Adesões poderão ser feitas até 30 de setembro; programa contempla débitos inscritos em dívida ativa, com opções de pagamento à vista ou parcelado

ARARAQUARA/SP - A Prefeitura de Araraquara, por meio da Procuradoria-Geral do Município, ampliou até 30 de setembro o prazo para contribuintes regularizarem débitos inscritos em dívida ativa com condições especiais. A iniciativa integra o programa Negocia Araraquara, que oferece descontos e opções de pagamento à vista ou parcelado, de acordo com o tipo e o período de constituição da dívida.

Podem ser incluídos no programa débitos de IPTU (Imposto Sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana); ISSQN (Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza) e multas por descumprimento de obrigações acessórias relacionadas ao imposto; taxas decorrentes do Poder de Polícia, como penalidades sanitárias, de posturas e outras; valores referentes a serviços públicos de roçada ou limpeza de terrenos; e preços públicos, desde que todas as pendências estejam inscritas em dívida ativa.

Para débitos de IPTU inscritos entre 2015 e 2020, o pagamento à vista, em até dez dias, terá redução de 100% dos juros de mora e da multa. Para débitos de IPTU constituídos antes de 2015, o desconto será de 50% sobre o valor global da dívida no pagamento à vista, em até dez dias, ou de 50% no pagamento em até 36 parcelas, com entrada de 20%. Débitos de IPTU inscritos de 2021 a 2025 terão desconto de 50% dos juros de mora e da multa no pagamento à vista, em até dez dias.

No caso de débitos de ISSQN, preços públicos e taxas decorrentes do Poder de Polícia inscritos entre 2015 e 2020, o pagamento à vista, em até dez dias, terá redução de 100% dos juros de mora e da multa. Para débitos de ISSQN constituídos antes de 2015, será concedido desconto de 70% sobre o valor global, tanto para pagamento à vista, em até dez dias, quanto para pagamento em até 36 parcelas, com entrada de 30%.

Já os débitos referentes a penalidades tributárias, de posturas, sanitárias, ambientais e outras, além de valores relativos à limpeza de terrenos, terão desconto de 70% sobre o valor global para pagamento à vista, em até dez dias, ou para pagamento em até 36 parcelas, com entrada de 50%.

Também será possível realizar uma transação híbrida, com parte do débito paga à vista e parte de forma parcelada, desde que o pagamento da parcela à vista seja efetivado.

No parcelamento, o valor mínimo de cada parcela será de R$ 80 para pessoas físicas e R$ 200 para pessoas jurídicas. Microempreendedores individuais poderão parcelar nas mesmas condições aplicadas às pessoas físicas.

Os contribuintes que possuem somente dívida ativa ainda não ajuizada também receberão correspondência com informações sobre o valor, a origem do débito e as condições para regularização, incluindo desconto para pagamento à vista.

O edital completo do Negocia Araraquara está disponível para consulta no site da Prefeitura. O documento reúne todas as regras e condições necessárias para adesão ao programa.

Como aderir

Para formalizar a adesão ao Negocia Araraquara, o contribuinte deve acessar a plataforma 1Doc, pelo endereço https://araraquara.1doc.com.br/atendimento, entrar no módulo Protocolo e selecionar o assunto “Solicitar Adesão à Transação”. Em seguida, deve selecionar a opção correspondente ao edital, informar o número do cadastro mobiliário ou imobiliário, preencher o formulário e anexar os documentos exigidos em formato PDF.

No caso da adesão para pagamento à vista, o contribuinte deve realizar o pagamento dentro do prazo estabelecido para ter direito aos benefícios previstos no edital.

Para os casos de parcelamento, a Procuradoria-Geral do Município terá prazo de até 45 dias para analisar a situação do contribuinte e os débitos, bem como apresentar a proposta de pagamento, conforme as condições previstas no edital.

Também será possível solicitar o parcelamento presencialmente nos postos de atendimento do Departamento de Dívida Ativa da Procuradoria-Geral do Município. São eles:

* Prefeitura de Araraquara: 
Rua São Bento, nº 840, Centro
Telefone: (16) 3301-5171
e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

* Subprocuradoria Geral, Fiscal e Tributária: 
Rua dos Libaneses (Rua 14), nº 1969, Santana
Telefone: (16) 3334-7650
WhatsApp (16): 99609-7882
e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

* Posto de Atendimento do Selmi Dei: 
Rua Dr. José Logatti, nº 1008, Jardim Adalberto Roxo I
Telefone e WhatsApp: (16) 3322-0976
e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

