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This work aims to report strategies for collecting a dataset in Portuguese for training Artificial Intelligence models to automatically identify fake news about covid-19 disseminated during the pandemic, using Python code. We analyze a fake news detection method based on a Recurrent Neural Network and supervised learning. We selected a corpus with 7,200 texts collected on websites and news agencies by Monteiro et al. (2018), each one of them previously cataloged as true or false as a training and validation dataset. This model was used to detect fake news about covid-19 in a set of news collected and classified by the authors of this work. The hit rate was 70%. Este trabajo tiene como objetivo informar estrategias para recopilar un conjunto de datos en portugués para entrenar modelos de Inteligencia Artificial para identificar automáticamente noticias falsas sobre covid-19 difundidas durante la pandemia, utilizando el código Python. Analizamos un método de detección de noticias falsas basado en una Red Neuronal Recurrente y de aprendizaje supervisado. Seleccionamos un corpus de 7.200 textos recogidos en webs y agencias de noticias por Monteiro et al. (2018) con cada uno catalogado previamente como verdadero o falso como un conjunto de datos de entrenamiento y validación. El modelo se utilizó para detectar noticias falsas sobre covid-19 en un conjunto de noticias recopiladas y clasificadas por los autores de este trabajo. La tasa de acierto fue del 70%, es decir, esta fue la tasa de éxito de detección de los artículos catalogados. Este trabalho tem como objetivo relatar estratégias para coleta de um conjunto de dados em português para treinamento de modelos de Inteligência Artificial com vistas a identificar de forma automática fake news sobre covid-19 disseminadas durante a pandemia, a partir de código Python. Analisamos um método de detecção de fake news baseado em uma Rede Neural Recorrente e de aprendizagem supervisionada. Selecionamos um corpus com 7,2 mil textos coletados em websites e agências de notícias por Monteiro et al. (2018) com cada um previamente catalogado como verdadeiro ou falso como conjunto de dados de treino e validação. O modelo foi usado para detecção de fake news sobre covid-19 em um conjunto de notícias coletadas e classificadas pelos autores deste trabalho. O índice de acerto foi de 70%, ou seja, essa foi a taxa de sucesso da detecção dos itens catalogados.

Spike proteins, 1200 amino acids, are divided into two nearly equal parts, S1 and S2. We review here phase transition theory, implemented quantitatively by thermodynamic scaling. The theory explains the evolution of Coronavirus extremely high contagiousness caused by a few mutations from CoV2003 to CoV2019 identified among hundreds in S1. The theory previously predicted the unprecedented success of spike-based vaccines. Here we analyze impressive successes by McClellan et al., 2020, in stabilizing their original S2P vaccine to Hexapro. Hexapro has expanded the two proline mutations of S2P, 2017, to six combined proline mutations in S2. Their four new mutations are the result of surveying 100 possibilities in their detailed structure-based context Our analysis, based on only sparse publicly available data, suggests new proline mutations could improve the Hexapro combination to Octapro or beyond., 8 pages

The major challenge we face today in the energy sector is to meet the growing demand for electricity with less impact on the environment. South America is an important player in the renewable energy resource. Brazil accelerated the growth of photovoltaic installed capacity in 2018. From April of 2017 to April of 2018, the capacity increased $1351.5\%$. It is expected to reach the value of $2.4\ GW$ until the end of the year. The new Chilean regulation request that 20\% of the total electricity production in 2025 must come from renewable energy sources. The aim of this paper is to establish time series behavior changes between El Ni\~no Southern Oscillation and the solar radiation resource in South America. The results can be used to validate forecasts of energy production for new solar plants. The method used to verify the behavior of the time series was the Detrended Fluctuation Analysis. Solar radiation data were collected in twenty-five cities distributed inside the Brazilian solar belt, plus six cities in Chile, covering the continent from east to west, in a region with high potential of solar photovoltaic generation. The results shows the impact of El Ni\~no Southern Oscillation on the climatic behavior of the evaluated data. It is a factor that may lead to the wrong forecast of the long term potential solar power generation for the region.

