A Multi–Agent Brokerage Platform for Media Content Recommendation

Near real time media content personalisation is nowadays a major challenge involving media content sources, distributors and viewers. This paper describes an approach to seamless recommendation, negotiation and transaction of personalised media content. It adopts an integrated view of the problem by proposing, on the business-to-business (B2B) side, a brokerage platform to negotiate the media items on behalf of the media content distributors and sources, providing viewers, on the business-to-consumer (B2C) side, with a personalised electronic programme guide (EPG) containing the set of recommended items after negotiation. In this setup, when a viewer connects, the distributor looks up and invites sources to negotiate the contents of the viewer personal EPG. The proposed multi-agent brokerage platform is structured in four layers, modelling the registration, service agreement, partner lookup, invitation as well as item recommendation, negotiation and transaction stages of the B2B processes. The recommendation service is a rule-based switch hybrid filter, including six collaborative and two content-based filters. The rule-based system selects, at runtime, the filter(s) to apply as well as the final set of recommendations to present. The filter selection is based on the data available, ranging from the history of items watched to the ratings and/or tags assigned to the items by the viewer. Additionally, this module implements (i) a novel item stereotype to represent newly arrived items, (ii) a standard user stereotype for new users, (iii) a novel passive user tag cloud stereotype for socially passive users, and (iv) a new content-based filter named the collinearity and proximity similarity (CPS). At the end of the paper, we present off-line results and a case study describing how the recommendation service works. The proposed system provides, to our knowledge, an excellent holistic solution to the problem of recommending multimedia contents.

Analysis of Natural and Artificial Phenomena Using Signal Processing and Fractional Calculus

In this paper we study several natural and man-made complex phenomena in the perspective of dynamical systems. For each class of phenomena, the system outputs are time-series records obtained in identical conditions. The time-series are viewed as manifestations of the system behavior and are processed for analyzing the system dynamics. First, we use the Fourier transform to process the data and we approximate the amplitude spectra by means of power law functions. We interpret the power law parameters as a phenomenological signature of the system dynamics. Second, we adopt the techniques of non-hierarchical clustering and multidimensional scaling to visualize hidden relationships between the complex phenomena. Third, we propose a vector field based analogy to interpret the patterns unveiled by the PL parameters.

Potencialidades de uma abordagem com Interdisciplinaridade entre matemática e estudo do meio e centrada no ambiente

O presente estudo partiu do problema “Como promover aprendizagens da Matemática e do Estudo do Meio numa perspetiva interdisciplinar, explorando o mundo real?”. Neste sentido, tem como objetivos: selecionar recursos e atividades que se revelem motivadoras para os alunos; demonstrar a relevância da inter-relação de diferentes conceitos e a importância da sua ligação com as vivências dos alunos; ativar o envolvimento dos alunos para a aprendizagem da Matemática através do Estudo do meio e de situações do mundo real; estimular a perceção do aluno da presença da Matemática nos conteúdos de Estudo do Meio; fomentar a compreensão da relação dos conteúdos de Matemática e estudo do Meio. Com este propósito formularam-se as seguintes questões: (1) Que tipo de atividades se poderão proporcionar de forma a motivar os alunos para os conteúdos do Estudo do Meio e da Matemática? (2) De que forma a exploração das situações/conceções do quotidiano poderá promover o envolvimento dos alunos na aprendizagem da Matemática e do Estudo do Meio? (3) De que forma o Ensino Experimental das Ciências numa perspetiva interdisciplinar pode contribuir para desenvolver tanto as competências conceptuais (fatores do ambiente: temperatura e humidade/OTD/números racionais), como capacidades de pensamento crítico e tomada de decisão inerente? Tendo em vista os objetivos do estudo, desenvolveram-se, com uma turma do 2º ano de escolaridade, quatro situações formativas, que envolveram as disciplinas de Matemática e Estudo do Meio. O domínio de conteúdos preponderante na área de Estudo do Meio foi À descoberta do Ambiente Natural, enquanto na Matemática os domínios predominantes foram Organização e tratamento de dados e Números e operações. Foram realizadas diversas atividades experimentais, onde os alunos tiveram um papel ativo na construção dos seus conhecimentos. A investigação segue uma metodologia qualitativa, centrando-se num estudo de caso, onde se caracteriza uma experiência interdisciplinar que envolveu as disciplinas de Matemática e Estudo do Meio. Os dados foram recolhidos pela professora investigadora através de gravações de vídeo e áudio, fotografias, trabalhos dos alunos e de registos da professora investigadora. Os resultados demonstraram como os alunos mobilizaram e apropriaram os conteúdos de Matemática e Estudo do Meio. Os dados, através da análise de conteúdo, parecem iv sugerir que houve uma evolução no desempenho dos alunos a vários níveis, nomeadamente: no trabalho cooperativo, no envolvimento da tarefa, nas interações estabelecidas e na motivação para a aprendizagem da Matemática e Estudo do Meio.

