Sampling and learning the Mallows and Weighted Mallows models under the Hamming distance

[EN]In this paper we deal with distributions over permutation spaces. The Mallows model is the mode l in use. The associated distance for permutations is the Hamming distance.

Using the system dynamics paradigm in teaching and learning technological university subjets

2nd International Conference on Education and New Learning Technologies

Efficient learning of decomposable models with a bounded clique size

The learning of probability distributions from data is a ubiquitous problem in the fields of Statistics and Artificial Intelligence. During the last decades several learning algorithms have been proposed to learn probability distributions based on decomposable models due to their advantageous theoretical properties. Some of these algorithms can be used to search for a maximum likelihood decomposable model with a given maximum clique size, k, which controls the complexity of the model. Unfortunately, the problem of learning a maximum likelihood decomposable model given a maximum clique size is NP-hard for k > 2. In this work, we propose a family of algorithms which approximates this problem with a computational complexity of O(k · n^2 log n) in the worst case, where n is the number of implied random variables. The structures of the decomposable models that solve the maximum likelihood problem are called maximal k-order decomposable graphs. Our proposals, called fractal trees, construct a sequence of maximal i-order decomposable graphs, for i = 2, ..., k, in k − 1 steps. At each step, the algorithms follow a divide-and-conquer strategy based on the particular features of this type of structures. Additionally, we propose a prune-and-graft procedure which transforms a maximal k-order decomposable graph into another one, increasing its likelihood. We have implemented two particular fractal tree algorithms called parallel fractal tree and sequential fractal tree. These algorithms can be considered a natural extension of Chow and Liu’s algorithm, from k = 2 to arbitrary values of k. Both algorithms have been compared against other efficient approaches in artificial and real domains, and they have shown a competitive behavior to deal with the maximum likelihood problem. Due to their low computational complexity they are especially recommended to deal with high dimensional domains.

Learning and management skills: the internationalization of Grupo Arcor. Analysis from a process-based approach

This paper analyzes the path of the international expansion of Grupo Arcor, an Argentine multinational company specializing in confectionery. The objective is to entify corporate strategies and business learning that led this Latin American firm to establish itself as one of the leading manufacturers in confectionery industry ,particularly in the 21st Century. The analysis is primarily qualitative in order to identify the economic dimension as a determinant in the internationalization process; a processbased approach from the Uppsala Model is used for this. However, the study is also complemented with a regression analysis to test if the firm was driven to expand internationally by the expectations on the degree of globalization of the industry and the accumulation of experience in foreign markets, and if the company was influenced by psychic distance in choosing the location of its investment; given the influence of these variables in Grupo Arcor business strategies. Our findings suggest that Grupo Arcor, was able to become global due to strategies such as vertical integration, diversification of products and geographical markets (based on psychic distance) and indeed some strategies were consequence of the globalization of the sector and the accumulation of experience in foreign markets.

Establishing the C. elegans uterine seam cell (utse) as a novel model for studying cell behavior

The molecular inputs necessary for cell behavior are vital to our understanding of development and disease. Proper cell behavior is necessary for processes ranging from creating one’s face (neural crest migration) to spreading cancer from one tissue to another (invasive metastatic cancers). Identifying the genes and tissues involved in cell behavior not only increases our understanding of biology but also has the potential to create targeted therapies in diseases hallmarked by aberrant cell behavior.

A well-characterized model system is key to determining the molecular and spatial inputs necessary for cell behavior. In this work I present the C. elegans uterine seam cell (utse) as an ideal model for studying cell outgrowth and shape change. The utse is an H-shaped cell within the hermaphrodite uterus that functions in attaching the uterus to the body wall. Over L4 larval stage, the utse grows bidirectionally along the anterior-posterior axis, changing from an ellipsoidal shape to an elongated H-shape. Spatially, the utse requires the presence of the uterine toroid cells, sex muscles, and the anchor cell nucleus in order to properly grow outward. Several gene families are involved in utse development, including Trio, Nav, Rab GTPases, Arp2/3, as well as 54 other genes found from a candidate RNAi screen. The utse can be used as a model system for studying metastatic cancer. Meprin proteases are involved in promoting invasiveness of metastatic cancers and the meprin-likw genes nas-21, nas-22, and toh-1 act similarly within the utse. Studying nas-21 activity has also led to the discovery of novel upstream inhibitors and activators as well as targets of nas-21, some of which have been characterized to affect meprin activity. This illustrates that the utse can be used as an in vivo model for learning more about meprins, as well as various other proteins involved in metastasis.

