As ambiguidades linguísticas no inglês e a tradução automática inglês-português: um estudo exploratório

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Formulação não linear de ração para frangos de corte: modelagem e otimização

Pós-graduação em Ciência Animal - FMVA

Delimitação e alinhamento de conceitos lexicalizados no inglês norte-americano e no português brasileiro

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Enfrentamento do problema das divergências de tradução por um sistema de tradução automática: um exercício exploratório

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A Modified Branch and Bound Algorithm to Solve the Transmission Expansion Planning Problem

In this paper a novel Branch and Bound (B&B) algorithm to solve the transmission expansion planning which is a non-convex mixed integer nonlinear programming problem (MINLP) is presented. Based on defining the options of the separating variables and makes a search in breadth, we call this algorithm a B&BML algorithm. The proposed algorithm is implemented in AMPL and an open source Ipopt solver is used to solve the nonlinear programming (NLP) problems of all candidates in the B&B tree. Strategies have been developed to address the problem of non-linearity and non-convexity of the search region. The proposed algorithm is applied to the problem of long-term transmission expansion planning modeled as an MINLP problem. The proposed algorithm has carried out on five commonly used test systems such as Garver 6-Bus, IEEE 24-Bus, 46-Bus South Brazilian test systems, Bolivian 57-Bus, and Colombian 93-Bus. Results show that the proposed methodology not only can find the best known solution but it also yields a large reduction between 24% to 77.6% in the number of NLP problems regarding to the size of the systems.

Increasing the lateral line length of drip irrigation systems

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Resolução do problema de fluxo de potência ótimo pela meta-heurística algoritmo dos fogos de artifício de busca dinâmica com mutação de covariância

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Deer-Vehicle Crash Patterns Across Ecoregions in Michigan

Deer-vehicle collisions (DVCs) impact the economic and social well being of humans. We examined large-scale patterns behind DVCs across 3 ecoregions: Southern Lower Peninsula (SLP), Northern Lower Peninsula (NLP), and Upper Peninsula (UP) in Michigan. A 3 component conceptual model of DVCs with drivers, deer, and a landscape was the framework of analysis. The conceptual model was parameterized into a parsimonious mathematical model. The dependent variable was DVCs by county by ecoregion and the independent variables were percent forest cover, percent crop cover, mean annual vehicle miles traveled (VMT), and mean deer density index (DDI) by county. A discriminant function analysis of the 4 independent variables by counties by ecoregion indicated low misclassification, and provided support to the groupings by ecoregions. The global model and all sub-models were run for the 3 ecoregions and evaluated using information-theoretic approaches. Adjusted R2 values for the global model increased substantially from the SLP (0.21) to the NLP (0.54) to the UP (0.72). VMT and DDI were important variables across all 3 ecoregions. Percent crop cover played an important role in DVCs in the SLP and UP. The scale at which causal factors of DVCs operate appear to be finer in southern Michigan than in northern Michigan. Reduction of DVCs will likely occur only through a reduction in deer density, a reduction in traffic volume, or in modification of sitespecific factors, such as driver behavior, sight distance, highway features, or speed limits.

Linear matrix inequality-based robust model predictive control for time-delayed systems

This work addresses the solution to the problem of robust model predictive control (MPC) of systems with model uncertainty. The case of zone control of multi-variable stable systems with multiple time delays is considered. The usual approach of dealing with this kind of problem is through the inclusion of non-linear cost constraint in the control problem. The control action is then obtained at each sampling time as the solution to a non-linear programming (NLP) problem that for high-order systems can be computationally expensive. Here, the robust MPC problem is formulated as a linear matrix inequality problem that can be solved in real time with a fraction of the computer effort. The proposed approach is compared with the conventional robust MPC and tested through the simulation of a reactor system of the process industry.

Endophthalmitis: A Rare but Devastating Metastatic Bacterial Complication of Hemodialysis Catheter-Related Sepsis

There are many infectious complications related to vascular access in patients undergoing maintenance hemodialysis. We report two cases of endophthalmitis as a metastatic infection associated with a tunneled catheter and a temporary dual lumen catheter. Both patients were diabetic. A 61-year-old female on maintenance hemodialysis by a jugular tunnelized catheter during the past year was receiving parenteral antibiotics for catheter salvage due to fever episodes in the last 3 months. She was admitted to the hospital presenting pain, proptosis, conjunctival hyperemia, corneal infiltrate, and visual acuity of no light perception (NLP). A 51-year-old male recently undergoing hemodialysis by a temporary dual lumen catheter presented fever. His catheter was removed, but he was admitted to the hospital presenting fever, decreased vision, edema, and pain in his left eye. On examination, eyelid edema, conjunctival hyperemia, purulent secretion, hypopyon in the pupils, and visual acuity of NLP were verified. A diagnosis of endogenous endophthalmitis was made in both patients on clinical grounds and computed tomography. Evisceration of the left eye was the first option of treatment for both patients due to poor vision. Cultures of the eviscerated ocular globes showed Staphylococcus hemolyticus and Staphylococcus aureus, respectively. After evisceration, both patients received treatment, had a good outcome, and were discharged to continue their hemodialysis program. Metastatic bacterial endophthalmitis is a rare complication of dialysis catheter-related bacteremia. When suspected, urgent ophthalmologic evaluation and treatment are needed to reduce the risk of losing vision in the affected eye.

