Global Monitor Entrepreneurship Monito - Relatório Executivo 2014/15 EUROACE

Neste estudo analisa-se a situação da atividade empreendedora na EUROREGIÃO EUROACE, que inclui em Portugal o Alentejo e o Centro e em Espanha a Extremadura. As dimensões analisadas compreendem a atividade empreendedora e as suas caraterísticas, os valores, perceções e atitudes empreendedoras, aspirações da atividade empreendedora e o ambiente empreendedor na EUROACE. Os resultados levam a concluir que o ecossistema empreendedor da EUROREGIÃO EUROACE apresenta ainda debilidades importantes face à média dos países europeus cujas economias são baseadas na inovação. Entre as debilidades que deverão ser melhoradas encontram-se as infraestruturas físicas e comerciais, a abertura dos mercados, o apoio ao financiamento das empresas e as políticas governamentais.

Representing image captions as concept graphs using semantic information

Conceptual interpretation of languages has gathered peak interest in the world of artificial intelligence. The challenge in modeling various complications involved in a language is the main motivation behind our work. Our main focus in this work is to develop conceptual graphical representation for image captions. We have used discourse representation structure to gain semantic information which is further modeled into a graphical structure. The effectiveness of the model is evaluated by a caption based image retrieval system. The image retrieval is performed by computing subgraph based similarity measures. Best retrievals were given an average rating of . ± . out of 4 by a group of 25 human judges. The experiments were performed on a subset of the SBU Captioned Photo Dataset. This purpose of this work is to establish the cognitive sensibility of the approach to caption representations

Using syntactic and semantic features for classifying mo- dal values in the portuguese language

This paper presents a study made in a field poorly explored in the Portuguese language – modality and its automatic tagging. Our main goal was to find a set of attributes for the creation of automatic tag- gers with improved performance over the bag-of-words (bow) approach. The performance was measured using precision, recall and F1. Because it is a relatively unexplored field, the study covers the creation of the corpus (composed by eleven verbs), the use of a parser to extract syntac- tic and semantic information from the sentences and a machine learning approach to identify modality values. Based on three different sets of attributes – from trigger itself and the trigger’s path (from the parse tree) and context – the system creates a tagger for each verb achiev- ing (in almost every verb) an improvement in F1 when compared to the traditional bow approach.

Experiments on identification of argumentative sentences

The main purpose of this study is to evaluate the best set of features that automatically enables the identification of argumentative sentences from unstructured text. As corpus, we use case laws from the European Court of Human Rights (ECHR). Three kinds of experiments are conducted: Basic Experiments, Multi Feature Experiments and Tree Kernel Experiments. These experiments are basically categorized according to the type of features available in the corpus. The features are extracted from the corpus and Support Vector Machine (SVM) and Random Forest are the used as Machine learning algorithms. We achieved F1 score of 0.705 for identifying the argumentative sentences which is quite promising result and can be used as the basis for a general argument-mining framework.

Representing image captions as concept graphs using semantic information

Conceptual interpretation of languages has gathered peak interest in the world of artificial intelligence. The challenge in modeling various complications involved in a language is the main motivation behind our work. Our main focus in this work is to develop conceptual graphical representation for image captions. We have used discourse representation structure to gain semantic information which is further modeled into a graphical structure. The effectiveness of the model is evaluated by a caption based image retrieval system. The image retrieval is performed by computing subgraph based similarity measures. Best retrievals were given an average rating of . ± . out of 4 by a group of 25 human judges. The experiments were performed on a subset of the SBU Captioned Photo Dataset. This purpose of this work is to establish the cognitive sensibility of the approach to caption representations.

Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.

Bunch yield of interspecific hybrids of American oil palm with oil palm in the juvenile phase.

To identify superior genotypes, 42 progenies of interspecific hybrids between American oil palm and oil palm were evaluated in an area with incidence of bud rot. The following variables were assessed: total bunch yield (TBY), number of bunches (NB) and mean bunch weight (MBW) from the third to the sixth year of cultivation and estimates of genetic parameters obtained by REML/BLUP procedures.

Aceitabilidade de formulações de baião-de-dois elaboradas a partir de arroz integral e feijão caupi biofortificados.

O objetivo deste trabalho foi analisar sensorialmente formulações de baião-de-dois elaborados a partir de arroz integral e feijão-caupi biofortificados. Foram analisadas amostras de cinco formulações de baião-de-dois: baião padrão (arroz polido comercial + feijão-caupi comercial); baião controle (arroz integral comercial + feijão-caupi comercial); baião 1 (arroz integral Chorinho + feijão-caupi BRS Aracê); baião 2 (arroz integral Chorinho + feijão-caupi BRS Tumucumaque); e baião 3 (arroz integral Chorinho + feijão-caupi BRS Xiquexique).

Perfil de aminoácidos de formulações de baião-de-dois elaboradas a partir de arroz integral e feijão-caupi biofortificados.

O baião-de-dois é um prato tradicional na região Nordeste do Brasil, bastante apreciado pela população, elaborado com arroz e feijão-caupi imaturo. O objetivo deste trabalho foi determinar o perfil de aminoácidos de formulações de baião-de-dois elaborados a partir de arroz integral e feijão-caupi biofortificados.

Concentrações de ferro, zinco e proteínas em formulações de baião-de-dois elaboradas a partir de arroz integral e feijão-caupi biofortificados.

O objetivo deste trabalho foi determinar as concentrações de ferro, zinco e proteína em formulações de baião-de-dois elaborados a partir de arroz integral e feijão-caupi biofortificados.

ABAIARA: POPULAÇÃO EM MOVIMENTO

O artigo Abaiara: População em Movimento é parte da pesquisa Estudos Geohistóricos do Município de Abaiara-CE, no Cariri Cearense que vem sendo desenvolvida no Laboratório de Estudos Agrários e Territoriais da Universidade Federal do Ceará, Brasil. A pesquisa visa compreender a história, a população, a educação, a cultura, a política e a natureza. Com este texto objetiva-se realizar leitura geográfica sobre a dinâmica populacional do município considerando os aspectos gerais, urbanos, rurais e mortalidade infantil, no recorte temporal de 1991, 1996, 2000 e 2006. As informações que estão sendo analisados foram extraídas de fontes secundárias, principalmente dos censos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, do Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará – IPECE e da Secretaria da Saúde do Estado do Ceará - SESA. O trabalho compreenderá a organização e estruturação do espaço e do território abaiarense, através da: natalidade, mortalidade e migração ao longo da história do município. A população municipal de Abaiara aumentou entre 1991 (7.889) a 2006 (10.227), reduziu a rural e aumentou a urbana. Além destes aspectos, consta no levantamento que a mortalidade infantil é bastante significativa, 33,11/1.000 nascidos vivos em 2003