sexta-feira, 21 de outubro de 2011

Algoritmo Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre. Uma animação do algoritmo de ordenação quicksort de uma matriz de valores ao acaso. As barras vermelhas marcam o elemento pivot, no início da animação, estando o elemento para o lado direito é escolhido como o pivô. Um algoritmo é uma sequência finita de instruções bem definidas e não ambíguas, cada uma das quais pode ser executada mecanicamente num período de tempo finito e com uma quantidade de esforço finita. O conceito de algoritmo é frequentemente ilustrado pelo exemplo de uma receita culinária, embora muitos algoritmos sejam mais complexos. Eles podem repetir passos (fazer iterações) ou necessitar de decisões (tais como comparações ou lógica) até que a tarefa seja completada. Um algoritmo corretamente executado não irá resolver um problema se estiver implementado incorretamente ou se não for apropriado ao problema. Um algoritmo não representa, necessariamente, um programa de computador, e sim os passos necessários para realizar uma tarefa. Sua implementação pode ser feita por um computador, por outro tipo de autômato ou mesmo por um ser humano. Diferentes algoritmos podem realizar a mesma tarefa usando um conjunto diferenciado de instruções em mais ou menos tempo, espaço ou esforço do que outros. Tal diferença pode ser reflexo da complexidade computacional aplicada, que depende de estruturas de dados adequadas ao algoritmo. Por exemplo, um algoritmo para se vestir pode especificar que você vista primeiro as meias e os sapatos antes de vestir a calça enquanto outro algoritmo especifica que você deve primeiro vestir a calça e depois as meias e os sapatos. Fica claro que o primeiro algoritmo é mais difícil de executar que o segundo apesar de ambos levarem ao mesmo resultado. O conceito de um algoritmo foi formalizado em 1936 pela Máquina de Turing de Alan Turing e pelo cálculo lambda de Alonzo Church, que formaram as primeiras fundações da Ciência da computação. Índice [esconder] 1 Etimologia 2 Formalismo 2.1 Término do algoritmo 3 Implementação 4 Análise de algoritmos 5 Classificação 5.1 Classificação por implementação 5.2 Classificação por paradigma 5.3 Classificação por campo de estudo 5.4 Classificação por complexidade 6 Referências 7 Ver também 8 Ligações externas [editar]Etimologia A palavra algoritmo tem origem no sobrenome, Al-Khwarizmi, do matemático persa do século IX Mohamed ben Musa, cujas obras foram traduzidas no ocidente cristão no século XII, tendo uma delas recebido o nome Algorithmi de numero indorum, sobre os algoritmos usando o sistema de numeração decimal (indiano). Outros autores, entretanto, defendem a origem da palavra em Al-goreten (raiz - conceito que se pode aplicar aos cálculos).[1] [editar]Formalismo Fluxograma, um exemplo de algoritmo imperativo. O estado em vermelho indica a entrada do algoritmo enquanto os estados em verde indicam as possíveis saídas. Um programa de computador é essencialmente um algoritmo que diz ao computador os passos específicos e em que ordem eles devem ser executados, como por exemplo, os passos a serem tomados para calcular as notas que serão impressas nos boletins dos alunos de uma escola. Logo, o algoritmo pode ser considerado uma sequência de operações que podem ser simuladas por uma máquina de Turing completa. Quando os procedimentos de um algoritmo envolvem o processamento de dados, a informação é lida de uma fonte de entrada, processada e retornada sob novo valor após processamento, o que geralmente é realizado com o auxílio de uma ou mais estrutura de dados. Para qualquer processo computacional, o algoritmo precisa estar rigorosamente definido, especificando a maneira que ele se comportará em todas as circunstâncias. A corretividade do algoritmo pode ser provada matematicamente, bem como a quantidade assintótica de tempo e espaço (complexidade) necessários para a sua execução. Estes aspectos dos algoritmos são alvo da análise de algoritmos. A maneira mais simples de se pensar um algoritmo é por uma lista de procedimentos bem definida, na qual as instruções são executadas passo a