Otto Kelland’s Model Dories and the Digital Archives Initiative

Otto Kelland was a truly unique individual in Newfoundland. During his long life he had several careers from being a prison superintendant to being an instructor at Marine Institute. During his life Kelland made hundreds of wooden boat models. They are beautifuly hand-crafted and represented the type of watercraft used by fishermen in Newfoundland. The collection of boat models made by Otto Kelland and owned by Marine Institute made an ideal object to be digitalized. In particular the collection of dories was an ideal group to be digitized. They were housed in one cabinet and accompanied by hand-written documents describing each model. The Digital Archives Initiative (DAI) is a “gateway to the learning and research-based cultural resources held by Memorial University of Newfoundland and partnering organizations.” The DAI hosts a variety of collections which together reinforce the importance, past and present, of Newfoundland and Labrador's history and culture. I will give an oral presentation of the project followed by a demonstration of the Otto Kelland Dories exhibit on the Digital Archives Initiative (DAI) at Memorial University of Newfoundland. I will be happy to answer questions following my presentation.

Advanced Monte Carlo Simulation and Machine Learning for Frequency Domain Optical Coherence Tomography

Optical Coherence Tomography(OCT) is a popular, rapidly growing imaging technique with an increasing number of bio-medical applications due to its noninvasive nature. However, there are three major challenges in understanding and improving an OCT system: (1) Obtaining an OCT image is not easy. It either takes a real medical experiment or requires days of computer simulation. Without much data, it is difficult to study the physical processes underlying OCT imaging of different objects simply because there aren't many imaged objects. (2) Interpretation of an OCT image is also hard. This challenge is more profound than it appears. For instance, it would require a trained expert to tell from an OCT image of human skin whether there is a lesion or not. This is expensive in its own right, but even the expert cannot be sure about the exact size of the lesion or the width of the various skin layers. The take-away message is that analyzing an OCT image even from a high level would usually require a trained expert, and pixel-level interpretation is simply unrealistic. The reason is simple: we have OCT images but not their underlying ground-truth structure, so there is nothing to learn from. (3) The imaging depth of OCT is very limited (millimeter or sub-millimeter on human tissues). While OCT utilizes infrared light for illumination to stay noninvasive, the downside of this is that photons at such long wavelengths can only penetrate a limited depth into the tissue before getting back-scattered. To image a particular region of a tissue, photons first need to reach that region. As a result, OCT signals from deeper regions of the tissue are both weak (since few photons reached there) and distorted (due to multiple scatterings of the contributing photons). This fact alone makes OCT images very hard to interpret.

This thesis addresses the above challenges by successfully developing an advanced Monte Carlo simulation platform which is 10000 times faster than the state-of-the-art simulator in the literature, bringing down the simulation time from 360 hours to a single minute. This powerful simulation tool not only enables us to efficiently generate as many OCT images of objects with arbitrary structure and shape as we want on a common desktop computer, but it also provides us the underlying ground-truth of the simulated images at the same time because we dictate them at the beginning of the simulation. This is one of the key contributions of this thesis. What allows us to build such a powerful simulation tool includes a thorough understanding of the signal formation process, clever implementation of the importance sampling/photon splitting procedure, efficient use of a voxel-based mesh system in determining photon-mesh interception, and a parallel computation of different A-scans that consist a full OCT image, among other programming and mathematical tricks, which will be explained in detail later in the thesis.

Next we aim at the inverse problem: given an OCT image, predict/reconstruct its ground-truth structure on a pixel level. By solving this problem we would be able to interpret an OCT image completely and precisely without the help from a trained expert. It turns out that we can do much better. For simple structures we are able to reconstruct the ground-truth of an OCT image more than 98% correctly, and for more complicated structures (e.g., a multi-layered brain structure) we are looking at 93%. We achieved this through extensive uses of Machine Learning. The success of the Monte Carlo simulation already puts us in a great position by providing us with a great deal of data (effectively unlimited), in the form of (image, truth) pairs. Through a transformation of the high-dimensional response variable, we convert the learning task into a multi-output multi-class classification problem and a multi-output regression problem. We then build a hierarchy architecture of machine learning models (committee of experts) and train different parts of the architecture with specifically designed data sets. In prediction, an unseen OCT image first goes through a classification model to determine its structure (e.g., the number and the types of layers present in the image); then the image is handed to a regression model that is trained specifically for that particular structure to predict the length of the different layers and by doing so reconstruct the ground-truth of the image. We also demonstrate that ideas from Deep Learning can be useful to further improve the performance.

It is worth pointing out that solving the inverse problem automatically improves the imaging depth, since previously the lower half of an OCT image (i.e., greater depth) can be hardly seen but now becomes fully resolved. Interestingly, although OCT signals consisting the lower half of the image are weak, messy, and uninterpretable to human eyes, they still carry enough information which when fed into a well-trained machine learning model spits out precisely the true structure of the object being imaged. This is just another case where Artificial Intelligence (AI) outperforms human. To the best knowledge of the author, this thesis is not only a success but also the first attempt to reconstruct an OCT image at a pixel level. To even give a try on this kind of task, it would require fully annotated OCT images and a lot of them (hundreds or even thousands). This is clearly impossible without a powerful simulation tool like the one developed in this thesis.