* Posto de Atendimento da Vila Xavier: 
Avenida Francisco Vaz Filho, nº 2049, Vila Xavier
Telefone e WhatsApp: (16) 3337-3866
e-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Método desenvolvido por pesquisadores brasileiros e europeus consegue identificar padrões visuais com alta precisão e menor necessidade de treinamento computacional

SÃO CARLOS/SP - Uma nova abordagem de inteligência artificial pode tornar os computadores mais eficientes na identificação de texturas presentes em imagens — capacidade importante para distinguir materiais, superfícies e padrões visuais mesmo quando existem mudanças de iluminação, posição, tamanho ou condições de captura da fotografia.

Batizada de “VORTEX”, a técnica foi apresentada por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP) Universidade Estadual Paulista (UNESP) e do KTH Royal Institute of Technology (Suécia), um trabalho liderado pelo docente e pesquisador do Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP), Prof. Odemir M. Bruno, e publicado recentemente na revista científica “Neurocomputing”.

O reconhecimento de texturas pode parecer uma tarefa simples para uma pessoa. Ao olhar uma fotografia, somos capazes de perceber diferenças entre tecido, madeira, metal, folhas, pedras ou outros materiais. Para um computador, entretanto, essa distinção pode ser bastante complicada, principalmente quando as imagens são produzidas em condições diferentes.

Mudanças na iluminação, no ângulo da câmera ou no tamanho dos elementos fotografados podem dificultar o reconhecimento. O desafio aumenta quando a fotografia apresenta vários objetos, fundos diferentes ou sobreposições. Para colocar o novo método à prova em situações variadas, os pesquisadores utilizaram nove conjuntos de imagens, desde fotografias mais simples e controladas até imagens obtidas em condições próximas das encontradas no mundo real.

Uma nova maneira de “olhar” para a imagem

Durante anos, uma das principais tecnologias utilizadas para esse tipo de tarefa foram as chamadas redes neurais convolucionais, sistemas de inteligência artificial especialmente desenvolvidos para trabalhar com imagens.

Mais recentemente, outra geração de sistemas ganhou espaço. Conhecidos como transformadores visuais, eles analisam diferentes partes de uma imagem e procuram estabelecer relações entre essas regiões. É justamente nessa tecnologia que o “VORTEX” se apoia.

Em termos simples, o método procura aproveitar informações obtidas em diferentes etapas da análise de uma fotografia. Em vez de considerar apenas o resultado final do processamento, ele reúne diferentes níveis de informação para construir uma descrição mais completa da textura observada.

Essa característica é particularmente importante porque reconhecer uma textura é diferente de reconhecer um objeto. Para identificar um carro, por exemplo, a posição de suas partes — rodas, faróis, portas — é importante. Em uma textura, por outro lado, o que interessa muitas vezes é a repetição de determinados padrões, independentemente do local exato onde aparecem na imagem.

O “VORTEX” foi desenvolvido justamente para valorizar essas características gerais da textura, reduzindo a importância da posição específica de cada detalhe.

Outro aspecto relevante é que o sistema pode aproveitar modelos de inteligência artificial que já foram previamente treinados, sem a necessidade de realizar um novo treinamento completo desses grandes modelos. A estratégia reduz a complexidade do processo e pode ser especialmente interessante quando existem poucas imagens disponíveis para ensinar o computador.

Testes com milhares de imagens

Os pesquisadores submeteram a técnica a nove bancos de imagens utilizados internacionalmente para avaliar sistemas de reconhecimento de texturas. Eles incluem desde superfícies fotografadas em condições controladas até imagens mais complexas, encontradas em situações cotidianas.

Os testes avaliaram, por exemplo, a capacidade de reconhecer texturas diante de alterações de iluminação, rotação da imagem e diferenças de escala, além de materiais fotografados em ambientes pouco controlados.

Os resultados mostram que o “VORTEX” conseguiu igualar ou superar métodos considerados referência na área em diferentes situações. Em alguns dos conjuntos de imagens mais desafiadores, o método estabeleceu novos resultados de referência.

Um dos destaques ocorreu no banco de imagens conhecido como DTD, considerado pelos pesquisadores um dos testes mais difíceis utilizados no estudo. Nessa avaliação, uma das configurações do “VORTEX” alcançou 87,6% de precisão, o melhor resultado relatado pelos autores para aquele conjunto de dados. A técnica também estabeleceu novos resultados de referência nos conjuntos FMD e GTOS-Mobile.

