916 resultados para Dynamic Bayesian Networks
Resumo:
Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.
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Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.
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Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax and usually comprises Computed Tomography (CT) examination for pre-operative diagnosis. Aiming at the elimination of the high amounts of CT radiation exposure, this work presents a new methodology for the replacement of CT by a laser scanner (radiation-free) in the treatment of pectus excavatum using personally modeled prosthesis. The complete elimination of CT involves the determination of ribs external outline, at the maximum sternum depression point for prosthesis placement, based on chest wall skin surface information, acquired by a laser scanner. The developed solution resorts to artificial neural networks trained with data vectors from 165 patients. Scaled Conjugate Gradient, Levenberg-Marquardt, Resilient Back propagation and One Step Secant gradient learning algorithms were used. The training procedure was performed using the soft tissue thicknesses, determined using image processing techniques that automatically segment the skin and rib cage. The developed solution was then used to determine the ribs outline in data from 20 patient scanners. Tests revealed that ribs position can be estimated with an average error of about 6.82±5.7 mm for the left and right side of the patient. Such an error range is well below current prosthesis manual modeling (11.7±4.01 mm) even without CT imagiology, indicating a considerable step forward towards CT replacement by a 3D scanner for prosthesis personalization.
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Com a criação da teoria das redes, assistiu-se nos últimos anos a uma revolução científica de carácter interdisciplinar Não é uma teoria inteiramente nova, tendo sido precedida pela criação por P. Erdvos, nos anos sessenta, da teoria dos grafos aleatórios. Esta última é uma teoria puramente matemática, donde termos escrito “grafo” em lugar de “rede”. Apenas recentemente podemos falar de uma efectiva teoria das redes reais, e isso devido ao abandono de algumas das ideias essenciais avançadas por Erdvos, em especial a ideia de partir de um conjunto previamente dado de nós, os quais de seguida vão sendo conectados aleatoriamente com probabilidade p. Este quadro geral começou a ser modificado pelo chamado modelo dos “mundo-pequenos” proposto em 1998 por Duncan Watts e Steve Strogatz, modificação que se tornou ainda mais radical quando, em 1999, Albert Barabási e colaboradores propuseram um modelo no qual os nós vão progressivamente nascendo e conectados por uma função de preferência: um nó conecta-se em proporção às ligações que os outros nós já possuem, pelo que quantas mais ligações um nó possui maior a probabilidade de receber ulteriores ligações.
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This study demonstrates and applies a social network methodology for studying the dynamics of hierarchies in organizations. Social network (blockmodel) analysis of verbal networks in four hospitals contrasted hierarchical and structurally equivalent partitions of the sociomatrices of frequent ties and perceptions of organizational culture. It was found that the verbal networks in these organizations follow a center periphery pattern rather than a hierarchical logic and that perceptions of culture vary more by verbal network than by formal hierarchy. The perceptions of culture of central groups in one organization are much like those of peripheral groups in another. In all four hospitals, structurally equivalent social networks are more important in predicting subcultures than are hierarchical groupings and hierarchy has a limited impact on the development of verbal networks. These findings suggest the value of an amoeba rather than a pyramid metaphor in interpreting the cultures and relational structures of organizations.
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This paper presents a predictive optimal matrix converter controller for a flywheel energy storage system used as Dynamic Voltage Restorer (DVR). The flywheel energy storage device is based on a steel seamless tube mounted as a vertical axis flywheel to store kinetic energy. The motor/generator is a Permanent Magnet Synchronous Machine driven by the AC-AC Matrix Converter. The matrix control method uses a discrete-time model of the converter system to predict the expected values of the input and output currents for all the 27 possible vectors generated by the matrix converter. An optimal controller minimizes control errors using a weighted cost functional. The flywheel and control process was tested as a DVR to mitigate voltage sags and swells. Simulation results show that the DVR is able to compensate the critical load voltage without delays, voltage undershoots or overshoots, overcoming the input/output coupling of matrix converters.
