This research centers on the convergence of Data Science and Cybersecurity. The aim is to propose an innovative solution to strengthen the protection of organizations in Mexico against cyber threats. This work focuses on Distributed Denial of Service (DDoS) attacks through various studies and comparisons, employing the most suitable methodology to process cyberattack-related datasets from the perspective of both supervised and semi-supervised machine learning models. These algorithms were carefully trained, evaluated, and tuned to avoid overfitting and noise from corrupt data. Consequently, the resulting model is capable of efficiently classifying DDoS attack records and normal log files with accuracy, demonstrating its potential for implementation in production environments to enhance organizational cybersecurity, thereby preventing data breaches and service disruptions.

O uso inadequado de recursos naturais acarreta diversas consequências ambientais e sociais para os ecossistemas, comprometendo a qualidade do solo e reduzindo a capacidade de regeneração natural da área utilizada. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo analisar o comportamento bibliométrico da produção científica internacional sobre a recuperação de áreas degradadas pela construção de usinas hidrelétricas. A análise foi realizada de 1964 a 2023 nas bases de dados Scopus e Web of Science, utilizando o termo recuperação de áreas degradadas em combinação com construção hidrelétrica, compactação do solo, espécies de cobertura vegetal e bioindicador de recuperação do solo. O processamento e a geração de gráficos foram realizados no software VOSviewer, utilizando a força de associação como método de análise. Nos últimos anos, houve um aumento no número de publicações sobre a recuperação de áreas degradadas resultantes da construção de usinas hidrelétricas, e mais estudos não são necessários nessa área do conhecimento.

This study applies the API RP 1102 (7th Edition) standard to assess the combined stresses on a buried API 5L X65 steel pipeline located in the Yumbo–Buenaventura section, subjected to heavy forestry machinery traffic. A refined load model was implemented by integrating Saarilahti’s (2002) theoretical contact-area approach (P/p ratio), Ala-Ilomäki et al. (2012) elliptical tire–soil contact patch representation, and Cambi et al. (2015) deflection and surface-roughness corrections, calibrated for tropical Andean clayey soils. This yields a mean ground pressure of 6.2 psi (42.7 kPa) and vertical stress at the pipe crown of < 3 kPa at 1.20–1.40 m cover depth. This integration provides a more realistic estimation of the effective ground pressure transmitted to the buried pipeline. Results show that combined effective stress reaches ~59% of the allowable limit (SMYS × F × E = 46 800 psi), remains within the allowable limits defined by API RP 1102, ensuring the mechanical integrity and stability of the system under mobile loads, confirming full compliance with API RP 1102. The methodology is manufacturer-agnostic and transferable across Latin America. Its integration of field-validated tire–soil models significantly improve analytical accuracy over traditional assumptions, strengthening API RP 1102 applicability in tropical forestry environments.

This systematic review examines 23 peer-reviewed studies published since 2020 to delineate technical and ethical risks, synthesize key benefits, and identify future research avenues for AI-driven multimodal content creation. Employing a PRISMA-guided protocol, we screened five major digital libraries using rigorous inclusion/exclusion criteria and an adapted CASP checklist. The resulting corpus encompasses diverse domains, including visual art, education, marketing, healthcare, and disaster response. We classified these works into four functional categories: Creation and Design, Communication and Analysis, Automation and Detection, and Interaction and Teaching. Quantitative analysis reveals that 30% of studies prioritized automation efficiency, 26% highlighted personalized outputs, and 18% reported enhanced content diversity. Crucially, our review identifies significant risks such as misinformation, modality-alignment failures, algorithmic bias, and privacy breaches. These findings underscore the need for transparent algorithms, bias-monitoring protocols, and privacy-by-design frameworks. We conclude by advocating for the development of interpretable models and standardized ethical methodologies to advance robust, responsible, and scalable multimodal AI systems.

O objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade do óleo de girassol extraído dos aquênios submetidos ao armazenamento por diferentes períodos (0, 3, 6 e 9 meses) e em diferentes tipos de embalagens (PP, PEAD, PET e P. Multi). O óleo extraído dos aquênios de girassol foi analisado quanto ao teor de óleo, índice de acidez, índice de peróxido e índice de iodo. O delineamento utilizado foi inteiramente casualizado, com três repetições. Verificaram-se oscilações nos teores de água para todas as embalagens estudadas. Nota-se que a maior perda de água ocorreu nos aquênios armazenados em P. Multi, seguidos pela embalagem PP. As embalagens e o tempo de armazenamento não apresentaram influência expressiva no teor de óleo extraído dos aquênios de girassol e no índice de iodo. No entanto, observou-se um aumento no índice de acidez do óleo de girassol ao longo do armazenamento, sendo que a embalagem PET foi a que proporcionou o maior aumento. Por outro lado, as embalagens exerceram influência no índice de peróxido do óleo extraído dos aquênios de girassol, com as embalagens PEAD e PET apresentando os maiores índices no final do período de armazenamento. Em relação aos valores médios do índice de iodo, não foi observada nenhuma diferença significativa das embalagens, e ao longo do período de armazenamento.

