Sul e Santa Catarina. Observou-se risco sanitário para LPAI associado às populações de aves silvestres e de subsistência localizadas em áreas próximas ao sistema comercial. Estudos adicionais serão necessários para se avaliar o risco associado à introdução de IA no sistema comercial avícola brasileiro.Palavras-chave: avicultura, influenza aviária, estratégias de controle, Brasil . ABSTRACT
In the early 2000s Brazil had established itself as the world's largest exporter of poultry meat
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.