1000 resultados para Classificação Supervisionada e Não-Supervisionada


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A Educação Física e o Desporto assumem hoje uma importância crescente no contexto nacional, reflexo de um acentuado aumento da investigação científica, que coloca como imprescindíveis os benefícios da actividade física, tanto ao nível do sistema escolar, como desportivo ou social. O objectivo deste relatório é descrever a evolução do estágio efectuado no âmbito da disciplina de Prática de Ensino Supervisionada. Este estágio teve início no mês de Outubro de 2009, tendo terminado no final deste mesmo ano lectivo. De forma a proporcionar o contacto com diversos Ciclos de ensino, este estágio decorreu em dois estabelecimentos de ensino, nomeadamente, a Escola Básica Integrada com Jardim de Infância da Malagueira (EBIJIM) e na Escola Secundária André de Gouveia (ESAG), ambas na cidade de Évora. Sendo assim, leccionei a duas turmas do 1.° Ciclo, uma do 2.° Ciclo, uma do 3.° Ciclo e ainda a uma do secundário. O estágio correu de uma forma bastante positiva, tendo sido alcançados todos os objectivos inicialmente propostos. É de salientar, a mais-valia que este estágio pedagógico representa na minha formação profissional. ABSTRACT: Physical Education and Sport today assume a growing importance in the national context, reflecting an accentuated increase in scientific research, which puts as the essential benefits of physical activity, such in the school system, such as sporting or social. The purpose of this report is to describe the entire evolution of the teaching in the discipline of Prática de Ensino Supervisionada. This stage began in October 2009, ending at the end of that academic year. ln order to provide contact with different education levels, this stage took place in two schools, namely the Escola Básica Integrada com Jardim de Infância da Malagueira (EBIJIM) e na Escola Secundária André de Gouveia (ESAG), both in the city of Évora. So, I taught two classes in 1st cycle, one of the 2nd cycle, one of the 3rd cycle, and one of secondary education. The stage occurred in the very positive way, having achieved all the objectives initially proposed. lt should be noted, the added value that represents teaching practice in my professional formation.

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O presente relatório surge como um complemento à minha Prática de Ensino Supervisionada, realizada no ano lectivo de 2009/201O, visando essencialmente a reflexão e documentação do trabalho por mim desenvolvido ao longo deste ano. A minha Prática de Ensino Supervisionada debruçou-se sobre a disciplina de Educação Física, e decorreu na Escola EB 2,3 Conde de Vilalva, onde leccionei a disciplina a uma turma de 8° ano, e na Escola Secundária André de Gouveia, tendo leccionado a disciplina a um 12° ano. Durante este mesmo ano lectivo, leccionei ainda entre 8 intervenções a uma turma do 1° Ciclo de Ensino Básico, 1° ano; e 9 intervenções a uma turma do 2° Ciclo de Ensino Básico, o 5° ano. ABSTRACT: This document comes as a complement to my Supervised Teaching Practice, held in the 2009/201O academic year, aiming primarily to reflection and documentation of the work developed throughout this year. My Supervised Teaching Practice was focused on the discipline of Physical Education, and held at EB 2,3 Conde de Vilalva where I taught a class in 8th grade, and in high school André de Gouveia, where I taught the discipline to a class in 12th grade. During that same academic year, I taught between 8 and 1O interventions with a class of 1st cycle of education, 1st grade, and with a class of 2nd cycle of education, a 5th grade.

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O presente trabalho trata de uma análise da média mensal de escovação dental supervisionada (procedimento 0101020031) realizada no ano de 2011 em Brumadinho. Objetivou-se fornecer dados para avaliar os serviços de Saúde Bucal do município, através da análise do indicador 42 do Pacto pela Saúde 2010, a fim de subsidiar o planejamento/avaliação dessa ação preventiva. Realizou-se uma revisão de literatura nas bases de dados do Google Acadêmico e da Biblioteca Virtual em Saúde - BVS (Bireme) com publicações do período de 1995 a 2011, a respeito do tema e uma coleta de dados através do site DATASUS e do relatório de produção do Centro de Processamento de Dados (CPD) da Secretaria Municipal de Saúde de Brumadinho. Observou-se que o município possui resultados melhores (7,7%) que o recomendado pela coordenação nacional de saúde bucal (3%) e pela coordenação de saúde bucal do estado de Minas Gerais (5%), porém ainda abaixo da meta pactuada pela Secretaria Municipal de Saúde de Brumadinho (8%). A partir dessa base de dados e com as comparações das metas federal e estadual, pretende-se intensificar as ações de escovação supervisionada, principalmente por esta contribuir com a melhoria da saúde bucal da população.

