AD-HOC principles of minimum energy expenditure as corollaries of the constructal law the cases of river basins and human vascular systems

In a recent paper [1] Reis showed that both the principles of extremum of entropy production rate, which are often used in the study of complex systems, are corollaries of the Constructal Law. In fact, both follow from the maximization of overall system conductivities, under appropriate constraints. In this way, the maximum rate of entropy production (MEP) occurs when all the forces in the system are kept constant. On the other hand, the minimum rate of entropy production (mEP) occurs when all the currents that cross the system are kept constant. In this paper it is shown how the so-called principle of "minimum energy expenditure" which is often used as the basis for explaining many morphologic features in biologic systems, and also in inanimate systems, is also a corollary of Bejan's Constructal Law [2]. Following the general proof some cases namely, the scaling laws of human vascular systems and river basins are discussed as illustrations from the side of life, and inanimate systems, respectively.

Criação de uma ontologia e respectiva povoação a partir do processamento de relatórios médicos

A evolução tecnológica tem provocado uma evolução na medicina, através de sistemas computacionais voltados para o armazenamento, captura e disponibilização de informações médicas. Os relatórios médicos são, na maior parte das vezes, guardados num texto livre não estruturado e escritos com vocabulário proprietário, podendo ocasionar falhas de interpretação. Através das linguagens da Web Semântica, é possível utilizar antologias como modo de estruturar e padronizar a informação dos relatórios médicos, adicionando¬ lhe anotações semânticas. A informação contida nos relatórios pode desta forma ser publicada na Web, permitindo às máquinas o processamento automático da informação. No entanto, o processo de criação de antologias é bastante complexo, pois existe o problema de criar uma ontologia que não cubra todo o domínio pretendido. Este trabalho incide na criação de uma ontologia e respectiva povoação, através de técnicas de PLN e Aprendizagem Automática que permitem extrair a informação dos relatórios médicos. Foi desenvolvida uma aplicação, que permite ao utilizador converter relatórios do formato digital para o formato OWL. ABSTRACT: Technological evolution has caused a medicine evolution through computer systems which allow storage, gathering and availability of medical information. Medical reports are, most of the times, stored in a non-structured free text and written in a personal way so that misunderstandings may occur. Through Semantic Web languages, it’s possible to use ontology as a way to structure and standardize medical reports information by adding semantic notes. The information in those reports can, by these means, be displayed on the web, allowing machines automatic information processing. However, the process of creating ontology is very complex, as there is a risk creating of an ontology that not covering the whole desired domain. This work is about creation of an ontology and its population through NLP and Machine Learning techniques to extract information from medical reports. An application was developed which allows the user to convert reports from digital for¬ mat to OWL format.