passo a partir do começo da lista, uma idéia que pode ser facilmente visualizada através de um fluxograma. Tal formalização adota as premissas da programação imperativa, que é uma forma mecânica para visualizar e desenvolver um algoritmo. Concepções alternativas para algoritmos variam em programação funcional e programação lógica. [editar]Término do algoritmo Alguns autores restringem a definição de algoritmo para procedimentos que eventualmente terminam. Marvin Minsky constatou que se o tamanho de um procedimento não é conhecido de antemão, tentar descobri-lo é um problema indecidível, já que o procedimento pode ser executado infinitamente, de forma que nunca se terá a resposta. Alan Turing provou em 1936 que não existe máquina de Turing para realizar tal análise para todos os casos, logo não há algoritmo para realizar tal tarefa para todos os casos. Tal condição é conhecida atualmente como problema da parada. Para algoritmos intermináveis o sucesso não pode ser determinado pela interpretação da resposta e sim por condições impostas pelo próprio desenvolvedor do algoritmo durante sua execução. [editar]Implementação A maioria dos algoritmos é desenvolvida para ser implementada em um programa de computador. Apesar disso eles também podem ser implementados por outros modos tais como uma rede neural biológica (tal como no cérebro quando efetuamos operações aritméticas) em circuitos elétricos ou até mesmo em dispositivos mecânicos. Para programas de computador existe uma grande variedade de linguagens de programação, cada uma com características específicas que podem facilitar a implementação de determinados algoritmos ou atender a propósitos mais gerais. [editar]Análise de algoritmos Ver artigo principal: Análise de algoritmos A análise de algoritmos é um ramo da ciência da computação que estuda as técnicas de projeto de algoritmos e os algoritmos de forma abstrata, sem estarem implementados em uma linguagem de programação em particular ou implementadas de algum outro modo. Ela preocupa-se com os recursos necessários para a execução do algoritmo tais como o tempo de execução e o espaço de armazenamento de dados. Deve-se perceber que para um dado algoritmo pode-se ter diferentes quantidades de recursos alocados de acordo com os parâmetros passados na entrada. Por exemplo, se definirmos que o fatorial de um número natural é igual ao fatorial de seu antecessor multiplicado pelo próprio número, fica claro que a execução de fatorial(10) consome mais tempo que a execução de fatorial(5). Um meio de exibir um algoritmo a fim de analisá-lo é através da implementação por pseudocódigo em português estruturado. O exemplo a seguir é um algoritmo em português estruturado que retorna (valor de saída) a soma de dois valores (também conhecidos como parâmetros ou argumentos, valores de entrada) que são introduzidos na chamada da função: Algoritmo "SomaDeDoisValores"; variável: SOMA,A,B: inteiro; inicio Escreva("Digite um numero"); Leia(A); escreva("digite outro numero"); leia(B); SOMA ← A + B; escreva(SOMA); fim. [editar]Classificação [editar]Classificação por implementação Pode-se classificar algoritmos pela maneira pelo qual foram implementados. Recursivo ou iterativo - um algoritmo recursivo possui a característica de invocar a si mesmo repetidamente até que certa condição seja satisfeita e ele é terminado, que é um método comum em programação funcional. Algoritmos iterativos usam estruturas de repetição tais como laços, ou ainda estruturas de dados adicionais tais como pilhas, para resolver problemas. Cada algoritmo recursivo possui um algoritmo iterativo equivalente e vice-versa, mas que pode ter mais ou menos complexidade em sua construção. Lógico - um algoritmo pode ser visto como uma dedução lógica controlada. O componente lógico expressa os axiomas usados na computação e o componente de controle determina a maneira como a dedução é aplicada aos axiomas. Tal conceito é base para a programação lógica. Serial ou paralelo - algoritmos são geralmente assumidos por serem executados instrução a instrução individualmente, como uma lista de execução, o que constitui um