Uma nova arquitetura para Internet das Coisas com análise e reconhecimento de padrões e processamento com Big Data.

A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo virtual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa endereça esse desafio, com a introdução de serviços de análise e reconhecimento de padrões nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o processamento nas camadas superiores. Na pesquisa foram analisados os modelos de referência para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto. A nova arquitetura de implementada estende o LinkSmart Middeware pela introdução de um módulo para reconhecimento de padrões, implementa algoritmos para estimação de valores, detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados. O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de padrões e a comunicação cross-layer.

Estimação de imagens acústicas com arranjos de microfones.

Nas últimas décadas, a poluição sonora tornou-se um grande problema para a sociedade. É por esta razão que a indústria tem aumentado seus esforços para reduzir a emissão de ruído. Para fazer isso, é importante localizar quais partes das fontes sonoras são as que emitem maior energia acústica. Conhecer os pontos de emissão é necessário para ter o controle das mesmas e assim poder reduzir o impacto acústico-ambiental. Técnicas como \"beamforming\" e \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) permitem a obtenção de imagens acústicas. Essas imagens são obtidas usando um arranjo de microfones localizado a uma distância relativa de uma fonte emissora de ruído. Uma vez adquiridos os dados experimentais pode-se obter a localização e magnitude dos principais pontos de emissão de ruído. Do mesmo modo, ajudam a localizar fontes aeroacústicas e vibro acústicas porque são ferramentas de propósito geral. Usualmente, estes tipos de fontes trabalham em diferentes faixas de frequência de emissão. Recentemente, foi desenvolvida a transformada de Kronecker para arranjos de microfones, a qual fornece uma redução significativa do custo computacional quando aplicada a diversos métodos de reconstrução de imagens, desde que os microfones estejam distribuídos em um arranjo separável. Este trabalho de mestrado propõe realizar medições com sinais reais, usando diversos algoritmos desenvolvidos anteriormente em uma tese de doutorado, quanto à qualidade do resultado obtido e à complexidade computacional, e o desenvolvimento de alternativas para tratamento de dados quando alguns microfones do arranjo apresentarem defeito. Para reduzir o impacto de falhas em microfones e manter a condição de que o arranjo seja separável, foi desenvolvida uma alternativa para utilizar os algoritmos rápidos, eliminando-se apenas os microfones com defeito, de maneira que os resultados finais serão obtidos levando-se em conta todos os microfones do arranjo.

Aditivos (ionóforo e não ionóforo), processamento de grãos de milho e concentrações de fibra insolúvel em detergente neutro (FDN) de silagem de milho em dietas para bovinos em terminação

Foram conduzidos dois experimentos com o intuito de se avaliar o desempenho, características de carcaça e parâmetros ruminais de bovinos Nelore recebendo dietas contendo grãos de milho flint processados de diferentes formas em associação a diferentes aditivos e níveis de FDN de silagem de milho (FDNf). No Experimento 1, 239 tourinhos (PCI=350±26,79kg) foram alojados em 40 baias de acordo com o peso corporal inicial e receberam dietas contendo dois tipos de processamento dos grãos de milho (moagem fina e floculação) e diferentes aditivos (monensina sódica; 25 ppm e formulação A062 a base de virginiamicina; produto teste, não comercial, fornecido pela Ourofino Saúde Animal; nas dosagens de 17 e 25 ppm), totalizando 8 tratamentos. Os dados foram analisados pelo PROC MIXED do SAS. A floculação aumentou o peso final, o ganho de peso diário, a eficiência alimentar, o peso da carcaça quente e tendeu a aumentar o rendimento de carcaça em comparação a moagem fina. Houve tendência de interação entre processamento e fornecimento de aditivos para a ingestão de matéria seca e ganho de peso diário. A floculação reduziu o teor de amido fecal, aumentou a digestibilidade do amido no trato total, aumentou os valores de energia liquida para manutenção e ganho da dieta e o numero médio de papilas ruminais. Os aditivos aumentaram a altura, largura e área das papilas e reduziram a espessura de faixa de queratina em relação ao tratamento controle. Houve tendência das formulações a base de virginiamicina aumentarem o peso da carcaça quente dos animais em comparação com a monensina sódica, mas não em relação ao tratamento controle sem aditivo. A floculação foi mais efetiva para aumentar a digestiblidade do amido no trato total, o valor energético do milho e o desempenho dos bovinos enquanto que os aditivos não foram efetivos para aumentar o valor energético das dietas e a eficiência alimentar dos animais. No Experimento 2, 237 tourinhos (PCI=350±28,49kg) foram alojados em 32 baias de acordo com o peso corporal inicial e receberam dietas contendo dois tipos de processamento (moagem grosseira e floculação) e diferentes níveis de FDNf (4; 7; 10 e 13% MS), totalizando 8 tratamentos. Os dados foram analisados pelo PROC MIXED do SAS. A floculação tendeu a aumentar a eficiência alimentar, o peso da carcaça quente e a espessura de gordura subcutânea, reduziu o teor de amido fecal, aumentou a digestibilidade do amido no trato total como também aumentou os valores de energia liquida para manutenção e para ganho das dietas. Os níveis de FDNf afetaram ingestão de matéria seca e o peso da carcaça quente independente do método de processamento. Houve tendência de aumento linear no GPD e tendência de redução quadrática na eficiência alimentar com inclusão crescente de FDNf. A inclusão de silagem de milho em dietas com alto teor de milho flint reduziu a eficiência alimentar dos animais, mas aumentou o peso da carcaça quente. A floculação aumentou o valor energético do cereal para tourinhos Nelore em dietas com alto teor de energia.

