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Signed-off-by: Nextcloud bot <bot@nextcloud.com>

Author: nextcloud-bot

l10n/pt_PT.js

@@ -6,11 +6,13 @@ OC.L10N.register(
     "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "Etiquetagem inteligente de media e reconhecimento facial com modelos de aprendizagem automática locais.\nEsta aplicação analisa a sua coleção de media e adiciona etiquetas relevantes, categorizando automaticamente as suas fotos e músicas.\n\n* 📷 👪 Reconhece rostos em fotografias de contacto\n* 📷 🏔 Reconhece animais, paisagens, alimentos, veículos, edifícios e outros objetos\n* 📷 🗼 Reconhece pontos turísticos e monumentos\n* 👂 🎵 Reconhece géneros musicais\n* 🎥 🤸 Reconhece ações humanas em vídeos\n\n⚡ A marcação funciona através das Tags Colaborativas do Nextcloud\n* 👂 Ouça as suas músicas marcadas com a aplicação leitor de áudio\n* 📷 Veja as suas fotos e vídeos marcados com a aplicação Fotos\n\nTamanhos dos modelos:\n\n* Reconhecimento de objetos: 1 GB\n* Reconhecimento de pontos turísticos: 300 MB\n\n* Reconhecimento de ações em vídeo: 50 MB\n\n* Reconhecimento de género musical: 50 MB\n\n## Classificação de IA Ética\n### Classificação para deteção de objetos em fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para treino e inferência deste modelo é aberto Classificação para reconhecimento facial em fotos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n* Os dados de treino estão disponíveis gratuitamente, permitindo verificar ou corrigir enviesamentos, otimizar o desempenho e o consumo de CO2.\n\n### Classificação para reconhecimento facial em vídeos: 🟢\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n* Os dados de treino estão disponíveis gratuitamente, permitindo verificar ou corrigir enviesamentos, otimizar o desempenho e o consumo de CO2.\n\n### Classificação para reconhecimento de ações... ## Classificação de IA Ética\n### Classificação de reconhecimento de género musical: 🟡\n\nPositivo:\n* O software para o treino e inferência deste modelo é de código aberto.\n* O modelo treinado está disponível gratuitamente e, por isso, pode ser executado localmente.\n\nNegativo:\n* Os dados de treino não estão disponíveis gratuitamente, limitando a capacidade de terceiros verificarem e corrigirem enviesamentos ou otimizarem o desempenho do modelo e a utilização de CO2.\n\nSaiba mais sobre a Classificação de IA Ética do Nextcloud [no nosso blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nApós a instalação, pode ativar a marcação nas definições de administrador.\n\nRequisitos:\n- PHP 7.4 ou superior\n- Aplicação com \"tags colaborativas\" habilitadas\n- Para velocidade nativa:\n- Processador: x86 64 bits (com suporte de instruções AVX)\n- Sistema com glibc (geralmente o padrão no Linux; FreeBSD, Alpine Linux e, portanto, o contentor Docker oficial do Nextcloud e o Nextcloud AIO *não* são sistemas com esta funcionalidade)\n- Para velocidade abaixo da nativa (utilizando o modo WASM):\n- Processador: x86 64 bits, arm64, armv7l (AVX não é necessário)\n- Sistema com glibc ou musl (incluindo o Alpine Linux e, portanto, o contentor Docker oficial do Nextcloud e o Nextcloud AIO)\n- ~4 GB de RAM livre (se estiver com pouco espaço, certifique-se de que tem alguma área de swap disponível)\n\nA aplicação não envia quaisquer dados sensíveis para fornecedores de nuvem ou serviços similares. Todo o processamento é feito na sua máquina Nextcloud, utilizando o Tensorflow.js executado no Node.js.",
     "Your server does not support AVX instructions" : "Seu servidor não suporta instruções AVX",
     "Your server does not have an x86 64-bit CPU" : "Seu servidor não possui uma CPU x86 de 64 bits",
+    "Your server uses musl libc" : "Seu servidor usa musl libc",
     "Failed to load settings" : "Falha ao carregar configurações",
     "Failed to save settings" : "Erro ao gravar as definições",
     "never" : "nunca",
     "{time} ago" : "há {time}",
     "Status" : "Estado",
+    "The machine learning models have been downloaded successfully." : "Os modelos de aprendizado de máquina foram baixados com sucesso.",
     "The machine learning models still need to be downloaded." : "Os modelos de aprendizado de máquina ainda precisam ser baixados.",
     "The systemtags app is enabled." : "O aplicativo systemtags está ativado.",
     "The systemtags app is currently disabled. Some features of this app will not work." : "A aplicação systemtags está temporariamente desativada. Algumas funcionalidades desta aplicação não estarão disponíveis.",
@@ -38,10 +40,12 @@ OC.L10N.register(
