DE UMA CRISE A OUTRA, DE UM DARWINISMO A OUTRO: A IMPLANTAÇÃO DA PROGRESSÃO CONTINUADA NO ESTADO DE SÃO PAULO

O presente trabalho investiga a implantação do regime de progressão continuada nas escolas públicas do estado de São Paulo em 1998, de modo que tem como eixo de pesquisa e reflexões a política pública progressão continuada e seu processo de implantação e implementação. Houve o uso de duas linhas de pesquisa: pesquisa bibliográfica e pesquisa e análise do discurso oficial, não somente aquele que implanta o regime citado, mas também a gradação das leis e suas características. O suporte central de pesquisa apoia-se em duas consagradas obras: “A estrutura das revoluções científicas” e “A origem das espécies”, de Thomas Kuhn e Charles Darwin, respectivamente. As obras citadas farão jus ao título desse trabalho, a qual utiliza das discussões propostas por Kuhn sobre ‘crise’, tendo esta como uma das linhas mestras para analisar os períodos pré e pós implantação do regime combinado ao darwinismo, que aqui se denomina darwinismo pedagógico. Para estabelecer uma conexão entre o objeto central de pesquisa e as obras acima citadas, houve a necessidade de pesquisar e discutir temáticas diretamente relacionadas, como ‘um rio e seus afluentes’. Os ‘afluentes’ pesquisados e discutidos foram: pedagogia e ciência, regime de seriação, darwinismo, metáfora, políticas públicas, gradação das leis, identidade, resistência e desistência. Os ‘afluentes’ não ficaram restritos a pesquisa bibliográfica, houve a necessidade de também no discurso oficial realizar esta linha metodológica. A pesquisa revelou que a partir das contribuições de Kuhn, a implantação do regime de progressão continuada nas escolas públicas do estado de São Paulo apenas fez com que a educação no estado saísse de uma crise e entrasse em outra. Além disso, revelou também que o darwinismo pedagógico que imperava no regime de seriação, muda de face no regime de progressão continuada, porém continua ativo, agora afetando diretamente os docentes, que resistem ativamente ou em oposição, ou desistem, seja de forma anunciada ou velada.

Database resources of the National Center for Biotechnology Information

In addition to maintaining the GenBank® nucleic acid sequence database, the National Center for Biotechnology Information (NCBI) provides data analysis and retrieval resources that operate on the data in GenBank and a variety of other biological data made available through NCBI’s Web site. NCBI data retrieval resources include Entrez, PubMed, LocusLink and the Taxonomy Browser. Data analysis resources include BLAST, Electronic PCR, OrfFinder, RefSeq, UniGene, HomoloGene, Database of Single Nucleotide Polymorphisms (dbSNP), Human Genome Sequencing, Human MapViewer, GeneMap’99, Human–Mouse Homology Map, Cancer Chromosome Aberration Project (CCAP), Entrez Genomes, Clusters of Orthologous Groups (COGs) database, Retroviral Genotyping Tools, Cancer Genome Anatomy Project (CGAP), SAGEmap, Gene Expression Omnibus (GEO), Online Mendelian Inheri­tance in Man (OMIM), the Molecular Modeling Database (MMDB) and the Conserved Domain Database (CDD). Augmenting many of the Web applications are custom implementations of the BLAST program optimized to search specialized data sets. All of the resources can be accessed through the NCBI home page at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov.

ParAlign: a parallel sequence alignment algorithm for rapid and sensitive database searches

There is a need for faster and more sensitive algorithms for sequence similarity searching in view of the rapidly increasing amounts of genomic sequence data available. Parallel processing capabilities in the form of the single instruction, multiple data (SIMD) technology are now available in common microprocessors and enable a single microprocessor to perform many operations in parallel. The ParAlign algorithm has been specifically designed to take advantage of this technology. The new algorithm initially exploits parallelism to perform a very rapid computation of the exact optimal ungapped alignment score for all diagonals in the alignment matrix. Then, a novel heuristic is employed to compute an approximate score of a gapped alignment by combining the scores of several diagonals. This approximate score is used to select the most interesting database sequences for a subsequent Smith–Waterman alignment, which is also parallelised. The resulting method represents a substantial improvement compared to existing heuristics. The sensitivity and specificity of ParAlign was found to be as good as Smith–Waterman implementations when the same method for computing the statistical significance of the matches was used. In terms of speed, only the significantly less sensitive NCBI BLAST 2 program was found to outperform the new approach. Online searches are available at http://dna.uio.no/search/

Computational models of cortical visual processing.

