A network of integrate and fire neurons for visual selection

Biological systems have facility to capture salient object(s) in a given scene, but it is still a difficult task to be accomplished by artificial vision systems. In this paper a visual selection mechanism based on the integrate and fire neural network is proposed. The model not only can discriminate objects in a given visual scene, but also can deliver focus of attention to the salient object. Moreover, it processes a combination of relevant features of an input scene, such as intensity, color, orientation, and the contrast of them. In comparison to other visual selection approaches, this model presents several interesting features. It is able to capture attention of objects in complex forms, including those linearly nonseparable. Moreover, computer simulations show that the model produces results similar to those observed in natural vision systems.

Changing philosophies and tools for statistical inferences in behavioral ecology

Recent developments in ecological statistics have reached behavioral ecology, and an increasing number of studies now apply analytical tools that incorporate alternatives to the conventional null hypothesis testing based on significance levels. However, these approaches continue to receive mixed support in our field. Because our statistical choices can influence research design and the interpretation of data, there is a compelling case for reaching consensus on statistical philosophy and practice. Here, we provide a brief overview of the recently proposed approaches and open an online forum for future discussion (https://bestat.ecoinformatics.org/). From the perspective of practicing behavioral ecologists relying on either correlative or experimental data, we review the most relevant features of information theoretic approaches, Bayesian inference, and effect size statistics. We also discuss concerns about data quality, missing data, and repeatability. We emphasize the necessity of moving away from a heavy reliance on statistical significance while focusing attention on biological relevance and effect sizes, with the recognition that uncertainty is an inherent feature of biological data. Furthermore, we point to the importance of integrating previous knowledge in the current analysis, for which novel approaches offer a variety of tools. We note, however, that the drawbacks and benefits of these approaches have yet to be carefully examined in association with behavioral data. Therefore, we encourage a philosophical change in the interpretation of statistical outcomes, whereas we still retain a pluralistic perspective for making objective statistical choices given the uncertainties around different approaches in behavioral ecology. We provide recommendations on how these concepts could be made apparent in the presentation of statistical outputs in scientific papers.

Recognising user identity in twitter social networks via text mining

Social networks have become a convenient and effective means of communication in recent years. Many people use social networks to communicate, lead, and manage activities, and express their opinions in supporting or opposing different causes. This has brought forward the issue of verifying the owners of social accounts, in order to eliminate the effect of any fake accounts on the people. This study aims to authenticate the genuine accounts versus fake account using writeprint, which is the writing style biometric. We first extract a set of features using text mining techniques. Then, training of a supervised machine learning algorithm to build the knowledge base is conducted. The recognition procedure starts by extracting the relevant features and then measuring the similarity of the feature vector with respect to all feature vectors in the knowledge base. Then, the most similar vector is identified as the verified account.

Classification of team sport activities using a single wearable tracking device

Wearable tracking devices incorporating accelerometers and gyroscopes are increasingly being used for activity analysis in sports. However, minimal research exists relating to their ability to classify common activities. The purpose of this study was to determine whether data obtained from a single wearable tracking device can be used to classify team sport-related activities. Seventy-six non-elite sporting participants were tested during a simulated team sport circuit (involving stationary, walking, jogging, running, changing direction, counter-movement jumping, jumping for distance and tackling activities) in a laboratory setting. A MinimaxX S4 wearable tracking device was worn below the neck, in-line and dorsal to the first to fifth thoracic vertebrae of the spine, with tri-axial accelerometer and gyroscope data collected at 100Hz. Multiple time domain, frequency domain and custom features were extracted from each sensor using 0.5, 1.0, and 1.5s movement capture durations. Features were further screened using a combination of ANOVA and Lasso methods. Relevant features were used to classify the eight activities performed using the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and Logistic Model Tree (LMT) algorithms. The LMT (79-92% classification accuracy) outperformed RF (32-43%) and SVM algorithms (27-40%), obtaining strongest performance using the full model (accelerometer and gyroscope inputs). Processing time can be reduced through feature selection methods (range 1.5-30.2%), however a trade-off exists between classification accuracy and processing time. Movement capture duration also had little impact on classification accuracy or processing time. In sporting scenarios where wearable tracking devices are employed, it is both possible and feasible to accurately classify team sport-related activities.