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.

Estudo da Produção de Towpregs e Transformação por Pultrusão

Durante as últimas décadas, os materiais compósitos têm substituído com sucesso os materiais tradicionais em muitas aplicações de engenharia, muito devido às excelentes propriedades que se conseguem obter com a combinação de materiais diferentes. Nos compósitos reforçados com fibras longas ou contínuas tem-se verificado, ao longo dos últimos anos, um aumento do uso de matrizes termoplásticas, fruto de várias vantagens associadas, como o facto de serem bastante mais ecológicas, comparativamente às termoendurecíveis. No entanto, este aumento está muito dependente do desenvolvimento de novas tecnologias de processamento, pois a elevada viscosidade dos termoplásticos, comparativamente aos termoendurecíveis, dificulta significativamente o processo. Muitos equipamentos de produção de termoplásticos são resultado de adaptações de equipamentos de produção de termoendurecíveis, onde normalmente é necessário adicionar fornos de pré-aquecimento. Neste trabalho, pretendeu-se produzir pré-impregnados de fibras contínuas com matriz termoplástica, por deposição a seco de polímero em pó sobre fibras de reforço (denominados por towpreg) para, posteriormente, serem transformados por pultrusão e caracterizados. As matérias-primas utilizadas foram: Polipropileno (PP) como matriz termoplástica e fibra de carbono como reforço. Por forma a melhorar as propriedades finais do compósito, foram otimizadas as condições de processamento na produção dos towpregs, estudando-se a influência da variação dos parâmetros de processamento no teor de polímero presente nestes, tendo como objetivo teores mássicos de polímero superiores a 30%. A condição ótima e a influência dos parâmetros de processamento foram obtidas com o auxílio do Método de Taguchi. Os perfis produzidos por pultrusão foram sujeitos a ensaios de flexão, de forma a obter as suas propriedades quando sujeitos a esse tipo de esforço. Foram também realizados ensaios de calcinação de forma a obter as frações mássicas de fibra e polímero presentes no compósito final. Sabidas as frações mássicas, converteramse em frações volúmicas e obtiveram-se as propriedades teoricamente esperadas através da Lei das Misturas e compararam-se com as obtidas experimentalmente. As propriedades obtidas foram também comparadas com as de outros compósitos pultrudidos.

A framework for real time MMO game content generation

Com o aumento de plataformas móveis disponíveis no mercado e com o constante incremento na sua capacidade computacional, a possibilidade de executar aplicações e em especial jogos com elevados requisitos de desempenho aumentou consideravelmente. O mercado dos videojogos tem assim um cada vez maior número de potenciais clientes. Em especial, o mercado de jogos massive multiplayer online (MMO) tem-se tornado muito atractivo para as empresas de desenvolvimento de jogos. Estes jogos suportam uma elevada quantidade de jogadores em simultâneo que podem estar a executar o jogo em diferentes plataformas e distribuídos por um "mundo" de jogo extenso. Para incentivar a exploração desse "mundo", distribuem-se de forma inteligente pontos de interesse que podem ser explorados pelo jogador. Esta abordagem leva a um esforço substancial no planeamento e construção desses mundos, gastando tempo e recursos durante a fase de desenvolvimento. Isto representa um problema para as empresas de desenvolvimento de jogos, e em alguns casos, e impraticável suportar tais custos para equipas indie. Nesta tese e apresentada uma abordagem para a criação de mundos para jogos MMO. Estudam-se vários jogos MMO que são casos de sucesso de modo a identificar propriedades comuns nos seus mundos. O objectivo e criar uma framework flexível capaz de gerar mundos com estruturas que respeitam conjuntos de regras definidas por game designers. Para que seja possível usar a abordagem aqui apresentada em v arias aplicações diferentes, foram desenvolvidos dois módulos principais. O primeiro, chamado rule-based-map-generator, contem a lógica e operações necessárias para a criação de mundos. O segundo, chamado blocker, e um wrapper à volta do módulo rule-based-map-generator que gere as comunicações entre servidor e clientes. De uma forma resumida, o objectivo geral e disponibilizar uma framework para facilitar a geração de mundos para jogos MMO, o que normalmente e um processo bastante demorado e aumenta significativamente o custo de produção, através de uma abordagem semi-automática combinando os benefícios de procedural content generation (PCG) com conteúdo gráfico gerado manualmente.