Domus regis: a Casa Real portuguesa no Rio de Janeiro (1808-1821)

Instituição fundamental à monarquia lusitana, a Casa Real portuguesa abrangia, em seu espaço, centenas de criados, homens e mulheres das mais diversas origens. Com a transferência da Corte para o Rio de Janeiro, em 1808, o príncipe regente d. João reestruturou o seu universo doméstico, estabelecendo aqui, e à semelhança de Portugal, todos os departamentos imperativos à correta execução das tarefas cotidianas da sua Casa: cavalariça, cozinha, serviço de copa, câmara, aquisição de gêneros alimentícios, etc. Esta tese tem como objeto a conformação da Casa Real portuguesa no Rio de Janeiro, entre os anos de 1808 e 1821. Serão analisados aqui a estrutura organizacional da Casa Real; os conflitos suscitados entre os recém-emigrados agentes do espaço doméstico régio e os súditos fluminenses; os mecanismos de remuneração peculiares ao universo doméstico joanino; as formas de acesso à Casa Real; e, finalmente, a estrutura financeira da Casa Real portuguesa. Num quadro mais amplo, procurou-se relacionar a Casa do Rei aos outros poderes instituídos na cidade, agora Corte, do Rio de Janeiro, de forma a demonstrar que o espaço doméstico da monarquia era, também, uma instituição relevante na montagem da administração joanina na América e, conseqüentemente, na transformação de um espaço historicamente colonial em centro do império português.

Hardware reconfigurável para geração de música harmonizada utilizando autômatos celulares.

Desde os primórdios da humanidade, a descoberta do método de processamento cerebral do som, e consequentemente da música, fazem parte do imaginário humano. Portanto, as pesquisas relacionadas a este processo constituem um dos mais vastos campos de estudos das áreas de ciências. Dentre as inúmeras tentativas para compreensão do processamento biológico do som, o ser humano inventou o processo automático de composição musical, com o intuito de aferir a possibilidade da realização de composições musicais de qualidade sem a imposição sentimental, ou seja, apenas com a utilização das definições e estruturas de música existentes. Este procedimento automático de composição musical, também denominado música aleatória ou música do acaso, tem sido vastamente explorado ao longo dos séculos, já tendo sido utilizado por alguns dos grandes nomes do cenário musical, como por exemplo, Mozart. Os avanços nas áreas de engenharia e computação permitiram a evolução dos métodos utilizados para composição de música aleatória, tornando a aplicação de autômatos celulares uma alternativa viável para determinação da sequência de execução de notas musicais e outros itens utilizados durante a composição deste tipo de música. Esta dissertação propõe uma arquitetura para geração de música harmonizada a partir de intervalos melódicos determinados por autômatos celulares, implementada em hardware reconfigurável do tipo FPGA. A arquitetura proposta possui quatro tipos de autômatos celulares, desenvolvidos através dos modelos de vizinhança unidimensional de Wolfram, vizinhança bidimensional de Neumann, vizinhança bidimensional Moore e vizinhança tridimensional de Neumann, que podem ser combinados de 16 formas diferentes para geração de melodias. Os resultados do processamento realizado pela arquitetura proposta são melodias no formato .mid, compostas através da utilização de dois autômatos celulares, um para escolha das notas e outro para escolha dos instrumentos a serem emulados, de acordo com o protocolo MIDI. Para tal esta arquitetura é formada por três unidades principais, a unidade divisor de frequência, que é responsável pelo sincronismo das tarefas executadas pela arquitetura, a unidade de conjunto de autômatos celulares, que é responsável pelo controle e habilitação dos autômatos celulares, e a unidade máquina MIDI, que é responsável por organizar os resultados de cada iteração corrente dos autômatos celulares e convertê-los conforme a estrutura do protocolo MIDI, gerando-se assim o produto musical. A arquitetura proposta é parametrizável, de modo que a configuração dos dados que influenciam no produto musical gerado, como por exemplo, a definição dos conjuntos de regras para os autômatos celulares habilitados, fica a cargo do usuário, não havendo então limites para as combinações possíveis a serem realizadas na arquitetura. Para validação da funcionalidade e aplicabilidade da arquitetura proposta, alguns dos resultados obtidos foram apresentados e detalhados através do uso de técnicas de obtenção de informação musical.

Algoritmos distribuídos para alocação dinâmica de tarefas em enxame de robôs.