Microempreendedorismo e microcrédito: utilização da conjoint analysis para análise da percepção de preferência de consumo de microcrédito pelos microempreendedores

O microcrédito tem sido usado como uma forma de incentivar pequenos empreendedores a fazerem seus negócios crescerem, e a oferta desses pequenos empréstimos tem aumentado muito nos últimos 15 anos principalmente por conta de marcos legais e políticas públicas que tem desenvolvido esse mecanismo financeiro. Nessa seara o aparecimento da figura jurídica do Microempreendedor Individual (MEI) em um contexto de formalização de microempreendedores informais mostrou-se um caso clássico de oportunidade para o desenvolvimento da oferta do microcrédito produtivo orientado. Diversos produtos de microcrédito têm sido oferecidos aos microempreendedores, porém não é claro quais são as preferências dos empreendedores por diferentes produtos de microcrédito. Este trabalho avança esse conhecimento, apresentando uma conjoint analysis que revela a percepção de microempreendedores por diversas características de programas de microcrédito.

Magnetic response and critical current properties of mesoscopic-size YBCO superconducting samples

In this contribution superconducting specimens of YBa(2)Cu(3)O(7-delta) were synthesized by a modified polymeric precursor method, yielding a ceramic powder with particles of mesoscopic-size. Samples of this powder were then pressed into pellets and sintered under different conditions. The critical current density was analyzed by isothermal AC-susceptibility measurements as a function of the excitation field, as well as with isothermal DC-magnetization runs at different values of the applied field. Relevant features of the magnetic response could be associated to the microstructure of the specimens and, in particular, to the superconducting intra- and intergranular critical current properties.

Marginal resection for treatment of mandibular osteomyelitis associated with osteopetrosis: Case report

Osteopetrosis (OP) is a rare hereditary disorder characterized by a dysfunction of the osteoclasts that impairs bone resorption, which together with the normal osteoblastic activity forms intense bone sclerosis with reduction of marrow. A common complication that arises, most frequently, as a result of tooth extraction is mandibular osteomyelitis. There is no consensus on the literature about the treatment of this infection in an osteopetrotic patient, therefore, the purpose of this paper is to report a case of marginal resection for treatment of mandibular osteomyelitis in an osteopetrotic patient and discuss relevant features of this procedure. © 2010 European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery.

Comparative embryology and taxonomic considerations in Eriocaulaceae (Poales)

The genus concept within Eriocaulaceae is widely discussed because it is mainly based on a small number of floral characteristics of unknown functional and evolutionary significance. The aim of the present work is to comparatively study the embryology of representatives of most genera of Eriocaulaceae to identify relevant features that might aid in circumscribing them. In Eriocaulaceae, the uniformity of the embryological characteristics makes it difficult to interpret the existing relationships among the genera. Some embryological characteristics, especially those related to the number of microsporangia, are shown to be unstable and restricted to Paepalanthoideae. The unique pollen morphology may be related to mechanical processes to accommodate the increase in volume after early formation of the pollen wall and may indicate a relationship to an inaperturate ancestor. The placentation, formerly stated to be axile, is more likely to be central due to protusions of the locular base. The shape of the proximal region of the megagametophyte may be responsible for the formation of the antipodal cyst. The seed coat structure is uniform in origin and is a consistent taxonomic characteristic of the family. A review of Eriocaulaceae is necessary, in which additional morphological and anatomical characteristics should be considered and combined. © 2010 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.

Identification and feature selection of non-technical losses for industrial consumers using the software WEKA

This work has as objectives the implementation of a intelligent computational tool to identify the non-technical losses and to select its most relevant features, considering information from the database with industrial consumers profiles of a power company. The solution to this problem is not trivial and not of regional character, the minimization of non-technical loss represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. This work presents using the WEKA software to the proposed objective, comparing various classification techniques and optimization through intelligent algorithms, this way, can be possible to automate applications on Smart Grids. © 2012 IEEE.