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As vias de comunicação são indispensáveis para o desenvolvimento de uma nação, económica e socialmente. Num mundo globalizado, onde tudo deve chegar ao seu destino no menor espaço de tempo, as vias de comunicação assumem um papel vital. Assim, torna-se essencial construir e manter uma rede de transportes eficiente. Apesar de não ser o método mais eficiente, o transporte rodoviário é muitas vezes o mais económico e possibilita o transporte porta-a-porta, sendo em muitos casos o único meio de transporte possível. Por estas razões, o modo rodoviário tem uma quota significativa no mercado dos transportes, seja de passageiros ou mercadorias, tornando-o extremamente importante na rede de transportes de um país. Os países europeus fizeram um grande investimento na criação de extensas redes de estradas, cobrindo quase todo o seu território. Neste momento, começa-se a atingir o ponto onde a principal preocu+ação das entidades gestoras de estradas deixa de ser a construção de novas vias, passando a focar-se na necessidade de manutenção e conservação das vias existentes. Os pavimentos rodoviários, como todas as outras construções, requerem manutenção de forma a garantir bons níveis de serviço com qualidade, conforto e segurança. Devido aos custos inerentes às operações de manutenção de pavimentos, estas devem rigorosamente e com base em critérios científicos bem definidos. Assim, pretende-se evitar intervenções desnecessárias, mas também impedir que os danos se tornem irreparáveis e economicamente prejudiciais, com repercussões na segurança dos utilizadores. Para se estimar a vida útil de um pavimento é essencial realizar primeiro a caracterização estrutural do mesmo. Para isso, torna-se necessário conhecer o tipo de estrutura de um pavimento, nomeadamente a espessura e o módulo de elasticidade constituintes. A utilização de métodos de ensaio não destrutivos é cada vez mais reconhecida como uma forma eficaz para obter informações sobre o comportamento estrutural de pavimentos. Para efectuar estes ensaios, existem vários equipamentos. No entanto, dois deles, o Deflectómetro de Impacto e o Radar de Prospecção, têm demonstrado ser particularmente eficientes para avaliação da capacidade de carga de um pavimento, sendo estes equipamentos utilizados no âmbito deste estudo. Assim, para realização de ensaios de carga em pavimentos, o equipamento Deflectómetro de Impacto tem sido utilizado com sucesso para medir as deflexões à superfície de um pavimento em pontos pré-determinados quando sujeito a uma carga normalizada de forma a simular o efeito da passagem da roda de um camião. Complementarmente, para a obtenção de informações contínuas sobre a estrutura de um pavimento, o equipamento Radar de Prospecção permite conhecer o número de camadas e as suas espessuras através da utilização de ondas electromagnéticas. Os dados proporcionam, quando usados em conjunto com a realização de sondagens à rotação e poços em alguns locais, permitem uma caracterização mais precisa da condição estrutural de um pavimento e o estabelecimento de modelos de resposta, no caso de pavimentos existentes. Por outro lado, o processamento dos dados obtidos durante os ensaios “in situ” revela-se uma tarefa morosa e complexa. Actualmente, utilizando as espessuras das camadas do pavimento, os módulos de elasticidade das camadas são calculados através da “retro-análise” da bacia de deflexões medida nos ensaios de carga. Este método é iterativo, sendo que um engenheiro experiente testa várias estruturas diferentes de pavimento, até se obter uma estrutura cuja resposta seja o mais próximo possível da obtida durante os ensaios “in Situ”. Esta tarefa revela-se muito dependente da experiência do engenheiro, uma vez que as estruturas de pavimento a serem testadas maioritariamente do seu raciocínio. Outra desvantagem deste método é o facto de apresentar soluções múltiplas, dado que diferentes estruturas podem apresentar modelos de resposta iguais. A solução aceite é, muitas vezes, a que se julga mais provável, baseando-se novamente no raciocínio e experiência do engenheiro. A solução para o problema da enorme quantidade de dados a processar e das múltiplas soluções possíveis poderá ser a utilização de Redes Neuronais Artificiais (RNA) para auxiliar esta tarefa. As redes neuronais são elementos computacionais virtuais, cujo funcionamento é inspirado na forma como os sistemas nervosos biológicos, como