A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos.

Structure learning in action.

'Learning to learn' phenomena have been widely investigated in cognition, perception and more recently also in action. During concept learning tasks, for example, it has been suggested that characteristic features are abstracted from a set of examples with the consequence that learning of similar tasks is facilitated-a process termed 'learning to learn'. From a computational point of view such an extraction of invariants can be regarded as learning of an underlying structure. Here we review the evidence for structure learning as a 'learning to learn' mechanism, especially in sensorimotor control where the motor system has to adapt to variable environments. We review studies demonstrating that common features of variable environments are extracted during sensorimotor learning and exploited for efficient adaptation in novel tasks. We conclude that structure learning plays a fundamental role in skill learning and may underlie the unsurpassed flexibility and adaptability of the motor system.

Community visioning and action plans: Tonle Sap hub

The process of rolling out the CGIAR Research Program on Aquatic Agricultural Systems (AAS) in 12 target villages in the Tonle Sap region in Cambodia throughout 2013 involved several important tasks at different stages. This report covers one of those tasks: the Community Life Competence Process (CLCP), commonly referred to by stakeholders as "visioning". It has two main objectives: (1) to document the community visioning process, including the development of a community action plan and NGO work plan to monitor progress; and (2) to document village and network profiles of key community stakeholders at the village level.

Structure Discovery in Nonparametric Regression through Compositional Kernel Search

Despite its importance, choosing the structural form of the kernel in nonparametric regression remains a black art. We define a space of kernel structures which are built compositionally by adding and multiplying a small number of base kernels. We present a method for searching over this space of structures which mirrors the scientific discovery process. The learned structures can often decompose functions into interpretable components and enable long-range extrapolation on time-series datasets. Our structure search method outperforms many widely used kernels and kernel combination methods on a variety of prediction tasks.

Designing intrinsically motivating user interfaces for the ageing population

Older people often find it difficult to learn to use new technology. Although they may want to adopt it, they can find the learning process challenging and frustrating and subsequently lose motivation. This paper looks at how psychological theories of intrinsic motivation could be applied to make the ICT learning process more engaging for older users and describes an experiment set up to test the applicability of these theories to user interface (UI) design. The results of the experiment confirmed that intrinsic motivation theory is a valid lens through which to look at current ICT design and also uncovered significant gender differences in reaction to different kinds of learning tasks. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Cognitive Tomography Reveals Complex, Task-Independent Mental Representations

Humans develop rich mental representations that guide their behavior in a variety of everyday tasks. However, it is unknown whether these representations, often formalized as priors in Bayesian inference, are specific for each task or subserve multiple tasks. Current approaches cannot distinguish between these two possibilities because they cannot extract comparable representations across different tasks [1-10]. Here, we develop a novel method, termed cognitive tomography, that can extract complex, multidimensional priors across tasks. We apply this method to human judgments in two qualitatively different tasks, "familiarity" and "odd one out," involving an ecologically relevant set of stimuli, human faces. We show that priors over faces are structurally complex and vary dramatically across subjects, but are invariant across the tasks within each subject. The priors we extract from each task allow us to predict with high precision the behavior of subjects for novel stimuli both in the same task as well as in the other task. Our results provide the first evidence for a single high-dimensional structured representation of a naturalistic stimulus set that guides behavior in multiple tasks. Moreover, the representations estimated by cognitive tomography can provide independent, behavior-based regressors for elucidating the neural correlates of complex naturalistic priors. © 2013 The Authors.

Semantic transform: Weakly supervised semantic inference for relating visual attributes

Relative (comparative) attributes are promising for thematic ranking of visual entities, which also aids in recognition tasks. However, attribute rank learning often requires a substantial amount of relational supervision, which is highly tedious, and apparently impractical for real-world applications. In this paper, we introduce the Semantic Transform, which under minimal supervision, adaptively finds a semantic feature space along with a class ordering that is related in the best possible way. Such a semantic space is found for every attribute category. To relate the classes under weak supervision, the class ordering needs to be refined according to a cost function in an iterative procedure. This problem is ideally NP-hard, and we thus propose a constrained search tree formulation for the same. Driven by the adaptive semantic feature space representation, our model achieves the best results to date for all of the tasks of relative, absolute and zero-shot classification on two popular datasets. © 2013 IEEE.

