876 resultados para Feature extraction


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In this thesis we build a novel analysis framework to perform the direct extraction of all possible effective Higgs boson couplings to the neutral electroweak gauge bosons in the H → ZZ(*) → 4l channel also referred to as the golden channel. We use analytic expressions of the full decay differential cross sections for the H → VV' → 4l process, and the dominant irreducible standard model qq ̄ → 4l background where 4l = 2e2μ,4e,4μ. Detector effects are included through an explicit convolution of these analytic expressions with transfer functions that model the detector responses as well as acceptance and efficiency effects. Using the full set of decay observables, we construct an unbinned 8-dimensional detector level likelihood function which is con- tinuous in the effective couplings, and includes systematics. All potential anomalous couplings of HVV' where V = Z,γ are considered, allowing for general CP even/odd admixtures and any possible phases. We measure the CP-odd mixing between the tree-level HZZ coupling and higher order CP-odd couplings to be compatible with zero, and in the range [−0.40, 0.43], and the mixing between HZZ tree-level coupling and higher order CP -even coupling to be in the ranges [−0.66, −0.57] ∪ [−0.15, 1.00]; namely compatible with a standard model Higgs. We discuss the expected precision in determining the various HVV' couplings in future LHC runs. A powerful and at first glance surprising prediction of the analysis is that with 100-400 fb-1, the golden channel will be able to start probing the couplings of the Higgs boson to diphotons in the 4l channel. We discuss the implications and further optimization of the methods for the next LHC runs.

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We present a complete system for Spectral Cauchy characteristic extraction (Spectral CCE). Implemented in C++ within the Spectral Einstein Code (SpEC), the method employs numerous innovative algorithms to efficiently calculate the Bondi strain, news, and flux.

Spectral CCE was envisioned to ensure physically accurate gravitational wave-forms computed for the Laser Interferometer Gravitational wave Observatory (LIGO) and similar experiments, while working toward a template bank with more than a thousand waveforms to span the binary black hole (BBH) problem’s seven-dimensional parameter space.

The Bondi strain, news, and flux are physical quantities central to efforts to understand and detect astrophysical gravitational wave sources within the Simulations of eXtreme Spacetime (SXS) collaboration, with the ultimate aim of providing the first strong field probe of the Einstein field equation.

In a series of included papers, we demonstrate stability, convergence, and gauge invariance. We also demonstrate agreement between Spectral CCE and the legacy Pitt null code, while achieving a factor of 200 improvement in computational efficiency.

Spectral CCE represents a significant computational advance. It is the foundation upon which further capability will be built, specifically enabling the complete calculation of junk-free, gauge-free, and physically valid waveform data on the fly within SpEC.

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Feature-based vocoders, e.g., STRAIGHT, offer a way to manipulate the perceived characteristics of the speech signal in speech transformation and synthesis. For the harmonic model, which provide excellent perceived quality, features for the amplitude parameters already exist (e.g., Line Spectral Frequencies (LSF), Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)). However, because of the wrapping of the phase parameters, phase features are more difficult to design. To randomize the phase of the harmonic model during synthesis, a voicing feature is commonly used, which distinguishes voiced and unvoiced segments. However, voice production allows smooth transitions between voiced/unvoiced states which makes voicing segmentation sometimes tricky to estimate. In this article, two-phase features are suggested to represent the phase of the harmonic model in a uniform way, without voicing decision. The synthesis quality of the resulting vocoder has been evaluated, using subjective listening tests, in the context of resynthesis, pitch scaling, and Hidden Markov Model (HMM)-based synthesis. The experiments show that the suggested signal model is comparable to STRAIGHT or even better in some scenarios. They also reveal some limitations of the harmonic framework itself in the case of high fundamental frequencies.

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Study of emotions in human-computer interaction is a growing research area. This paper shows an attempt to select the most significant features for emotion recognition in spoken Basque and Spanish Languages using different methods for feature selection. RekEmozio database was used as the experimental data set. Several Machine Learning paradigms were used for the emotion classification task. Experiments were executed in three phases, using different sets of features as classification variables in each phase. Moreover, feature subset selection was applied at each phase in order to seek for the most relevant feature subset. The three phases approach was selected to check the validity of the proposed approach. Achieved results show that an instance-based learning algorithm using feature subset selection techniques based on evolutionary algorithms is the best Machine Learning paradigm in automatic emotion recognition, with all different feature sets, obtaining a mean of 80,05% emotion recognition rate in Basque and a 74,82% in Spanish. In order to check the goodness of the proposed process, a greedy searching approach (FSS-Forward) has been applied and a comparison between them is provided. Based on achieved results, a set of most relevant non-speaker dependent features is proposed for both languages and new perspectives are suggested.

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79 p.

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Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

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Este trabalho problematiza a experiência migratória do estudante de pós-graduação participante de programas de intercâmbio internacional, entendendo que este é um trabalhador cognitivo que sofre a extração de sua força de trabalho segundo os mesmos padrões sofridos pelos demais trabalhadores, regulado pela universidade que tem sido atravessada por uma lógica administrativa repleta de imperativos de normatizações, padrões de eficiência e modelos bem-sucedidos. A partir da articulação entre a Análise Institucional, Filosofia da Diferença e Autonomia das Migrações, discute analisadores que atravessam a formação, como o efeito lattes, que incita o produtivismo; a tara contemporânea que nos impele a um estado permanente de formação; o aumento de programas de intercâmbio internacional, que tornam-se mais uma griffe em busca do status de excelência, e o processo de êxodo de cérebros, caracterizado pela migração de trabalhadores qualificados que não encontram, em suas cidades ou países, oportunidades para canalizar sua qualificação. Estes processos são analisadores de uma política que incita o processo de circulação, e também a delimita e a esquadrinha, como pode ser percebido pelas experiências dos sete estudantes que compuseram as travessias em estudo, cujos vestígios deixados pelos fragmentos das histórias/ modos de funcionamento encarnaram os personagens conceituais, conforme Deleuze. As experiências de intercâmbio internacional exprimem o mais alto grau da exigência do atual modo de subjetivação acadêmico por sua característica de se dar como longa imersão e em país estranho capaz de graves efeitos positivos e negativos em sua subjetivação, denotando que o paradoxo e o sofrimento são constitutivos da migração e da formação.