The Enemy of My Enemy is My Friend... The Dynamics of Self-Defense Forces in Irregular War: The Case of the Sons of Iraq

This article assesses the effect that leveraging civilian defense force militias has on the dynamics of violence in civil war. We argue that the delegation of security and combat roles to local civilians shifts the primary targets of insurgent violence toward civilians, in an attempt to deter future defections, and re-establish control over the local population. This argument is assessed through an analysis of the Sunni Awakening and ancillary Sons of Iraq paramilitary program. The results suggest that at least in the Al-Anbar province of Iraq, the utilization of the civilian population in counterinsurgent roles had significant implications for the targets of insurgent violence.

Análise por ultra-sons no controlo de condição

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Avaliação funcional ventilatória e dos músculos respiratórios em doentes com artrite reumatóide e sem compromisso clínico pulmonar

Arquivos de Medicina, 1994, 8 (4): 199-202

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.