Demandas profissionais na produção de conteúdo para televisão digital: um estudo do caso da TV Brasil

Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC

O design gráfico e as mensagens socioambientais: a fotografia como linguagem no discurso do Greenpeace Brasil

Pós-graduação em Design - FAAC

Os pobres e os termos de bem viver: novas formas de controle social no império do Brasil

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

A temática financeira na agenda da política externa do governo Lula: o BNDES e o modelo de participação e exposição financeira do Brasil na América do Sul

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pisa 2000 e letramento literário: um estudo comparativo entre Brasil e Alemanha

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O Gospel é pop: música e religião na cultura pós-moderna

Pós-graduação em Música - IA

Zimbo Trio e o Fino da Bossa: uma perspectiva histórica e sua repercussão na moderna música popular brasileira

Pós-graduação em Música - IA

SIRCo: uma arquitetura para Sensoriamento Inteligente de Rádios Cognitivos

The increased demand for using the Industrial, Scientific and Medical (ISM) unlicensed frequency spectrum has caused interference problems and lack of resource availability for wireless networks. Cognitive radio (CR) have emerged as an alternative to reduce interference and intelligently use the spectrum. Several protocols were proposed aiming to mitigate these problems, but most have not been implemented in real devices. This work presents an architecture for Intelligent Sensing for Cognitive Radios (ISCRa), and a spectrum decision model (SDM) based on Artificial Neural Networks (ANN), which uses as input a database with local spectrum behavior and a database with primary users information. For comparison, a spectrum decision model based on AHP, which employs advanced techniques in its spectrum decision method was implemented. Another spectrum decision model that considers only a physical parameter for channel classification was also implemented. Spectrum decision models evaluated, as well as ISCRa's architecture were developed in GNU-Radio framework and implemented on real nodes. Evaluation of SDMs considered metrics of: delivery rate, latency (Round Trip Time - RTT) and handoff. Experiments on real nodes showed that ISCRa architecture with ANN based SDM increased packet delivery rate and presented fewer frequency variation (handoff) while maintaining latency. Considering higher bandwidth as application's Quality of Service requirement, ANN-SDM obtained the best results when compared to other SDM for cognitive radio networks (CRN).

Convergência digital de sistemas de aprendizado colaborativo, considerando ambientes da web e da TV digital no Brasil

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Tráfico internacional e interno de pessoas para exploração sexual, como forma moderna de trabalho com redução à condição analoga a de escravo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Os movimentos sociais de juventude e os direitos dos jovens no Brasil

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Esfenóitas do monumento natural das árvores fossilizadas do Tocantins, Bacia do Parnaíba (Permiano, Brasil)

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Crer, aprender e sentir: o tripé estratégico para transmissão de visão de mundo do casal Kalley, na inserção do protestantismo no Brasil no século XIX

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A natureza no discurso fotográfico da revista O Cruzeiro: paisagens e imaginários no Brasil desenvolvimentista 1954-1961

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Abordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasil

A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.