Escolhido por Lula para representar a diversidade racial no Supremo, Joaquim Barbosa recusou-se a atuar como um preposto do presidente que o nomeara, e marcou sua presença no plenário do STF pela independência de posições e pelo desassombro verbal.
E entrará para a História do tribunal pela condução polêmica, mas eficiente, do processo do mensalão.
Poliglota, com formação nas melhores universidades dos Estados Unidos e da Europa, lamentava que as pessoas não olhassem seu currículo, mas a cor de sua pele.
Ele sempre considerou inaceitável a interpretação que resultasse em penas mais leves nos casos em julgamento do mensalão, pela gravidade que via neles, e teve de enfrentar críticas de advogados, inclusive da Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) e dos próprios pares, como o ministro Luís Roberto Barroso - que, entrando no julgamento em sua segunda fase, a dos embargos infringentes, acusou o plenário anterior do STF de exacerbar seletivamente as penas no caso de formação de quadrilha para deixar os condenados mais tempo em regime fechado, especialmente José Dirceu.
Já como presidente do Supremo, o ministro Joaquim Barbosa rebelou-se contra essa acusação, dizendo que Barroso fazia um discurso meramente político sob uma capa de tecnicalidade. Aproveitando que Barroso, ao explicar sua expressão "ponto fora da curva", disse que ela significava também - além da exacerbação das penas - "o rompimento com uma tradição de leniência e impunidade em relação a certo tipo de criminalidade política e financeira", Joaquim Barbosa aparteou-o dizendo que na prática, defendendo a prescrição do crime de quadrilha, Barroso estava sendo leniente com os crimes que parecia condenar em seu discurso político.
Barbosa encarnou para o cidadão comum a indignação contra a histórica impunidade das classes dirigentes no Brasil, o herói vingador em busca de Justiça, com a capa preta tradicional que lhe dava a aparência de um Batman tupiniquim.
As críticas de Barbosa ao sistema penal brasileiro, explicitadas em diversas ocasiões em entrevistas ou mesmo em declarações em meio aos julgamentos de que participava, explicam seu empenho em dar penas mais pesadas aos réus. Em sua opinião, o sistema penal brasileiro, é "risível". A preocupação com a prescrição de algumas penas, como a de lavagem de dinheiro, era realmente um dos objetivos da aplicação de pena maior por parte do relator Joaquim Barbosa, e ele chegou a admitir isso na discussão com Barroso.
Por isso, também, ele errou a mão ao tratar de certos assuntos, como a permissão para que o ex-todo poderoso Dirceu trabalhasse fora no regime semiaberto. Embora a legislação diga que somente depois de cumprir 1/6 da pena é que o condenado tem esse direito, a jurisprudência tem superado essa exigência há muitos anos, até mesmo pela impossibilidade de manter em cadeias apropriadas todos os condenados.
Todo o processo do julgamento do mensalão correspondeu a um avanço da cidadania, inclusive os bate-bocas ocorridos no plenário do STF transmitidos ao vivo e a cores pela TV Justiça. Até mesmo o grau de endeusamento a que foi levado o relator do processo, o ministro Barbosa, faz parte desse aperfeiçoamento de nossa democracia, que chegará um dia a não precisar de heróis.

Hoje, a AWS anuncia o Fleet Manager, um novo recurso no AWS Systems Manager que ajuda a simplificar e dimensionar o processo de gerenciamento de servidores remotos. O Fleet Manager fornece ferramentas visuais para gerenciar seus servidores Windows, Linux e macOS, para que você possa executar facilmente tarefas de administrador comuns para sua frota em execução na AWS e on-premises, sem a necessidade de se conectar remotamente a esses servidores.
O Fleet Manager pode ajudar a gerenciar e solucionar problemas da frota de servidores, incluindo exploração do sistema de arquivos, gerenciamento de logs, operações do Registro do Windows, contadores de desempenho e gerenciamento de usuários. Como o Fleet Manager é independente do sistema operacional (SO), você também pode executar operações comuns de SO perfeitamente em servidores Windows, Linux e macOS por meio do console do Systems Manager.
