Monte Carlo simulation of cooling induced by parametric resonance

We demonstrate that the parametric resonance in a magnetic quadrupole trap can be exploited to cool atoms by using Bird's method. In our programme the parametric resonance was realized by anisotropically modulating the trap potential. The modulation frequency dependences of temperature and fraction of the trapped atoms are explored. Furthermore, the temperature after the modulation as functions of the modulation amplitude and the mean elastic collision time are also studied. These results are valuable for the experiment of parametric resonance in a quadrupole trap.

Junto dum seco, fero e estéril monte: uma Canção de Camões

Tendo como incipt Junto dum seco, fero e estéril monte, a Canção V de Luís de Camões, presente no corpus mínimo proposto pelo Professor Leodegário de Azevedo Filho é tema deste estudo que se propõe a fazer uma análise literária à luz do Maneirismo, onde se buscam observar as principais características temáticas presentes na mesma. Dessa forma, temas como o desconcerto do mundo, a fugacidade do tempo e da vida e, consequentemente, o pessimismo e a ausência da amada serão relacionados à poesia. Há a preocupação de se atentar para a influência tardo-gótica no Maneirismo e como isso se dá nessa canção, o que faz com que se perceba não haver traços clássicos ou renascentistas na mesma. Faz-se necessário ainda que se analisem as referências geográficas, as construções e os recursos estilísticos utilizados pelo poeta, uma vez que estes são significativos para uma boa compreensão da canção, bem como para um possível questionamento acerca da obra de Camões ser considerada por alguns autores clássica

Advanced Monte Carlo Simulation and Machine Learning for Frequency Domain Optical Coherence Tomography

Optical Coherence Tomography(OCT) is a popular, rapidly growing imaging technique with an increasing number of bio-medical applications due to its noninvasive nature. However, there are three major challenges in understanding and improving an OCT system: (1) Obtaining an OCT image is not easy. It either takes a real medical experiment or requires days of computer simulation. Without much data, it is difficult to study the physical processes underlying OCT imaging of different objects simply because there aren't many imaged objects. (2) Interpretation of an OCT image is also hard. This challenge is more profound than it appears. For instance, it would require a trained expert to tell from an OCT image of human skin whether there is a lesion or not. This is expensive in its own right, but even the expert cannot be sure about the exact size of the lesion or the width of the various skin layers. The take-away message is that analyzing an OCT image even from a high level would usually require a trained expert, and pixel-level interpretation is simply unrealistic. The reason is simple: we have OCT images but not their underlying ground-truth structure, so there is nothing to learn from. (3) The imaging depth of OCT is very limited (millimeter or sub-millimeter on human tissues). While OCT utilizes infrared light for illumination to stay noninvasive, the downside of this is that photons at such long wavelengths can only penetrate a limited depth into the tissue before getting back-scattered. To image a particular region of a tissue, photons first need to reach that region. As a result, OCT signals from deeper regions of the tissue are both weak (since few photons reached there) and distorted (due to multiple scatterings of the contributing photons). This fact alone makes OCT images very hard to interpret.

This thesis addresses the above challenges by successfully developing an advanced Monte Carlo simulation platform which is 10000 times faster than the state-of-the-art simulator in the literature, bringing down the simulation time from 360 hours to a single minute. This powerful simulation tool not only enables us to efficiently generate as many OCT images of objects with arbitrary structure and shape as we want on a common desktop computer, but it also provides us the underlying ground-truth of the simulated images at the same time because we dictate them at the beginning of the simulation. This is one of the key contributions of this thesis. What allows us to build such a powerful simulation tool includes a thorough understanding of the signal formation process, clever implementation of the importance sampling/photon splitting procedure, efficient use of a voxel-based mesh system in determining photon-mesh interception, and a parallel computation of different A-scans that consist a full OCT image, among other programming and mathematical tricks, which will be explained in detail later in the thesis.

Next we aim at the inverse problem: given an OCT image, predict/reconstruct its ground-truth structure on a pixel level. By solving this problem we would be able to interpret an OCT image completely and precisely without the help from a trained expert. It turns out that we can do much better. For simple structures we are able to reconstruct the ground-truth of an OCT image more than 98% correctly, and for more complicated structures (e.g., a multi-layered brain structure) we are looking at 93%. We achieved this through extensive uses of Machine Learning. The success of the Monte Carlo simulation already puts us in a great position by providing us with a great deal of data (effectively unlimited), in the form of (image, truth) pairs. Through a transformation of the high-dimensional response variable, we convert the learning task into a multi-output multi-class classification problem and a multi-output regression problem. We then build a hierarchy architecture of machine learning models (committee of experts) and train different parts of the architecture with specifically designed data sets. In prediction, an unseen OCT image first goes through a classification model to determine its structure (e.g., the number and the types of layers present in the image); then the image is handed to a regression model that is trained specifically for that particular structure to predict the length of the different layers and by doing so reconstruct the ground-truth of the image. We also demonstrate that ideas from Deep Learning can be useful to further improve the performance.