The visual responses of neurons in the cerebral cortex were first adequately characterized in the 1960s by D. H. Hubel and T. N. Wiesel [(1962) J. Physiol. (London) 160, 106-154; (1968) J. Physiol. (London) 195, 215-243] using qualitative analyses based on simple geometric visual targets. Over the past 30 years, it has become common to consider the properties of these neurons by attempting to make formal descriptions of these transformations they execute on the visual image. Most such models have their roots in linear-systems approaches pioneered in the retina by C. Enroth-Cugell and J. R. Robson [(1966) J. Physiol. (London) 187, 517-552], but it is clear that purely linear models of cortical neurons are inadequate. We present two related models: one designed to account for the responses of simple cells in primary visual cortex (V1) and one designed to account for the responses of pattern direction selective cells in MT (or V5), an extrastriate visual area thought to be involved in the analysis of visual motion. These models share a common structure that operates in the same way on different kinds of input, and instantiate the widely held view that computational strategies are similar throughout the cerebral cortex. Implementations of these models for Macintosh microcomputers are available and can be used to explore the models' properties.

High-speed polynomial basis multipliers over GF(2(m)) for special pentanomial.

Efficient hardware implementations of arithmetic operations in the Galois field are highly desirable for several applications, such as coding theory, computer algebra and cryptography. Among these operations, multiplication is of special interest because it is considered the most important building block. Therefore, high-speed algorithms and hardware architectures for computing multiplication are highly required. In this paper, bit-parallel polynomial basis multipliers over the binary field GF(2(m)) generated using type II irreducible pentanomials are considered. The multiplier here presented has the lowest time complexity known to date for similar multipliers based on this type of irreducible pentanomials.

Desenvolvimento de célula Pockels na topologia reflexiva aplicada a TP óptico de alta tensão.

O trabalho aborda o estudo e o desenvolvimento de um interferômetro sensor de alta tensão, baseado em célula Pockels (modulador eletro-óptico) na topologia reflexiva (\"double pass\") e que é parte integrante de um Transformador de Potencial Óptico (TPO), que utiliza sistema interferométrico de luz branca (WLI-White Light Interferometry), que está sendo desenvolvido pelo grupo do Laboratório de Sensores Ópticos (LSO) do PEA-EPUSP, e é capaz de medir diretamente tensões presentes em sistema elétrico de potência (SEP) classe 69kVRMS. Para desenvolver o tema proposto foi feita uma revisão da literatura baseada em livros, artigos e teses para identificar topologias em moduladores eletro-ópticos transmissiva (\"single pass\") e reflexiva (\"double pass\") para definir o tipo de modulador mais adequado para a aplicação em questão. A partir dos estudos e implementações realizadas, verificou-se um enorme potencial para o desenvolvimento e aplicação da topologia \"double pass\" no sensor interferométrico da célula de alta tensão do TPO. A topologia mostrou-se vantajosa em relação aos protótipos dos TPOs desenvolvidos anteriormente, a partir de características tais como: a facilidade de recurso de alinhamento do feixe de luz, construção e reprodução relacionados ao cristal eletro-óptico, diminuição do número de componentes ópticos volumétricos e aumento da rigidez dielétrica da célula sensora. Simulações computacionais foram realizadas mediante a aplicação do método dos elementos finitos (MEF) que contribuíram para o auxílio do projeto da célula sensora, particularmente, para estimativa do valor da voltagem de meia onda, V?, parâmetro importante para o projeto do TPO. Um protótipo do TPO com célula sensora de alta tensão reflexiva foi implementado e testado no laboratório de alta tensão do IEEUSP a partir de ensaios com tensões nominais de 69kVrms a 60Hz e máxima de 140kVrms a 60 Hz. Como resultado deste trabalho, amplia-se o conhecimento e domínio das técnicas de construção de interferômetros sensores de alta tensão na topologia reflexiva aplicadas a TPOs.

Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.

Devido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação.

High speed image techniques for construction safety net monitoring in outdoor conditions

Póster presentado en SPIE Photonics Europe, Brussels, 16-19 April 2012.

Aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural

El campo de procesamiento de lenguaje natural (PLN), ha tenido un gran crecimiento en los últimos años; sus áreas de investigación incluyen: recuperación y extracción de información, minería de datos, traducción automática, sistemas de búsquedas de respuestas, generación de resúmenes automáticos, análisis de sentimientos, entre otras. En este artículo se presentan conceptos y algunas herramientas con el fin de contribuir al entendimiento del procesamiento de texto con técnicas de PLN, con el propósito de extraer información relevante que pueda ser usada en un gran rango de aplicaciones. Se pueden desarrollar clasificadores automáticos que permitan categorizar documentos y recomendar etiquetas; estos clasificadores deben ser independientes de la plataforma, fácilmente personalizables para poder ser integrados en diferentes proyectos y que sean capaces de aprender a partir de ejemplos. En el presente artículo se introducen estos algoritmos de clasificación, se analizan algunas herramientas de código abierto disponibles actualmente para llevar a cabo estas tareas y se comparan diversas implementaciones utilizando la métrica F en la evaluación de los clasificadores.

