52 resultados para Classification Automatic Modulation. Correntropy. Radio Cognitive


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

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Recent advances in psychosocial treatments for schizophrenia have targeted social cognitive deficits. A critical literature review and effect-size (ES) analysis was conducted to investigate the efficacy of comprehensive programs of social cognitive training in schizophrenia. Results revealed 16 controlled studies consisting of seven models of comprehensive treatment with only three of these treatment models investigated in more than one study. The effects of social cognitive training were reported in 11/15 studies that included facial affect recognition skills (ES=.84) and 10/13 studies that included theory-of-mind (ES=.70) as outcomes. Less than half (4/9) of studies that measured attributional style as an outcome reported effects of treatment, but effect sizes across studies were significant (ESs=.30-.52). The effect sizes for symptoms were modest, but, with the exception of positive symptoms, significant (ESs=.32-.40). The majority of trials were randomized (13/16), selected active control conditions (11/16) and included at least 30 participants (12/16). Concerns for this area of research include the absence of blinded outcome raters in more than 50% of trials and low rates of utilization of procedures for maintaining treatment fidelity. These findings provide preliminary support for the broader use of comprehensive social cognitive training procedures as a psychosocial intervention for schizophrenia.

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Exercise promotes several health benefits, such as cardiovascular, musculoskeletal and cardiorespiratory improvements. It is believed that the practice of exercise in individuals with psychiatric disorders, e.g. schizophrenia, can cause significant changes. Schizophrenic patients have problematic lifestyle habits compared with general population; this may cause a high mortality rate, mainly caused by cardiovascular and metabolic diseases. Thus, the aim of this study is to investigate changes in physical and mental health, cognitive and brain functioning due to the practice of exercise in patients with schizophrenia. Although still little is known about the benefits of exercise on mental health, cognitive and brain functioning of schizophrenic patients, exercise training has been shown to be a beneficial intervention in the control and reduction of disease severity. Type of training, form of execution, duration and intensity need to be better studied as the effects on physical and mental health, cognition and brain activity depend exclusively of interconnected factors, such as the combination of exercise and medication. However, one should understand that exercise is not only an effective nondrug alternative, but also acts as a supporting linking up interventions to promote improvements in process performance optimization. In general, the positive effects on mental health, cognition and brain activity as a result of an exercise program are quite evident. Few studies have been published correlating effects of exercise in patients with schizophrenia, but there is increasing evidence that positive and negative symptoms can be improved. Therefore, it is important that further studies be undertaken to expand the knowledge of physical exercise on mental health in people with schizophrenia, as well as its dose-response and the most effective type of exercise.

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In this paper, a rule-based automatic syllabifier for Danish is described using the Maximal Onset Principle. Prior success rates of rule-based methods applied to Portuguese and Catalan syllabification modules were on the basis of this work. The system was implemented and tested using a very small set of rules. The results gave rise to 96.9% and 98.7% of word accuracy rate, contrary to our initial expectations, being Danish a language with a complex syllabic structure and thus difficult to be rule-driven. Comparison with data-driven syllabification system using artificial neural networks showed a higher accuracy rate of the former system.

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A evolução tecnológica atingiu um ritmo que muitas empresas têm dificuldade de acompanhar, existem diversas opções no mercado, para um mesmo objectivo, e tornasse determinante o processo de tomada de decisão sobre qual tecnologia adoptar para determinado objectivo. O alvo de estudo desta dissertação de mestrado, é uma das tecnologias, que últimamente tem ganho especial relevo, quando aplicada ao ambiente industrial, o RFID (Radio Frequency Identification Devices). Na presente dissertação, foi efectuado um levantamento do estado da arte, na área da identificação automática, com especial foco no RFID. Esta revisão bibliográfica teve como principal objectivo perceber quais as tecnologias concorrentes do RFID, e explorar quais as suas principais características tecnológicas e funcionais, bem como as vantagens no uso desta tecnologia de forma a sustentar a implementação de um sistema protótipo de gestão de armazém. O contributo final da dissertação, consiste numa aplicação que tem como principal objectvo simular os fluxos de infomação resultantes dos fluxos fisícos de materiais em ambiente de armazém. Foi também tido em conta no desenvolvimento da aplicação, a demonstração de algumas das mais valias que esta tecnologia pode trazer para a gestão de armazéns. Para implementação da aplicação destaca-se a utilização da arquitectura MVC (Model-view-controlador), em ambiente web, para permitir uma descentalização do software no ambiente indoor do armazém.

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O número de pessoas com idade superior a 65 anos aumentou consideravelmente nos últimos 40 anos. Este incremento de longevidade tem levado ao aparecimento de varias patologias relacionadas com a idade e ao aumento da prevalência das patologias cronicas. Uma grande maioria desta população e poli-medicada e assim sendo a gestão de medicamentos e uma área que pode proporcionar grandes benefícios aos idosos. A grande quantidade de medicamentos assim como as diferentes dosagens e os diferentes horários de toma fazem com que os idosos se confundam no cumprimento do esquema terapêutico aconselhado pelo medico, nomeadamente devido ao declínio cognitivo a que estão sujeitos devido ao envelhecimento humano. Torna-se, portanto, fundamental o desenvolvimento de sistemas inteligentes que auxiliem os idosos na gestão da sua medicação. A presente dissertação de mestrado foi materializada num dispositivo, designado ElderlySafety, que visa responder aos problemas da poli-medicação, através de uma solução tecnológica que incorpora as vertentes de controlo e comunicação. O objectivo do ElderlySafety e relembrar, de forma automática, o idoso da toma atempada dos seus medicamentos e consiste num prototipo de um dispositivo com varias compartições para organização dos vários medicamentos. Este aparelho apresenta 24 compartimentos, um deles referente a uma posição estática, considerada a posição `home' e os restantes dizem respeito a 23 tomas de medicação durante uma semana. Os compartimentos em questão devem ser preenchidos com a devida medicação, pelo cuidador do idoso, no inicio de cada semana. O aparelho esta conectado via Bluetooth a uma aplicação denominada ElderlySafety Online que permite monitorizar todo o sistema. E aqui que e feito o registo, com data, hora e nome do medicamento, de toda a medicação prescrita ao paciente. Também e possível a verificação de possíveis interações medicamentosas, bem como o acesso a informações acerca do que fazer em caso de esquecimento de uma ou mais tomas. Aquando a chegada da data e hora da toma de cada medicação, o aparelho desenvolvido emite um lembrete ao idoso e esse lembrete e feito através de um alerta luminoso. Se o sistema ElderlySafety verificar que o idoso se esquece da toma dos medicamentos tem a capacidade de interagir via e-mail com o cuidador, que poder a ser um familiar próximo, alertando-o para o esquecimento da toma de medicação do paciente a seu cuidado. Os testes de validação realizados ao ElderlySafety revelaram que o prototipo se mostra funcional e apto para integrar um ambiente de vida assistido de qualquer idoso.

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A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.