     "Waiting for status reports on object recognition. If this message persists beyond 15 minutes, please check the Nextcloud logs." : "Aguardando relatórios de status no reconhecimento de objetos. Se esta mensagem persistir além de 15 minutos, verifique os logs do Nextcloud.",
     "Object recognition:" : "Reconhecimento de objetos:",
     "There are queued files in the object detection queue but no background job is scheduled to process them." : "Há arquivos enfileirados na fila de detecção de objetos, mas nenhum trabalho em segundo plano está programado para processá-los.",
+    "Landmark recognition is working." : "O reconhecimento de pontos de referência está funcionando.",
     "An error occurred during landmark recognition, please check the Nextcloud logs." : "Ocorreu um erro durante o reconhecimento de pontos de referência, verifique os logs do Nextcloud.",
     "Waiting for status reports on landmark recognition. If this message persists beyond 15 minutes, please check the Nextcloud logs." : "Aguardando relatórios de status no reconhecimento de pontos de referência. Se esta mensagem persistir além de 15 minutos, verifique os logs do Nextcloud.",
     "Landmark recognition:" : "Reconhecimento de pontos de referência:",
     "There are queued files in the landmarks queue but no background job is scheduled to process them." : "Há arquivos enfileirados na fila de pontos de referência, mas nenhum trabalho em segundo plano está programado para processá-los.",
+    "Enable object recognition (e.g. food, vehicles, landscapes)" : "Ativar o reconhecimento de objetos (p. ex., alimentos, veículos, paisagens)",
     "The number of files to process per job run (A job will be scheduled every 5 minutes; For normal operation ~100 or more, in WASM mode ~20 is recommended)" : "O número de arquivos a serem processados por execução de trabalho (um trabalho será agendado a cada 5 minutos; para operação normal ~100 ou mais, no modo WASM ~20 é recomendado)",
     "Enable landmark recognition (e.g. Eiffel Tower, Golden Gate Bridge)" : "Ativar o reconhecimento de pontos de referência (p. ex., Torre Eiffel, Golden Gate Bridge)",
     "Audio tagging" : "Etiquetamento de áudio",
@@ -52,6 +56,7 @@ OC.L10N.register(
     "Enable music genre recognition (e.g. pop, rock, folk, metal, new age)" : "Ativar o reconhecimento de gênero musical (p. ex., Torre Eiffel, Golden Gate Bridge)",
     "Video tagging" : "Etiquetamento de vídeo",
     "Video recognition is working." : "O reconhecimento de vídeo está funcionando.",
+    "An error occurred during video recognition, please check the Nextcloud logs." : "Ocorreu um erro durante o reconhecimento de vídeo, verifique os logs do Nextcloud.",
     "Waiting for status reports on video recognition. If this message persists beyond 15 minutes, please check the Nextcloud logs." : "Aguardando relatórios de status no reconhecimento de vídeo. Se esta mensagem persistir além de 15 minutos, verifique os logs do Nextcloud.",
     "Video recognition:" : "Reconhecimento de vídeo:",
     "The number of files to process per job run (A job will be scheduled every 5 minutes; For normal operation ~20 or more, in WASM mode ~5 is recommended)" : "O número de arquivos a serem processados por execução de trabalho (um trabalho será agendado a cada 5 minutos; para operação normal ~20 ou mais, no modo WASM ~5 é recomendado)",
@@ -66,6 +71,7 @@ OC.L10N.register(
     "Clear queues and background jobs" : "Limpar filas e trabalhos em segundo plano",
     "Resource usage" : "Uso de recursos",
     "By default all available CPU cores will be used which may put your system under considerable load. To avoid this, you can limit the amount of CPU Cores used. (Note: In WASM mode, currently only 1 core can be used at all times.)" : "Por padrão, todos os núcleos de CPU disponíveis serão usados, o que pode colocar seu sistema sob carga considerável. Para evitar isso, você pode limitar a quantidade de núcleos de CPU usados. (Nota: No modo WASM, apenas 1 núcleo pode ser usado a qualquer momento.)",
+    "Number of CPU Cores (0 for no limit)" : "Número de núcleos de CPU (0 para sem limite)",
     "By default, recognize will only ever run one classifier process at a time. If you have a lot of resources available and want to run as many processes in parallel as possible, you can turn on concurrency here." : "Por padrão, o Reconhecer executará apenas um processo classificador por vez. Se você tiver muitos recursos disponíveis e quiser executar o máximo possível de processos em paralelo, você poderá ativar a simultaneidade aqui.",
     "Enable unlimited concurrency of classifier processes" : "Ativar simultaneidade ilimitada de processos classificadores",
     "Checking CPU" : "Verificando a CPU",
@@ -77,6 +83,7 @@ OC.L10N.register(