Análise da influência do transporte coletivo intermunicipal suburbano na polarização de Araraquara e as regionalizações oficiais de governança do Estado de São Paulo

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Origem dos satélites irregulares de Júpiter: captura de asteroides binários primordiais

Pós-graduação em Física - FEG

DesG: uma nova metodologia para intervenção e coleta de dados magnetotelúricos

Esta tese apresenta duas contribuições para a interpretação geofísica, voltadas ao Método Magnetotelúrico. A primeira trata de uma nova abordagem para a interpretação MT, denominada MÉTODO DESCRITIVO-GEOLÓGICO (DesG), em alusão à incorporação explícita de informação a priori de correlação fácil com a descrição geológica tradicional. O intérprete define por meio de elementos geométricos (pontos e linhas) o arcabouço de feições geológicas bem como fornece valores de resistividade aos corpos geológicos presumidos. O método estima a distribuição de resistividade subsuperficial em termos de fontes anômalas próximas aos elementos geométricos, ajustando as respostas produzidas por estes corpos às medidas de campo. A solução obtida fornece então informações que podem auxiliar na modificação de algumas informações a priori imprecisas, permitindo que sucessivas inversões sejam realizadas até que a solução ajuste os dados e faça sentido geológico. Entre as características relevantes do método destacam-se: (i) os corpos podem apresentar resistividade maior ou menor do que a resistividade do meio encaixante, (ii) vários meios encaixantes contendo ou não corpos anômalos podem ser cortados pelo perfil e (iii) o contraste de resistividade entre corpo e encaixante pode ser abrupto ou gradativo. A aplicação do método a dados sintéticos evidencia, entre outras vantagens, a sua potencialidade para estimar o mergulho de falhas com inclinação variável, que merece especial interesse em Tectônica, e delinear soleiras de diabásio em bacias sedimentares, um sério problema para a prospecção de petróleo. O método permite ainda a interpretação conjunta das causas do efeito estático e das fontes de interesse. A aplicação a dados reais é ilustrada tomando-se como exemplo dados do COPROD2, cuja inversão produziu soluções compatíveis com o conhecimento geológico sobre a área. A segunda contribuição refere-se a desenho de experimento geofísico. Por meio de indicadores diversos, em especial a matriz densidade de informação, é mostrado que a resolução teórica dos dados pode ser estudada, que guia o planejamento da prospecção. A otimização do levantamento permite determinar os períodos e as posições das estações de medida mais adequados ao delineamento mais preciso de corpos cujas localizações são conhecidas aproximadamente.

Um programa de intervenção para o estabelecimento de escolha condicional por identidade ao modelo em um macaco-prego (Cebus apella)

O objetivo do presente trabalho foi criar condições para que o desempenho de um macaco-prego ficasse sob controle dos aspectos relevantes de um procedimento de escolha condcional por identidade ao modelo com atraso zero. O sujeito, um macaco-prego, macho adulto com história de reversões repetidas de discriminações simples, não havia demonstrado o desempenho de escolha condicional por identidade ao modelo, provavelmente devido à interferência de topografias de controle de estímulos inconsistentes com aquelas necessárias na tarefa. Foram realizadas intervenções específicas para o estabelecimento da topografia adequada de seleção dos estímulos e de controle por aspectos relevantes do procedimento. Visando eliminar dificuldades com a alternação dos estímulos discriminativos, um procedimento de escolha não-condicional por identidade ao modelo, no qual os estímulos que funcionam como modelos e S+ não são apresentados como S- em uma mesma sessão, foi gradativamente transformado em condicional, por meio de reversões entre sessões das funções discriminativas dos estímulos. O sujeito eventualmente apresentou desempenho preciso de escolha condicional de acordo com o modelo com dois pares de estímulos. Foram realizados testes de generalização com novos estímulos, sem indícios de controle condicional. Foi, então, realizado o treino explícito de escolha por identidade ao modelo com aqueles estímulos, partindo do treino de escolha não-condicional. Quando o sujeito novamente apresentou desempenho de escolha condicional por identidade ao modelo, foi realizado um novo teste de generalização, novamente sem indício de generalização de controle relacional para os novos estímulos. Os resultados sugerem que o programa de intervenção adotado é eficaz para o estabelecimento de controle pelo modelo, embora ainda falte determinar as condições suficientes para o desempenho generalizado. (Financiamento NIH-EEUU, Convênio NIH/UMMS/UFPA/FADESP, através de Bolsa de Mestrado ao autor).

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Os BRICS na perspectiva geopolítica: uma análise cientométrica de 2001 a 2010

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC