<p>Este artigo falará sobre os quilombolas dos Candendês, comunidade situada na localidade do Ponto Chique do Martelo, distrito de Barbacena, Minas Gerais. Busca-se reconstituir aspectos da história silenciada dos Candendês, pois os silêncios dos vencidos são reveladores dos mecanismos de manipulação da memória. Na formação de quilombos estava a luta contra a intransigência de senhores que desrespeitavam os ganhos que os escravos começaram a considerar como direitos. Por conseguinte, a região de Barbacena se caracterizou pela presença de pequenos plantéis de escravos adquiridos no tráfico interprovincial. Mostra-se que o território dos Candendês teve o reconhecimento pelo Estado ao delimitar as áreas de fronteiras em 1911. E, amparando-se na documentação e nas leis, pode-se afirmar que os Candendês são os legítimos herdeiros daquelas terras da região mineira.</p><p> </p><p> </p>
Giotto di Bondone foi um artista importante por quebrar as regras fixas da pintura medieval. A partir de imagens dialéticas, interrompeu uma tradição com um impressionante naturalismo das formas. Os afrescos de Giotto, executados na Capela Arena, em Pádua, mostram que o homem deve ser compreendido no seu todo, em que os elementos corporais devem dialogar com o espaço. O realismo das representações, o humanismo de seus personagens e o estabelecimento de senso de gravidade dos objetos pintados processam a interrupção com a arte bizantina e romântica. No entanto, a sua maior revolução está no uso da perspectiva presente na cena da Anunciação na Capela Arena. Mostraremos que os elementos estéticos de Giotianos são fundamentais para uma reconfiguração do espaço renascentista.
In the Target Set Selection (TSS) problem, we want to find the minimum set of individuals in a network to spread information across the entire network. This problem is NP-hard, so find good strategies to deal with it, even for a particular case, is something of interest. We introduce preprocessing rules that allow reducing the size of the input without losing the optimality of the solution when the input graph is a complex network. Such type of network has a set of topological properties that commonly occurs in graphs that model real systems. We present computational experiments with real-world complex networks and synthetic power law graphs. Our strategies do particularly well on graphs with power law degree distribution, such as several real-world complex networks. Such rules provide a notable reduction in the size of the problem and, consequently, gains in scalability.
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