     "Tensorflow GPU mode" : "Modo GPU do Tensorflow",
     "Enable GPU mode" : "Ativar o modo GPU",
     "Like most machine learning models, Recognize will run even faster when using a GPU. Setting this up is non-trivial but works well when everything is setup correctly." : "Como a maioria dos modelos de aprendizado de máquina, o Reconhecer será executado ainda mais rápido ao usar uma GPU. Configurar isso não é trivial, mas funciona bem quando tudo está configurado corretamente.",
+    "Learn how to setup GPU mode with Recognize" : "Aprenda a configurar o modo GPU com o Reconhecer",
     "Node.js" : "Node.js",
     "Checking Node.js" : "Verificando Node.js",
     "Node.js {version} binary was installed successfully." : "Binário do Node.js {version} foi instalado com sucesso.",
@@ -92,8 +99,10 @@ OC.L10N.register(
     "Could not execute the FFmpeg binary. You may need to set the path to a working binary manually." : "Não foi possível executar o binário ffmpeg. Pode ser necessário definir manualmente o caminho para um binário funcional.",
     "FFmpeg {version} binary was installed successfully." : "O binário ffmpeg {version} foi instalado com êxito.",
     "If the shipped FFmpeg binary doesn't work on your system for some reason you can set the path to a custom FFmpeg binary." : "Se o binário ffmpeg incluído não funcionar no seu sistema por algum motivo, você pode definir o caminho para um binário ffmpeg personalizado.",
+    "Classifier process priority" : "Prioridade do processo do classificador",
     "Checking Nice binary" : "Verificando binário Nice",
     "Could not find the Nice binary. You may need to set the path to a working binary manually." : "Não foi possível encontrar o binário Nice. Você pode precisar definir o caminho para um binário funcional manualmente.",
+    "Nice binary path" : "Caminho para o binário Nice",
     "Nice value to set the priority of the Node.js processes. The value can only be from 0 to 19 since the Node.js process runs without superuser privileges. The higher the nice value, the lower the priority of the process." : "Valor Nice para definir a prioridade dos processos Node.js. O valor só pode ser de 0 a 19, pois o processo Node.js é executado sem privilégios de superusuário. Quanto maior o valor Nice, menor a prioridade do processo.",
     "Terminal commands" : "Comandos do terminal",
     "To download all models preliminary to executing the classification jobs, run the following command on the server terminal." : "Para baixar todos os modelos preliminares à execução dos trabalhos de classificação, execute o seguinte comando no terminal do servidor.",
@@ -116,6 +125,7 @@ OC.L10N.register(
     "Seashore" : "Costa do mar",
     "Beach" : "Praia",
     "Water" : "Água",
+    "Lakeside" : "Beira do lago",
     "Flower" : "Flor",
     "Plant" : "Planta",
     "Window" : "Janela",
@@ -129,10 +139,12 @@ OC.L10N.register(
     "Fashion" : "Moda",
     "Ship" : "Navio",
     "Vehicle" : "Veículo",
+    "Grasshopper" : "Gafanhoto",
     "Insect" : "Inseto",
     "Fish" : "Peixe",
     "Shark" : "Tubarão",
     "Chicken" : "Galinha",
+    "Bird" : "Pássaro",
     "Ostrich" : "Avestruz",
     "Owl" : "Coruja",
     "Salamander" : "Salamandra",
@@ -156,11 +168,13 @@ OC.L10N.register(
     "Wolf" : "Lobo",
     "Fox" : "Raposa",
     "Bear" : "Urso",
+    "Beetle" : "Besouro",
     "Butterfly" : "Borboleta",
     "Rabbit" : "Coelho",
     "Hippo" : "Hipopótamo",
     "Cow" : "Vaca",
     "Buffalo" : "Búfalo",
+    "Sheep" : "Ovelha",
     "Ape" : "Grande primata",
     "Monkey" : "Macaco",
     "Lemur" : "Lêmure",
@@ -195,7 +209,9 @@ OC.L10N.register(
     "Coffee" : "Café",
     "Keyboard" : "Teclado",
     "Computer" : "Computador",
+    "Helmet" : "Capacete",
     "Wall" : "Parede",
+    "Clock" : "Relógio",
     "Dining" : "Jantar",
     "Kitchen" : "Cozinha",
     "Snow" : "Neve",
@@ -221,6 +237,7 @@ OC.L10N.register(
     "Cart" : "Carrinho",
     "Piggy bank" : "Cofrinho",
     "Bottle" : "Garrafa",
+    "Plate" : "Prato",
     "Camera" : "Câmera",
     "Camper" : "Motocasa",
     "Barbecue" : "Churrasco",
@@ -238,10 +255,12 @@ OC.L10N.register(
     "Pasta" : "Massa",
     "Meat" : "Carne",
     "Pizza" : "Pizza",
+    "Wine" : "Vinho",
     "Alpine" : "Alpino",
     "Mountains" : "Montanhas",
     "Sand" : "Areia",
     "Wool" : "Lã",
+    "Glass" : "Vidro",
     "Moment" : "Momento",
     "Info" : "Informação",
     "Document" : "Documento",
@@ -256,6 +275,7 @@ OC.L10N.register(
     "Radio telescope" : "Radiotelescópio",
     "Theme park" : "Parque temático",
     "Festival" : "Festival",
+    "Event" : "Evento",
     "Monument" : "Monumento",
     "Balloon" : "Balão",
     "Crib" : "Berço",