Active sensing system with in situ adjustable sensor morphology.

BACKGROUND: Despite the widespread use of sensors in engineering systems like robots and automation systems, the common paradigm is to have fixed sensor morphology tailored to fulfill a specific application. On the other hand, robotic systems are expected to operate in ever more uncertain environments. In order to cope with the challenge, it is worthy of note that biological systems show the importance of suitable sensor morphology and active sensing capability to handle different kinds of sensing tasks with particular requirements. METHODOLOGY: This paper presents a robotics active sensing system which is able to adjust its sensor morphology in situ in order to sense different physical quantities with desirable sensing characteristics. The approach taken is to use thermoplastic adhesive material, i.e. Hot Melt Adhesive (HMA). It will be shown that the thermoplastic and thermoadhesive nature of HMA enables the system to repeatedly fabricate, attach and detach mechanical structures with a variety of shape and size to the robot end effector for sensing purposes. Via active sensing capability, the robotic system utilizes the structure to physically probe an unknown target object with suitable motion and transduce the arising physical stimuli into information usable by a camera as its only built-in sensor. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The efficacy of the proposed system is verified based on two results. Firstly, it is confirmed that suitable sensor morphology and active sensing capability enables the system to sense different physical quantities, i.e. softness and temperature, with desirable sensing characteristics. Secondly, given tasks of discriminating two visually indistinguishable objects with respect to softness and temperature, it is confirmed that the proposed robotic system is able to autonomously accomplish them. The way the results motivate new research directions which focus on in situ adjustment of sensor morphology will also be discussed.

同步数据流模型调度序列的空间优化

提出了一种嵌入式DSP系统的存储优化方法。该方法基于同步数据流模型SDF(Synchronous Data Flow)。针对其他优化算法不适用于存在反馈环的同步数据流模型的问题,该方法为反馈环的空间优化设计实现了启发式的调度算法,并提出了将SAS(Single Appearance Schedules)和Non-SAS类型调度序列相结合的层次化的空间优化方案,为同步数据流模型调度序列的空间优化提供一个通用的解决方案。实验结果证实了该方案的有效性。

Observed charmed hadron Lambda(c)(2940)(+) and the D* N interaction

In this work, we systematically study the interaction of D* and nucleon, which is stimulated by the observation of Lambda(c)(2940)(+) close to the threshold of D* p. Our numerical result obtained by the dynamical investigation indicates the existence of the D* N systems with J(P) = 1/2(+/-), 3/2(+/-), which not only provides valuable information to understand the underlying structure of Lambda(c)(2940)(+) but also improves our knowledge of the interaction of D* and nucleon. Additionally, the bottom partners of the D* N systems are predicted, which might be as one of the tasks in LHCb experiment.