It is worth pointing out that solving the inverse problem automatically improves the imaging depth, since previously the lower half of an OCT image (i.e., greater depth) can be hardly seen but now becomes fully resolved. Interestingly, although OCT signals consisting the lower half of the image are weak, messy, and uninterpretable to human eyes, they still carry enough information which when fed into a well-trained machine learning model spits out precisely the true structure of the object being imaged. This is just another case where Artificial Intelligence (AI) outperforms human. To the best knowledge of the author, this thesis is not only a success but also the first attempt to reconstruct an OCT image at a pixel level. To even give a try on this kind of task, it would require fully annotated OCT images and a lot of them (hundreds or even thousands). This is clearly impossible without a powerful simulation tool like the one developed in this thesis.

A comunidade de pequenos mamíferos em áreas de savana metalófila e floresta ombrófila densa na Floresta Nacional de Carajás, PA: Estrutura, estratificação e impacto da mineração

Os pequenos mamíferos apresentam maior diversidade para a região Neotropical e são bons indicadores de alterações de habitats. Nós amostramos dois tipos de fitofisionomias. Os objetivos deste estudo foram avaliar a estrutura, a estratificação vertical e o impacto da mineração na comunidade de pequenos mamíferos nas áreas de Canga e Floresta. Foram amostradas seis linhas paralelas a partir da borda, em cada área. Foram instaladas 60 armadilhas intercaladas nos três estratos: solo, sub-bosque e dossel, durante seis noites consecutivas. E armadilhas de queda e interceptação, com 15 baldes em cada trilha, apenas nas áreas de Floresta. Foram amostradas uma área de cada fitofisionomia mais próxima e mais afastada do impacto, durante dois períodos chuvosos e dois secos, de 2009 a 2011. Nós encontramos diferenças muito evidentes quanto à composição e estrutura nos dois tipos de fitofisionomias amostradas: a riqueza foi maior na Floresta e a abundância total foi maior na Canga. Das 24 espécies amostradas, 15 foram registradas exclusivamente no solo, oito no solo e sub-bosque e uma (Glironia venusta) exclusivamente no dossel. Apenas Micoureus demerarae foi registrado nos três estratos e Caluromys philander apenas no sub-bosque e dossel. O efeito do impacto é muito evidente nas Florestas e menos nas Cangas. Nas Florestas, quanto mais distante do impacto, maior a riqueza e abundância de espécies. É importante a continuidade e o aprofundamento de estudos com comunidades de pequenos mamíferos na Floresta Nacional de Carajás, ampliando o conhecimento científico para propor medidas que minimizem o impacto causado pela atividade mineradora na região.

La Gestión de la Escuela de Ciclismo "Almassora" del Club MTB "Animals de Monte"

Revisión bibliográfica de la situación actual del Deporte Escolar para tener una visión real, deportiva y educacional del mismo dentro de la disciplina del ciclismo en esas edades; proponiendo un modelo de gestión deportiva orientado a las escuelas en general y a las de ciclismo en particular del modelo educativo del Deporte.

Bases teóricas do Orçamento Participativo: um estudo na Prefeitura da cidade de Belém/PA

O objetivo central desta pesquisa consiste em verificar a existência de semelhanças entre o planejamento estratégico situacional e o orçamento participativo implementado em Belém durante o período de 1997 a 2000; assim como verificar a existência de semelhanças entre a teoria da escolha pública e o orçamento participativo em Belém no mesmo período. Para alcançar tal objetivo, serão abordadas resumidamente, a teoria da escolha pública e o planejamento estratégico situacional, como base teórica para desenvolver o estudo. Supõe-se que essas teorias fundamentam o orçamento participativo, instrumento mais conhecido de participação popular no processo da gestão pública. Para alcançar esse fim, utilizou-se o método de estudo de caso, por ser o mais indicado para esse tipo de pesquisa. Os resultados sugerem que o orçamento participativo, do modo como foi implementado na Capital do Estado do Pará, no período de 1997 a 2000 possui características da teoria e do método aqui levantados. No que diz respeito à teoria da escolha pública, características em comum com o orçamento participativo foram observadas, como reconhecer que os agentes políticos são motivados por interesses pessoais, além de admitir que a escolha política, no processo político, é resultado das preferências dos agentes envolvidos nas escolhas que permitem passar de preferências diversas de cada indivíduo para uma única escolha coletiva. Quanto ao planejamento estratégico situacional, também foram observados conceitos e características em comum com o orçamento participativo. Ambos reconhecem a existência de vários atores dentro do processo de planejamento, que passa a ser discutido diretamente com a população, inserindo todos os setores do município no processo de gestão. Através de reivindicações, que são entendidas como problemas, o planejamento passa a ser dividido com a população, e esta passa a ser atuante no planejamento do espaço em que vive. Outra característica em comum é a subjetividade, que diz respeito ao entendimento que cada ator tem de seu próprio problema, e do problema de outros atores. Pôde-se observar que a participação popular na gestão pública é instrumento de elevada importância para impulsionar o desenvolvimento social, sendo também incentivada nas formas previstas em Lei. No entanto, tal incentivo acarreta fatores diversos que por vezes fogem ao controle dos gestores, além de significar uma divisão de poderes.