o cérebro, processam a informação. Estes elementos são compostos por uma série de camadas, que por sua vez são compostas por neurónios. Durante a transmissão da informação entre neurónios, esta é modificada pela aplicação de um coeficiente, denominado “peso”. As redes neuronais apresentam uma habilidade muito útil, uma vez que são capazes de mapear uma função sem conhecer a sua fórmula matemática. Esta habilidade é utilizada em vários campos científicos como o reconhecimento de padrões, classificação ou compactação de dados. De forma a possibilitar o uso desta característica, a rede deverá ser devidamente “treinada” antes, processo realizado através da introdução de dois conjuntos de dados: os valores de entrada e os valores de saída pretendidos. Através de um processo cíclico de propagação da informação através das ligações entre neurónios, as redes ajustam-se gradualmente, apresentando melhores resultados. Apesar de existirem vários tipos de redes, as que aparentam ser as mais aptas para esta tarefa são as redes de retro-propagação. Estas possuem uma característica importante, nomeadamente o treino denominado “treino supervisionado”. Devido a este método de treino, as redes funcionam dentro da gama de variação dos dados fornecidos para o “treino” e, consequentemente, os resultados calculados também se encontram dentro da mesma gama, impedindo o aparecimento de soluções matemáticas com impossibilidade prática. De forma a tornar esta tarefa ainda mais simples, foi desenvolvido um programa de computador, NNPav, utilizando as RNA como parte integrante do seu processo de cálculo. O objectivo é tornar o processo de “retro-análise” totalmente automático e prevenir erros induzidos pela falta de experiência do utilizador. De forma a expandir ainda mais as funcionalidades do programa, foi implementado um processo de cálculo que realiza uma estimativa da capacidade de carga e da vida útil restante do pavimento, recorrendo a dois critérios de ruína. Estes critérios são normalmente utilizados no dimensionamento de pavimentos, de forma a prevenir o fendilhamento por fadiga e as deformações permanentes. Desta forma, o programa criado permite a estimativa da vida útil restante de um pavimento de forma eficiente, directamente a partir das deflexões e espessuras das camadas, medidas nos ensaios “in situ”. Todos os passos da caracterização estrutural do pavimento são efectuados pelo NNPav, seja recorrendo à utilização de redes neuronais ou a processos de cálculo matemático, incluindo a correcção do módulo de elasticidade da camada de misturas betuminosas para a temperatura de projecto e considerando as características de tráfego e taxas de crescimento do mesmo. Os testes efectuados às redes neuronais revelaram que foram alcançados resultados satisfatórios. Os níveis de erros na utilização de redes neuronais são semelhantes aos obtidos usando modelos de camadas linear-elásticas, excepto para o cálculo da vida útil com base num dos critérios, onde os erros obtidos foram mais altos. No entanto, este processo revela-se bastante mais rápido e possibilita o processamento dos dados por pessoal com menos experiência. Ao mesmo tempo, foi assegurado que nos ficheiros de resultados é possível analisar todos os dados calculados pelo programa, em várias fases de processamento de forma a permitir a análise detalhada dos mesmos. A possibilidade de estimar a capacidade de carga e a vida útil restante de um pavimento, contempladas no programa desenvolvido, representam também ferramentas importantes. Basicamente, o NNPav permite uma análise estrutural completa de um pavimento, estimando a sua vida útil com base nos ensaios de campo realizados pelo Deflectómetro de Impacto e pelo Radar de Prospecção, num único passo. Complementarmente, foi ainda desenvolvido e implementado no NNPav um módulo destinado ao dimensionamento de pavimentos novos. Este módulo permite que, dado um conjunto de estruturas de pavimento possíveis, seja estimada a capacidade de carga e a vida útil daquele pavimento. Este facto permite a análise de uma grande quantidade de estruturas de pavimento, e a fácil comparação dos resultados no ficheiro exportado. Apesar dos resultados obtidos neste trabalho serem bastante satisfatórios, os desenvolvimentos futuros na aplicação de Redes Neuronais na avaliação de pavimentos são ainda mais promissores. Uma vez que este trabalho foi limitado a uma moldura temporal inerente a um trabalho académico, a possibilidade de