O Fleet Manager está disponível em todas as regiões da AWS em que o Systems Manager é oferecido (excluindo as regiões AWS GovCloud (EUA) e as regiões da AWS China). Para começar, escolha Fleet Manager no painel de navegação esquerdo do Systems Manager. Para saber mais sobre o Fleet Manager, leia nosso post no blog ou consulte a documentação e as Perguntas frequentes do AWS Systems Manager.

O AWS IoT Analytics é um serviço totalmente gerenciado que facilita a execução e a operacionalização de análises sofisticadas em volumes massivos de dados da IoT, sem necessidade de se preocupar com o custo e a complexidade normalmente associados à criação de uma plataforma de análises da IoT. Esta é a forma mais fácil de executar análises de dados da IoT e obter insights que ajudam a tomar decisões melhores e mais precisas para aplicativos da IoT e casos de uso de Machine Learning.
Os dados da IoT são altamente não estruturados, o que dificulta a análise com ferramentas tradicionais de análises e inteligência de negócios, projetadas para processar dados estruturadas. Geralmente, os dados de IoT vêm de dispositivos que registram processos ruidosos (como temperatura, movimento ou som). Com frequência, os dados desses dispositivos podem ter lacunas significativas, mensagens corrompidas e falsas leituras que devem ser limpas antes que a análise ocorra. Além disso, os dados de IoT geralmente são significativos somente no contexto de entradas de dados de terceiros adicionais. Por exemplo, para ajudar os fazendeiros a determinar quando molhar suas plantações, os sistemas de irrigação de vinhedos geralmente enriquecem os dados do sensor de umidade com os dados de precipitação do vinhedo, permitindo um uso mais eficiente da água enquanto maximiza o rendimento da colheita.
O AWS IoT Analytics automatiza todas as etapas difíceis necessárias para analisar dados de dispositivos da IoT. O AWS IoT Analytics filtra, transforma e enriquece esses dados de IoT antes de armazená-los em um datastore de séries temporais para serem analisados. Você pode configurar o serviço para coletar apenas os dados necessários dos dispositivos, aplicar transformações matemáticas para processar os dados e enriquecer os dados com metadados específicos do dispositivo, como tipo e localização do dispositivo, antes de armazenar os dados processados. Esses dados podem ser analisados com a execução de consultas ad hoc ou programadas que usam o mecanismo incorporado de consultas SQL ou com análises mais complexas e inferências de Machine Learning. O AWS IoT Analytics facilita o entendimento dos conceitos básicos do Machine Learning, incluindo modelos pré-criados para casos de uso comuns de IoT.
Você também pode trazer sua própria análise personalizada empacotada em um contêiner para execução no AWS IoT Analytics. O AWS IoT Analytics automatiza a execução de suas análises personalizadas criadas no Notebook Jupyter ou em suas próprias ferramentas (como Matlab, Octave etc.) para execução em sua programação.
O AWS IoT Analytics é um serviço totalmente gerenciado que operacionaliza análises e é escalonado automaticamente para oferecer suporte a petabytes de dados de IoT. O AWS IoT Analytics permite analisar dados de milhões de dispositivos e criar aplicativos de IoT rápidos e responsivos sem necessidade de gerenciar hardware ou infraestrutura.
Você fornece a análise e o AWS IoT Analytics automatiza a execução dessa análise quando e onde necessário. O AWS IoT Analytics importará seus contêineres de código personalizados criados em ferramentas externas, como Matlab, Octave etc., e os executará de acordo com a programação para gerar insights operacionais, dando a você mais tempo para se concentrar no que faz melhor.