工业无线网络化控制系统结构及调度问题研究

无线通信技术在工业网络化控制系统中的应用已成为当今工业领域中的研究热点。然而无线通信技术在恶劣的工业环境中通信质量严重下降，使得现有无线通信技术在工业网络化控制系统中的应用受阻。为此在不断提高和改进无线信号传输性能的同时，更要在控制系统级层面上充分考虑无线通信技术的特点，进行相关系统结构和实时调度机制等方面的改进，以达到使系统产生的通信任务在应用层上得到可靠、实时调度的目的。同时也要从无线网络技术层面上入手，解决上层下达的通信任务在数据链路层中的实时调度问题。要设计适合工业无线网络化控制系统应用特点的MAC协议来有效调度网络所有节点的信息收发，减少高层下达的通信任务在网络中的平均时延，提高吞吐量，进而保证工业无线网络化控制系统的实时性。 因此，本文从工业无线网络化控制系统中的通信任务在数据链路层和应用层上的调度角度出发，以解决、改善工业无线网络化控制系统的实时性和可靠性等性能指标为目的。对工业无线网络化控制系统的结构、应用层调度策略和优化以及数据链路层中的MAC协议进行了系统的研究。主要工作和贡献有以下几点： （1）对工业网络化控制系统的基本问题和引入无线通信技术后产生的问题进行了探讨。在定性分析了工业环境对无线通信的影响及要求的同时，又推导出了无线通信的链路预算模型，并利用Matlab对该预算模型进行了建模，计算出了在工业级噪声指数和工业要求的误码率下，IEEE802.11b和IEEE802.15.4两大主流无线通信技术的链路预算情况及具体的量化数据。 （2）提出了工业无线网络化控制系统的双频二级拓扑结构和多路径传输机制。利用了无线信道特点和路径冗余优势，在系统级上改进了目前无线通信技术在工业网络化控制系统中的应用模式，部分缓解了无线通信技术在工业恶劣环境中的实时性和可靠性问题。为工业无线网络化控制系统结构的设计做了有益的尝试。同时，首次将DS-UWB技术应用于工业网络化控制系统中，设计出了基于该结构的UWB和FF及PROFIBUS的集成方案，为该结构的快速应用提供了有效的途径。 （3）提出了极大容忍无线通信时延的调度算法(GTD)。有效解决了工业无线网络化控制系统中周期性通信任务的实时性问题,部分弥补了因无线网络时延而导致周期性通信任务超时的缺陷。并针对GTD调度算法产生的通信窗口碎片问题进行了优化处理，又提出了面向非周期信息吞吐量最大化的优化调度算法，该算法提高了非周期性通信任务的吞吐量。同时，给出了基于这两种调度算法的非线性规划模型的调度时间表求解方法。 （4）提出了根据通信任务调度时间表进行分配无竞争期的混合CAP和CFP的MAC协议（HAF-MAC）。解决了工业无线网络化控制系统上层下达的周期性通信任务和非周期性通信任务在数据链路层中的实时调度问题，并有效解决了本文提出的应用层调度算法生成的预留时间可能存在浪费的问题。同时，在理论分析了HAF-MAC协议时隙利用率的基础上，提出了基于时隙的HAF-MAC（TSHAF-MAC）协议。TSHAF-MAC协议比HAF-MAC协议提高了时隙利用率，使吞吐量和平均延时得到了进一步改善，进而提高了非周期性通信任务的实时性。最后，对这两个协议进行了仿真建模与验证，进而较系统地解决了工业无线网络化控制系统中的通信任务的实时调度问题。 （5）分别将论文中的第三章和第四章的部分研究成果,在本人博士研究阶段研发的无线智能照明控制系统这一物理实验平台上进行了一定的验证。

监控式水下机械手及相关技术的研究

水下机械手作为水下机器人通用作业工具得到广泛地应用，目前水下机械手的主要操作方式为主从方式。虽然主从方式具有操作直观，灵活的特点，但难于完成需要精确定位，轨迹控制的水下作用，如海洋石油钻井平台导管架的检查作用。为了扩展水下机器人的作业能力，提高水下作业智能化程度，沈阳自动化所承担国家863课题“水下虚拟遥操作与监控机械手系统”关键技术的研究工作。作者参加了此课题的研究工作，以Schilling水下机械手为研究对象，深入研究机械手的作用功能，对机械手的逆运动学，焊缝空间轨迹规划作了深入的研究，形成本文阐述的主要内容。由于Schilling水下机械手各关节之间的连接参数中存在多个偏距，其运动学逆解不能简单由解析方式给出。机械手进行控制与轨迹规划等操作必须找到一种快速求解的方法。本篇文章得出一种基于信赖域法的机械手运动学逆解算法。由于该算法具有收敛速度快的特点，故可以被应用于在线求解机械手运动学逆解；由于没有直接求解二阶导数，故不存在奇异解的问题。经理论分析和实验证明该方法在解决水下监控机械手在线跟踪水下结构物空间轨迹的技术问题具有较好的效果。作为课题的实际应用背景的导管架焊缝曲面为一复杂的空间曲面。为了实现课题的研究目标，本课题不仅要求解焊缝的轨迹，而且要给出其法线方向。对于这样一个问题，用空间解析几何和微分几何方法是很难求解的，本文给出了一种基于B样条参数曲面及曲面求交的方法，具有速度快，通用性强的优点。

基于多代理和规则调度的敏捷调度系统研究

研究了在敏捷制造环境下制造车间生产过程的动态调度问题。针对敏捷化调度的特殊要求 ,提出了综合运用多代理机制与规则调度实现敏捷化制造车间生产过程动态调度的方法 ,建立了基于多代理生产组织和运行模式的生产过程动态调度系统框架结构 ,研究了在多代理结构的基础上实现规则调度的方法 ,创建了适应实际生产环境的代理的模型结构 ,并以一类敏捷加工车间动态调度的仿真研究说明所提出方法的思路和可行性。