What We Are Learning About the Diverse Backgrounds of Academic Library Users: An Overview of Research Designs and Methods in Information Behaviour Studies

Academic libraries increasingly serve a more diverse population of users not only in regard to race and ethnicity, but also to age, gender, language, sexual orientation, and national and cultural backgrounds. This papers reports the findings of the study that explored information behaviour research as a potential source of information about diversity of academic library users and examined the relationship between the use of different research designs and data collection methods and the information gathered about users’ diverse backgrounds. The study found that information behaviour research offers limited insight into the diversity of academic library users. The choice of a research design was not critical but the use of multiple data collection played a role in gathering information about culturally diverse users.

Advanced interpretation of subsidence in Murcia (SE Spain) using A-DInSAR data – modelling and validation

Subsidence is a natural hazard that affects wide areas in the world causing important economic costs annually. This phenomenon has occurred in the metropolitan area of Murcia City (SE Spain) as a result of groundwater overexploitation. In this work aquifer system subsidence is investigated using an advanced differential SAR interferometry remote sensing technique (A-DInSAR) called Stable Point Network (SPN). The SPN derived displacement results, mainly the velocity displacement maps and the time series of the displacement, reveal that in the period 2004–2008 the rate of subsidence in Murcia metropolitan area doubled with respect to the previous period from 1995 to 2005. The acceleration of the deformation phenomenon is explained by the drought period started in 2006. The comparison of the temporal evolution of the displacements measured with the extensometers and the SPN technique shows an average absolute error of 3.9±3.8 mm. Finally, results from a finite element model developed to simulate the recorded time history subsidence from known water table height changes compares well with the SPN displacement time series estimations. This result demonstrates the potential of A-DInSAR techniques to validate subsidence prediction models as an alternative to using instrumental ground based techniques for validation.

Improving 3D Keypoint Detection from Noisy Data Using Growing Neural Gas

3D sensors provides valuable information for mobile robotic tasks like scene classification or object recognition, but these sensors often produce noisy data that makes impossible applying classical keypoint detection and feature extraction techniques. Therefore, noise removal and downsampling have become essential steps in 3D data processing. In this work, we propose the use of a 3D filtering and down-sampling technique based on a Growing Neural Gas (GNG) network. GNG method is able to deal with outliers presents in the input data. These features allows to represent 3D spaces, obtaining an induced Delaunay Triangulation of the input space. Experiments show how the state-of-the-art keypoint detectors improve their performance using GNG output representation as input data. Descriptors extracted on improved keypoints perform better matching in robotics applications as 3D scene registration.

