EUA - Anunciada em julho pelo Amazon Prime Video, a série "RoboCop" acaba de ganhar seu protagonista. Segundo a revista Variety, Dan Stevens foi o escolhido para estrelar o projeto, que conta a história de um policial que teve sua consciência implantada em um robô após ser morto em serviço.

O ator ganhou projeção ao interpretar Matthew Crawley no drama britânico "Downton Abbey", que acompanha as vidas de uma família da aristocracia britânica no início do século 20. Stevens ainda fez par romântico com Emma Watson no live-action de "A Bela e a Fera", lançado em 2017.

Pouco tempo depois do lançamento do longa, ele estrelou a aclamada série "Legion", onde interpretou David Haller, um jovem diagnosticado como esquizofrênico que descobre ter poderes especiais.

A franquia "RoboCop" começou em 1987, com o primeiro filme estrelado por Peter Weller. O longa ganho uma sequência, lançada em 1990. No terceiro filme da saga, de 1993, o ator Robert Burke assumiu o papel principal. Em 2014, foi lançado um reboot estrelado por Joel Kinnaman e dirigido por José Padilha, de "Tropa de Elite".

A história ganhou ainda duas séries de animação e duas séries live-action na televisão, além de videogames e histórias em quadrinhos. A versão do Amazon Prime é assinada por Peter Ocko e mostrará uma visão contemporânea da trama em oito episódios. A data de estreia ainda não foi anunciada.

por Folhapress

IBATÉ/SP - A Prefeitura de Ibaté orienta os produtores rurais do município sobre o período para a realização da Declaração do Imposto sobre a Propriedade Territorial Rural (ITR), referente ao exercício de 2026.

O prazo para a declaração teve início em 10 de agosto e segue até 30 de setembro de 2026. Os produtores devem ficar atentos ao período estabelecido para evitar problemas relacionados ao cumprimento da obrigação, além de possíveis multas e acréscimos no valor devido.

Um dos pontos importantes para a declaração é o Valor da Terra Nua (VTN), utilizado no cálculo do Imposto sobre a Propriedade Territorial Rural.

Para consultar o VTN 2026 de Ibaté, os produtores podem acessar o site oficial da Prefeitura Municipal, em: www.ibate.sp.gov.br

No portal, é possível localizar a opção “Valor de Terra Nua – VTN” e consultar as informações disponibilizadas para o exercício de 2026.

A declaração do ITR também possui importância para o município. Ibaté mantém convênio com a Receita Federal e, conforme as regras aplicáveis ao município conveniado, 100% da arrecadação do ITR retorna para Ibaté.

Esses recursos contribuem para o fortalecimento das receitas municipais e podem ser destinados a ações e serviços que beneficiam diretamente a população, incluindo áreas como saúde, educação e assistência.

Dessa forma, além de cumprir uma obrigação tributária, a regularização do ITR também representa uma contribuição para a arrecadação municipal e para a manutenção e desenvolvimento de políticas públicas.

A Prefeitura de Ibaté reforça a importância de que os produtores rurais não deixem a declaração para os últimos dias. A orientação é reunir as informações necessárias e realizar o procedimento dentro do prazo, que termina em 30 de setembro de 2026.

Para consultar o VTN 2026 e obter informações oficiais, acesse o site da Prefeitura Municipal de Ibaté: www.ibate.sp.gov.br.

A Prefeitura reforça seu compromisso em manter os produtores rurais informados e orientar a população sobre os prazos e procedimentos relacionados às obrigações tributárias.

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
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* Subprocuradoria Geral, Fiscal e Tributária: 
Rua dos Libaneses (Rua 14), nº 1969, Santana
Telefone: (16) 3334-7650
WhatsApp (16): 99609-7882
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* Posto de Atendimento do Selmi Dei: 
Rua Dr. José Logatti, nº 1008, Jardim Adalberto Roxo I
Telefone e WhatsApp: (16) 3322-0976
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* Posto de Atendimento da Vila Xavier: 
Avenida Francisco Vaz Filho, nº 2049, Vila Xavier
Telefone e WhatsApp: (16) 3337-3866
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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