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Função de distribuição cumulativa - Uma abordagem matemática para modelagem probabilística em robótica - cover
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Função de distribuição cumulativa - Uma abordagem matemática para modelagem probabilística em robótica

Fouad Sabry

Tradutor Felipe Azevedo

Editora: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]

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Sinopse

1: Função de Distribuição Cumulativa – Apresenta a CDF e seu papel fundamental na probabilidade.
 
2: Distribuição de Cauchy – Examina essa distribuição de probabilidade fundamental e suas aplicações.
 
3: Valor Esperado – Discute o conceito de resultados esperados em processos estatísticos.
 
4: Variável Aleatória – Explora o papel de variáveis ​​aleatórias em modelos probabilísticos.
 
5: Independência (Teoria da Probabilidade) – Analisa eventos independentes e sua significância.
 
6: Teorema do Limite Central – Detalha o impacto desse teorema fundamental na aproximação de dados.
 
7: Função de Densidade de Probabilidade – Descreve o PDF e seu link para distribuições contínuas.
 
8: Convergência de Variáveis ​​Aleatórias – Explica os tipos de convergência e sua importância na robótica.
 
9: Função MomentGenerating – Abrange funções que resumem as características de distribuição.
 
10: Função ProbabilityGenerating – Apresenta funções geradoras em probabilidade.
 
11: Expectativa Condicional – Examina valores esperados dadas certas condições conhecidas.
 
12: Distribuição de Probabilidade Conjunta – Descreve a probabilidade de múltiplos eventos aleatórios.
 
13: Distribuição de Lévy – Investiga essa distribuição e sua relevância na robótica.
 
14: Teoria da Renovação – Explora a teoria crítica para modelar eventos repetitivos na robótica.
 
15: Sistema Dynkin – Discute o papel desse sistema na estrutura de probabilidade.
 
16: Função de Distribuição Empírica – Analisa a estimativa de distribuição com base em dados.
 
17: Função Característica – Analisa funções que capturam propriedades de distribuição.
 
18: PiSystem – Revisa pisystems para construir medidas de probabilidade.
 
19: Transformação Integral de Probabilidade – Introduz a transformação de variáveis ​​aleatórias.
 
20: Provas de Convergência de Variáveis ​​Aleatórias – Fornece provas essenciais para a confiabilidade da robótica.
 
21: Convolução de Distribuições de Probabilidade – Explora a combinação de distribuições em robótica.
Disponível desde: 17/12/2024.
Comprimento de impressão: 422 páginas.

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    O trabalho tem por objetivo identificar como as tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0 podem ser aplicadas para melhoria da segurança do trabalho na construção civil, uma vez que as empresas desse setor estão buscando aprimorar e desenvolver os trabalhos para diminuir os riscos e acidentes. A metodologia foi desenvolvida com embasamento na revisão da literatura referente ao tema e em pesquisa de campo, sendo que a coleta de dados se deu por meio de entrevista de especialistas com 8 profissionais do setor da construção civil, por meio da aplicação de um questionário em escala Likert de 5 pontos, para identificação da possibilidade de melhoria da segurança do trabalho na construção civil, através das tecnologias da Indústria 4.0. Os resultados desta pesquisa apontaram que as principais tecnologias elencadas para tal melhoria foram: (1º) impressora 3D e o drone, (2º) realidade aumentada e sensores vestíveis, (3º) colete de segurança, (4º) realidade virtual, (5º) exoesqueleto biônico, (6º) BIM, RFID, capacete com sensores e capacetes inteligentes, (7º) Internet das coisas e, por fim, (8º) caminhão betoneira. A contribuição deste trabalho se dá pela apresentação de tecnologias da Indústria 4.0 que podem maximizar a segurança na indústria da construção civil, mitigando os acidentes de trabalho, colaborando assim para a gestão da tecnologia e inovação.
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