Classification Performance of Multilayer Perceptrons with Different Risk Functionals

In the present paper we assess the performance of information-theoretic inspired risks functionals in multilayer perceptrons with reference to the two most popular ones, Mean Square Error and Cross-Entropy. The information-theoretic inspired risks, recently proposed, are: HS and HR2 are, respectively, the Shannon and quadratic Rényi entropies of the error; ZED is a risk reflecting the error density at zero errors; EXP is a generalized exponential risk, able to mimic a wide variety of risk functionals, including the information-thoeretic ones. The experiments were carried out with multilayer perceptrons on 35 public real-world datasets. All experiments were performed according to the same protocol. The statistical tests applied to the experimental results showed that the ubiquitous mean square error was the less interesting risk functional to be used by multilayer perceptrons. Namely, mean square error never achieved a significantly better classification performance than competing risks. Cross-entropy and EXP were the risks found by several tests to be significantly better than their competitors. Counts of significantly better and worse risks have also shown the usefulness of HS and HR2 for some datasets.

Otimização da atividade de picking num armazém de peças – um caso de estudo

Mestrado em Engenharia Mecânica – Gestão Industrial

Comportamento da tibiotársica na sequência de movimento de sentar para de pé em crianças prematuras

Introdução: A prematuridade constitui um fator de risco para a ocorrência de lesões ao nível do sistema nervoso central, sendo que uma idade gestacional inferior a 36 semanas potencia esse mesmo risco, nomeadamente para a paralisia cerebral (PC) do tipo diplegia espástica. A sequência de movimento de sentado para de pé (SPP), sendo uma das aprendizagens motoras que exige um controlo postural (CP) ao nível da tibiotársica, parece ser uma tarefa funcional frequentemente comprometida em crianças prematuras com e sem PC. Objetivo(s): Descrever o comportamento dos músculos da tibiotársica, tibial anterior (TA) e solear (SOL), no que diz respeito ao timing de ativação, magnitude e co-ativação muscular durante a fase I e início da fase II na sequência de movimento de SPP realizada por cinco crianças prematuras com PC do tipo diplegia espástica e cinco crianças prematuras sem diagnóstico de alteração neuromotoras, sendo as primeiras sujeitas a um programa de intervenção baseado nos princípios do conceito de Bobath – Tratamento do Neurodesenvolvimento (TND). Métodos: Foram avaliadas 10 crianças prematuras, cinco com PC e cinco sem diagnóstico de alterações neuromotoras, tendo-se recorrido à eletromiografia de superfície para registar parâmetros musculares, nomeadamente timings, magnitudes e valores de co-ativação dos músculos TA e SOL, associados à fase I e inico da fase II da sequência de movimento de SPP. Procedeu-se ao registo de imagem de modo a facilitar a avaliação dos componentes de movimento associados a esta tarefa. Estes procedimentos foram realizados num único momento, no caso das crianças sem diagnóstico de alterações neuromotoras e em dois momentos, antes e após a aplicação de um programa de intervenção segundo o Conceito de Bobath – TND no caso das crianças com PC. A estas foi ainda aplicado o Teste da Medida das Funções Motoras (TMFM–88) e a Classificação Internacional da Funcionalidade Incapacidade e Saúde – crianças e jovens (CIF-CJ). Resultados: Através da eletromiografia constatou-se que ambos os grupos apresentaram timings de ativação afastados da janela temporal considerada como ajustes posturais antecipatórios (APAs), níveis elevados de co-ativação, em alguns casos com inversão na ordem de recrutamento muscular o que foi possível modificar nas crianças com PC após o período de intervenção. Nestas, verificou-se ainda que, a sequência de movimento de SPP foi realizada com menor número de compensações e com melhor relação entre estruturas proximais e distais compatível com o aumento do score final do TMFM-88 e modificação positiva nos itens de atividade e participação da CIF-CJ. Conclusão: As crianças prematuras com e sem PC apresentaram alterações no CP da tibiotársica e níveis elevados de co-ativação muscular. Após o período de intervenção as crianças com PC apresentaram modificações positivas no timing e co-ativação muscular, com impacto funcional evidenciado no aumento do score final da TMFM-88 e modificações positivas na CIF-CJ.