algoritmo serial. Tal conceito é base para a programação imperativa. Por outro lado existem algoritmos executados paralelamente, que levam em conta as arquiteturas de computadores com mais de um processador para executar mais de uma instrução ao mesmo tempo. Tais algoritmos dividem os problemas em subproblemas e o delegam a quantos processadores estiverem disponíveis, agrupando no final o resultado dos subproblemas em um resultado final ao algoritmo. Tal conceito é base para a programação paralela. De forma geral, algoritmos iterativos são paralelizáveis; por outro lado existem algoritmos que não são paralelizáveis, chamados então problemas inerentemente seriais. Determinístico ou não-determinístico - algoritmos determinísticos resolvem o problema com uma decisão exata a cada passo enquanto algoritmos não-determinísticos resolvem o problema ao deduzir os melhores passos através de estimativas sob forma de heurísticas. Exato ou aproximado - enquanto alguns algoritmos encontram uma resposta exata, algoritmos de aproximação procuram uma resposta próxima a verdadeira solução, seja através de estratégia determinística ou aleatória. Possuem aplicações práticas sobretudo para problemas muito complexos, do qual uma resposta correta é inviável devido à sua complexidade computacional. [editar]Classificação por paradigma Pode-se classificar algoritmos pela metodologia ou paradigma de seu desenvolvimento, tais como: Divisão e conquista - algoritmos de divisão e conquista reduzem repetidamente o problema em sub-problemas, geralmente de forma recursiva, até que o sub-problema é pequeno o suficiente para ser resolvido. Um exemplo prático é o algoritmo de ordenação merge sort. Uma variante dessa metodologia é o decremento e conquista, que resolve um sub-problema e utiliza a solução para resolver um problema maior. Um exemplo prático é o algoritmo para pesquisa binária. Programação dinâmica - pode-se utilizar a programação dinâmica para evitar o re-cálculo de solução já resolvidas anteriormente. Algoritmo ganancioso - um algoritmo ganancioso é similar à programação dinâmica, mas difere na medida em que as soluções dos sub-problemas não precisam ser conhecidas a cada passo, uma escolha gananciosa pode ser feita a cada momento com o que até então parece ser mais adequado. Programação linear Redução - a redução resolve o problema ao transformá-lo em outro problema. É chamado também transformação e conquista. Busca e enumeração - vários problemas podem ser modelados através de grafos. Um algoritmo de exploração de grafo pode ser usado para caminhar pela estrutura e retornam informações úteis para a resolução do problema. Esta categoria inclui algoritmos de busca e backtracking. Paradigma heurístico e probabilístico - algoritmos probabilísticos realizam escolhas aleatoriamente. Algoritmos genéticos tentam encontrar a solução através de ciclos de mutações evolucionárias entre gerações de passos, tendendo para a solução exata do problema. Algoritmos heurísticos encontram uma solução aproximada para o problema. [editar]Classificação por campo de estudo Cada campo da ciência possui seus próprios problemas e respectivos algoritmos adequados para resolvê-los. Exemplos clássicos são algoritmos de busca, de ordenação, de análise numérica, de teoria de grafos, de manipulação de cadeias de texto, de geometria computacional, de análise combinatória, de aprendizagem de máquina, de criptografia, de compressão de dados e de interpretação de texto. [editar]Classificação por complexidade Ver artigo principal: Complexidade computacional Alguns algoritmos são executados em tempo linear, de acordo com a entrada, enquanto outros são executados em tempo exponencial ou até mesmo nunca terminam de serem executados. Alguns problemas possuem múltiplos algoritmos enquanto outros não possuem algoritmos para resolução. Referências ↑ TAVARES, P. de Campos; Algoritmo, in "Enciclopédia Verbo Luso-Brasileira da Cultura, Edição Século XXI", Volume II, Editorial Verbo, Braga, Janeiro de 1998 ISBN 972-22-1864-6. Algoritmos e Programação - Teoria e Prática: para universitários e profissionais de info