Com o AWS IoT Analytics, você pode executar consultas simples e ad-hoc usando o mecanismo de consulta de SQL incorporado. Usando consultas SQL padrão para extrair dados do armazenamento de dados, você pode calcular a distância média percorrida por uma frota de veículos ou o número de portas trancadas em um edifício inteligente, por exemplo. Além disso, o AWS IoT Analytics fornece uma série de intervalos de tempo contíguos e não sobrepostos para execução de análises em novos dados incrementais. Você pode melhorar a eficiência da análise e reduzir os custos digitalizando apenas os dados necessários.
O AWS IoT Analytics armazena os dados do dispositivo processados em um datastore de séries temporais que é otimizado para oferecer tempos de resposta rápidos em consultas de IoT. Os dados brutos também são armazenados automaticamente para processamento posterior ou reprocessamento para outro caso de uso.
O AWS IoT Analytics inclui técnicas de preparação de dados que facilitam a preparação e o processamento de dados para análises. O AWS IoT Analytics também oferece suporte a análises de séries temporais, o que permite analisar o desempenho de dispositivos ao longo do tempo e compreender como e onde foram usados, monitorar continuamente dados do dispositivo para prever problemas de manutenção e monitorar sensores para prever e reagir a condições ambientais. O AWS IoT Analytics é integrado ao AWS IoT Core para incluir facilmente dados do dispositivo diretamente dos dispositivos conectados. O serviço limpa leituras falsas, preenche lacunas nos dados e executa transformações matemáticas nos dados da mensagem. Conforme os dados são incluídos, o AWS IoT Analytics pode processá-los usando instruções condicionais e filtragem de dados para coletar apenas os dados que você deseja analisar, além de enriquecê-los com informações do registro do AWS IoT. Também é possível usar funções do AWS Lambda para enriquecer dados dos dispositivos com informações de origens externas como Weather Service, HERE Maps, Salesforce ou Amazon DynamoDB.
O AWS IoT Analytics facilita a aplicação de Machine Learning a dados da IoT com notebooks Jupyter hospedados. Você pode conectar os dados de IoT diretamente ao notebook, além de criar, treinar e executar modelos diretamente no console do AWS IoT Analytics sem precisar gerenciar nenhuma infraestrutura subjacente. O AWS IoT Analytics permite aplicar algoritmos de Machine Learning a dados de dispositivos para criar uma pontuação de integridade para cada dispositivo da frota. Por exemplo, um fabricante de veículos pode detectar quais clientes estão com pastilhas de freio gastas e alertá-los para providenciar a manutenção dos freios. Com apenas o clique de um botão, você também pode empacotar seu código de notebooks Jupyter em uma imagem de contêiner executável e executar esse contêiner no AWS IoT Analytics, conforme necessário.
O AWS IoT Analytics é um serviço gerenciado com pagamento conforme o uso que escala automaticamente para oferecer suporte a petabytes de dados de IoT. Com o IoT Analytics, você pode analisar uma frota inteira de dispositivos conectados sem necessidade de gerenciar hardware ou infraestrutura. Quando as suas necessidades evoluem, a escala do poder computacional e do datastore aumenta e diminui automaticamente para que você tenha sempre a capacidade correta para os aplicativos da IoT e pague apenas pelos recursos utilizados.
O AWS IoT Analytics pode enriquecer automaticamente dados de dispositivos da IoT com metadados contextuais usando o AWS IoT Registry ou outras fontes de dados públicas. Assim, você pode executar análises considerando tempo, localização, temperatura, altitude e outras condições ambientais. Com base nessas análises, você pode criar modelos que fornecem ações recomendadas para execução pelos dispositivos em campo. Por exemplo, os operadores de equipamentos agrícolas conectados podem usar o AWS IoT Analytics para enriquecer dados de sensores de umidade com a precipitação pluviométrica esperada para otimizar a eficiência do consumo da água por equipamentos automáticos de irrigação.