Ensino e aprendizado em serviços de atenção básica do SUS: desafios da formação médica com a perspectiva da integralidade narrativas e tessituras

Esta investigação enfoca processos de ensino, aprendizagem e avaliação na graduação médica, que acontecem em serviços básicos do Sistema Único de Saúde (SUS), com ênfase nos entraves e potencialidades para a transformação das relações entre a formação e a assistência na perspectiva da integralidade, tendo como referência as Diretrizes Curriculares Nacionais para os Cursos de Graduação em medicina, homologadas pelo Conselho Nacional de Educação em 2001. Com uma abordagem metodológica qualitativa que reúne contribuições da etnografia, da pesquisa transdisciplinar e da cartografia, a pesquisadora propõe ao leitor um diálogo com os relatos de suas observações (de experiências formativas na atenção básica) e dados oriundos da sua própria preceptoria de estudantes de medicina envolvidos em atividades em um centro municipal de saúde. Aponta desafios que necessitam ser enfrentados como: a hegemonia da racionalidade biomédica na conformação do modelo tecnoassistencial e a necessidade de efetivar uma política de recursos humanos no setor que incentive a integração universidade-serviço-comunidade, na aproximação da graduação ao cotidiano do trabalho em saúde e à realidade de vida da população. Estas questões estão associadas ao atual debate sobre integração curricular , educação permanente visando uma práxis formativa criativa que envolva o desenvolvimento de competências (técnico-políticas) e o compromisso para com o cuidado no SUS. Conclui que é justamente na trama local cotidiana, na problematização e intercâmbio entre experiências, que afloram caminhos criativos na superação das rotinas e práticas mecanizadas . Estes processos transformadores são matérias de reflexão para que novos projetos de cuidado sejam construídos coletivamente, emergindo novos patamares na assistência e na formação.

A Data Dropout Compensation Algorithm Based on the Iterative Learning Control Methodology for Discrete-Time Systems

This paper deals with the convergence of a remote iterative learning control system subject to data dropouts. The system is composed by a set of discrete-time multiple input-multiple output linear models, each one with its corresponding actuator device and its sensor. Each actuator applies the input signals vector to its corresponding model at the sampling instants and the sensor measures the output signals vector. The iterative learning law is processed in a controller located far away of the models so the control signals vector has to be transmitted from the controller to the actuators through transmission channels. Such a law uses the measurements of each model to generate the input vector to be applied to its subsequent model so the measurements of the models have to be transmitted from the sensors to the controller. All transmissions are subject to failures which are described as a binary sequence taking value 1 or 0. A compensation dropout technique is used to replace the lost data in the transmission processes. The convergence to zero of the errors between the output signals vector and a reference one is achieved as the number of models tends to infinity.

A Formação do Enfermeiro do Trabalho: uma discussão à luz da Determinação Social da Saúde

As condições de saúde do trabalhador resultam de um conjunto de determinantes de natureza individual, como a herança genética e a biologia humana, e de condicionantes econômicos, socioculturais, políticos, tecnológicos e organizacionais. Estes se expressam no modo de viver dos indivíduos e dos grupos sociais. Assim, a determinação social da saúde se verifica pelo caráter histórico-social e pelo aspecto biopsicológico dos indivíduos. Diante disso despertaram algumas inquietações: a formação em enfermagem do trabalho continua pautada no modelo hegemônico, biologicista? Será que aborda conteúdos sobre o processo de produção social da saúde-doença? Delineou-se como objetivo geral do estudo: Analisar a formação do enfermeiro do trabalho, tomando como referência a discussão da determinação social da saúde. E como objetivos específicos: a) Caracterizar o perfil acadêmico e o Projeto Político-Pedagógico (PPP) dos cursos presenciais lato sensu em enfermagem do trabalho do Rio de Janeiro; b) Analisar a formação do enfermeiro do trabalho à luz da discussão sobre a determinação social da saúde; e c) Discutir a formação do enfermeiro do trabalho e as influências do contexto social na conformação dos currículos e na prática social deste. Constitui-se um estudo de cunho qualitativo, não experimental, transversal e descritivo. Foi realizada entrevistas semi-estruturadas com coordenadores (N = 03) e discentes (N = 15) de três cursos de especialização em enfermagem do trabalho, sendo dois de instituição pública e um de instituição privada de ensino. Aplicou-se a análise de conteúdo de Bardin. Também foi realizada a análise dos PPP dos cursos, uma vez que delineiam os objetivos e/ou missão do curso, o ementário e a grade curricular. A maioria dos alunos entrevistados e um coordenador não tinham ouvido falar sobre a determinação social da saúde. Todos os cursos abordam direta ou indiretamente conteúdos relacionados a este tema. Dentro da perspectiva da Saúde Coletiva, em que se insere a Saúde do Trabalhador, a formação do enfermeiro do trabalho deve considerar a história de vida e a forma de inserção do trabalhador na sociedade, bem como suas relações de reprodução social. Contudo, verifica-se que o ensino em enfermagem do trabalho continua pautado no enfoque positivista do processo saúde-doença, estabelecendo relações entre indicadores de saúde, desconsiderando o caráter histórico-social deste processo. Dentro de uma perspectiva social ordenada pelas relações capitalistas em que vivemos, é sem dúvida difícil pensar numa outra forma de abordar o ensino das diversas profissões da saúde. Todavia, é necessário repensar a formação e atuação dos profissionais de saúde, dentro de uma ótica inter, multi e transdisciplinar apontada pelo campo Saúde Coletiva, a fim de ampliar o olhar sobre o sujeito para além da visão centrada na doença, considerando os aspectos subjetivos envolvidos na determinação social da saúde. Logo, demandam-se mudanças nas formas de pensar os currículos e de conduzir o processo ensino-aprendizagem desses profissionais de saúde.

