Calibration Method for Underwater Visual Ground-Truth System

This work presents an automatic calibration method for a vision based external underwater ground-truth positioning system. These systems are a relevant tool in benchmarking and assessing the quality of research in underwater robotics applications. A stereo vision system can in suitable environments such as test tanks or in clear water conditions provide accurate position with low cost and flexible operation. In this work we present a two step extrinsic camera parameter calibration procedure in order to reduce the setup time and provide accurate results. The proposed method uses a planar homography decomposition in order to determine the relative camera poses and the determination of vanishing points of detected lines in the image to obtain the global pose of the stereo rig in the reference frame. This method was applied to our external vision based ground-truth at the INESC TEC/Robotics test tank. Results are presented in comparison with an precise calibration performed using points obtained from an accurate 3D LIDAR modelling of the environment.

Validation of QuEChERS method for organochlorine pesticides analysis in tamarind (Tamarindus indica) products: Peel, fruit and commercial pulp

In this study a citrate-buffered version of QuEChERS (Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe) method for determination of 14 organochlorine pesticides (OCPs) residues in tamarind peel, fruit and commercial pulp was optimized using gas chromatography (GC) coupled with electron-capture detector (ECD) and confirmation by GC tandem mass spectrometry (GC–MS/MS). Five procedures were tested based on the original QuEChERS method. The best one was achieved with increased time in ultrasonic bath. For the extract clean-up, primary secondary amine (PSA), octadecyl-bonded silica (C18) and magnesium sulphate (MgSO4) were used as sorbents for tamarind fruit and commercial pulp and for peel was also added graphitized carbon black (GCB). The samples mass was optimized according to the best recoveries (1.0 g for peel and fruit; 0.5 g for pulp). The method results showed the matrix-matched calibration curve linearity was r2 > 0.99 for all target analytes in all samples. The overall average recoveries (spiked at 20, 40 and 60 μg kg−1) have been considered satisfactory presenting values between 70 and 115% with RSD of 2–15 % (n = 3) for all analytes, with the exception of HCB (in peel sample). The ranges of limits of detection (LOD) and quantification (LOQ) for OCPs were for peel (LOD: 8.0–21 μg kg−1; LOQ: 27–98 μg kg−1); for fruit (LOD: 4–10 μg kg−1; LOQ: 15–49 μg kg−1) and for commercial pulp (LOD: 2–5 μg kg−1; LOQ: 7–27 μg kg−1). The method was successfully applied in tamarind samples being considered a rapid, sensitive and reliable procedure.

Visualizing control systems performance: A fractional perspective

This article presents a novel method for visualizing the control systems behavior. The proposed scheme uses the tools of fractional calculus and computes the signals propagating within the system structure as a time/frequency-space wave. Linear and nonlinear closed-loop control systems are analyzed, for both the time and frequency responses, under the action of a reference step input signal. Several nonlinearities, namely, Coulomb friction and backlash, are also tested. The numerical experiments demonstrate the feasibility of the proposed methodology as a visualization tool and motivate its extension for other systems and classes of nonlinearities.

A filter inexact-restoration method for nonlinear programming

A new iterative algorithm based on the inexact-restoration (IR) approach combined with the filter strategy to solve nonlinear constrained optimization problems is presented. The high level algorithm is suggested by Gonzaga et al. (SIAM J. Optim. 14:646–669, 2003) but not yet implement—the internal algorithms are not proposed. The filter, a new concept introduced by Fletcher and Leyffer (Math. Program. Ser. A 91:239–269, 2002), replaces the merit function avoiding the penalty parameter estimation and the difficulties related to the nondifferentiability. In the IR approach two independent phases are performed in each iteration, the feasibility and the optimality phases. The line search filter is combined with the first one phase to generate a “more feasible” point, and then it is used in the optimality phase to reach an “optimal” point. Numerical experiences with a collection of AMPL problems and a performance comparison with IPOPT are provided.

Franchising como forma de internacionalização

Nunca a internacionalização foi tão importante para as empresas nacionais e tão utilizada pelos empresários. O franchising é, por isso, um modo de expansão internacional que os empreendedores podem utilizar quando procuram novos mercados. O formato do negócio a ser franchisado deve ser previamente testado no mercado nacional e depois adaptado às particularidades dos países em que vai ser comercializado. Esta investigação tem como objetivo compreender as principais motivações e barreiras, que o empresário encontra quando usa o franchising como forma de internacionalização, bem como as vantagens e desvantagens percebidas quando recorre a esta forma de comercialização. Para responder a estas questões de investigação foi aplicado o método qualitativo, através de um estudo de caso à empresa Onebiz, nomeadamente a marca NBB, concretizado através de uma entrevista semi-estruturada e da recolha de dados secundários, designadamente pela consulta do site da empresa. O estudo permitiu concluir que, no caso da marca NBB, que se trata de um formato de negócio que, em determinadas circunstâncias, pode ser usado pelas empresas para entrarem nos mercados externos, embora apresente virtualidades e constrangimentos que devem ser tomados em conta quando se opte por este modo de internacionalização.

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.

Aplicação de um método de correlação de imagem para a determinação da tenacidade à fratura em corte de adesivos estruturais

Qualquer estrutura hoje em dia deve ser resistente, robusta e leve, o que aumentou o interesse industrial e investigação nas ligações adesivas, nomeadamente pela melhoria das propriedades de resistência e fratura dos materiais. Com esta técnica de união, o projeto de estruturas pode ser orientado para estruturas mais leves, não só em relação à economia direta de peso relativamente às juntas aparafusas ou soldadas, mas também por causa da flexibilidade para ligar materiais diferentes. Em qualquer área da indústria, a aplicação em larga escala de uma determinada técnica de ligação supõe que estão disponíveis ferramentas confiáveis para o projeto e previsão da rotura. Neste âmbito, Modelos de Dano Coesivo (MDC) são uma ferramenta essencial, embora seja necessário estimar as leis MDC do adesivo à tração e corte para entrada nos modelos numéricos. Este trabalho avalia o valor da tenacidade ao corte (GIIC) de juntas coladas para três adesivos com ductilidade distinta. O trabalho experimental consiste na caracterização à fratura ao corte da ligação adesiva por métodos convencionais e pelo Integral-J. Além disso, pelo integral-J, é possível definir a forma exata da lei coesiva. Para o integral-J, é utilizado um método de correlação de imagem digital anteriormente desenvolvido para a avaliação do deslocamento ao corte do adesivo na extremidade da fenda (δs) durante o ensaio, acoplado a uma sub-rotina em Matlab® para a extração automática de δs. É também apresentado um trabalho numérico para avaliar a adequabilidade de leis coesivas triangulares aproximadas em reproduzir as curvas força-deslocamento (P-δ) experimentais dos ensaios ENF. Também se apresenta uma análise de sensibilidade para compreender a influência dos parâmetros coesivos nas previsões numéricas. Como resultado deste trabalho, foram estimadas experimentalmente as leis coesivas de cada adesivo pelo método direto, e numericamente validadas, para posterior previsão de resistência em juntas adesivas. Em conjunto com a caraterização à tração destes adesivos, é possível a previsão da rotura em modo-misto.