melhorar ainda mais a resposta das RNA fica em aberto. Apesar dos vários testes realizados às redes, de forma a obter as arquitecturas que apresentassem melhores resultados, as arquitecturas possíveis são virtualmente ilimitadas e pode ser uma área a aprofundar. As funcionalidades implementadas no programa foram as possíveis, dentro da moldura temporal referida, mas existem muitas funcionalidades a serem adicinadas ou expandidas, aumentando a funcionalidade do programa e a sua produtividade. Uma vez que esta é uma ferramenta que pode ser aplicada ao nível de gestão de redes rodoviárias, seria necessário estudar e desenvolver redes similares de forma a avaliar outros tipos de estruturas de pavimentos. Como conclusão final, apesar dos vários aspectos que podem, e devem ser melhorados, o programa desenvolvido provou ser uma ferramenta bastante útil e eficiente na avaliação estrutural de pavimentos com base em métodos de ensaio não destrutivos.
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A mathematical model for the purpose of analysing the dynamic of the populations of infected hosts anf infected mosquitoes when the populations of mosquitoes are periodic in time is here presented. By the computation of a parameter lambda (the spectral radius of a certain monodromy matrix) one can state that either the infection peters out naturally) (lambda <= 1) or if lambda > 1 the infection becomes endemic. The model generalizes previous models for malaria by considering the case of periodic coefficients; it is also a variation of that for gonorrhea. The main motivation for the consideration of this present model was the recent studies on mosquitoes at an experimental rice irrigation system, in the South-Eastern region of Brazil.
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Reinforcement Learning is an area of Machine Learning that deals with how an agent should take actions in an environment such as to maximize the notion of accumulated reward. This type of learning is inspired by the way humans learn and has led to the creation of various algorithms for reinforcement learning. These algorithms focus on the way in which an agent’s behaviour can be improved, assuming independence as to their surroundings. The current work studies the application of reinforcement learning methods to solve the inverted pendulum problem. The importance of the variability of the environment (factors that are external to the agent) on the execution of reinforcement learning agents is studied by using a model that seeks to obtain equilibrium (stability) through dynamism – a Cart-Pole system or inverted pendulum. We sought to improve the behaviour of the autonomous agents by changing the information passed to them, while maintaining the agent’s internal parameters constant (learning rate, discount factors, decay rate, etc.), instead of the classical approach of tuning the agent’s internal parameters. The influence of changes on the state set and the action set on an agent’s capability to solve the Cart-pole problem was studied. We have studied typical behaviour of reinforcement learning agents applied to the classic BOXES model and a new form of characterizing the environment was proposed using the notion of convergence towards a reference value. We demonstrate the gain in performance of this new method applied to a Q-Learning agent.
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The current study focuses on the analysis of pressure surge damping in single pipeline systems generated by a fast change of flow, conditions. A dimensionless form of pressurised transient flow equations was developed. presenting the main advantage of being independent of the system characteristics. In lack of flow velocity profiles. the unsteady friction in turbulent regimes is analysed based on two new empirical corrective-coefficients associated with local and convective acceleration terms. A new, surge damping approach is also presented taking into account the pressure peak time variation. The observed attenuation effect in the pressure wave for high deformable pipe materials can be described by a combination of the non-elastic behaviour of the pipe-wall with steady and unsteady friction effects. Several simulations and experimental tests have been carried out. in order to analyse the dynamic response of single pipelines with different characteristics, such as pipe materials. diameters. thickness. lengths and transient conditions.
