Repositório Institucional em uma Universidade Pública Brasileira: a experiência da Universidade de São Paulo

A experiência com a construção de um Repositório e uma Política Institucional de Acesso Aberto à Produção Técnico-Científica, Artística e Didática da Universidade de São Paulo (USP) é o desafio apresentado neste trabalho. Tendo em vista que a USP ocupa posição de liderança na América Latina conforme ranking internacional de produção científica, congrega 5.732 docentes e mais de 80 mil alunos de graduação e pós-graduação, e tem seu sistema de informação composto por 43 bibliotecas distribuídas em diferentes campi na capital e em diversas cidades do interior do estado de São Paulo, foram necessárias múltiplas e complexas estratégias para a mudança de paradigma e inserção no cenário atual do acesso aberto. Dentre elas, podem ser citadas a composição de grupo multiplicador composto de professores e bibliotecários, criação de espaço de referência cobrindo temas diversificados sobre o acesso aberto, workshop e palestras diversas realizadas em variados campi e bibliotecas, fórum aberto para discussão do acesso aberto na USP e elaboração de carta de intenções em fase de assinatura e endosso pela comunidade uspiana. Paralelo a essas atividades, que buscaram o envolvimento da comunidade, ocorreu também à implantação do repositório institucional a partir de projetos piloto em três unidades de ensino e pesquisa das áreas de exatas, biológicas e humanidades. Tais estratégias são descritas e demonstram o estágio de desenvolvimento do projeto e sua trajetória de implantação.

On the use of a low-cost thermal sensor to improve kinect people detection in a mobile robot

[EN]Detecting people is a key capability for robots that operate in populated environments. In this paper, we have adopted a hierarchical approach that combines classifiers created using supervised learning in order to identify whether a person is in the view-scope of the robot or not. Our approach makes use of vision, depth and thermal sensors mounted on top of a mobile platform.

Evaluation of a multi variated analysis for the selection of t-tbar multijet events in the current CMS implemented environment at LHC

In the present study we are using multi variate analysis techniques to discriminate signal from background in the fully hadronic decay channel of ttbar events. We give a brief introduction to the role of the Top quark in the standard model and a general description of the CMS Experiment at LHC. We have used the CMS experiment computing and software infrastructure to generate and prepare the data samples used in this analysis. We tested the performance of three different classifiers applied to our data samples and used the selection obtained with the Multi Layer Perceptron classifier to give an estimation of the statistical and systematical uncertainty on the cross section measurement.

Le funzioni wavelet nelle applicazioni scientifiche

Le wavelet sono una nuova famiglia di funzioni matematiche che permettono di decomporre una data funzione nelle sue diverse componenti in frequenza. Esse combinano le proprietà dell’ortogonalità, il supporto compatto, la localizzazione in tempo e frequenza e algoritmi veloci. Sono considerate, perciò, uno strumento versatile sia per il contenuto matematico, sia per le applicazioni. Nell’ultimo decennio si sono diffuse e imposte come uno degli strumenti migliori nell’analisi dei segnali, a fianco, o addirittura come sostitute, dei metodi di Fourier. Si parte dalla nascita di esse (1807) attribuita a J. Fourier, si considera la wavelet di A. Haar (1909) per poi incentrare l’attenzione sugli anni ’80, in cui J. Morlet e A. Grossmann definiscono compiutamente le wavelet nel campo della fisica quantistica. Altri matematici e scienziati, nel corso del Novecento, danno il loro contributo a questo tipo di funzioni matematiche. Tra tutti emerge il lavoro (1987) della matematica e fisica belga, I. Daubechies, che propone le wavelet a supporto compatto, considerate la pietra miliare delle applicazioni wavelet moderne. Dopo una trattazione matematica delle wavalet, dei relativi algoritmi e del confronto con il metodo di Fourier, si passano in rassegna le principali applicazioni di esse nei vari campi: compressione delle impronte digitali, compressione delle immagini, medicina, finanza, astonomia, ecc. . . . Si riserva maggiore attenzione ed approfondimento alle applicazioni delle wavelet in campo sonoro, relativamente alla compressione audio, alla rimozione del rumore e alle tecniche di rappresentazione del segnale. In conclusione si accenna ai possibili sviluppi e impieghi delle wavelet nel futuro.

