3G garantiu hoje R$ 1,5 bilhão ao Tesouro Nacional

O setor de telecomunicações após a privatização se modernizou e não deixou de dar lucro aos cofres públicos, sendo que, agora apenas gerencia e regulamente o mesmo. Uma das fases da regulamentação são as compras de licença para o funcionamento.

Esta semana está ocorrendo os leilões para uso do 3G. Nesta manhã, na solenidade de assinatura dos contratos de terceira geração (3G) da telefonia celular, cerca de R$1,5 bilhão foram para os cofre públicos, do total de quase R$ 1,9 bilhão pagos hoje pelas sete empresas vencedoras do leilão (Vivo, Oi, BrT, Claro, Tim, CTBC Telecom, Telemig Celular). Sendo que somente a Claro pagou a vista, com um cheque de R$ 1,4 bilhão.

As empresas não estão gastando dinheiro a toa, todas estão visando grandes lucros com este setor e novas possibilidades, com o 3G torna-se possível concorrer com as operadoras de telefonia fixa. Somente a TIM já vendeu mais de 500 mil modems e a Claro garante ter alcançado uma boa escala na tecnologia 3G, sem revelar os números. A Vivo teve como destaque no seu lucro o faturamento com serviços de dados, que saltou 47,7 por cento, para 315 milhões de reais.
telecomonline

Microsoft explica SP3 do XP

O podcasting do Idg now desta semana está muito bom. Com a participação de Ricardo Wagner, Gerente de produtos Windows da Microsoft Brasil. Ele explica como funcionará a última grande atualização do sistema operacional . E como a empresa está consciente que os usuários não farão um downgrade, ou seja, os usuários do Windows Vista voltariam a utilizar o XP.

Baixem  o podcasting aqui.

O que são redes neurais e qual a sua função nos dias atuais ?

Oi pessoal

Pesquisando na Internet percebi que existem muitas pessoas que não conhecem o tema de redes neurais e resolvi trazer ao conhecimento este artigo tão bem redigido sobre o tema .

Boa leitura a todos

Segue abaixo o artigo

Introdução

O estudo das redes neurais artificiais é algo fascinante e esse fascínio aumenta à medida que se tem mais conhecimento sobre o assunto. Trata-se de um conceito de extrema importância da computação, responsável pela solução de muitos problemas complexos. Este artigo explicará o que são redes neurais artificiais e abordará de maneira básica seu funcionamento.

O que são redes neurais artificiais

Redes neurais artificiais são um conceito da computação que visa trabalhar no processamento de dados de maneira semelhante ao cérebro humano. O cérebro é tido como um processador altamente complexo e que realiza processamentos de maneira paralela. Para isso, ele organiza sua estrutura, ou seja, os neurônios, de forma que eles realizem o processamento necessário. Isso é feito numa velocidade extremamente alta e não existe qualquer computador no mundo capaz de realizar o que o cérebro humano faz.

Nas redes neurais artificiais, a idéia é realizar o processamento de informações tendo como princípio a organização de neurônios do cérebro. Como o cérebro humano é capaz de aprender e tomar decisões baseadas na aprendizagem, as redes neurais artificiais devem fazer o mesmo. Assim, uma rede neural pode ser interpretada como um esquema de processamento capaz de armazenar conhecimento baseado em aprendizagem (experiência) e disponibilizar este conhecimento para a aplicação em questão.

Funcionamento das redes neurais artificiais

As redes neurais artificiais são criadas a partir de algoritmos projetados para uma determinada finalidade. É impossível criar um algoritmo desse sem ter conhecimento de modelos matemáticos que simulem o processo de aprendizado do cérebro humano. Por este ser um artigo de introdução a este assunto, abordaremos uma explicação conceitual eliminando ao máximo os princípios matemáticos naturalmente relacionados.

Basicamente, uma rede neural se assemelha ao cérebro em dois pontos: o conhecimento é obtido através de etapas de aprendizagem e pesos sinápticos são usados para armazenar o conhecimento. Uma sinapse é o nome dado à conexão existente entre neurônios. Nas conexões são atribuídos valores, que são chamados de pesos sinápticos. Isso deixa claro que as redes neurais artificiais têm em sua constituição uma série de neurônios artificiais (ou virtuais) que serão conectados entre si, formando uma rede de elementos de processamento.

