Inovação e indústria da moda: um modelo de inovação em estilos e tendências.

Este trabalho tem como intuito propor um modelo de inovação para a indústria da moda feminina. O modelo visa compreender o comportamento de estilos e tendências determinados e difundidos pelas empresas. A construção deste modelo é justificada pela contribuição que um estudo sobre inovação pode proporcionar à indústria da moda, a qual enfrenta baixos padrões de competitividade no mercado externo e interno. Além disso, embora existam muitos artigos sobre o assunto, poucos foram os modelos de inovação para a indústria da moda encontrados por esta pesquisa. Uma avaliação destes modelos indicou que existe espaço para a proposta de um modelo que aborde o comportamento de estilos e tendências ao longo do tempo. A estrutura de composição do modelo é sustentada por três pilares conceituais: teoria econômica neoschumpeteriana, modelos de inovação e modelos de inovação para a indústria da moda. A característica central do modelo é avaliar se existem estilos que permanecem em moda de maneira contínua ou descontínua. Como existe similaridade conceitual entre os estilos, no que se refere à identidade de gênero (androginia e feminilidade), foi efetuada uma aglutinação de alguns estilos dentro desta denominação. Nem todos os estilos se encaixaram nesta classificação. Então, estes estilos foram denominados como neutros. Como a pesquisa tem abordagem fenomenológica, qualitativa e longitudinal, foi adotada a metodologia hipotética dedutiva para a construção do modelo. Para verificação da validade das hipóteses foi usada uma análise exploratória dos dados por meio de estatística descritiva e decomposição da estrutura de variabilidade através de uma análise de componentes principais (PCA). Ambas as análises forneceram evidências a respeito das hipóteses em questão, as quais também foram testadas através de um teste binomial e de uma análise de variância multivariada por meio de permutações. Os resultados comprovaram que existem estilos que permanecem em moda de maneira contínua e que existem períodos de polarização das aglutinações de estilo.

Modelagem de sinais neuronais utilizando filtros lineares de tempo discreto.

A aquisição experimental de sinais neuronais é um dos principais avanços da neurociência. Por meio de observações da corrente e do potencial elétricos em uma região cerebral, é possível entender os processos fisiológicos envolvidos na geração do potencial de ação, e produzir modelos matemáticos capazes de simular o comportamento de uma célula neuronal. Uma prática comum nesse tipo de experimento é obter leituras a partir de um arranjo de eletrodos posicionado em um meio compartilhado por diversos neurônios, o que resulta em uma mistura de sinais neuronais em uma mesma série temporal. Este trabalho propõe um modelo linear de tempo discreto para o sinal produzido durante o disparo do neurônio. Os coeficientes desse modelo são calculados utilizando-se amostras reais dos sinais neuronais obtidas in vivo. O processo de modelagem concebido emprega técnicas de identificação de sistemas e processamento de sinais, e é dissociado de considerações sobre o funcionamento biofísico da célula, fornecendo uma alternativa de baixa complexidade para a modelagem do disparo neuronal. Além disso, a representação por meio de sistemas lineares permite idealizar um sistema inverso, cuja função é recuperar o sinal original de cada neurônio ativo em uma mistura extracelular. Nesse contexto, são discutidas algumas soluções baseadas em filtros adaptativos para a simulação do sistema inverso, introduzindo uma nova abordagem para o problema de separação de spikes neuronais.