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Mestrado em Engenharia Informática

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Os sensores hiperespectrais que estão a ser desenvolvidos para aplicações em detecção remota, produzem uma elevada quantidade de dados. Tal quantidade de dados obriga a que as ferramentas de análise e processamento sejam eficientes e tenham baixa complexidade computacional. Uma tarefa importante na detecção remota é a determinação das substâncias presentes numa imagem hiperespectral e quais as suas concentrações. Neste contexto, Vertex component analysis (VCA), é um método não-supervisionado recentemente proposto que é eficiente e tem a complexidade computacional mais baixa de todos os métodos conhecidos. Este método baseia-se no facto de os vértices do simplex corresponderem às assinaturas dos elementos presentes nos dados. O VCA projecta os dados em direcções ortogonais ao subespaço gerado pelas assinaturas das substâncias já encontradas, correspondendo o extremo desta projecção à assinatura da nova substância encontrada. Nesta comunicação apresentam-se várias optimizações ao VCA nomeadamente: 1) a introdução de um método de inferência do sub-espaço de sinal que permite para além de reduzir a dimensionalidade dos dados, também permite estimar o número de substâncias presentes. 2) projeção dos dados é executada em várias direcções para garantir maior robustez em situações de baixa relação sinal-ruído. As potencialidades desta técnica são ilustradas num conjunto de experiências com dados simulados e reais, estes últimos adquiridos pela plataforma AVIRIS.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

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O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

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Este estudo apresenta uma abordagem metodológica baseada em imagens de radar e nos critérios de tonalidade, tamanho e forma geométrica para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Amazônia. Os seguintes procedimentos foram conduzidos: georreferenciamento da imagem do sensor SAR-R99B do município paraense de Itaituba, adquirida na banda L, polarização HH e resolução espacial de três metros; subtração do ruído speckle com filtro mediana; classificação com a técnica não-supervisionada ISODATA; vetorização da classe indicativa dos alvos de interesse; e cálculo e seleção automática dos alvos de interesse por critérios de índice de circularidade e de tortuosidade. Foram identificados dez alvos, dos quais dois foram considerados como prováveis pistas de pouso pelos referidos índices.

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O uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatísticas agrícolas confiáveis e oportunas, ainda se encontra em desenvolvimento. Diversos são os fatores que dificultam a correta identificação e mapeamento do parque cafeeiro. Contudo, os avanços tecnológicos observados nos últimos anos em termos de aquisição de imagens com melhor qualidade e em maior quantidade, bem como o desenvolvimento de novas ferramentas de análise, propiciam o desenvolvimento de um método operacional que pode contribuir na formação das estatísticas agrícolas oficiais do café no Brasil. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo relatar a metodologia e apresentar os resultados do mapeamento das áreas cultivadas com café nos Estados de Minas Gerais e São Paulo, utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. A abordagem metodológica consiste em quatro fases: a) restauração das imagens e georreferenciamento; b) classificação não supervisionada; c) interpretação visual na tela do computador para minimizar erros de omissão e inclusão, e d) determinação da área cultivada com café. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada foi adequada para o mapeamento das lavouras de café de Minas Gerais e São Paulo.

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A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

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A RPPN SESC-Pantanal, em Barão de Melgaço, MT, apresenta características em grande parte associadas à fisionomia do cerrado, com áreas mais secas em relação às regiões localizadas mais ao sul e a oeste do Pantanal. O mapa de cobertura do solo, produzido através de classificação não-supervisionada de imagens de satélite, identificou 18 classes de cobertura e nove domínios fisionômicos, que correspondem a uma representação sintética da distribuição das unidades da paisagem na Reserva. O desenvolvimento apropriado de estratégias de manejo e de conservação fundamenta-se principalmente no conhecimento da fauna regional, ressaltado pela sua abundância e formas de uso da área. A anta, Tapirus terrestris, e o cervo-do-pantanal, Blastocerus dichotomus, são elementos bastante comuns na paisagem da RPPN. A estimativa do tamanho da população de antas na região de estudo foi de 581 indivíduos; a densidade (0,71 ind./km2), no conjunto das fisionomias florestais da região, foi 92% mais elevada do que para as formações campestres (0,37 ind./km2). O tamanho populacional estimado para o cervo-do-pantanal foi de 135 indivíduos (0,44 ind./km2) para o período seco, e 157 indivíduos (0,73 ind./km2) para o período úmido. Com base nos modelos de distribuição gerados, nos resultados obtidos via o Índice de Seleção e nas estimativas de densidade, pode-se inferir sobre a qualidade dos hábitats para as espécies. As Matas com Acuri (Scheelea phalerata) são de elevada importância para T. terrestris, embora a espécie tenha ampla distribuição na Reserva. B. dichotomus tem sua maior população no Pantanal e, na Reserva, está em condição peculiar em relação à descrita como característica para a espécie: ocupa hábitats mais secos do que na maior parte de sua área de ocorrência Os hábitats campestres, relacionados à presença de murundus, foram selecionados positivamente pela espécie. A análise espacial em diferentes escalas foi fundamental para evidenciar a importância de corpos d’água (tanques ou baías) na previsão da ocorrência da espécie: as zonas de maior probabilidade dispõem-se na forma de núcleos centrados na rede de tanques, na área central da Reserva e nas adjacências de baías na porção leste da UC. As análises demonstraram uma hierarquia no uso dos hábitats, tanto para T. terrestris quanto para B. dichotomus, permitindo identificar zonas onde as chances são maiores de ocorrência das espécies, uma expressão de conjuntos de fatores que devem se aproximar do ótimo para as espécies no contexto da paisagem estudada.

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Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.

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In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

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Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifier