827 resultados para Máquina de vetores de suporte


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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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A prática do ioga tem se tornado cada vez mais popular, não apenas pelos benefícios físicos, mas principalmente pelo bem-estar psicológico trazido pela sua prática. Um dos componentes do ioga é o Prãnãyama, ou controle da respiração. A atenção e a respiração são dois mecanismos fisiológicos e involuntários requeridos para a execução do Prãnãyama. O principal objetivo desse estudo foi verificar se variáveis contínuas do EEG (potência de diferentes faixas que o compõem) seriam moduladas pelo controle respiratório, comparando-se separadamente as duas fases do ciclo respiratório (inspiração e expiração), na situação de respiração espontânea e controlada. Fizeram parte do estudo 19 sujeitos (7 homens/12 mulheres, idade média de 36,89 e DP = ± 14,46) que foram convidados a participar da pesquisa nas dependências da Faculdade de Saúde da Universidade Metodista de São Paulo. Para o registro do eletroencefalograma foi utilizado um sistema de posicionamento de cinco eletrodos Ag AgCl (FPz, Fz, Cz, Pz e Oz) fixados a uma touca de posicionamento rápido (Quick-Cap, Neuromedical Supplies®), em sistema 10-20. Foram obtidos valores de máxima amplitude de potência (espectro de potência no domínio da frequência) nas frequências teta, alfa e beta e delta e calculada a razão teta/beta nas diferentes fases do ciclo respiratório (inspiração e expiração), separadamente, nas condições de respiração espontânea e de controle respiratório. Para o registro do ciclo respiratório, foi utilizada uma cinta de esforço respiratório M01 (Pletismógrafo). Os resultados mostram diferenças significativas entre as condições de respiração espontânea e de controle com valores das médias da razão teta/beta menores na respiração controlada do que na respiração espontânea e valores de média da potência alfa sempre maiores no controle respiratório. Diferenças significativas foram encontradas na comparação entre inspiração e expiração da respiração controlada com diminuição dos valores das médias da razão teta/beta na inspiração e aumento nos valores das médias da potência alfa, sobretudo na expiração. Os achados deste estudo trazem evidências de que o controle respiratório modula variáveis eletrofisiológicas relativas à atenção refletindo um estado de alerta, porém mais relaxado do que na situação de respiração espontânea.

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A prática do ioga tem se tornado cada vez mais popular, não apenas pelos benefícios físicos, mas principalmente pelo bem-estar psicológico trazido pela sua prática. Um dos componentes do ioga é o Prãnãyama, ou controle da respiração. A atenção e a respiração são dois mecanismos fisiológicos e involuntários requeridos para a execução do Prãnãyama. O principal objetivo desse estudo foi verificar se variáveis contínuas do EEG (potência de diferentes faixas que o compõem) seriam moduladas pelo controle respiratório, comparando-se separadamente as duas fases do ciclo respiratório (inspiração e expiração), na situação de respiração espontânea e controlada. Fizeram parte do estudo 19 sujeitos (7 homens/12 mulheres, idade média de 36,89 e DP = ± 14,46) que foram convidados a participar da pesquisa nas dependências da Faculdade de Saúde da Universidade Metodista de São Paulo. Para o registro do eletroencefalograma foi utilizado um sistema de posicionamento de cinco eletrodos Ag AgCl (FPz, Fz, Cz, Pz e Oz) fixados a uma touca de posicionamento rápido (Quick-Cap, Neuromedical Supplies®), em sistema 10-20. Foram obtidos valores de máxima amplitude de potência (espectro de potência no domínio da frequência) nas frequências teta, alfa e beta e delta e calculada a razão teta/beta nas diferentes fases do ciclo respiratório (inspiração e expiração), separadamente, nas condições de respiração espontânea e de controle respiratório. Para o registro do ciclo respiratório, foi utilizada uma cinta de esforço respiratório M01 (Pletismógrafo). Os resultados mostram diferenças significativas entre as condições de respiração espontânea e de controle com valores das médias da razão teta/beta menores na respiração controlada do que na respiração espontânea e valores de média da potência alfa sempre maiores no controle respiratório. Diferenças significativas foram encontradas na comparação entre inspiração e expiração da respiração controlada com diminuição dos valores das médias da razão teta/beta na inspiração e aumento nos valores das médias da potência alfa, sobretudo na expiração. Os achados deste estudo trazem evidências de que o controle respiratório modula variáveis eletrofisiológicas relativas à atenção refletindo um estado de alerta, porém mais relaxado do que na situação de respiração espontânea.

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Lung cancer is one of the most common types of cancer and has the highest mortality rate. Patient survival is highly correlated with early detection. Computed Tomography technology services the early detection of lung cancer tremendously by offering aminimally invasive medical diagnostic tool. However, the large amount of data per examination makes the interpretation difficult. This leads to omission of nodules by human radiologist. This thesis presents a development of a computer-aided diagnosis system (CADe) tool for the detection of lung nodules in Computed Tomography study. The system, called LCD-OpenPACS (Lung Cancer Detection - OpenPACS) should be integrated into the OpenPACS system and have all the requirements for use in the workflow of health facilities belonging to the SUS (Brazilian health system). The LCD-OpenPACS made use of image processing techniques (Region Growing and Watershed), feature extraction (Histogram of Gradient Oriented), dimensionality reduction (Principal Component Analysis) and classifier (Support Vector Machine). System was tested on 220 cases, totaling 296 pulmonary nodules, with sensitivity of 94.4% and 7.04 false positives per case. The total time for processing was approximately 10 minutes per case. The system has detected pulmonary nodules (solitary, juxtavascular, ground-glass opacity and juxtapleural) between 3 mm and 30 mm.

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Hoje, há um interesse crescente pela aprendizagem de uma segunda língua, quer seja por razões profissionais ou pessoais. Esta é uma tendência que se vai afirmando num mundo cada vez mais interconectado. Por outro lado, a democratização das tecnologias computacionais torna possível pensar em desenvolver novas técnicas de ensino de línguas mais automatizadas e personalizadas. Esta dissertação teve como objetivo estudar e implementar um conjunto de técnicas de processamento de sinal e de classificação de séries temporais úteis para o desenvolvimento de metodologias do ensino oral com feedback automático. São apresentados resultados preliminares sobre a prestação destas técnicas, e avaliada a viabilidade deste tipo de abordagem.

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Nowadays, classifying proteins in structural classes, which concerns the inference of patterns in their 3D conformation, is one of the most important open problems in Molecular Biology. The main reason for this is that the function of a protein is intrinsically related to its spatial conformation. However, such conformations are very difficult to be obtained experimentally in laboratory. Thus, this problem has drawn the attention of many researchers in Bioinformatics. Considering the great difference between the number of protein sequences already known and the number of three-dimensional structures determined experimentally, the demand of automated techniques for structural classification of proteins is very high. In this context, computational tools, especially Machine Learning (ML) techniques, have become essential to deal with this problem. In this work, ML techniques are used in the recognition of protein structural classes: Decision Trees, k-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Neural Networks. These methods have been chosen because they represent different paradigms of learning and have been widely used in the Bioinfornmatics literature. Aiming to obtain an improvment in the performance of these techniques (individual classifiers), homogeneous (Bagging and Boosting) and heterogeneous (Voting, Stacking and StackingC) multiclassification systems are used. Moreover, since the protein database used in this work presents the problem of imbalanced classes, artificial techniques for class balance (Undersampling Random, Tomek Links, CNN, NCL and OSS) are used to minimize such a problem. In order to evaluate the ML methods, a cross-validation procedure is applied, where the accuracy of the classifiers is measured using the mean of classification error rate, on independent test sets. These means are compared, two by two, by the hypothesis test aiming to evaluate if there is, statistically, a significant difference between them. With respect to the results obtained with the individual classifiers, Support Vector Machine presented the best accuracy. In terms of the multi-classification systems (homogeneous and heterogeneous), they showed, in general, a superior or similar performance when compared to the one achieved by the individual classifiers used - especially Boosting with Decision Tree and the StackingC with Linear Regression as meta classifier. The Voting method, despite of its simplicity, has shown to be adequate for solving the problem presented in this work. The techniques for class balance, on the other hand, have not produced a significant improvement in the global classification error. Nevertheless, the use of such techniques did improve the classification error for the minority class. In this context, the NCL technique has shown to be more appropriated

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The classifier support vector machine is used in several problems in various areas of knowledge. Basically the method used in this classier is to end the hyperplane that maximizes the distance between the groups, to increase the generalization of the classifier. In this work, we treated some problems of binary classification of data obtained by electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) using Support Vector Machine with some complementary techniques, such as: Principal Component Analysis to identify the active regions of the brain, the periodogram method which is obtained by Fourier analysis to help discriminate between groups and Simple Moving Average to eliminate some of the existing noise in the data. It was developed two functions in the software R, for the realization of training tasks and classification. Also, it was proposed two weights systems and a summarized measure to help on deciding in classification of groups. The application of these techniques, weights and the summarized measure in the classier, showed quite satisfactory results, where the best results were an average rate of 95.31% to visual stimuli data, 100% of correct classification for epilepsy data and rates of 91.22% and 96.89% to object motion data for two subjects.