Os experimentos também revelaram que não existe necessariamente uma única tecnologia superior em todas as situações. Métodos anteriores continuaram apresentando resultados competitivos em alguns tipos de imagens mais controladas. O “VORTEX”, porém, mostrou vantagem principalmente em conjuntos de fotografias com maior diversidade e menor controle sobre as condições em que as imagens foram produzidas.

Menor necessidade de processamento

Além da precisão, os pesquisadores avaliaram o custo computacional do novo método.

Essa questão é importante porque sistemas modernos de inteligência artificial podem exigir computadores potentes, grandes quantidades de memória e longos períodos de treinamento. Quanto maior o modelo, maior pode ser também o consumo de recursos.

Uma das vantagens do “VORTEX” é justamente evitar um novo treinamento completo do sistema de análise de imagens. O método aproveita conhecimentos que já existem no modelo e concentra-se em extrair e organizar as informações necessárias para distinguir as texturas.

Em uma das comparações apresentadas no estudo, a configuração que alcançou o melhor resultado no conjunto DTD utilizou consideravelmente menos recursos computacionais que um dos principais métodos concorrentes. Os autores destacam que essa combinação entre desempenho e custo torna a abordagem interessante para diferentes condições de utilização.

Em um teste prático realizado pelos pesquisadores, uma versão do “VORTEX” processou as características de uma imagem de 224 por 224 pixels em cerca de 4,5 milésimos de segundo, utilizando um computador equipado com uma placa gráfica de alto desempenho.

Aplicações podem ir além das fotografias comuns

A capacidade de reconhecer texturas automaticamente possui aplicações em diferentes setores. Um sistema desse tipo pode auxiliar máquinas a distinguir materiais e superfícies ou identificar pequenas diferenças visuais difíceis de perceber em análises convencionais.

Os próprios pesquisadores apontam dois campos que poderão ser investigados no futuro: imagens médicas e sensoriamento remoto, como imagens obtidas por satélites ou outros sistemas de observação. Nessas áreas, padrões de textura podem fornecer informações importantes para diferenciar estruturas e regiões presentes nas imagens.

Os autores também pretendem investigar como o “VORTEX” se comporta quando existem poucas imagens previamente identificadas disponíveis para o aprendizado do sistema. Outra possibilidade é adaptar a técnica para trabalhar melhor com imagens de alta resolução e combinar diferentes tipos de inteligência artificial.

O estudo indica, portanto, uma mudança possível na maneira como computadores podem ser ensinados a interpretar detalhes visuais. Em vez de construir e treinar sistemas inteiramente novos para cada problema, a proposta é aproveitar grandes modelos já existentes e encontrar formas mais eficientes de extrair deles as informações necessárias.

Nesse cenário, o “VORTEX” funciona como uma espécie de novo olhar para uma inteligência artificial que já aprendeu a enxergar: reorganiza o que o sistema observa para que padrões, superfícies e texturas ganhem destaque.

Os resultados obtidos nos nove conjuntos de imagens mostram que essa estratégia pode competir com algumas das melhores técnicas disponíveis atualmente, ao mesmo tempo em que reduz a necessidade de treinamento adicional.

Para os pesquisadores, o caminho abre novas possibilidades para o uso de modelos modernos de inteligência artificial em tarefas nas quais reconhecer não apenas o que aparece em uma imagem, mas também como é a sua superfície, pode fazer toda a diferença. Eles apontam alguns campos que poderão ser investigados no futuro, como imagens médicas, biotecnologia e sensoriamento remoto (imagens obtidas por satélites ou outros sistemas de observação.

Confira, no link, o original desta pesquisa - https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/wp-content/uploads/2026/08/1-s2.0-S092523122601249X-main-ODEMIR-BRUNO.pdf

Estudantes norte-americanos e brasileiros desenvolvem técnicas que combinam imagens em infravermelho, análise da microcirculação e aprendizado de máquina para identificar alterações provocadas pela doença antes do surgimento dos sintomas

SÃO CARLOS/SP - Identificar alterações provocadas pelo diabetes muito antes de a doença ser diagnosticada pelos métodos convencionais é um dos objetivos de pesquisas desenvolvidas por um grupo de jovens pesquisadores da Texas A&M University, dos Estados Unidos, em colaboração com colegas do Centro de Pesquisas em Óptica e Fotônica (CEPOF), sediado no Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP).