Tendo uma rede neural montada, uma série de valores podem ser aplicados sobre um neurônio, sendo que este está conectado a outros pela rede. Estes valores (ou entradas) são multiplicados no neurônio pelo valor do peso de sua sinapse. Então, esses valores são somados. Se esta soma ultrapassar um valor limite estabelecido, um sinal é propagado pela saída (axônio) deste neurônio. Em seguida, essa mesma etapa se realiza com os demais neurônios da rede. Isso quer dizer que os neurônios vão enfrentar algum tipo de ativação, dependendo das entradas e dos pesos sinápticos.

Existem várias formas de se desenvolver uma rede neural. Ela deve ser montada de acordo com o(s) problema(s) a ser(em) resolvido(s). Em sua arquitetura são determinados o número de camadas usadas (as camadas são formadas por neurônios), a quantidade de neurônios em cada camada, o tipo de sinapse utilizado, etc.

O aprendizado

O processo de aprendizagem das redes neurais é realizado quando ocorrem várias modificações significantes nas sinapses dos neurônios. Essas mudanças ocorrem de acordo com a ativação dos neurônios. Se determinadas conexões são mais usadas, estas são reforçadas enquanto que as demais são enfraquecidas. É por isso que quando uma rede neural artificial é implantada para uma determinada aplicação, é necessário um tempo para que esta seja treinada.

Existem, basicamente, 3 tipos de aprendizado nas redes neurais artificiais:

Supervisionado: neste tipo, a rede neural recebe um conjunto de entradas padronizados e seus correspondentes padrões de saída, onde ocorrem ajustes nos pesos sinápticos até que o erro entre os padrões de saída gerados pela rede tenham um valor desejado;

Não-supervisionado: neste tipo, a rede neural trabalha os dados de forma a determinar algumas propriedades dos conjunto de dados. A partir destas propriedades é que o aprendizado é constituído;

Híbrido: neste tipo ocorre uma “mistura” dos tipos supervisionado e não-supervisionado. Assim, uma camada pode trabalhar com um tipo enquanto outra camada trabalha com o outro tipo.

Aplicações para redes neuraisAs redes neurais artificiais podem ser aplicadas para resolver uma grande quantidade de problemas. Um bom exemplo de aplicação são softwares de reconhecimento de voz, que precisam aprender a conhecer a voz de determinadas pessoas. Redes neurais também são usados em rôbos que desarmam bombas. Se você já usou um scanner para retirar um texto de um jornal, por exemplo, saiba que o software de OCR, que é responsável por isso, precisa aprender a reconhecer caracteres da imagem. Logo, ele certamente possui algoritmos de rede neural. Existem até alguns softwares que aprendem a identificar SPAMs em e-mails e apagá-los (e conseguem uma margem aceitável de acertos). Mas no geral as redes neurais são usadas principalmente em aplicações mais complexas, como em usinas, mercado financeiro, etc.

Finalizando

É claro que as redes neurais artificiais abordam outros conceitos que não foram citados aqui, afinal este é um artigo de introdução e o assunto é complexo para ser detalhado no InfoWester. Tanto que existem até livros sobre redes neurais. Se você tem interesse pelo assunto, as redes neurais costumam ser abordadas em cursos de computação de universidades. Portanto, você pode estudar ciência da computação e se especializar nesta área, por exemplo.

Quando uma rede neural artificial é implementada, isso não significa que ela terá 100% de acerto nas situações em que trabalha. Este é um assunto há tempos sendo estudado, mas que ainda sofre pesquisas e certamente terá ainda muitas inovações. O sonho de se ter uma máquina tão poderosa quanto o cérebro humano é o que certamente idealizou este assunto, mas ainda há muito trabalho a ser feito.

As redes neurais artificiais podem ser usadas em muitas aplicações críticas. E apesar de ser um assunto complexo, é como foi dito no início deste artigo: é algo fascinante e este fascínio aumenta à medida que se tem mais conhecimento sobre o assunto.

Fonte:INFOWESTER

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Juliana Prado Uchôa
Microsoft Student Partner
Líder do grupo CHANNEL TI

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Juliana Prado Uchôa

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Produtora confima proximo jogo de Prince of persia

A Ubisoft confirma o próximo jogo da saga prince of persia, que conforme informações, está sendo produzido em Montreal para PC, Xbox 360 e Playstation 3. e também na produtora Francesa foi anunciado que a planos para o lançamento do jogo para a plataforma nintento DS

Essa e a primeira edição do jogo paras os novos consoles de ultima geração, que é lançado depois de seu ultimo projeto prince of persia: two trhones, que foi lançado a quase quatro anos a traz em 2005.

O jogo está sendo produzido pela produtora de assassin’s creed, o novo prince of persia pretende trazer novos mecanismos de jogo no estilo ação/aventura além das possibilidades que a nova geração que consoles é capaz de demonstrar em efeitos e design.