Pedestrian Motion Prediction: A Graph Based Approach

A novel pedestrian motion prediction technique is presented in this paper. Its main achievement regards to none previous observation, any knowledge of pedestrian trajectories nor the existence of possible destinations is required; hence making it useful for autonomous surveillance applications. Prediction only requires initial position of the pedestrian and a 2D representation of the scenario as occupancy grid. First, it uses the Fast Marching Method (FMM) to calculate the pedestrian arrival time for each position in the map and then, the likelihood that the pedestrian reaches those positions is estimated. The technique has been tested with synthetic and real scenarios. In all cases, accurate probability maps as well as their representative graphs were obtained with low computational cost.

Electroencephalogram based Causality Graph Analysis in Behavior Tasks of Parkinson’s Disease Patients

Electroencephalographic (EEG) signals of the human brains represent electrical activities for a number of channels recorded over a the scalp. The main purpose of this thesis is to investigate the interactions and causality of different parts of a brain using EEG signals recorded during a performance subjects of verbal fluency tasks. Subjects who have Parkinson's Disease (PD) have difficulties with mental tasks, such as switching between one behavior task and another. The behavior tasks include phonemic fluency, semantic fluency, category semantic fluency and reading fluency. This method uses verbal generation skills, activating different Broca's areas of the Brodmann's areas (BA44 and BA45). Advanced signal processing techniques are used in order to determine the activated frequency bands in the granger causality for verbal fluency tasks. The graph learning technique for channel strength is used to characterize the complex graph of Granger causality. Also, the support vector machine (SVM) method is used for training a classifier between two subjects with PD and two healthy controls. Neural data from the study was recorded at the Colorado Neurological Institute (CNI). The study reveals significant difference between PD subjects and healthy controls in terms of brain connectivities in the Broca's Area BA44 and BA45 corresponding to EEG electrodes. The results in this thesis also demonstrate the possibility to classify based on the flow of information and causality in the brain of verbal fluency tasks. These methods have the potential to be applied in the future to identify pathological information flow and causality of neurological diseases.

E-CRM e a influência da digital analytics.

O mercado consumidor passou por diversas transformações ao longo do tempo devido principalmente à evolução tecnológica. A evolução tecnológica proporcionou ao consumidor a possibilidade de escolher por produtos e marcas, e permite a oportunidade de colaborar e influenciar a opinião de outros consumidores através do compartilhamento de experiências, principalmente através da utilização de plataformas digitais. O CRM (gerenciamento do relacionamento com o consumidor) é a forma utilizada pelas empresas para conhecerem o consumidor e criar um relacionamento satisfatório entre empresa e consumidor. Esse relacionamento tem o intuito de satisfazer e fidelizar o consumidor, evitando que ele deixe de consumir a marca e evitando que ele influencie negativamente outros consumidores. O e-CRM é o gerenciamento eletrônico do relacionamento com o consumidor, que possui todas as tradicionais características do CRM, porém com o incremento do ambiente digital. O ambiente digital diminuiu a distância entre pessoas e empresas e se tornou um meio colaborativo de baixo custo de interação com o consumidor. Por outro lado, este é um meio onde o consumidor deixa de ser passivo e se torna ativo, o que o torna capaz de influenciar não só um pequeno grupo de amigos, mas toda uma rede de consumidores. A digital analytics é a medição, coleta, análise e elaboração de relatórios de dados digitais para os propósitos de entendimento e otimização da performance em negócios. A utilização de dados digitais auxilia no desenvolvimento do e-CRM através da compreensão do comportamento do consumidor em um ambiente onde o consumidor é ativo. O ambiente digital permite um conhecimento mais detalhado dos consumidores, baseado não somente nos hábitos de compra, mas também nos interesses e interações. Este estudo tem como objetivo principal compreender como as empresas aplicam os conceitos do e-CRM em suas estratégias de negócios, compreendendo de que forma a digital analytics contribui para o desenvolvimento do e-CRM, e compreendendo como os fatores críticos de sucesso (humano, tecnológico e estratégico) impactam na implantação e desenvolvimento do e-CRM. Quatro empresas de diferentes segmentos foram estudadas através da aplicação de estudo de caso. As empresas buscam cada vez mais explorar as estratégias de e-CRM no ambiente digital, porém existem limitações identificadas devido à captação, armazenamento e análise de informações multicanais, principalmente considerando os canais digitais. Outros fatores como o apoio da alta direção e a compreensão de funcionários para lidar com estratégias focadas no consumidor único também foram identificados neste estudo. O estudo foi capaz de identificar as informações mais relevantes para a geração de estratégias de gerenciamento eletrônico do relacionamento com o consumidor e identificou os aspectos mais relevantes dos fatores críticos de sucesso.

Topological SLAM using a graph-matching based method on omnidirectional images

Comunicación presentada en el XI Workshop of Physical Agents, Valencia, 9-10 septiembre 2010.

LOGITCPRPLOT: Stata module to graph component-plus-residual plot for logistic regression

logitcprplot can be used after logistic regression for graphing a component-plus-residual plot (a.k.a. partial residual plot) for a given predictor, including a lowess, local polynomial, restricted cubic spline, fractional polynomial, penalized spline, regression spline, running line, or adaptive variable span running line smooth

CPRPLOT2: Stata module to graph component-plus-residual plots for transformed regressors

cprplot2 is a variation of official Stata's cprplot and is used for graphing component-plus-residual plots (a.k.a. partial residual plots). Additional features (compared to cprplot): (1) cprplot2 can handle variables that enter the model repeatedly via different transformations (for example, polynomials). (2) cprplot2 can display component-plus-residual plots using the original units for transformed variables in the model. (3) A wrapper is provided to quickly display several component-plus-residual plots in a single image.

Picture analysis by graph transformation,

"Supported in part by the Department of Computer Science and the Atomic Energy Commission under contract US AEC AT(11-1)2118."

Graph transformations for composite formation,

"C00-1018-1195."

On algorithms for finding all circuits of a graph

Bibliography: p. [37]-[39]