The neural bases of the short-term storage of verbal information are anatomically variable across individuals

What are the precise brain regions supporting the short-term retention of verbal information? A previous functional magnetic resonance imaging (fMRI) study suggested that they may be topographically variable across individuals, occurring, in most, in regions posterior to prefrontal cortex (PFC), and that detection of these regions may be best suited to a single-subject (SS) approach to fMRI analysis (Feredoes and Postle, 2007). In contrast, other studies using spatially normalized group-averaged (SNGA) analyses have localized storage-related activity to PFC. To evaluate the necessity of the regions identified by these two methods, we applied repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to SS- and SNGA-identified regions throughout the retention period of a delayed letter-recognition task. Results indicated that rTMS targeting SS analysis-identified regions of left perisylvian and sensorimotor cortex impaired performance, whereas rTMS targeting the SNGA-identified region of left caudal PFC had no effect on performance. Our results support the view that the short-term retention of verbal information can be supported by regions associated with acoustic, lexical, phonological, and speech-based representation of information. They also suggest that the brain bases of some cognitive functions may be better detected by SS than by SNGA approaches to fMRI data analysis.

Filtered Multiplicative Bases of Restricted Enveloping Algebras

We study the problem of the existence of filtered multiplicative bases of a restricted enveloping algebra u(L), where L is a finite-dimensional and p-nilpotent restricted Lie algebra over a field of positive characteristic p.

Spectroscopic and electrochemical properties of iron(II) complexes of polydentate Schiff bases containing pyrazine, pyridine and imidazole groups

We report the synthesis and spectroscopic/electrochemical properties of iron(II) complexes of polydentate Schiff bases generated from 2-acetylpyridine and 1,3-diaminopropane, acetylpyrazine and 1,3-diaminopropane, and from 2-acetylpyridine and L-histidine. The complexes exhibit bis(diimine)iron(II) chromophores in association with pyrazine, pyridine or imidazole groups displaying contrasting pi-acceptor properties. In spite of their open geometry, their properties are much closer to those of macrocyclic tetraimineiron(II) complexes. An electrochemical/spectroscopic correlation between E degrees(Fe(III/II)) and the energies of the lowest MLCT band has been observed, reflecting the stabilization of the HOMO levels as a consequence of the increasing backbonding effects in the series of compounds. Mossbauer data have also confirmed the similarities in their electronic structure, as deduced from the spectroscopic and theoretical data. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Extração de informação sobre bases de dados textuais

Com a crescente popularização dos microcomputadores e da rede mundial de informação, Internet, uma enorme variedade e quantidade de informações estão se tornando acessíveis a um número cada vez maior de pessoas. Desta forma, também cresce a importância de se extrair a informação útil que está no grande conjunto das informações disponibilizadas. Hoje há muito mais dados na forma de textos eletrônicos do que em tempos passados, mas muito disto é ignorado. Nenhuma pessoa pode ler, entender e sintetizar megabytes de texto no seu cotidiano. Informações perdidas, e conseqüentemente oportunidades perdidas, estimularam pesquisas na exploração de várias estratégias para a administração da informação, a fim de estabelecer uma ordem na imensidão de textos. As estratégias mais comuns são recuperação de informações, filtragem de informações e outra relativamente nova, chamada de extração de informações. A extração de informações tem muitas aplicações potenciais. Por exemplo, a informação disponível em textos não-estruturados pode ser armazenada em bancos de dados tradicionais e usuários podem examiná-las através de consultas padrão. Para isso, há um complexo trabalho de gerenciamento, que é conseqüência da natureza não estruturada e da difícil análise dos dados. Os dados de entrada, que são os textos semi ou não-estruturados, são manipulados por um processo de extração configurado através de bases de conhecimento criadas pelo usuário do sistema. Esta dissertação tem como objetivo a definição de uma linguagem, com base em uma arquitetura de múltiplos níveis, para extrair satisfatoriamente as informações desejadas pelo usuário, presentes em bases de dados textuais. Também faz parte deste trabalho a implementação de um protótipo que utiliza a linguagem proposta.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Usando bases de dados relacionais para geração semi-automática de ontologias destinadas à extração de dados

Extração de dados é o processo utilizado para obter e estruturar informações disponibilizaadas em documentos semi-estruturados (ex.: páginas da Web). A importâmncia da extrtação de dados vem do fato que, uma vez extraídos, os dados podem ser armazenados e manipulados em uma forma estruturada. Dentre as abordagens existentes para extração de dados, existe a abordagem de extração baseada em ontologias. Nesta abordagem, ontologias são preciamente criadas para descrever um domínio de interesse, gerando um modelo conceitual enriquecido com informações necessárias para extração de dados das fontes semi-estruturadas. A ontologia é utilizada como guia ara um programa (¨parser¨) que executa a extração de dados dos documentos ou páginas fornecidos como enetrada. Oprocesso de criação da ontologia não é uma tarefa trtivial e requer um cuidado trabalho ee análise dos documentos ou páginas fontes dos dados. Este trabalho é feito manualmente por usuários especialistas no domínio de interesse da ontologia. Entretanto, em algumas situações os dados que se desejam extrair estão modelados em bancos de dados relacionais. Neste caso, o modelo realcional do banco de dados por ser utilizado para constrtução do modelo conceitual na ontologia. As instâncias dos dados armazenados neste mesmo banco podem ajudar a gerar as informações sobre conteúdo e formato dos dados a serem extraídos. Estas informações sobre conteúdo e formato de dados, na ontologia, são representadas por expressões regulares e estão inseridas nos chamados "data frames". O objetivo deste trabalho é apresentar um método para criação semi-automática de ontologias de extração a partir das informações em um banco de dados já existente. O processo é baseado na engenharia reversa do modelo relacional para o modelo conceitual da ontologia combinada com a análise das instâncias dos dados para geração das expressões regulares nos "data frames".