Eamonn Smith, porta-voz do grupo norte-americano, explicou parte do trabalho desenvolvido pela equipe e destacou o potencial das novas tecnologias para reconhecer sinais precoces da doença. As pesquisas envolvem diferentes abordagens, entre elas o diagnóstico por neuromatriz e uma versão modificada da terapia de ventosas, utilizada para avaliar a perfusão e a reperfusão sanguínea.

“Um dos projetos busca utilizar uma câmera infravermelha para identificar possíveis alterações na microvasculatura de pessoas com diabetes, comparando-as com indivíduos que não apresentam a doença. Para isso, estamos reunindo o maior número possível de imagens, que posteriormente serão utilizadas por um programa computacional para treinar um modelo de aprendizado de máquina capaz de reconhecer diferenças sutis entre os dois grupos”, destaca Eamonn Smith.

A importância dessa abordagem está justamente na possibilidade de antecipar a identificação da doença. Segundo Smith, alterações na microvasculatura, na perfusão sanguínea e nas respostas nervosas estão entre os primeiros efeitos associados ao diabetes e podem surgir até dez anos antes de um diagnóstico efetivo, ou seja, antes mesmo da manifestação dos sintomas mais evidentes.

O trabalho, contudo, ainda enfrenta desafios técnicos. Smith avalia que a investigação vem avançando e considera sólida a teoria que orienta os experimentos, embora reconheça a necessidade de aperfeiçoamentos. “Um dos principais obstáculos é eliminar sombras, interferências e outros artefatos capazes de comprometer a qualidade das imagens obtidas pela câmera infravermelha”, pontua o pesquisador.

Para aprimorar o sistema, Smith e Daniel, este último também aluno da Texas A&M University, realizam testes com simuladores conhecidos como phantoms. Nesses experimentos, utilizam um meio líquido preparado para reproduzir determinadas características da dispersão da luz na pele humana.

O objetivo é testar novas configurações para a câmera e, por meio de experimentos sucessivos, encontrar maneiras de reduzir os efeitos do espalhamento da luz, permitindo visualizar com maior precisão as estruturas de interesse.

Apesar dos desafios e de reconhecer que ainda há um caminho considerável até a obtenção de resultados conclusivos, Smith identifica perspectivas importantes para futuras aplicações da pesquisa. “O aperfeiçoamento dos dispositivos desenvolvidos pelas diferentes equipes poderá contribuir para identificar pessoas em estado de pré-diabetes e, dessa forma, permitir que medidas preventivas e tratamentos sejam adotados mais precocemente”.

Mais do que antecipar um diagnóstico, a proposta abre perspectivas para preservar a saúde e a qualidade de vida dos pacientes. Em muitos casos, o diabetes é identificado quando determinadas alterações no organismo já estão instaladas. Reconhecer sinais iniciais da doença poderá ampliar as possibilidades de intervenção e contribuir para que o indivíduo permaneça saudável por mais tempo.

A pesquisa desenvolvida conjuntamente pelos jovens norte-americanos e brasileiros demonstra, assim, como a integração entre técnicas de imagem, análise da microcirculação e aprendizado de máquina pode abrir novos caminhos para a detecção precoce do diabetes. Ainda em fase de desenvolvimento e aperfeiçoamento, o trabalho aposta na tecnologia para enfrentar um dos grandes desafios relacionados à doença: identificá-la antes que seus efeitos comprometam significativamente a saúde e a qualidade de vida dos pacientes.

Intercâmbio científico entre Brasil e Estados Unidos

A permanência dos estudantes norte-americanos no IFSC/USP faz parte de um programa de cooperação mantido pelo CEPOF, por meio do qual grupos de jovens pesquisadores do Instituto e da Texas A&M University realizam intercâmbios para trabalhar conjuntamente em temas científicos de elevada complexidade.

Neste projeto, o desafio consiste em desenvolver métodos capazes de avaliar um indivíduo antes do surgimento do diabetes, investigando aspectos como a integridade vascular e neurológica e a capacidade de irrigação sanguínea.

Além de sua relevância científica e de seu potencial impacto na área da saúde, a iniciativa também poderá gerar oportunidades de inovação e empreendedorismo. Entre as perspectivas futuras está a criação de condições para o surgimento de startups, inclusive nos Estados Unidos, bem como para o estabelecimento de parcerias com empresas brasileiras.

Dessa forma, o projeto ultrapassa os limites da pesquisa acadêmica e reforça a importância da cooperação internacional entre jovens cientistas, aproximando universidades, centros de pesquisa e empresas na busca por tecnologias capazes de contribuir para a prevenção e o diagnóstico precoce do diabetes.