A proposta de reabilitação psicossocial de Saraceno: um modelo de auto-organização?

Discute-se a teoria da Reabilitação Psicossocial, proposta por Benedetto Saraceno, tomando como referencial a teoria de Sistemas Auto-Organizados, elaborada, entre outros, por Michel Debrun. Observa-se que a proposta de Saraceno satisfaz diversos aspectos do processo de auto-organização, porém não chega a se constituir plenamente como tal. A partir dessa reflexão, pode-se entender melhor algumas das dificuldades da prática de reabilitação na área de Saúde Mental.

Perceptual Information Integration: Hypothetical Role of Astrocytes

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

Remarks on fermion-boson equivalence in three dimensions

Starting from a decomposition of the self-dual field in (2 + 1) dimensions, we build up an alternative quantum theory which consists of a self-dual model coupled to a Maxwell-generalized Chern-Simons theory. We discuss the fermion-boson equivalence of this quantum theory by comparing it with the Thirring model. Using these results we were able to compute the mass of the bosonized fermions up to third order in 1/m. Some problems related to the number of poles of the effective propagator are also addressed.

Information and mechanical models of intelligence: What can we learn from cognitive science?

The impact of new advanced technology on issues that concern meaningful information and its relation to studies of intelligence constitutes the main topic of the present paper. The advantages, disadvantages and implications of the synthetic methodology developed by cognitive scientists, according to which mechanical models of the mind, such as computer simulations or self-organizing robots, may provide good explanatory tools to investigate cognition, are discussed. A difficulty with this methodology is pointed out, namely the use of meaningless information to explain intelligent behavior that incorporates meaningful information. In this context, it is inquired what are the contributions of cognitive science to contemporary studies of intelligent behavior and how technology may play a role in the analysis of the relationships established by organisms in their natural and social environments. © John Benjamins Publishing Company.

Ghost free dual vector theories in 2 + 1 dimensions

We explore here the issue of duality versus spectrum equivalence in dual theories generated through the master action approach. Specifically we examine a generalized self-dual (GSD) model where a Maxwell term is added to the self-dual model. A gauge embedding procedure applied to the GSD model leads to a Maxwell-Chern-Simons (MCS) theory with higher derivatives. We show here that the latter contains a ghost mode contrary to the original GSD model. By figuring out the origin of the ghost we are able to suggest a new master action which interpolates between the local GSD model and a nonlocal MCS model. Those models share the same spectrum and are ghost free. Furthermore, there is a dual map between both theories at classical level which survives quantum correlation functions up to contact terms. The remarks made here may be relevant for other applications of the master action approach. © SISSA 2006.

Precipitates segmentation from scanning electron microscope images through machine learning techniques

The presence of precipitates in metallic materials affects its durability, resistance and mechanical properties. Hence, its automatic identification by image processing and machine learning techniques may lead to reliable and efficient assessments on the materials. In this paper, we introduce four widely used supervised pattern recognition techniques to accomplish metallic precipitates segmentation in scanning electron microscope images from dissimilar welding on a Hastelloy C-276 alloy: Support Vector Machines, Optimum-Path Forest, Self Organizing Maps and a Bayesian classifier. Experimental results demonstrated that all classifiers achieved similar recognition rates with good results validated by an expert in metallographic image analysis. © 2011 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Teorias duais massivas de spin-2 em D=2+1 via ação mestra e imersão de Noether

Pós-graduação em Física - FEG

Formação de professores e avaliação formativa: análise de um projeto de interação universidade-escola

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

Sociedade, estado e organizações não governamentais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Teorias de Spin-1: decomposição em helicidades, redução dimensional e imersão de calibre

We have studied the physical content of the following models: Maxwell, Proca, Self-Dual and Maxwell-Chern-Simons. One method we have used is the decomposition in the so called helicity variables, which can be done in the Lagrangian formalism. It leads to the correct counting of degrees of freedom without choosing a gauge condition. The method separates the propagating modes from the non-propagating ones. The Hamiltonian of the MCS and the AD is calculated. The second method used here is the analysis of the sign of the imaginary part of the residues of the two-point amplitude of the theory, showing that the models analyzed are free of ghosts. We also carry the dimensional reduction of the Maxwell-Chern-Simons and Self-Dual models from D = 2+1 to D = 1 + 1 dimensions. Next, we show that the dimensional reduction of those equivalent models also leads to equivalent models in D=1+1. Even more interesting is the fact, demonstrated here, that those reduced models can also be connected via gauge embedding. So the gauge embedding of the Self-Dual model into the Maxwell-Chern-Simons theory is preserved by the dimensional reduction

Representações de gênero na prática de enfermagem na perspectiva de estudantes

This study’s main goal was to investigate the representations of nursing students about the work of a nurse in a gender perspective, during the training process. The research used a sample of 41 nursing students (1st and 9th semesters) being applied to such a questionnaire, analyzed in the face of the organizer model concept, and also the critics studies of gender. Was found the research data, one is able to notice that, students that start off their academic lives in the nursing course have less stereotyped representations regarding gender behavior and certain problematization concerning the sexual division of the profession. When it comes to training, from the moment in which these students begin to live with the nursing practices, that are impregnated with stereotypes, in different contexts, the vision that once was considered generalizing, becomes crystallized, delimiting the practices that exist in nursing. The data points out to the need of the training courses to embark a problematization on the gender relations in the context of the nursing practices, given the fact they seem to reinforce standards, neglecting an egalitarian democratic and professional action in the professional field.

Dual descriptions of massive spin-3 particles in D=2+1 via Noether gauge embedment

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Preliminary diagnosis of ophtalmological diseases through machine learning techniques

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