O amendoim, assim como outra cultura, também é influenciado por vários fatores abióticos, como a deficiência hídrica. Aliando-se com os mecanismos endógenos das plantas, a aplicação de atenuadores vem se tornando uma alternativa promissora para a redução dos efeitos adversos do déficit hídrico. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de ácido salicílico e silício no tratamento de sementes de amendoim sob déficit hídrico. O experimento foi conduzido em casa de vegetação, utilizando-se a cultivar IAC OL6, submetidas à duas condições hídricas (80 e 30% da capacidade de campo) e tratamento de sementes com ácido salicílico (0,5 mmol L-1), silício (1,0 mmol L-1) e controle (água destilada). O delineamento experimental utilizado foi inteiramente casualizado, em esquema fatorial 2x3, com cinco repetições. Foram realizadas avaliações do comprimento da parte aérea, número de folhas, massa seca da parte aérea, teores de clorofila e carotenoides e quantificação do malondialdeído (MDA). Os resultados demonstraram que as plantas de amendoim sob déficit hídrico sem a adição de ácido salicílico e silício apresentaram menores valores na maioria das variáveis avaliadas e maior conteúdo de MDA. A aplicação de ácido salicílico e silício atenuou os efeitos do déficit hídrico em plantas de amendoim IAC OL6 refletindo em um melhor crescimento da parte aérea.

O objetivo do trabalho foi estudar o comportamento de genótipos de mandioca cultivados sob sistema de plantios direto e convencional. Os experimentos foram conduzidos durante quatro safras consecutivas (2013/14, 2014/15, 2015/16 e 2016/17) na área experimental da Epagri/Estação Experimental de Urussanga, localizada no município de Urussanga, região Sul de Santa Catarina. Foram avaliados anualmente 24 clones de mandioca brava juntamente com as testemunhas Mandim Branca e SCS254 Sambaqui em dois sistemas de plantio: a) sem revolvimento do solo sob cobertura de aveia preta e b) com revolvimento do solo. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados com três repetições. Os genótipos testados apresentaram comportamentos semelhantes para os caracteres produção de raízes (t/ha), teor de amido (%) e produção de amido (t/ha) nos dois sistemas de cultivo, atestando o plantio direto sob aveia preta como opção viável para a cultura. Os clones SC08-1054 e SC09-2154 apresentaram o melhor desempenho entre os genótipos para as estatísticas MHVG, PRVG e MHPRVG, refletindo em ganhos significativos com a seleção dos mesmos.

Parapiptadenia blanchetii (Benth.) é uma espécie endêmica do Brasil, arbórea, com potencialidade farmacológica e o conhecimento sobre a germinação das sementes contribui para a utilização da espécie. Entre os fatores que afetam a germinação, a temperatura se destaca, mas não foram encontrados estudos para esta espécie. Assim, objetivou-se avaliar o efeito da temperatura (20, 25, 30 e 35 °C) na germinação de P. blanchetii. O experimento foi conduzido em delineamento inteiramente casualizado, com quatro tratamentos e quatro repetições. A temperatura não influenciou a porcentagem de germinação, plântulas normais, anormais e mortas. Porém, a temperatura influenciou o comprimento das plântulas, que expressaram maior vigor entre 26 °C e 28 °C. A porcentagem de germinação e plântulas normais foi maior que 80%, logo, não foi possível definir as temperaturas cardeais da P. blanchetii.

Este trabalho teve por objetivo, relacionar os graus-dia acumulados com a produtividade de híbridos de milho em diferentes regiões de cultivo no Estado do Rio Grande do Sul. O delineamento experimental foi em faixas utilizando 15 híbridos de milho, semeados em diferentes regiões do Estado do Rio grande do Sul na safra agrícola 2019/2020. Os dados de produtividade obtidos em cada localidade foram submetidos a uma análise estatística descritiva, com variável caracterizada como quantitativa discreta. No município de São Lourenço do Sul, os híbridos de milho com graus-dia acumulados de 800, 803, 804 e 840 apresentaram os maiores desempenhos produtivos. Para o município de Santa Cruz do Sul o híbrido que obteve o melhor desempenho foi o 848 de graus dia. Anta Gorda e Caçapava de Sul obtiveram resultados iguais, com os híbridos 782 e 803 graus dias com o melhor desempenho de produtividade. Em Picada Café os híbridos com graus dia de 793, 831 e 848 obtiveram a maior produtividade frente aos demais híbridos. Foi possível concluir que os híbridos com graus dia de 782, 803, 793, 831 e 848 apresentaram as maiores produtividades média, independente do município em que foram montados os ensaios experimentais.