Progetto di reti Sensori Wireless e tecniche di Fusione Sensoriale

Ambient Intelligence (AmI) envisions a world where smart, electronic environments are aware and responsive to their context. People moving into these settings engage many computational devices and systems simultaneously even if they are not aware of their presence. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. The dependence on a large amount of fixed and mobile sensors embedded into the environment makes of Wireless Sensor Networks one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes, simple devices that typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. In order to handle the large amount of data generated by a WSN several multi sensor data fusion techniques have been developed. The aim of multisensor data fusion is to combine data to achieve better accuracy and inferences than could be achieved by the use of a single sensor alone. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas: Multimodal Surveillance and Activity Recognition. Novel techniques to handle data from a network of low-cost, low-power Pyroelectric InfraRed (PIR) sensors are presented. Such techniques allow the detection of the number of people moving in the environment, their direction of movement and their position. We discuss how a mesh of PIR sensors can be integrated with a video surveillance system to increase its performance in people tracking. Furthermore we embed a PIR sensor within the design of a Wireless Video Sensor Node (WVSN) to extend its lifetime. Activity recognition is a fundamental block in natural interfaces. A challenging objective is to design an activity recognition system that is able to exploit a redundant but unreliable WSN. We present our activity in building a novel activity recognition architecture for such a dynamic system. The architecture has a hierarchical structure where simple nodes performs gesture classification and a high level meta classifiers fuses a changing number of classifier outputs. We demonstrate the benefit of such architecture in terms of increased recognition performance, and fault and noise robustness. Furthermore we show how we can extend network lifetime by performing a performance-power trade-off. Smart objects can enhance user experience within smart environments. We present our work in extending the capabilities of the Smart Micrel Cube (SMCube), a smart object used as tangible interface within a tangible computing framework, through the development of a gesture recognition algorithm suitable for this limited computational power device. Finally the development of activity recognition techniques can greatly benefit from the availability of shared dataset. We report our experience in building a dataset for activity recognition. Such dataset is freely available to the scientific community for research purposes and can be used as a testbench for developing, testing and comparing different activity recognition techniques.

Frame-driven Extraction of Linked Data and Ontologies from Text

Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.

Self assembled monolayers for engineering of structured inorganic materials in the micrometer and submicrometer range

Deutsch:In der vorliegenden Arbeit konnten neue Methoden zur Synthese anorganischer Materialien mit neuartiger Architektur im Mikrometer und Nanometer Maßstab beschrieben werden. Die zentrale Rolle der Formgebung basiert dabei auf der templatinduzierten Abscheidung der anorganischen Materialien auf selbstorganisierten Monoschichten. Als Substrate eignen sich goldbedampfte Glasträger und Goldkolloide, die eine Mittelstellung in der Welt der Atome bzw. Moleküle und der makroskopischen Welt der ausgedehnten Festkörper einnehmen. Auf diesen Substraten lassen sich Thiole zu einer monomolekularen Schicht adsorbieren und damit die Oberflächeneigenschaften des Substrates ändern. Ein besonderer Schwerpunkt bei dieser Arbeit stellt die Synthese speziell auf die Bedürfnisse der jeweiligen Anwendung ausgerichteten Thiole dar.Im ersten Teil der Arbeit wurden goldbedampfte Glasoberflächen als Template verwendet. Die Abscheidung von Calciumcarbonat wurde in Abhängigkeit der Schichtdicke der adsorbierten Monolage untersucht. Aragonit, eine der drei Hauptphasen des Calciumcarbonat Systems, wurde auf polyaromatischen Amid - Oberflächen mit Schichtdicken von 5 - 400 nm Dicke unter milden Bedingung abgeschieden. Die einstellbaren Parameter waren dabei die Kettenlänge des Polymers, der w-Substituent, die Bindung an die Goldoberfläche über Verwendung verschiedener Aminothiole und die Kristallisationstemperatur. Die Schichtdickeneinstellung der Polymerfilme erfolgte hierbei über einen automatisierten Synthesezyklus.Titanoxid Filme konnten auf Oberflächen strukturiert werden. Dabei kam ein speziell synthetisiertes Thiol zum Einsatz, das die Funktionalität einer Styroleinheit an der Oberflächen Grenze als auch eine Möglichkeit zur späteren Entfernung von der Oberfläche in sich vereinte. Die PDMS Stempeltechnik erzeugte dabei Mikrostrukturen auf der Goldoberfläche im Bereich von 5 bis 10 µm, die ihrerseits über die Polymerisation und Abscheidung des Polymers in den Titanoxid Film überführt werden konnten. Drei dimensionale Strukturen wurden über Goldkolloid Template erhalten. Tetraethylenglykol konnte mit einer Thiolgruppe im Austausch zu einer Hydroxylgruppe monofunktionalisiert werden. Das erhaltene Molekül wurde auf kolloidalem Gold selbstorganisiert; es entstand dabei ein wasserlösliches Goldkolloid. Die Darstellung erfolgte dabei in einer Einphasenreaktion. Die so erhaltenen Goldkolloide wurden als Krstallisationstemplate für die drei dimensionale Abscheidung von Calciumcarbonat verwendet. Es zeigte sich, dass Glykol die Kristallisation bzw. den Habitus des krsitalls bei niedrigem pH Wert modifiziert. Bei erhöhtem pH Wert (pH = 12) jedoch agieren die Glykol belegten Goldkolloide als Template und führen zu sphärisch Aggregaten. Werden Goldkolloide langkettigen Dithiolen ausgesetzt, so führt dies zu einer Aggregation und Ausfällung der Kolloide aufgrund der Vernetzung mehrer Goldkolloide mit den Thiolgruppen der Alkyldithiole. Zur Vermeidung konnte in dieser Arbeit ein halbseitig geschütztes Dithiol synthetisiert werden, mit dessen Hilfe die Aggregation unterbunden werden konnte. Das nachfolgende Entschützten der Thiolfunktion führte zu Goldkolloiden, deren Oberfläche Thiol funktionalisiert werden konnte. Die thiolaktiven Goldkolloide fungierten als template für die Abscheidung von Bleisulfid aus organisch/wässriger Lösung. Die Funktionsweise der Schutzgruppe und die Entschützung konnte mittels Plasmonenresonanz Spektroskopie verdeutlicht werden. Titanoxid / Gold / Polystyrol Komposite in Röhrenform konnten synthetisiert werden. Dazu wurde ein menschliches Haar als biologisches Templat für die Formgebung gewählt.. Durch Bedampfung des Haares mit Gold, Assemblierung eines Stryrolmonomers, welches zusätzlich eine Thiolfunktionalität trug, Polymerisation auf der Oberfläche, Abscheidung des Titanoxid Films und anschließendem Auflösen des biologischen Templates konnte eine Röhrenstruktur im Mikrometer Bereich dargestellt werden. Goldkolloide fungierten in dieser Arbeit nicht nur als Kristallisationstemplate und Formgeber, auch sie selbst wurden dahingehend modifiziert, dass sie drahtförmige Agglormerate im Nanometerbereich ausbilden. Dazu wurden Template aus Siliziumdioxid benutzt. Zum einen konnten Nanoröhren aus amorphen SiO2 in einer Sol Gel Methode dargestellt werden, zum anderen bediente sich diese Arbeit biologischer Siliziumoxid Hohlnadeln aus marinen Schwämmen isoliert. Goldkolloide wurden in die Hohlstrukturen eingebettet und die Struktur durch Ausbildung von Kolloid - Thiol Netzwerken mittels Dithiol Zugabe gefestigt. Die Gold-Nanodrähte im Bereich von 100 bis 500 nm wurden durch Auflösen des SiO2 - Templates freigelegt.

Diskriminationsleistungen des Schmerzsinnes und deren Korrelate in Laser-evozierten Potenzialen

In der vorliegenden Arbeit sollte die Fähigkeit untersucht werden, Schmerzreize auf der Haut zu lokalisieren und deren Intensität zu differenzieren. Während dieser Diskriminationsaufgaben wurde die elektrische Aktivität des Gehirns gemessen.Traditionell werden dem nozizeptiven System nur geringe Diskriminationsleistungen zugeschrieben. In einer ersten Versuchsreihe sollten daher die räumlichen Diskriminationsleistungen für nozizeptive und taktile Reize verglichen werden. Auf dem Handrücken konnten schmerzhaft Laserhitzereize genauso gut lokalisiert werden wie taktile Reize (von-Frey-Haar). Nur ein mechanischer Nadelreiz, der taktiles und nozizeptives System koaktivierte, konnte noch besser lokalisiert werden. In der zweiten Versuchsreihe wurden während verschiedener Diskriminationsaufgaben (räumliche Diskrimination, Intensitätsdiskrimination) und einer Ablenkungsaufgabe (mentale Arithmetik) Laser-evozierte Potenziale von der Kopfhaut abgeleitet. Eine Dipolquellenanalyse zeigte als erstes eine Aktivierung des frontalen Operculums, entsprechend einem zur Zeit noch umstrittenen Projektionsgebiet eines nozizeptiven Thalamuskerns (VMpo), gefolgt vom primären somatosensorische Kortex (SI) und dem Gyrus cinguli. Im Gegensatz zum taktilen System wurde SI signifikant später aktiviert als SII (bzw. das Operculum). Die Diskriminationsaufgaben erhöhten die Aktivität aller Quellen im Vergleich zu der Ablenkungsbedingung. Dies konnte sogar für die früheste Quelle im Operculum gezeigt werden.Die frühe sensorisch-diskriminative Komponente der Schmerzverarbeitung im Operculum zeigte eine Hemisphärenasymmetrie, mit stärkerer Aktivierung der linken Hemisphäre unabhängig von der Stimulationsseite.

Cartilage hair hypoplasia and the RMRP gene

Introduction: Brief overview of Bone Development Disorders of the Skeleton Cartilage-Hair-Hypoplasia The RMRP gene Specific Aims Material and Methods Results: Clinical Studies Mutation Screen of CHH patients Search for Modifiers Functional Studies of human RMRP Mouse Studies Yeast Studies Discussion: Conclusions Summmary Appendix

Numeralklassifikatoren im Thai

Wie viele andere Sprachen Ost- und Südostasiens ist das Thai eine numerusneutrale Sprache, in der ein Nomen lediglich das Konzept benennt und keinen Hinweis auf die Anzahl der Objekte liefert. Um Nomina im Thai zählen zu können, ist der Klassifikator (Klf) nötig, der die Objekte anhand ihrer semantischen Schlüsseleigenschaft herausgreift und individualisiert. Neben der Klassifikation stellt die Individualisierung die Hauptfunktion des Klf dar. Weitere Kernfunktionen des Klf außerhalb des Zählkontextes sind die Markierung der Definitheit, des Numerus sowie des Kontrasts. Die wichtigsten neuen Ergebnisse dieser Arbeit, die sowohl die Ebenen der Grammatik und Semantik als auch die der Logik und Pragmatik integriert, sind folgende: Im Thai kann der Klf sowohl auf der Element- als auch auf der Mengenebene agieren. In der Verbindung mit einem Demonstrativ kann der Klf auch eine pluralische Interpretation hervorrufen, wenn er auf eine als pluralisch präsupponierte Gesamtmenge referiert oder die Gesamtmenge in einer Teil-Ganzes-Relation individualisiert. In einem Ausdruck, der bereits eine explizite Zahlangabe enthält, bewirkt die Klf-Demonstrativ-Konstruktion eine Kontrastierung von Mengen mit gleichen Eigenschaften. Wie auch der Individualbegriff besitzt der Klf Intension und Extension. Intension und Extension von Thai-Klf verhalten sich umgekehrt proportional, d.h. je spezifischer der Inhalt eines Klf ist, desto kleiner ist sein Umfang. Der Klf signalisiert das Schlüsselmerkmal, das mit der Intension des Nomens der Identifizierung des Objekts dient. Der Klf individualisiert das Nomen, indem er Teilmengen quantifiziert. Er kann sich auf ein Objekt, eine bestimmte Anzahl von Objekten oder auf alle Objekte beziehen. Formal logisch lassen sich diese Funktionen mithilfe des Existenz- und des Allquantors darstellen. Auch die Nullstelle (NST) läßt sich formal logisch darstellen. Auf ihren jeweiligen Informationsgehalt reduziert, ergeben sich für Klf und NST abhängig von ihrer Positionierung verschiedene Informationswerte: Die Opposition von Klf und NST bewirkt in den Fragebögen ausschließlich skalare Q-Implikaturen, die sich durch die Informationsformeln in Form einer Horn-Skala darstellen lassen. In einem sich aufbauenden Kontext transportieren sowohl Klf als auch NST in der Kontextmitte bekannte Informationen, wodurch Implikaturen des M- bzw. I-Prinzips ausgelöst werden. Durch die Verbindung der Informationswerte mit den Implikaturen des Q-, M- und I-Prinzips lässt sich anhand der Positionierung direkt erkennen, wann der Klf die Funktion der Numerus-, der Definitheits- oder der Kontrast-Markierung erfüllt.