O AWS IoT Analytics oferece modelos pré-definidos para ajudar a criar modelos de manutenção preventiva avançados e aplicá-los a uma frota. Por exemplo, você pode usar o AWS IoT Analytics para aprimorar a previsão de falhas nos sistemas de aquecimento e refrigeração de veículos de carga conectados e fazer sua manutenção com base nas previsões para evitar que as cargas sejam danificadas.
O AWS IoT Analytics permite criar aplicativos de IoT que monitoram estoques em tempo real. Por exemplo, uma empresa de alimentos e bebidas pode usar o AWS IoT Analytics para analisar dados das máquinas de venda de alimentos e reabastecer proativamente mercadorias para os itens e máquinas corretos sempre que o estoque dos alimentos estiver baixo.
Com o AWS IoT Analytics, as empresas podem criar aplicativos que monitoram constantemente a eficiência de processos diferentes e executam ações para aprimorar esses processos. Por exemplo, uma empresa do setor de mineração pode aumentar a eficiência de seus caminhões de minério maximizando a carga para cada viagem. Com o AWS IoT Analytics, a empresa pode identificar a carga mais eficiente para um local ou caminhão ao longo do tempo e, com base nessa definição, comparar desvios da carga pretendida em tempo real e planejar melhor as diretrizes de carregamento para melhorar a eficiência.

Ciência médica está seguindo a trilha do folclore em olhar para tanto o mel como a canela como tratamentos médicos para várias condições.
Você ficará boquiaberto com o que canela e mel podem fazer, separadamente e juntos. Entretanto, você pode ficar para baixo pela primeira cura milagrosa que tem muita hype!
Assim como a maioria dos projetos de perda de peso que não envolvem melhorar a dieta e aumentar a quantidade de exercícios, a dieta de mel/canela soa boa demais para ser verdade. E a evidência aponta para que seja, mesmo.
Este apresenta evidência científica! Canela e mel combatem inflamação crônica, um marcador em doenças cardíacas.
Foi notado que mel e canela sozinhos reduzem o colesterol LDL (ruim) e níveis de triglicerídeos enquanto aumentam o colesterol HDL (bom).
Tanto a canela como o mel são cheios de antioxidantes que melhoram a circulação sanguínea para o coração e evitam coágulos. Os antioxidantes também possuem outros efeitos positivos na saúde.
Mel já é usado há séculos para tratar ferimentos e pesquisas confirmam o folclore. Tanto o mel como a canela sozinhos são antibacterianos e reduzem inflamação.
Um dos melhores usos de canela e mel de Manuka em conjunto está no tratamento de úlceras diabéticas no pé. São muito difíceis de curar e é frequente serem infectadas por bactérias resistentes a antibióticos.
Além de tratar úlceras diabéticas no pé, canela e mel podem ajudar a prevenir a diabetes e reduz o nível de açúcar no sangue de diabéticos. Canela diminui o aumento de açúcar e aumenta a sensitividade à insulina.
Usar os dois em conjunto como substitutos dos adoçantes pode ajudar diabéticos e pré-diabéticos a controlarem o nível de açúcar no sangue.
Obviamente esta combinação não irá “curar” ou prevenir a diabetes se você não melhorar a dieta e práticas que causam a doença.
Canela aparenta inibir o aumento de proteína no cérebro e protege os neurônios e outras funções cerebrais que são pontos chaves das doenças.
Há indicações em animais de laboratório que extratos de canela podem prevenir o crescimento de células cancerígenas e tumores.
Mel é um supressor mais eficaz de tosse do que dextrometorfano. Canela também possui propriedades antibacterianas e antifúngicas, então tomar uma colher de canela e mel pode ajudar a combater um resfriado.
Entretanto, a maioria dos resfriados são causados por vírus, então pode não ser particularmente eficaz.
Mel e canela definitivamente possuem efeitos positivos para a saúde. Só esteja atento a vários fatores. Primeiro, há duas variedades de canela, a verdadeira e a cássia.
Cássia é considerada de qualidade inferior, é comumente vendida em lojas e contém altas doses de cumarina. Cumarina pode ser perigosa em altas doses.