Subsidence activity maps derived from DInSAR data: Orihuela case study

A new methodology is proposed to produce subsidence activity maps based on the geostatistical analysis of persistent scatterer interferometry (PSI) data. PSI displacement measurements are interpolated based on conditional Sequential Gaussian Simulation (SGS) to calculate multiple equiprobable realizations of subsidence. The result from this process is a series of interpolated subsidence values, with an estimation of the spatial variability and a confidence level on the interpolation. These maps complement the PSI displacement map, improving the identification of wide subsiding areas at a regional scale. At a local scale, they can be used to identify buildings susceptible to suffer subsidence related damages. In order to do so, it is necessary to calculate the maximum differential settlement and the maximum angular distortion for each building of the study area. Based on PSI-derived parameters those buildings in which the serviceability limit state has been exceeded, and where in situ forensic analysis should be made, can be automatically identified. This methodology has been tested in the city of Orihuela (SE Spain) for the study of historical buildings damaged during the last two decades by subsidence due to aquifer overexploitation. The qualitative evaluation of the results from the methodology carried out in buildings where damages have been reported shows a success rate of 100%.

3DCOMET: 3D compression methods test dataset

The use of 3D data in mobile robotics applications provides valuable information about the robot’s environment. However usually the huge amount of 3D information is difficult to manage due to the fact that the robot storage system and computing capabilities are insufficient. Therefore, a data compression method is necessary to store and process this information while preserving as much information as possible. A few methods have been proposed to compress 3D information. Nevertheless, there does not exist a consistent public benchmark for comparing the results (compression level, distance reconstructed error, etc.) obtained with different methods. In this paper, we propose a dataset composed of a set of 3D point clouds with different structure and texture variability to evaluate the results obtained from 3D data compression methods. We also provide useful tools for comparing compression methods, using as a baseline the results obtained by existing relevant compression methods.

Subsidence damage assessment of a Gothic church using differential interferometry and field data

The Santas Justa and Rufina Gothic church (fourteenth century) has suffered several physical, mechanical, chemical, and biochemical types of pathologies along its history: rock alveolization, efflorescence, biological activity, and capillary ascent of groundwater. However, during the last two decades, a new phenomenon has seriously affected the church: ground subsidence caused by aquifer overexploitation. Subsidence is a process that affects the whole Vega Baja of the Segura River basin and consists of gradual sinking in the ground surface caused by soil consolidation due to a pore pressure decrease. This phenomenon has been studied by differential synthetic aperture radar interferometry techniques, which illustrate settlements up to 100 mm for the 1993–2009 period for the whole Orihuela city. Although no differential synthetic aperture radar interferometry information is available for the church due to the loss of interferometric coherence, the spatial analysis of nearby deformation combined with fieldwork has advanced the current understanding on the mechanisms that affect the Santas Justa and Rufina church. These results show the potential interest and the limitations of using this remote sensing technique as a complementary tool for the forensic analysis of building structures.

Pressure and processed water levels from the Time Series Station Spiekeroog, 2005-2011

The quality of water level time series data strongly varies with periods of high and low quality sensor data. In this paper we are presenting the processing steps which were used to generate high quality water level data from water pressure measured at the Time Series Station (TSS) Spiekeroog. The TSS is positioned in a tidal inlet between the islands of Spiekeroog and Langeoog in the East Frisian Wadden Sea (southern North Sea). The processing steps will cover sensor drift, outlier identification, interpolation of data gaps and quality control. A central step is the removal of outliers. For this process an absolute threshold of 0.25m/10min was selected which still keeps the water level increase and decrease during extreme events as shown during the quality control process. A second important feature of data processing is the interpolation of gappy data which is accomplished with a high certainty of generating trustworthy data. Applying these methods a 10 years dataset (December 2002-December 2012) of water level information at the TSS was processed resulting in a seven year time series (2005-2011).

Standardized reporting using CODES (Crash Outcome Data Evaluation System).

National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.

Expert systems for crash data collection.

Federal Highway Administration, Office of Safety and Traffic Operations, Washington, D.C.

Instrumentation for measuring pavement-vehicle interaction. Volume I: system description, operation, calibration and maintenance manual. Final report.

Federal Highway Administration, Structures and Applied Mechanics Division, Washington, D.C.

The crash outcome data evaluation system (CODES).

National Highway Traffic Safety Administration, Office of Research and Development, Washington, D.C.

National Traffic Data Acquisition Conference (NATDAC '94). Proceedings, volume I. Final report.

Federal Highway Administration, Washington, D.C.