Abordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasil

A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.

Uso de inversor de frequência em sistema de irrigação do tipo pivô central e seu efeito na lâmina e uniformidade de distribuição de água

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Indução floral do copo de leite colorido (Zantedeschia sp) com ácido giberélico (GA3) aplicado vias irrigação, foliar e imersão, nas condições de Botucatu, SP

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Análise do sistema de avaliação do rendimento escolar de Marília

Pós-graduação em Educação - FFC

Há sinergia entre o sistema lean manufacturing e a gestão ambiental? mapeando o estado da arte

In recent decades, two research themes have been prominent in the academic and organizational setting: lean manufacturing and green management. Since 1996, when Florida (1996) wrote an article focusing on the synergy between these two areas, the debate if “Lean is Green?” enters in the academic field. It is in this context that this research presents the results of a systematic literature on the topic, focusing on the characteristics, positive and negative impacts, lean paradigms, green paradigms and design of supply chains. To perform this procedure it were followed the methodological footsteps of Lage Junior and Godinho Filho (2010). The research occurred in the database Scopus and it was conducted from June, 2012 to July, 2012.The key word used was “green lean” and as search filter it were included only articles and conference Papers. Their main result is a deep analysis of the accumulated knowledge on the subject, where it is revealed that the majority of studies point to the synergy between some components of the lean manufacturing system in relation to environmental management. The research gap found is related to articles that address the entropy of the union of lean and green systems.

Consórcio de milho e Urochloa ruziziensis e inoculação com Azospirillum brasilense e seu efeito residual associado à adubação nitrogenada em feijoeiro de inverno

Pós-graduação em Agronomia - FEIS

A general threshold stress hybrid hazard model for lifetime data

In this paper we propose a hybrid hazard regression model with threshold stress which includes the proportional hazards and the accelerated failure time models as particular cases. To express the behavior of lifetimes the generalized-gamma distribution is assumed and an inverse power law model with a threshold stress is considered. For parameter estimation we develop a sampling-based posterior inference procedure based on Markov Chain Monte Carlo techniques. We assume proper but vague priors for the parameters of interest. A simulation study investigates the frequentist properties of the proposed estimators obtained under the assumption of vague priors. Further, some discussions on model selection criteria are given. The methodology is illustrated on simulated and real lifetime data set.

Avaliação da mucosa sinusal do coelho à presença de implante biodegradável

Pensando em melhorar a qualidade de vida dos pacientes com doenças do humor vítreo, os oftalmologistas começaram a utilizar recentemente implantes biodegradáveis com corticoide. Estes mesmos implantes podem ser uma alternativa no tratamento da RSC e, para isso, realizamos um estudo experimental em seios maxilares de coelhos. OBJETIVO: Avaliar histologicamente a mucosa de seio maxilar de coelhos após a colocação de implante biodegradável de prednisolona. MÉTODO: Dezoito coelhos foram divididos aleatoriamente em dois grupos: Grupo 1: no seio maxilar esquerdo foi inserido um implante biodegradável com prednisolona; Grupo 2: No seio maxilar esquerdo foi inserido um implante biodegradável sem medicação. Os seios maxilares do lado direito serviram como controle. Após 7, 14 e 28 dias foram escolhidos aleatoriamente três coelhos de cada grupo e a resposta tecidual inflamatória foi avaliada. RESULTADOS: Foi encontrada diferença não significativa de inflamação na mucosa, quando comparamos o grupo de coelhos que receberam implantes com e sem medicação com o grupo controle; ou quando comparamos o grupo que recebeu implante com prednisolona com o grupo que recebeu implante sem medicação. CONCLUSÃO: Não foram observados sinais de toxicidade ou inflamação na mucosa do seio maxilar do coelho à presença do implante com ou sem prednisolona.

I sistemi di raccomandazione in ambito e-learning

I sistemi di raccomandazione per come li conosciamo nascono alla fine del XX secolo, e si sono evoluti fino ai giorni nostri approcciandosi a numerosi campi, tra i quali analizzeremo l’ingegneria del software, la medicina, la gestione delle reti aziendali e infine, come argomento focale della tesi, l’e-Learning. Dopo una rapida panoramica sullo stato dell’arte dei sistemi di raccomandazione al giorno d’oggi, discorrendo velocemente tra metodi puri e metodi ibridi ottenuti come combinazione dei primi, analizzeremo varie applicazioni pratiche per dare un’idea al lettore di quanto possano essere vari i settori di utilizzo di questi software. Tratteremo nello specifico il funzionamento di varie tecniche per la raccomandazione in ambito e-Learning, analizzando tutte le problematiche che distinguono questo settore da tutti gli altri. Nello specifico, dedicheremo un’intera sezione alla descrizione della psicologia dello studente, e su come capire il suo profilo cognitivo aiuti a suggerire al meglio la giusta risorsa da apprendere nel modo più corretto. È doveroso, infine, parlare di privacy: come vedremo nel primo capitolo, i sistemi di raccomandazione utilizzano al massimo dati sensibili degli utenti al fine di fornire un suggerimento il più accurato possibile. Ma come possiamo tutelarli contro intrusioni e quindi contro violazioni della privacy? L’obiettivo di questa tesi è quindi quello di presentare al meglio lo stato attuale dei sistemi di raccomandazione in ambito e-Learning e non solo, in modo da costituire un riferimento chiaro, semplice ma completo per chiunque si volesse affacciare a questo straordinario ed affascinante mondo della raccomandazione on line.  

Named Entity Extraction: la piattaforma Gate/Annie

In questo lavoro si introducono i concetti di base di Natural Language Processing, soffermandosi su Information Extraction e analizzandone gli ambiti applicativi, le attività principali e la differenza rispetto a Information Retrieval. Successivamente si analizza il processo di Named Entity Recognition, focalizzando l’attenzione sulle principali problematiche di annotazione di testi e sui metodi per la valutazione della qualità dell’estrazione di entità. Infine si fornisce una panoramica della piattaforma software open-source di language processing GATE/ANNIE, descrivendone l’architettura e i suoi componenti principali, con approfondimenti sugli strumenti che GATE offre per l'approccio rule-based a Named Entity Recognition.

Imagery of a moving object: the role of occipital cortex and human MT/V5+

Visual imagery – similar to visual perception – activates feature-specific and category-specific visual areas. This is frequently observed in experiments where the instruction is to imagine stimuli that have been shown immediately before the imagery task. Hence, feature-specific activation could be related to the short-term memory retrieval of previously presented sensory information. Here, we investigated mental imagery of stimuli that subjects had not seen before, eliminating the effects of short-term memory. We recorded brain activation using fMRI while subjects performed a behaviourally controlled guided imagery task in predefined retinotopic coordinates to optimize sensitivity in early visual areas. Whole brain analyses revealed activation in a parieto-frontal network and lateral–occipital cortex. Region of interest (ROI) based analyses showed activation in left hMT/V5+. Granger causality mapping taking left hMT/V5+ as source revealed an imagery-specific directed influence from the left inferior parietal lobule (IPL). Interestingly, we observed a negative BOLD response in V1–3 during imagery, modulated by the retinotopic location of the imagined motion trace. Our results indicate that rule-based motion imagery can activate higher-order visual areas involved in motion perception, with a role for top-down directed influences originating in IPL. Lower-order visual areas (V1, V2 and V3) were down-regulated during this type of imagery, possibly reflecting inhibition to avoid visual input from interfering with the imagery construction. This suggests that the activation in early visual areas observed in previous studies might be related to short- or long-term memory retrieval of specific sensory experiences.

Coupling biomechanics to a cellular level model: An approach to patient-specific image driven multi-scale and multi-physics tumor simulation

Modeling of tumor growth has been performed according to various approaches addressing different biocomplexity levels and spatiotemporal scales. Mathematical treatments range from partial differential equation based diffusion models to rule-based cellular level simulators, aiming at both improving our quantitative understanding of the underlying biological processes and, in the mid- and long term, constructing reliable multi-scale predictive platforms to support patient-individualized treatment planning and optimization. The aim of this paper is to establish a multi-scale and multi-physics approach to tumor modeling taking into account both the cellular and the macroscopic mechanical level. Therefore, an already developed biomodel of clinical tumor growth and response to treatment is self-consistently coupled with a biomechanical model. Results are presented for the free growth case of the imageable component of an initially point-like glioblastoma multiforme tumor. The composite model leads to significant tumor shape corrections that are achieved through the utilization of environmental pressure information and the application of biomechanical principles. Using the ratio of smallest to largest moment of inertia of the tumor material to quantify the effect of our coupled approach, we have found a tumor shape correction of 20\% by coupling biomechanics to the cellular simulator as compared to a cellular simulation without preferred growth directions. We conclude that the integration of the two models provides additional morphological insight into realistic tumor growth behavior. Therefore, it might be used for the development of an advanced oncosimulator focusing on tumor types for which morphology plays an important role in surgical and/or radio-therapeutic treatment planning.

Natural Language Checking with Program Checking Tools

Written text is an important component in the process of knowledge acquisition and communication. Poorly written text fails to deliver clear ideas to the reader no matter how revolutionary and ground-breaking these ideas are. Providing text with good writing style is essential to transfer ideas smoothly. While we have sophisticated tools to check for stylistic problems in program code, we do not apply the same techniques for written text. In this paper we present TextLint, a rule-based tool to check for common style errors in natural language. TextLint provides a structural model of written text and an extensible rule-based checking mechanism.

Automatic extraction of femur contours from calibrated fluoroscopic images

Automatic identification and extraction of bone contours from X-ray images is an essential first step task for further medical image analysis. In this paper we propose a 3D statistical model based framework for the proximal femur contour extraction from calibrated X-ray images. The automatic initialization is solved by an estimation of Bayesian network algorithm to fit a multiple component geometrical model to the X-ray data. The contour extraction is accomplished by a non-rigid 2D/3D registration between a 3D statistical model and the X-ray images, in which bone contours are extracted by a graphical model based Bayesian inference. Preliminary experiments on clinical data sets verified its validity

Assessing sustainable forest management under REDD+: a community-based labour perspective

Reducing emissions from deforestation and forest degradation plus (REDD+) encourages economic support for reducing deforestation and conserving or increasing existing forest carbon stocks. The way in which incentives are structured affects trade-offs between local livelihoods, carbon emission reduction, and the cost-effectiveness of a REDD + programme. Looking at first-hand empirical data from 208 farming households in the Bolivian Amazon froma household economy perspective, our study explores two policy options: 1) compensated reduction of emissions fromold-growth forest clearing for agriculture, and 2) direct payments for labour input into sustainable forest anagement combined with a commitment not to clear old-growth forest. Our results indicate that direct payments for sustainable forest management – an approach that focuses on valuing farmers' labour input – can be more cost-effective than compensated reduction and in some cases is themost appropriate choice for achieving improved household incomes, permanence of changes, avoidance of leakages, and community-based institutional enforcement for sustainable forest management.