Relationship of dimensions and weight in freshwater planktonic crustaceans. [Translation from: Doklady Akademii Nauk SSSR 84(1) 153-156, 1952. ]

There is no doubt that determination of the biomass of zooplankton (primarily of crustaceans) will be taken into consideration in practice and limnological works, especially after the recent publication of fairly comprehensive tables of weights of a whole range of species of freshwater copepods and cladocerans. The usefulness of applying formulae of determining the biomass of marine crustaceans for freshwater copepods is discussed.

Mariátegui e a modernidade das rebeliões indígenas na América Latina: Bolívia (1930-1952)

Esta tese aborda os movimentos indígenas bolivianos que ocorreram no período de1930 à Revolução de 1952. A pesquisa analisa as questões étnicas e os significativos preconceitos e marginalização sociais, aos indígenas, que se desenvolveram na Bolívia. Debatemos esta temática através dos conceitos de Tradição e Modernidade e indicando, ainda, a permanência das características indígenas na formação social atual. O tema se insere na Linha de Pesquisa de Política e Cultura que aborda questões conceituais envolvendo, inclusive, aspectos do poder simbólico, além de expressar uma intersecção entre política e cultura. Nesta investigação abordam-se, também, o pensamento dos intelectuais e da cultura Latinoamericana, destacando-se as obras de José Carlos Mariátegui. As concepções desse autor são interpretadas através dos lineamentos conceituais, inerentes à cultura política em sua perspectiva ideológica. A problemática desenvolvida consistiu em examinar, considerando as percepções de Mariátegui, os movimentos indígenas na Bolívia de 1930 a 1952, notadamente o I Congresso Indígena Boliviano. As hipóteses construídas corroboraram com a problemática apresentada. A tese objetivou também contribuir para os estudos historiográficos Latinoamericanos sobre as rebeliões indígenas na América.

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.

Entre o Syllabus e a Constituição moderna: debates políticos em torno da questão religiosa (1872-1875) no Brasil

Este trabalho é fruto de pesquisas sobre as relações entre Igreja e Estado no Brasil do século XIX. O objetivo é apresentar um panorama dos debates políticos em torno da Questão Religiosa - principal evento no Segundo Reinado (1842-1889) envolvendo, o clero e a política imperial -, cujas discussões percorreram o Senado, a Câmara dos Deputados, o Conselho de Estado, o poder judiciário, e a sociedade como um todo, sobretudo nos jornais, entre 1872 e 1875. O conflito aconteceu a partir da tentativa de dois Bispos de separar o culto católico das práticas maçônicas. A Questão Religiosa revela-se no Brasil como um verdadeiro embate, entre a defesa e o prolongamento dos princípios liberais da Constituição Imperial de 1824, e, o movimento mundial da Igreja católica de reação ao liberalismo, emplacado no Syllabus um documento lançado em 1864 pelo Papa Pio IX listando os 80 erros da sociedade moderna. Nessa perspectiva a dissertação divide-se em duas partes. A primeira trata do conceito de secularização e o quadro político frente à religião católica na Europa. E a segunda lida com a Questão Religiosa no Brasil e com quatro posicionamentos diferentes, sobre as relações entre os poderes político e religioso, que foram expressos na década de 1870.

Identificação de danos estruturais via método de Monte Carlo com cadeias de Markov

O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana como técnica de solução do problema inverso de identificação de danos estruturais, onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro estrutural denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é uma distribuição de probabilidade a posteriori para cada parâmetro de coesão da estrutura, obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeia de Markov. As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. Três estratégias de solução são apresentadas. Na Estratégia 1, os parâmetros de coesão da estrutura são amostrados de funções densidade de probabilidade a posteriori que possuem o mesmo desvio padrão. Na Estratégia 2, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, determina-se regiões da viga potencialmente danificadas e os parâmetros de coesão associados à essas regiões são amostrados a partir de funções de densidade de probabilidade a posteriori que possuem desvios diferenciados. Na Estratégia 3, após uma análise prévia do processo de identificação de danos, apenas os parâmetros associados às regiões identificadas como potencialmente danificadas são atualizados. Um conjunto de resultados numéricos é apresentado levando-se em consideração diferentes níveis de ruído para as três estratégias de solução apresentadas.

Monte Carlo methods for TMD analyses

4th International Workshop on Transverse Polisarization Phenomena in Hard Processes (TRANSVERSITY 2014)