Integrazione p-adica e teorema di Igusa

Questa tesi si prefigge lo scopo di dimostrare il teorema di Igusa. Inizia introducendo algebricamente i numeri p-adici e ne dà una rappresentazione grafica. Sviluppa poi un integrale definito dalla misura di Haar, invariante per traslazione e computa alcuni esempi. Utilizza il blow up come strumento per la risoluzione di alcuni integrali ed enuncia un'applicazione del teorema di Hironaka sulla risolubilità delle singolarità. Infine usa questi risultati per dimostrare il teorema di Igusa.

Lernen mit einer Hybride aus Lernendem Klassifizierendem System und Selbstorganisierender Karte

Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.

Learning Methods and Algorithms for Semantic Text Classification across Multiple Domains

Information is nowadays a key resource: machine learning and data mining techniques have been developed to extract high-level information from great amounts of data. As most data comes in form of unstructured text in natural languages, research on text mining is currently very active and dealing with practical problems. Among these, text categorization deals with the automatic organization of large quantities of documents in priorly defined taxonomies of topic categories, possibly arranged in large hierarchies. In commonly proposed machine learning approaches, classifiers are automatically trained from pre-labeled documents: they can perform very accurate classification, but often require a consistent training set and notable computational effort. Methods for cross-domain text categorization have been proposed, allowing to leverage a set of labeled documents of one domain to classify those of another one. Most methods use advanced statistical techniques, usually involving tuning of parameters. A first contribution presented here is a method based on nearest centroid classification, where profiles of categories are generated from the known domain and then iteratively adapted to the unknown one. Despite being conceptually simple and having easily tuned parameters, this method achieves state-of-the-art accuracy in most benchmark datasets with fast running times. A second, deeper contribution involves the design of a domain-independent model to distinguish the degree and type of relatedness between arbitrary documents and topics, inferred from the different types of semantic relationships between respective representative words, identified by specific search algorithms. The application of this model is tested on both flat and hierarchical text categorization, where it potentially allows the efficient addition of new categories during classification. Results show that classification accuracy still requires improvements, but models generated from one domain are shown to be effectively able to be reused in a different one.

Wavetrack, implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet

WaveTrack é un'implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet, nello specifico viene usata la trasformata Fast Lifting Wavelet Transform con la wavelet di Haar. La libreria è stata scritta nel linguaggio C e tra le sue peculiarità può vantare tempi di latenza molto bassi, un'ottima accuratezza e una buona flessibilità d'uso grazie ad alcuni parametri configurabili.

Machine Learning applicato al Web Semantico: Statistical Relational Learning vs Tensor Factorization

Obiettivo della tesi è analizzare e testare i principali approcci di Machine Learning applicabili in contesti semantici, partendo da algoritmi di Statistical Relational Learning, quali Relational Probability Trees, Relational Bayesian Classifiers e Relational Dependency Networks, per poi passare ad approcci basati su fattorizzazione tensori, in particolare CANDECOMP/PARAFAC, Tucker e RESCAL.