Engineered surface waves in hyperbolic metamaterials

We analyzed surface-wave propagation that takes place at the boundary between a semi-infinite dielectric and a multilayered metamaterial, the latter with indefinite permittivity and cut normally to the layers. Known hyperbolization of the dispersion curve is discussed within distinct spectral regimes, including the role of the surrounding material. Hybridization of surface waves enable tighter confinement near the interface in comparison with pure-TM surface-plasmon polaritons. We demonstrate that the effective-medium approach deviates severely in practical implementations. By using the finite-element method, we predict the existence of long-range oblique surface waves.

GPGPU implementation of growing neural gas: application to 3D scene reconstruction

Self-organising neural models have the ability to provide a good representation of the input space. In particular the Growing Neural Gas (GNG) is a suitable model because of its flexibility, rapid adaptation and excellent quality of representation. However, this type of learning is time-consuming, especially for high-dimensional input data. Since real applications often work under time constraints, it is necessary to adapt the learning process in order to complete it in a predefined time. This paper proposes a Graphics Processing Unit (GPU) parallel implementation of the GNG with Compute Unified Device Architecture (CUDA). In contrast to existing algorithms, the proposed GPU implementation allows the acceleration of the learning process keeping a good quality of representation. Comparative experiments using iterative, parallel and hybrid implementations are carried out to demonstrate the effectiveness of CUDA implementation. The results show that GNG learning with the proposed implementation achieves a speed-up of 6× compared with the single-threaded CPU implementation. GPU implementation has also been applied to a real application with time constraints: acceleration of 3D scene reconstruction for egomotion, in order to validate the proposal.

A parallel method for impulsive image noise removal on hybrid CPU/GPU systems

A parallel algorithm for image noise removal is proposed. The algorithm is based on peer group concept and uses a fuzzy metric. An optimization study on the use of the CUDA platform to remove impulsive noise using this algorithm is presented. Moreover, an implementation of the algorithm on multi-core platforms using OpenMP is presented. Performance is evaluated in terms of execution time and a comparison of the implementation parallelised in multi-core, GPUs and the combination of both is conducted. A performance analysis with large images is conducted in order to identify the amount of pixels to allocate in the CPU and GPU. The observed time shows that both devices must have work to do, leaving the most to the GPU. Results show that parallel implementations of denoising filters on GPUs and multi-cores are very advisable, and they open the door to use such algorithms for real-time processing.

Importancia de los procesos de validación topológica en la gestión de alteraciones catastrales

Las tecnologías de la información y la comunicación están consiguiendo que la información geográfica sea asequible a un mayor número de profesionales a través de las Tecnologías de la Información Geográfica. La intervención multidisciplinar en el territorio enriquece la investigación y las formas de aplicación de este tipo de recursos tecnológicos. Pero esta facilidad tecnológica puede suponer el riesgo de un uso inadecuado, por falta de conocimientos técnicos adecuados a la complejidad de la información geográfica o por el mal uso de las aplicaciones informáticas. El trabajo catastral puede beneficiarse mucho del empleo de estas tecnologías de información geográfica, al facilitar el uso, la comunicación y su administración electrónica, pero el desconocimiento de las propiedades geométricas y topológicas de la información geográfica puede llevar a cometer errores de graves consecuencias a profesionales no especializados. En este artículo ofrecemos el resultado de la investigación del trabajo de diversos juristas y técnicos, con el objetivo de desarrollar métodos automatizados y aplicaciones informáticas que permitan a los especialistas no expertos en Cartografía usar este tipo de información con garantías de exactitud al más alto nivel, como una solución eficaz para que la información geográfica con calidad topológica enriquezca la seguridad jurídica en el tráfico inmobiliario.

Parallel relaxed and extrapolated algorithms for computing PageRank

In this paper, parallel Relaxed and Extrapolated algorithms based on the Power method for accelerating the PageRank computation are presented. Different parallel implementations of the Power method and the proposed variants are analyzed using different data distribution strategies. The reported experiments show the behavior and effectiveness of the designed algorithms for realistic test data using either OpenMP, MPI or an hybrid OpenMP/MPI approach to exploit the benefits of shared memory inside the nodes of current SMP supercomputers.

Learning Probabilistic Features for Robotic Navigation Using Laser Sensors

SLAM is a popular task used by robots and autonomous vehicles to build a map of an unknown environment and, at the same time, to determine their location within the map. This paper describes a SLAM-based, probabilistic robotic system able to learn the essential features of different parts of its environment. Some previous SLAM implementations had computational complexities ranging from O(Nlog(N)) to O(N2), where N is the number of map features. Unlike these methods, our approach reduces the computational complexity to O(N) by using a model to fuse the information from the sensors after applying the Bayesian paradigm. Once the training process is completed, the robot identifies and locates those areas that potentially match the sections that have been previously learned. After the training, the robot navigates and extracts a three-dimensional map of the environment using a single laser sensor. Thus, it perceives different sections of its world. In addition, in order to make our system able to be used in a low-cost robot, low-complexity algorithms that can be easily implemented on embedded processors or microcontrollers are used.