Una revisión crítica de los métodos de series de tiempo y de datos de panel aplicados al caso de la hipótesis de export-led growth

Incluye Bibliografía

Determinação de módulos de elasticidade à compressão da madeira de Pinus taeda L. com o uso de ultra-som

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

Estudo de métodos numéricos para eliminação de ruídos em imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise da estabilidade de sistemas dinâmicos periódicos usando Teoria de Sinha

Pós-graduação em Matemática - IBILCE

Sobre um método assemelhado ao de Francis para a determinação de autovalores de matrizes

Pós-graduação em Matemática - IBILCE

Avaliação clínica e ultrassonografia tardia de pacientes com trombose venosa profunda, portadores de trombofilia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aspectos de avaliação de desempenho em redes ponto a ponto e ponto multiponto baseados em modelagem Markoviana e medições

Esta tese apresenta uma metodologia para avaliação de desempenho de redes de acesso banda larga. A avaliação de desempenho de redes é uma forma de identificar e analisar como determinadas características tais como diferentes tipos de tráfego ou formas de utilização, por exemplo, podem influenciar no comportamento da rede em foco, podendo assim prever como tal rede se comportará frente a situações futuras. A metodologia apresentada é composta de duas abordagens: uma abordagem baseada em medições e outra baseada em modelagem via processos Markovianos. As redes analisadas englobam os dois tipos básicos de arquitetura de acesso: redes ADSL2+ (linha digital do assinante assimétrica 2+ – Asymmetric Digital Subscriber Line 2+), as quais são redes cabeadas que utilizam cabos metálicos de pares trançados; redes FBWN (rede sem fio banda larga fixa – Fixed Broadband Wireless Network), as quais são redes sem fio (wireless) baseadas no padrão IEEE 802.16. A abordagem de medições é focada na forma como a rede analisada se comporta frente a três situações: transmissão de um tráfego genérico; impacto de ruídos não-estacionários no sistema; e uso da rede como meio de transmissão de tráfego multimídia em tempo real. A abordagem de modelagem, por sua vez, ´e baseada em prever o comportamento das redes analisadas utilizando uma formulação matemática fundamentada em processos Markovianos. Os resultados apresentados indicam a viabilidade de aplicação desta metodologia como forma de avaliação de desempenho. Os resultados ainda tornam possível a extensão desta metodologia a outros tipos de redes de acesso banda larga, tais como: redes de fibras ópticas, redes de enlaces de microondas, redes VDSL/VDSL2 (linha digital do assinante de alta taxa de dados – Very-high-data-rate DSL), etc.

Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins

O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (M_t, N_t e Y_t), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado N_t (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Y_t) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo M_t, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

N=2 supersymmetric QCD and elliptic potentials

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

Characterizing background heterogeneity in visual communication

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

Semi-supervised learning with concept drift using particle dynamics applied to network intrusion detection data

Concept drift, which refers to non stationary learning problems over time, has increasing importance in machine learning and data mining. Many concept drift applications require fast response, which means an algorithm must always be (re)trained with the latest available data. But the process of data labeling is usually expensive and/or time consuming when compared to acquisition of unlabeled data, thus usually only a small fraction of the incoming data may be effectively labeled. Semi-supervised learning methods may help in this scenario, as they use both labeled and unlabeled data in the training process. However, most of them are based on assumptions that the data is static. Therefore, semi-supervised learning with concept drifts is still an open challenging task in machine learning. Recently, a particle competition and cooperation approach has been developed to realize graph-based semi-supervised learning from static data. We have extend that approach to handle data streams and concept drift. The result is a passive algorithm which uses a single classifier approach, naturally adapted to concept changes without any explicit drift detection mechanism. It has built-in mechanisms that provide a natural way of learning from new data, gradually "forgetting" older knowledge as older data items are no longer useful for the classification of newer data items. The proposed algorithm is applied to the KDD Cup 1999 Data of network intrusion, showing its effectiveness.

Valor de corte para teste respiratório com isótopos estáveis (Carbono 13) no diagnóstico do Helicobacter pylori utilizando IRMS para análise do sopro

After the isolation of Helicobacter pylori from an injury at the stomach mucosa by Marshall and Wareen, work that was recognized with the Nobel Prize of Medicine or Physiology in 2005, many other works showed the relationship between the presence of H. pylori and diseases at the digestive system, such as gastritis, gastric, duodenal and peptic ulcer, and stomach cancer. The 13C-Urea Breath Test - 13C-UBT is a non-invasive diagnostic method that utilizes the breath of a patient to determine the presence of H. pylori through stable isotopes. This work aimed to find an ideal 13C-UBT Isotopic Ratio Mass Spectroscopy cut-off value (a threshold between positive and negative) to diagnose H. pylori infection at Brazilian population. Patients were selected at the UNESP-Botucatu Clinical Hospital Endoscopy Section. With these results it was possible to indicate that the best cut-off value is between 2.5 to 6 ‰ of Delta Over Baseline (DOB)

Análise multielementar pela técnica de fluorescência de raios-X de amostras de cólon de roedores com colite e tratados com prednisolona

Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

Rotor Failure Diagnosis of Induction Motors by Wavelet Transform and Fourier Transform in Function of the Load

This paper presents two diagnostic methods for the online detection of broken bars in induction motors with squirrel-cage type rotors. The wavelet representation of a function is a new technique. Wavelet transform of a function is the improved version of Fourier transform. Fourier transform is a powerful tool for analyzing the components of a stationary signal. But it is failed for analyzing the non-stationary signal whereas wavelet transform allows the components of a non-stationary signal to be analyzed. In this paper, our main goal is to find out the advantages of wavelet transform compared to Fourier transform in rotor failure diagnosis of induction motors.

Moisture content and its influence on the roughness and noise emission during wood machining

Numerous factors influencing the surface quality of wood after machining, among them we highlight the machining parameters and the properties of the wood. In the analysis of the influence of these factors on machining and in determining the quality measurement systems are used to obtain surface characteristics, these systems are divided into methods of contact and non-contact. The method for mechanical contact performed with the aid of the surface roughness tester is the most valued in the measurement of roughness of wood, however, aiming at a greater agility in these measurements, there is a need to seek alternatives for evaluation of surface quality, and one of these options is to use the forms of indirect measurements of this quality, as for example, the use of noise emission during the machining process. With this, the aim was to analyze the influence of the moisture content of the wood, at different levels, on surface quality of the species Pinus elliottii, determined by the method of mechanical probing move and relate this roughness with the sound emission issued for each class of humidity, during machining. The planning of experiments and statistical analyses were performed with the help of Taguchi method. The specimens were conditioned in greenhouses climatizadoras automatics for obtaining three classes of humidity. Machining tests of wooden pieces were performed on a machining center specific for this type of material. The roughness values were measured by a roughness verifier and the noise emission values were measured by for a measurer sound pressure level. Statistically significant differences were observed, the significance level of 10 %, on roughness and noise emission between the three levels of moisture. It was observed that with the increase in the moisture content occurred an increase of roughness and a reduction in noise emission. Monitoring of surface quality through noise level is an interesting alternative to the method of mechanical contact.