sexta-feira, 10 de junho de 2011

Criando Sua Calculadora Simples

Criando Sua Calculadora Simples

no primeiro CommandButton coloque a caption de Mais

Código:
text3.Text = (val(text1.text) + Val (Text2.text))


no segundo Caption Menos

Código:
text3.Text = (val(text1.text) - Val (Text2.text))


no Terceiro Caption Vezes

Código:
text3.Text = (val(text1.text) * Val (Text2.text))


no Quarto Caption Dividir

Código:
text3.Text = (val(text1.text) / Val (Text2.text))


e no Quinto Caption Sair

Código:
End

sexta-feira, 20 de maio de 2011

20 estados não atingiram meta de vacinação contra gripe, diz governo

Desses estados, porém, 13 ultrapassaram 70% de vacinados; meta é 80%.
AL, PI, ES, PR, SC, DF e GO alcançaram meta, informou ministério.
Balanço divulgado no fim da tarde desta sexta-feira (20) pelo Ministério da Saúde mostra que 20 unidades da federação ainda não atingiram a meta de vacinação contra a gripe. A meta de imunização é de 80% entre o público-alvo, formado por trabalhadores de saúde, crianças entre 6 meses e dois anos, idosos, indígenas e gestantes.
A campanha já foi prorrogada por duas vezes e, em diversos estados, vai até o dia 27 de maio.
Dos 20 estados que ainda não atingiram a meta de 80%, 13 já vacinaram ao menos 70% do público-alvo. O Ministério da Saúde informou que recomendou aos estados que ainda não alcançaram a meta a prosseguirem com a campanha. Conforme os dados do governo, somente sete unidades da federação atingiram a meta: Alagoas, Piauí, Espírito Santo, Paraná, Santa Catarina, Distrito Federal e Goiás - confira a situação de cada estado no quadro abaixo.
Unidade da federação% de vacinados entre o público-alvo até 20/05Situação da campanHa                                   
Acre61,8ESTADO NÃO INFORMOU
Amazonas67,18PRORROGADA ATÉ DIA 30 DE MAIO
Amapá70,1ESTADO NÃO INFORMOU
Pará70,59ESTADO NÃO INFORMOU
Rondônia72,76PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Roraima31,39PRORROGADA ATÉ DIA 26 DE MAIO
Tocantins74,24PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Alagoas81,53PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Bahia70,03PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Ceará65,19ESTADO NÃO INFORMOU
Maranhão77,74ESTADO NÃO INFORMOU
Paraíba74,1PRORROGADA ATÉ DIA 10 DE JUNHO NOS MUNICÍPIOS ONDE AS METAS NÃO FORAM CUMPRIDAS
Pernambuco73,71PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Piauí81,28ESTADO NÃO INFORMOU
Rio Grande do Norte78,13VACINAÇÃO TERMINOU NESTA SEXTA
Sergipe76,45ESTADO NÃO INFORMOU
Espírito Santo82,3VACINAÇÃO TERMINOU NESTA SEXTA
Minas Gerais79,01PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Rio de Janeiro63,3PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
São Paulo69,18PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Paraná82,66VACINAÇÃO TERMINOU NESTA SEXTA
Rio Grande do Sul70,32PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Santa Catarina82,33VACINAÇÃO TERMINOU NESTA SEXTA
Distrito Federal82,89PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Goiás84,9VACINAÇÃO TERMINOU NESTA SEXTA
Mato Grosso do Sul76,94PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Mato Grosso66,02PRORROGADA ATÉ DIA 27 DE MAIO
Fonte: Ministério da Saúde
Grupos prioritários% de vacinados até 17h de 20/05
Trabalhadores da saúde79,64%
Crianças entre 6 meses e dois anos77,99%
Pessoas com 60 anos ou mais75,22%
Indígenas49,34%
Gestantes47,95%
Grupos prioritários
Dados repassados pelas secretarias estaduais e municipais de saúde até 17h desta sexta, conforme o governo, apontam que 72,73% do público-alvo em todo o país foi imunizado durante a campanha. Em 2010, 79,07% do público-alvo foi vacinado em toda a campanha.
No entanto, a partir deste ano, entrou um público que antes não participava da campanha: os trabalhadores da saúde, as crianças pequenas e as gestantes. O percentual de mulheres grávidas vacinadas é o pior entre os grupos prioritários- confira quadro ao lado.
Onde foi prorrogada a campanha
Na Bahia, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Rio Grande do Sul, Tocantins, Alagoas, Pernambuco, Rondônia, Minas Gerais, São Paulo, Rio de Janeiro e no Distrito Federal a vacinação foi prorrogada até sexta-feira (27).
Em Roraima, a campanha vai se prolongar até quinta-feira (26). Amazonas prorrogou a vacinação até o dia 30 deste mês. Na Paraíba, a vacinação deve continuar até 10 de junho nos municípios onde não foram cumpridas a meta de imunização.
No Paraná, Santa Catarina, Goiás, Rio Grande do Norte e Espírito Santo, a vacinação acaba nesta sexta-feira.
Os demais estados ainda não divulgaram se continuam com a campanha.