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Este estudo parte de preocupações filosóficas, teóricas e analíticas para promover exercícios de leitura e de interpretação do poema A Máquina do Mundo (1951), de Carlos Drummond de Andrade. Estabelecendo pela via ensaística a noção de ontologia da propagação, busca localizar a necessidade da ontologia no fundamento pré-paradigmático da ciência. Incorporando referências da Fenomenologia e da Hermenêutica, tenta assumir seus pressupostos e implicações para a constituição do método em Teoria da Literatura e para a definição dos campos básicos para a analítica da existência lógica, empírica e pragmática: os campos que representam as instâncias ontológicas do real, do simbólico e do imaginário. Da assunção fenomenológica e hermenêutica, passa-se a considerações sobre categorias pertencentes ao jargão literário, escolhidas por sua relação com o artefato literário em questão e correspondendo ao âmbito das três instâncias ontológicas: discute-se a Poesia como sendo um fenômeno constituinte, a Literatura como uma manifestação instituinte e o Poema como uma manifestação restituinte do signo literário A Máquina do Mundo. Em seguida, considera afetações e interferências de algumas correntes sociológicas, formalistas e antropológicas, buscando participar do diálogo sobre a possibilidade de aceitação da prática literária como uma prática de valor cognitivo, e não apenas ideológico e estético. Em seu terceiro momento, o estudo busca aplicar os pressupostos ontológicos e epistêmicos para estabelecer o limite dos espaços comparativos tornados possíveis ao poema A Máquina do Mundo e buscando o pano de fundo histórico e historiográfico do século XX a partir de suas possibilidades de relação com a obra de Drummond e segundo a orientação dos vetores dados no poema: a consolidação do veio crepuscular na tópica canônica do Novecentos brasileiro; a implicação da postura ideológica de Drummond na recepção crítica à sua obra; e, por fim, a localização posterior dos topoi cosmológicos e existenciais. Em seu último ensaio, refere-se à questão cosmológica e sua afetação sobre a postura existencial do Caminhante. Recuperam-se pontos de semelhança e de diferença entre as poéticas encontradas em Os Lusíadas, de Luís de Camões e em A Divina Comédia, de Dante Alighieri, para por fim remeter à identificação de uma continuidade temática entre o poema de Drummond e aquele que se costuma designar como pensamento originário na tradição da Filosofia ocidental. A seguir, buscam-se referências para alguns dos elementos formais do poema A Máquina do Mundo segundo sua origem no contexto da Literatura Ocidental. Consideram-se alguns traços característicos dos três seres representados (A Máquina, o Mundo, o Caminhante) e, encerrando-se a tese, procede-se a um exercício de leitura centrado especificamente no poema

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This work presents JFLoat, a software implementation of IEEE-754 standard for binary floating point arithmetic. JFloat was built to provide some features not implemented in Java, specifically directed rounding support. That feature is important for Java-XSC, a project developed in this Department. Also, Java programs should have same portability when using floating point operations, mainly because IEEE-754 specifies that programs should have exactly same behavior on every configuration. However, it was noted that programs using Java native floating point types may be machine and operating system dependent. Also, JFloat is a possible solution to that problem

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Web services are software units that allow access to one or more resources, supporting the deployment of business processes in the Web. They use well-defined interfaces, using web standard protocols, making possible the communication between entities implemented on different platforms. Due to these features, Web services can be integrated as services compositions to form more robust loose coupling applications. Web services are subject to failures, unwanted situations that may compromise the business process partially or completely. Failures can occur both in the design of compositions as in the execution of compositions. As a result, it is essential to create mechanisms to make the implementation of service compositions more robust and to treat failures. Specifically, we propose the support for fault recovery in service compositions described in PEWS language and executed on PEWS-AM, an graph reduction machine. To support recovery failure on PEWS-AM, we extend the PEWS language specification and adapted the rules of translation and reduction of graphs for this machine. These contributions were made both in the model of abstract machine as at the implementation level

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O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.