Pré-processamento e Tag automático de imagens em ambiente móvel e web, aplicado a um sistema de informação geográfica

No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.

Une langue étragère, un ordinateur, une image: c'est simple comme bonjour!

Este artigo surgiu na sequência de um atelier “Une langue étrangère, un ordinateur, une image: c’est simple comme bonjour!”, desenvolvido no âmbito do XXI Congresso da Associação Portuguesa dos Professores de Francês, Images et imaginaires pour agir. Teve como propósito divulgar, experimentar e refletir sobre recursos digitais que podem dar um bom contributo ao processo de ensino e aprendizagem do Francês Língua Estrangeira (FLE). Evidencia-se o poder da imagem na construção do conhecimento, desafiando a criatividade e novos modos de ensinar a aprender. Verificou-se que os professores se interessaram pelas ferramentas digitais e evidenciaram a sua importância e a sua aplicabilidade nos contextos educativos. Neste sentido, o artigo divulga ferramentas informáticas focadas no desenvolvimento da oralidade/leitura/escrita do francês língua estrangeira, refere boas práticas de utilização em contexto de sala de aula, constituindo uma contribuição para a renovação da escola.

On the Sensor Classification Scheme of Robotic Manipulators

This paper analyzes the signals captured during impacts and vibrations of a mechanical manipulator. The Fourier Transform of eighteen different signals are calculated and approximated by trendlines based on a power law formula. A sensor classification scheme based on the frequency spectrum behavior is presented.

Towards a classification scheme for musical sounds

Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA), 2013

The role of cultural mega events In the enhancement of city’s image attributes

In a time of fierce competition between regions, an image serve as a basis to develop a strong sense of community, which fosters trust and cooperation that can be mobilized for regional growth. A positive image and reputation could be used in the promotional activities of the region benefiting all the stakeholders as a whole. Mega cultural events are frequently used to attract tourists and investments to a region, but also to enhance the city’s image. This study adopts a marketing/communication perspective of city’s image, and intends to explain how the image of the city is perceived by their residents. Specifically, we intend to compare the perceptions of residents that effectively participated in the Guimarães European Capital of Culture (ECOC) 2012 (engaged residents), and the residents that only assisted to the event (attendees). Several significant findings are reported and their implications for event managers and public policy administrators presented, along with the limitations of the study.

Quantification and viability analyses of Pseudokirchneriella subcapitata algal cells using image-based cytometry

This work aims to evaluate the feasibility of using image-based cytometry (IBC) in the analysis of algal cell quantification and viability, using Pseudokirchneriella subcapitata as a cell model. Cell concentration was determined by IBC to be in a linear range between 1 × 105 and 8 × 106 cells mL−1. Algal viability was defined on the basis that the intact membrane of viable cells excludes the SYTOX Green (SG) probe. The disruption of membrane integrity represents irreversible damage and consequently results in cell death. Using IBC, we were able to successfully discriminate between live (SG-negative cells) and dead algal cells (heat-treated at 65 °C for 60 min; SG-positive cells). The observed viability of algal populations containing different proportions of killed cells was well correlated (R 2 = 0.994) with the theoretical viability. The validation of the use of this technology was carried out by exposing algal cells of P. subcapitata to a copper stress test for 96 h. IBC allowed us to follow the evolution of cell concentration and the viability of copper-exposed algal populations. This technology overcomes several main drawbacks usually associated with microscopy counting, such as labour-intensive experiments, tedious work and lack of the representativeness of the cell counting. In conclusion, IBC allowed a fast and automated determination of the total number of algal cells and allowed us to analyse viability. This technology can provide a useful tool for a wide variety of fields that utilise microalgae, such as the aquatic toxicology and biotechnology fields.

An automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference

In the last few years the number of systems and devices that use voice based interaction has grown significantly. For a continued use of these systems the interface must be reliable and pleasant in order to provide an optimal user experience. However there are currently very few studies that try to evaluate how good is a voice when the application is a speech based interface. In this paper we present a new automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference. Our study is based on a multi-language database composed by female voices. In the objective performance evaluation the system achieved a 7.3% error rate.

High-Content Analysis of Breast Cancer Using Single-Cell Deep Transfer Learning

High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.