Governo do Estado de São Paulo lança ‘São Paulo Sempre Alerta – Operação Chuvas 2025/2026’ e tem IPT como parceiro O dia primeiro de dezembro marcou o lançamento oficial do ‘São Paulo Sempre Alerta – Operação Chuvas 2025/2026’ pelo Governo Leia mais…
Projeto de motor a hidrogênio do IPT, executado em parceria com a empresa Tupy e a Embrapii, recebe menção honrosa no Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva Uma equipe do IPT, em parceria com a empresa Tupy e com a EMBRAPII Leia mais…
Resumo: Substâncias perigosas na água subterrânea podem causar riscos à saúde humana. Para reduzir a exposição a contaminantes, políticas públicas foram criadas para a gestão de áreas contaminadas, como previsto na legislação paulista, que determina responsabilidades pela prevenção, identificação e Leia mais…
Resumo: A reconexão entre saúde humana e natureza tem se consolidado como tema central nas discussões sobre políticas públicas, urbanismo e bem-estar social. Essa relação ganha ainda mais relevância quando se considera que, há séculos, os seres humanos desfrutam dos Leia mais…
Resumo: As revisões bibliográficas sistemáticas demandam elevado rigor metodológico e esforço de execução. Este artigo propõe uma metodologia que integra ferramentas digitais como Parsifal, Bibliometrix e GPT-4, aliadas a scripts em Python e R para automação e rastreabilidade das revisões Leia mais…
Resumo: As revisões bibliográficas sistemáticas demandam elevado rigor metodológico e esforço de execução. Este artigo propõe uma metodologia que integra ferramentas digitais como Parsifal, Bibliometrix e GPT-4, aliadas a scripts em Python e R para automação e rastreabilidade das revisões Leia mais…
Abstract: This study explores classical machine learning methods for fault detection in two seismic volumes: F3 (Netherlands) and Thebe (Australia). For each volume, we created a training dataset by extracting features through seismic attribute computation and a sliding window method. Leia mais…
Abstract: This study explores classical machine learning methods for fault detection in two seismic volumes: F3 (Netherlands) and Thebe (Australia). For each volume, we created a training dataset by extracting features through seismic attribute computation and a sliding window method. Leia mais…
Resumo: Este trabalho investiga o uso do modelo SAM 2 da Meta AI para segmentação de dados sísmicos, explorando diferentes combinações de atributos como entrada. Foram testadas quatro combinações de atributos além da amplitude pura, sendo que o melhor desempenho Leia mais…
Resumo: Este trabalho investiga o uso do modelo SAM 2 da Meta AI para segmentação de dados sísmicos, explorando diferentes combinações de atributos como entrada. Foram testadas quatro combinações de atributos além da amplitude pura, sendo que o melhor desempenho Leia mais…
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