Explorando abordagens de múltiplos rótulos por floresta de caminhos ótimos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estudo da tradução de colocações especializadas na área de exportação e agronegócios baseado em um corpus paralelo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo das madeiras de cecropia palmata (imbaúba) e eucalyptus grandis para produção de celulose e papel

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Avaliação do uso de técnicas digitais para caracterização de área degradada por empréstimo de solo: máxima verossimilhança x modelo linear de mistura espectral

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

O caso Fujimori: exemplo de superação da impunidade em América Latina

The present study focuses the impunity for human rights violations in Latin America. In this tradition of impunity, there is one exception, the emblematic case Fujimori, in which the conviction was for murder and serious injury, crimes against humanity according to the International Criminal Law. This sentence is an example in the context of this traditional trend of impunity. The research also analyzes the use of international law as a barrier state against injustice, both in substantive, imposing binding or mandatory standards with a universal character, but also in procedural terms, by providing supranational mechanisms to protect victims.

Preventive diagnosis of dairy cow lameness

This research aimed to develop a Fuzzy inference based on expert system to help preventing lameness in dairy cattle. Hoof length, nutritional parameters and floor material properties (roughness) were used to build the Fuzzy inference system. The expert system architecture was defined using Unified Modelling Language (UML). Data were collected in a commercial dairy herd using two different subgroups (H-1 and H-2), in order to validate the Fuzzy inference functions. The numbers of True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), and False Negative (FN) responses were used to build the classifier system up, after an established gold standard comparison. A Lesion Incidence Possibility (LIP) developed function indicates the chances of a cow becoming lame. The obtained lameness percentage in H-1 and H-2 was 8.40% and 1.77%, respectively. The system estimated a Lesion Incidence Possibility (LIP) of 5.00% and 2.00% in H-1 and H-2, respectively. The system simulation presented 3.40% difference from real cattle lameness data for H-1, while for H-2, it was 0.23%; indicating the system efficiency in decision-making.

Obtenção de neurônios de redes neurais de base radial via agrupamento de dados por floresta de caminhos ótimos

Neste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias.

Aprendizado de máquina baseado em tensores e suas aplicacções para floresta de caminhos ótimos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comparação de métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Discriminação de classes de cobertura vegetal utilizando técnicas de classificação digital de imagens de sensoriamento remoto

The aim of this work is to discriminate vegetation classes throught remote sensing images from the satellite CBERS-2, related to winter and summer seasons in the Campos Gerais region Paraná State, Brazil. The vegetation cover of the region presents different kinds of vegetations: summer and winter cultures, reforestation areas, natural areas and pasture. Supervised classification techniques like Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Decision Tree were evaluated, considering a set of attributes from images, composed by bands of the CCD sensor (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture models (soil, shadow, vegetation) and the two first main components. The evaluation of the classifications accuracy was made using the classification error matrix and the kappa coefficient. It was defined a high discriminatory level during the classes definition, in order to allow separation of different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and the kappa coefficient was 0.9389 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 88% and 0.8667, respectively. The classification accuracy by MLC was 84.86% and the kappa coefficient was 0.8099 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 77.90% and 0.7476, respectively. The results showed a better performance of the Decision Tree classifier than MLC, especially to the classes related to cultivated crops, indicating the use of the Decision Tree classifier to the vegetation cover mapping including different kinds of crops.

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Processamento e análise de vídeos utilizando Floresta de Caminhos Ótimos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Processamento e análise de vídeos utilizando Floresta de Caminhos Ótimos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A COMUNICAÇÃO E O MERCADO EDITORIAL INFANTIL BRASILEIRO NA DÉCADA DE 1990

Este trabalho, cujo tema é A comunicação e o mercado editorial infantil brasileiro na década de 1990 , descreveu e analisou o panorama editorial infantil do país no período indicado sob a perspectiva da comunicação. O problema de pesquisa proposto, tendo em vista a conjuntura política, social e econômica da época, tem o intuito de responder se houve, de fato, um desenvolvimento substantivo no mercado editorial infantil na década de 1990 ou, se este desenvolvimento foi apenas aparente. Correlatamente, constatar quais as estratégias de comunicação mercadológicas utilizadas no período e de que maneira elas contribuíram para o fomento desse mercado. Para garantir o caráter sistemático e científico deste trabalho, foi utilizado o método qualitativo. Muito embora, a presença do método quantitativo também tenha sido necessária, sobretudo no que tange ao comportamento de vendas do mercado editorial brasileiro na década de 1990. Como tipo de pesquisa, o estudo descritivo analítico foi o que melhor se enquadrou com os objetivos pretendidos, assim, além de um apurado levantamento bibliográfica, foi realizada uma pesquisa de campo por meio de questionários semi-estruturados e entrevistas. Dessa forma, pôde-se, a partir desses dados, traçar o cenário do mercado editorial infantil da época relacionando-o à sua cadeia produtiva.(AU)