Fonte: http://g1.globo.com/brasil/noticia/2011/05/20-estados-nao-atingiram-meta-de-vacinacao-contra-gripe-diz-governo.html
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Procuradoria dá 15 dias para Palocci explicar evolução de patrimônio

O ministro da Casa Civil, Antonio Palocci, terá 15 dias para prestar à Procuradoria-Geral da República informações sobre sua evolução patrimonial. A assessoria da Casa Civil confirmou que recebeu o pedido da PGR na noite desta sexta-feira (20) e disse que Palocci pretende enviar as explicações já na próxima semana.
Na última terça (17), o procurador-geral da República, Roberto Gurgel, disse que era preciso “um olhar cuidadoso” sobre a notícia de que o patrimônio de Palocci teria aumentado por 20 entre 2006 e 2010, quando era deputado federal.
“Qualquer fato que envolva autoridades públicas merece sempre esse olhar cuidadoso. Agora é preciso realmente reunir as informações para que se possa formar um juízo a respeito”, afirmou Gurgel.
Segundo o jornal “Folha de S.Paulo”, Palocci comprou um apartamento de R$ 6,6 milhões, registrado em nome de uma empresa de Palocci em novembro de 2010.
No entanto, o procurador-geral destacou que o fato de um ministro de Estado prestar consultoria não caracteriza “crime”. Ele afirmou que precisava de mais informações sobre o caso para avaliar a necessidade de atuação da PGR.
“Os elementos que eu tenho são absolutamente insuficientes para qualquer providência desse tipo.(...) Você tem que encontrar os elementos que caracterizam esse crime, o dolo, o favorecimento, essa coisa toda, que não decorre necessariamente do prestar consultoria. Um dos aspectos fundamentais é você verificar o conflito de interesse. Se não houve conflito de interesse não há problema nenhum”, disse Gurgel.

Fonte: http://g1.globo.com/politica/noticia/2011/05/procuradoria-da-15-dias-para-palocci-explicar-evolucao-de-patrimonio.html
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Na contramão do Brasil, DF vê desigualdade crescer, diz Ipea

A desigualdade de renda no Distrito Federal aumentou nos últimos anos num movimento contrário ao que vem sendo verificado no Brasil, aponta estudo divulgado nesta sexta-feira (20) pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).
O documento mostra que a renda per capita média diária no Distrito Federal cresceu mais e em velocidade maior do que na média do país. Entre 2003 e 2008, essa renda no DF passou de US$ 15,4 para US$ 24,9, ante uma variação nacional de US$ 8,1 para US$ 12,1.
Entretanto, a desigualdade no DF, que já era maior do que a média brasileira, continuou subindo nos últimos anos. Aplicando o índice de Gini (que varia de 0 a 1, sendo 1 a maior desigualdade possível), o estudo mostra que a desigualdade em Brasília e entorno foi de 0,60 para 0,61 entre 2005 e 2009 – e deve aumentar.
No mesmo período, a desigualdade no Brasil como um todo medida pelo índice de Gini passou de 0,57 para 0,54, com tendência de continuar em queda.
“Em Brasília, a renda está aumentando mais rápido do que no Brasil. Só que isso não significou queda na desigualdade porque quem ganhou esse aumento de renda foram os mais ricos. No restante do Brasil, esse aumento de renda verificado nos últimos anos, apesar de mais lento, chegou aos mais pobres”, disse o diretor de Estudos e Políticas Sociais do Ipea e autor do estudo, Jorge Abrahão de Castro.
De acordo com ele, a situação está ligada ao grande número de funcionários públicos em Brasília e à recuperação do poder de compra dessas pessoas a partir de 1999.
“Mas o dinamismo do mercado de trabalho do DF, que é basicamente de serviços, não consegue fazer com que isso repercuta para os mais pobres”, apontou Castro.
O levantamento revelou ainda que o percentual de pessoas que vivem em situação de pobreza extrema (com renda domiciliar per capita inferior a R$ 67) no DF é inferior à média nacional (4,7% contra 14%). E que os pobres da região tem, em média, 4,3 anos de estudo, ante média brasileira de 3,1 anos.
Entre os extremamente pobres do DF, 67,5% vivem em moradias adequadas (a média brasileira é de 45%), 90,6% estão em casas com água encanada, coleta de esgoto e de lixo (29,7%) e 100% têm iluminação elétrica (93,4%).

domingo, 17 de abril de 2011

A dificuldade em encontrar a parceira ideal para cruzar com seu poodle levou Denise Iglesias a procurar um serviço pioneiro no mundo canino. Ela criou um perfil de seu cachorro em um site de relacionamento que promete achar o parceiro perfeito para os cães inscritos.
“O Bolinha é um poodle de apenas dois quilos. Precisa de uma cadela de boa índole, que seja pequena, sem comportamento agressivo, ou agitada. Não é fácil de encontrar, e eu gosto da coisa direitinha, por isso fiz o perfil do Bolinha na internet”, contou Denise.
O site ‘cãosamento’ surgiu depois que um grupo de amigas compartilhou o drama de achar um par perfeito para seus bichinhos de estimação. “Eu estava conversando com as minhas amigas sobre como é difícil encontrar um cão ideal para cruzar com meu Shih Tzu, e todas que também têm cachorro encontram a mesma dificuldade. A ideia do cãosamento surgiu da necessidade de encontrar um cachorro ideal para cruzar com o meu”, explicou a jornalista Isabel Taunay , que idealizou o site.
Dudu é o cachorro da idealizadora do site e procura uma parceira (Foto: Arquivo Pessoal)Dudu é o cachorro da idealizadora do site e
procura uma parceira (Foto: Arquivo Pessoal)
Isabel é dona do Shih Tzu Dudu, de um ano e meio, e procura uma cadela que tenha a mesma cor que ele. “É muito difícil encontrar uma cadela marrom, da cor dele. Mas eu quero muito um filhotinho marrom, então vou continuar procurando e o site vai ajudar. Precisamos que mais fêmeas se cadastrem no cãosamento. Por enquanto, o número de machos ainda é maior”, contou.
A inspiração para montar o cãosamento veio do Facebook. Assim como no site de relacionamento, o dono precisa criar um perfil para seu cachorro, colocar uma foto e responder algumas perguntas sobre o bichinho. Há ainda a opção de descrever as características de cada cachorro. "Tatá é um cachorro muito carinhoso. Adora passear na praia e brincar", diz o perfil do Yorkshire Terrier, Tatá. Os donos capricham nos elogios na hora de descrever os 'melhores amigos'. “A Josephina nasceu nos EUA, mas tem um espírito bem carioca, é alegre, simpática, e adora um passeio. Também é muito educada e companheira. Nunca teve filhotes, por isso não vemos a hora dela encontrar um par”, diz o perfil da cadela da raça Cavalier King Charles, ‘Josefina De Luca Monteiro’

Na busca por uma parceira para seu Cocker Spaniel, Thor, Ricardo Sanctos já passou por muitas situações embaraçosas. “Uma vez perguntei para uma vizinha se ela não queria cruzar nossos cães. O namorado dela acabou achando que eu estava dando em cima, foi uma situação constrangedora, deu a maior confusão”, contou.
Thor, de 10 anos, procura uma cadela da mesma raça e que não tenha pulgas, nem carrapatos. “Não temos que romantizar, ele não precisa se apaixonar. Mas precisa de uma parceira para as necessidades, e nisso o site pode ajudar muito”, brincou Ricardo.

Fonte: G1
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U.S. cogitate investigate Google for searches on the Internet

U.S. cogitate investigate Google for searches on the Internet (Tuesday, April 5, 2011 - 14:38:20 h)
The Federal Trade Commission (FTC) of the United States will study a possible antitrust investigation as to the field on the Google Internet search industry, Bloomberg reported Monday, citing two people familiar with the matter. Before deciding whether or not to launch the investigation, the FTC is hoping that the Justice Department to define whether or not the contest ... (source: BBC News)







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