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.

Elaborazione del linguaggio naturale per la costruzione di un motore di ricerca semantico

Questa tesi riguarda la progettazione di un motore di ricerca semantico a partire dalla costruzione di un'ontologia pesata di token, possibile grazie ad un'elaborazione del linguaggio naturale dei testi ed all'utilizzo di altri strumenti per la descrizione dell'intorno semantico dei termini.

Dalla gestione cartacea dei testi a quella digitale: lo stato dell'arte e possibili miglioramenti.

Questa tesi tratta la gestione dei formati digitali dei testi, parziale argomento del progetto Biblio dell'università di Bologna. L'analisi proposta in questa tesi prevede la proposta di un'architettura che sfrutta in parte tecnologie già esistenti come linguaggi di markup, gestione di frammenti di testo con XPointer e epubcfi, tools per NLP, TEI, DocBook. Questa architettura ha il compito di modificare i formati digitali dei documenti in modo tale che la struttura sia indipendente dall'impaginazione. Ciò avviene attraverso l'introduzione delle unità informative, ossia nuovi elementi nella struttura del testo. Le unità informative sono di vari tipi, quelle più rilevanti ed innovative riguardano parti di testo e periodi; esse, infatti, permettono di identificare un preciso periodo dall'opera senza che esso dipenda dal tipo di impaginazione. Per ottenere questo risultato sono state sollevate tre problematiche principali: la gestione delle opere già esistenti, la gestione delle traduzioni, la gestione di opere inedite; esse vengono rispettivamente risolte nelle proposte dei postprocessor, del translationSystem e dell'authorSystem. Tutte e tre si basano sulla produzione di un'enumerazione delle unità informative, con una particolare attenzione per i periodi. Per riuscire a reperire i periodi si sfruttano le tecnologie di riconoscimento NLP. Il translationSystem e l'authorSystem presentano inoltre funzioni per la gestione della numerazione. Inoltre si prende in considerazione un repository e un sistema di autenticazione certificato per combattere furti d'identità, plagi e simili. Comprende accenni al recupero di unità informative sulla base di FRBR e una proposta per un sistema multiautore.

Elaborazione del linguaggio naturale nell'IA e tecnologie moderne: Sentiment Analysis come caso di studio.

L'informatica e le sue tecnologie nella società moderna si riassumono spesso in un assioma fuorviante: essa, infatti, è comunemente legata al concetto che ciò che le tecnologie ci offrono può essere accessibile da tutti e sfruttato, all'interno della propria quotidianità, in modi più o meno semplici. Anche se quello appena descritto è un obiettivo fondamentale del mondo high-tech, occorre chiarire subito una questione: l'informatica non è semplicemente tutto ciò che le tecnologie ci offrono, perchè questo pensiero sommario fa presagire ad un'informatica "generalizzante"; l'informatica invece si divide tra molteplici ambiti, toccando diversi mondi inter-disciplinari. L'importanza di queste tecnologie nella società moderna deve spingerci a porre domande, riflessioni sul perchè l'informatica, in tutte le sue sfaccettature, negli ultimi decenni, ha portato una vera e propria rivoluzione nelle nostre vite, nelle nostre abitudini, e non di meno importanza, nel nostro contesto lavorativo e aziendale, e non ha alcuna intenzione (per fortuna) di fermare le proprie possibilità di sviluppo. In questo trattato ci occuperemo di definire una particolare tecnica moderna relativa a una parte di quel mondo complesso che viene definito come "Intelligenza Artificiale". L'intelligenza Artificiale (IA) è una scienza che si è sviluppata proprio con il progresso tecnologico e dei suoi potenti strumenti, che non sono solo informatici, ma soprattutto teorico-matematici (probabilistici) e anche inerenti l'ambito Elettronico-TLC (basti pensare alla Robotica): ecco l'interdisciplinarità. Concetto che è fondamentale per poi affrontare il nocciolo del percorso presentato nel secondo capitolo del documento proposto: i due approcci possibili, semantico e probabilistico, verso l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP), branca fondamentale di IA. Per quanto darò un buono spazio nella tesi a come le tecniche di NLP semantiche e statistiche si siano sviluppate nel tempo, verrà prestata attenzione soprattutto ai concetti fondamentali di questi ambiti, perché, come già detto sopra, anche se è fondamentale farsi delle basi e conoscere l'evoluzione di queste tecnologie nel tempo, l'obiettivo è quello a un certo punto di staccarsi e studiare il livello tecnologico moderno inerenti a questo mondo, con uno sguardo anche al domani: in questo caso, la Sentiment Analysis (capitolo 3). Sentiment Analysis (SA) è una tecnica di NLP che si sta definendo proprio ai giorni nostri, tecnica che si è sviluppata soprattutto in relazione all'esplosione del fenomeno Social Network, che viviamo e "tocchiamo" costantemente. L'approfondimento centrale della tesi verterà sulla presentazione di alcuni esempi moderni e modelli di SA che riguardano entrambi gli approcci (statistico e semantico), con particolare attenzione a modelli di SA che sono stati proposti per Twitter in questi ultimi anni, valutando quali sono gli scenari che propone questa tecnica moderna, e a quali conseguenze contestuali (e non) potrebbe portare questa particolare tecnica.