User generated content (UGC) has emerged as the predominant form of media publishing on the Web 2.0. Motivated by the large adoption of video sharing on the Web 2.0, the objective of our work is to understand and predict popularity trends (e.g, will a video be viral?) and hits (e.g, how may views will a video receive?) of user generated videos. Such knowledge is paramount to the effective design of various services including content distribution and advertising. Thus, in this paper we formalize the problem of predicting trends and hits in user generated videos. Also, we describe our research methodology on approaching this problem. To the best of knowledge, our work is novel in focusing on the problem of predicting popularity trends complementary to hits. Moreover, we intend on evaluating efficacy of our results not only based on common statistical error metrics, but also on the possible online advertising revenues our predictions can generate. After describing our proposal, we here summarize our latest findings regarding (1) uncovering common popularity trends; (2) measuring associations between UGC features and popularity trends; and (3) assessing the effectiveness of models for predicting popularity trends.

Predicting the popularity of user generated content (UGC) is a valuable task to content providers, advertisers, as well as social media researchers. However, it is also a challenging task due to the plethora of factors that affect content popularity in social systems. Here, we focus on the problem of predicting the popularity trend of a piece of UGC (object) as early as possible. Unlike previous work, we explicitly address the inherent tradeoff between prediction accuracy and remaining interest in the object after prediction, since, to be useful, accurate predictions should be made before interest has exhausted. Given the heterogeneity in popularity dynamics across objects, this tradeoff has to be solved on a per-object basis, making the prediction task harder. We tackle this problem with a novel two-step learning approach in which we: (1) extract popularity trends from previously uploaded objects, and then (2) predict trends for newly uploaded content. Our results for YouTube datasets show that our classification effectiveness, captured by F1 scores, is 38% better than the baseline approaches. Moreover, we achieve these results with up to 68% of the views still remaining for 50% or 21% of the videos, depending on the dataset.

Estudaram-se, neste trabalho, os efeitos de diferentes lâminas de irrigação sobre o crescimento vegetativo, a produtividade e qualidade da bananeira na colheita, determinando-se as variáveis básicas do manejo da irrigação para a bananeira, nos primeiro e segundo ciclos da planta, na região Norte de Minas Gerais. Os tratamentos foram de 40, 60, 80, 100 e 120% da evapotranspiração de referência (ETo) que foi estimada pela equação de Penman-Monteith. Determinaram-se o índice de área foliar e os graus-dia acumulados para cada fase fenológica, além das porcentagens de sombreamento. O tratamento correspondente à lâmina de 120% da ETo proporcionou produtividade superior à dos demais tratamentos. As lâminas de irrigação foram determinantes na qualidade dos frutos na colheita, em que o tratamento referente à lâmina de 120% da ETo, foi superior. Os tratamentos de 100 e 120% da ETo promoveram antecipação da floração e, conseqüentemente da colheita, em relação aos outros tratamentos. Os coeficientes da cultura (Kc) apresentaram, para o primeiro ciclo, os valores 0,71, 1,00 e 0,87, respectivamente, para as fases fenológicas correspondentes à II, III e IV, e de 0,97 para a fase única, referente ao segundo ciclo.

RESUMO: A inadequada uniformidade de aplicação de água em sistemas de irrigação proporciona excesso da mesma em parte da área de cultivo e falta em outra, diminuindo a disponibilidade de água à cultura e aumentando o custo de produção. Este trabalho teve como objetivo avaliar a uniformidade em sistemas de irrigação por aspersão convencional, utilizados em olerícolas cultivadas na região do Alto Rio Pacuí, Montes Claros, MG. Os coeficientes de uniformidade (CUC, CUD, CUE, CUH, UDH), a eficiência de aplicação, as vazões e pressões dos sistemas foram obtidos de acordo com metodologia. Os resultados idetificaram que a maioria dos sistemas estão operando com uniformidades e eficiência de aplicação abaixo do recomendado. Vazamentos nas tubulações, dimensionamento inadequado dos sistemas, pressão e vazão fora dos padrões aceitáveis, são fatores que contribuiram com os valores obtidos nas avaliações.

Em sua maioria, os projetos de irrigação implantados em regiões que possuem caráter complementar às precipitações pluviométricas têm sido elaborados em termos de irrigação total, esta prática faz com que os sistemas sejam superdimensionados. A literatura recomenda que, nesses casos, seja adotado, por ocasião do dimensionamento, o critério da precipitação provável, ou seja, aquele valor de precipitação que ocorre a determinado nível de probabilidade. O conhecimento da frequência das precipitações é de extremo interesse para o dimensionamento de vertedouros de barragens, de canais, galerias pluviais, bueiros e barragens de abastecimento de água e para o planejamento agrícola e dimensionamento de sistema de irrigação complementar. Este trabalho tem como objetivo apresentar a análise de frequência de ocorrência pluviométrica no município de Montes Claros – MG. Utilizou-se um banco de dados, de 20 anos de precipitação pluviométrica diária, proveniente do INMET, a partir do qual se calculou a frequência de ocorrência da precipitação pluviométrica deste município. Através desta pesquisa pode se observar que a precipitação média anual foi de 1017,11mm, com desvio padrão de 258,32 mm e apresentou um total de 1642 dias chuvosos com média de 82,10 dias de chuva por ano. A maior precipitação ocorrida durante esse período foi de 145 mm, sendo que no intervalo de 140,1-145 mm a sua frequência de ocorrência é de 0,03%, em contra partida os dias que não ocorreram chuva apresentam a maior probabilidade com 77,39 % e o intervalo de 0,1-5,0 mm foi o de maior frequência de ocorrência de precipitação com 22,61%.