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In recent works large area hydrogenated amorphous silicon p-i-n structures with low conductivity doped layers were proposed as single element image sensors. The working principle of this type of sensor is based on the modulation, by the local illumination conditions, of the photocurrent generated by a light beam scanning the active area of the device. In order to evaluate the sensor capabilities is necessary to perform a response time characterization. This work focuses on the transient response of such sensor and on the influence of the carbon contents of the doped layers. In order to evaluate the response time a set of devices with different percentage of carbon incorporation in the doped layers is analyzed by measuring the scanner-induced photocurrent under different bias conditions.
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Recent literature has proved that many classical pricing models (Black and Scholes, Heston, etc.) and risk measures (V aR, CV aR, etc.) may lead to “pathological meaningless situations”, since traders can build sequences of portfolios whose risk leveltends to −infinity and whose expected return tends to +infinity, i.e., (risk = −infinity, return = +infinity). Such a sequence of strategies may be called “good deal”. This paper focuses on the risk measures V aR and CV aR and analyzes this caveat in a discrete time complete pricing model. Under quite general conditions the explicit expression of a good deal is given, and its sensitivity with respect to some possible measurement errors is provided too. We point out that a critical property is the absence of short sales. In such a case we first construct a “shadow riskless asset” (SRA) without short sales and then the good deal is given by borrowing more and more money so as to invest in the SRA. It is also shown that the SRA is interested by itself, even if there are short selling restrictions.
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Integrated manufacturing constitutes a complex system made of heterogeneous information and control subsystems. Those subsystems are not designed to the cooperation. Typically each subsystem automates specific processes, and establishes closed application domains, therefore it is very difficult to integrate it with other subsystems in order to respond to the needed process dynamics. Furthermore, to cope with ever growing marketcompetition and demands, it is necessary for manufacturing/enterprise systems to increase their responsiveness based on up-to-date knowledge and in-time data gathered from the diverse information and control systems. These have created new challenges for manufacturing sector, and even bigger challenges for collaborative manufacturing. The growing complexity of the information and communication technologies when coping with innovative business services based on collaborative contributions from multiple stakeholders, requires novel and multidisciplinary approaches. Service orientation is a strategic approach to deal with such complexity, and various stakeholders' information systems. Services or more precisely the autonomous computational agents implementing the services, provide an architectural pattern able to cope with the needs of integrated and distributed collaborative solutions. This paper proposes a service-oriented framework, aiming to support a virtual organizations breeding environment that is the basis for establishing short or long term goal-oriented virtual organizations. The notion of integrated business services, where customers receive some value developed through the contribution from a network of companies is a key element.
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Fluorescence confocal microscopy (FCM) is now one of the most important tools in biomedicine research. In fact, it makes it possible to accurately study the dynamic processes occurring inside the cell and its nucleus by following the motion of fluorescent molecules over time. Due to the small amount of acquired radiation and the huge optical and electronics amplification, the FCM images are usually corrupted by a severe type of Poisson noise. This noise may be even more damaging when very low intensity incident radiation is used to avoid phototoxicity. In this paper, a Bayesian algorithm is proposed to remove the Poisson intensity dependent noise corrupting the FCM image sequences. The observations are organized in a 3-D tensor where each plane is one of the images acquired along the time of a cell nucleus using the fluorescence loss in photobleaching (FLIP) technique. The method removes simultaneously the noise by considering different spatial and temporal correlations. This is accomplished by using an anisotropic 3-D filter that may be separately tuned in space and in time dimensions. Tests using synthetic and real data are described and presented to illustrate the application of the algorithm. A comparison with several state-of-the-art algorithms is also presented.