Generalized Extraction of Real-Time Parameters for Homogeneous Synchronous Dataflow Graphs

23rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP 2015). 4 to 6, Mar, 2015. Turku, Finland.

Cytotoxicity Induced by Extracts of Pisolithus tinctorius Spores on Human Cancer and Normal Cell Lines—Evaluation of the Anticancer Potential

Fungi have been considered a potential source of natural anticancer drugs. However, studies on these organisms have mainly focused on compounds present in the sporocarp and mycelium. The aim of this study was to assess the anticancer potential of fungal spores using a bioassay-guided fractionation with cancer and normal cell lines. Crude extracts from spores of the basidiomycetous fungus Pisolithus tinctorius were prepared using five solvents/solvent mixtures in order to select the most effective crude extraction procedure. A dichloromethane/methanol (DCM/MeOH) mixture was found to produce the highest extraction yield, and this extract was fractionated into 11 fractions. Crude extracts and fractions were assayed for cytotoxicity in the human osteocarcinoma cell line MG63, the human breast carcinoma cell line T47D, the human colon adenocarcinoma cell line RKO, and the normal human brain capillary endothelial cell line hCMEC/D3. Cytotoxicity was assessed by the 3-(4,5-dimethyl-2-thiazolyl)-2,5-diphenyl-2H-tetrazolium bromide (MTT) reduction assay. The results showed a reduction in cancer cell viability of approximately 95% with 4 of 11 fractions without a significant reduction in viability of hCMEC/D3 cells. Data demonstrated that spores of P. tinctorius might serve as an interesting source of compounds with potential anticancer properties.

XDense: A Dense Grid Sensor Network for Distributed Feature Extraction

XXXIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2015), III Workshop de Comunicação em Sistemas Embarcados Críticos. Vitória, Brasil.

Feature Extraction in Densely Sensed Environments: Extensions to Multiple Broadcast Domains

The vision of the Internet of Things (IoT) includes large and dense deployment of interconnected smart sensing and monitoring devices. This vast deployment necessitates collection and processing of large volume of measurement data. However, collecting all the measured data from individual devices on such a scale may be impractical and time consuming. Moreover, processing these measurements requires complex algorithms to extract useful information. Thus, it becomes imperative to devise distributed information processing mechanisms that identify application-specific features in a timely manner and with a low overhead. In this article, we present a feature extraction mechanism for dense networks that takes advantage of dominance-based medium access control (MAC) protocols to (i) efficiently obtain global extrema of the sensed quantities, (ii) extract local extrema, and (iii) detect the boundaries of events, by using simple transforms that nodes employ on their local data. We extend our results for a large dense network with multiple broadcast domains (MBD). We discuss and compare two approaches for addressing the challenges with MBD and we show through extensive evaluations that our proposed distributed MBD approach is fast and efficient at retrieving the most valuable measurements, independent of the number sensor nodes in the network.

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.