En el presente artículo realizamos un análisisde comportamientos de cooperación enambiente simulado. El presente estudio tienecomo finalidad observar los resultados de la interacciónde los caracteres egoísta, vengativo yaltruista en constante interacción a lo largo degeneraciones. Durante el proceso se desarrollaronalgoritmos que emulan una de las aplicacionesde la teoría de los juegos, el dilemadel prisionero y otro que utiliza la forma en quelos autómatas móviles se mueven-sedientosde una malla virtual. La contribución que conseguimoses dar un valor porcentual máximo auna población aceptada con carácter egoísta yverificar que los caracteres vengativo y altruistatienen un tiempo de vida muy próximo.

Nesta dissertação é realizado um estudo das variáveis econômicas e sociais do CEAT, cooperativa de recuperação de veículos táxis envolvidos em acidentes de trânsito em Salvador – Bahia. As referidas variáveis foram coletadas diariamente no período compreendido entre janeiro de 2002 a junho de 2007, e depois foram ordenadas no tempo. Com a análise de séries temporais, modelamos o comportamento das variáveis e investigamos a presença de autocorrelação e correlação cruzada, utilizando métodos tradicionais e também os não tradicionais, como o DFA e o DCCA. No estudo da autocorrelação os resultados mostraram consistência entre o método tradicional e o DFA, porém no do estudo das correlações cruzadas o DCCA se mostrou mais eficiente na visualização de tais correlações não evidenciadas pelos métodos tradicionais.

Este trabalho propõe um modelo tecnológico como infraestrutura de baixo custo para jogos empresariais usando a internet, permitindo que essa ferramenta seja oferecida como complemento às técnicas tradicionais de ensino, a um maior número de alunos das áreas de Administração e Gestão de Negócios. Primeiro, é realizada uma pesquisa sobre a literatura existente, comparando os jogos empresariais ao método do caso adotado em Harvard e identificando as características, vantagens e desvantagens dessas duas ferramentas. Em seguida, é proposto um modelo tecnológico capaz de servir como infraestrutura para jogos empresariais de baixo custo via internet, descrevendo e justificando a escolha de cada um de seus componentes. Nesse ponto, é apresentado o jogo empresarial Simulador de Ações, desenvolvido durante este trabalho, a partir de modelos de jogos empresariais encontrados na literatura, para demonstrar a viabilidade de um jogo empresarial de baixo custo usando o modelo tecnológico proposto. O jogo proporciona, aos participantes, um contato inicial com a dinâmica do mercado de capitais de maneira lúdica e sem os riscos encontrados na realidade. Finalmente, são feitas algumas observações e sugestões para trabalhos futuros.

O estudo da propagação da informação em ambientes heterogêneos vem despertando muita curiosidade. A internet veio favorecer a disseminação de uma quantidade enorme de dados e informações. Indivíduos que recebem esses dados e informações encaminham para outros indivíduos e/ou grupos de indivíduos considerando diversos aspectos que vão desde relações pessoais a compromissos profissionais. No âmbito escolar, estudar o processo de influência e propagação da informação entre indivíduos em sala de aula requer um conhecimento do ambiente (e.g. docentes e discentes, regras da instituição etc.) e de suas características. Este trabalho estuda o processo de influência e propagação da informação entre indivíduos em sala de aula utilizando a teoria de redes complexas especificamente, redes sociais. Para obter esse resultado, foi necessária a criação de uma base de dados, através de um questionário que foi construído com apoio da psicologia organizacional. Este questionário contém informações dos alunos sobre sua instituição de ensino superior, seus professores e seus colegas de turma. A aplicação do questionário foi realizada em três momentos distintos do segundo semestre letivo de 2006 em duas faculdades particulares, situadas em Salvador, Bahia. Os nomes das faculdades e dos alunos foram preservados, por este motivo, foram usadas as siglas (FLMV,FLMD) para as faculdades e (B) para os alunos. Usando os dados de relacionamento obtidos das respostas do questionário, foram criadas matrizes de adjacência para cada questão. As matrizes de adjacência foram usadas pelo Algoritmo VISÃO para avaliar a propagação da informação a partir de estímulos nos n os da rede.