Qual é o risco do consumo combinado de bebidas energéticas e etanol? Efeitos comportamentais em camundongos adolescentes

O uso combinado de etanol e bebidas energéticas tem aumentado entre adolescentes. Além disso, estudos epidemiológicos indicam que o co-uso aumenta a probabilidade de consumo abusivo e dependência de etanol. Apesar disso, pouco se sabe sobre as consequências neurocomportamentais da co-exposição no cérebro adolescente. Este estudo tem como objetivo avaliar o curso temporal dos efeitos agudos da exposição à bebida energética e/ou etanol na atividade motora e ansiedade no teste de campo aberto, como também, os efeitos agudos ou prolongados sobre aprendizagem/memória e coordenação motora em camundongos adolescentes. Camundongos Suíços foram divididos em 4 grupos: bebidas energéticas e etanol, bebida energética, etanol e água. Três estudos separados foram conduzidos para avaliar cada um dos objetivos específicos deste trabalho. No primeiro estudo, realizado em PN40, os animais receberam a administração de bebida energética (8 ml/kg) e/ou etanol (4 g/kg) por gavagem e após 55 minutos foram submetidos ao teste do campo aberto (sessão 1). Outras duas sessões foram realizadas em sequência usando a metade da dose inicial (sessão 2 e 3). Nos estudos 2 e 3, estudamos os efeitos agudos (PN40) e crônicos (exposição de PN30-40) sobre o teste de esquiva passiva (0,3 mA, 3 s) e sobre o desempenho no teste do cilíndro giratório (sessão de treinamento e após 1 e 3 horas da gavagem das drogas). Em ambos os casos, a dose de bebida energética (8 ml/kg) e/ou etanol (4 g/kg) foi administrada. No teste da esquiva passiva, as sessões de treino e retenção foram realizadas 1 e 24 horas após a administração da droga, respectivamente. No teste do Rotarod, cada sessão foi constituída por 5 tentativas em modelo de aceleramento contínuo (4 a 40 rpm/min em uma tentativa de 2 min). Os nossos dados indicam que a exposição concomitante a bebida energética potencializa o efeito de hiperatividade induzido pelo etanol, como também, gera uma resposta ansiogênica no teste do campo aberto. A exposição aguda ao etanol induz déficit de memória/aprendizagem que não é revertida pela BE. A co-exposição aguda a bebida energética e etanol prolongou incoordenação motora induzida pelo etanol. No entanto, a bebda energética reverteu o comprometimento da coordenação motora gerada pela exposição crônica de etanol em camundongos fêmeas. O presente estudo fornece evidência experimental de que bebida energética e etanol interagem durante a adolescência, resultando em padrões de comportamento que poderiam aumentar o risco de desenvolvimento de abuso ou dependência de etanol. Além disso, os dados indicaram que a exposição aguda à bebida energética não atenuou as consequências negativas geradas pela etanol no desempenho do motor e cognitivo.

Educação a distância na formação pedagógica de preceptores: avaliando a construção de ambientes colaborativos

O Núcleo de Apoio Psicopedagógico ao Residente (NAPPRE) em parceria com a Coordenadoria de Desenvolvimento Acadêmico (CDA) do Hospital Universitário Pedro Ernesto (HUPE) da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), desenvolve desde 2010 o Curso de Formação Pedagógica para a Prática da Preceptoria (CFPPP) curso de extensão na modalidade aperfeiçoamento, tendo como eixos estruturantes cuidado, educação e gestão. Sustentado nos princípios e diretrizes do Sistema Único de Saúde (SUS) e orientado pelas Diretrizes Curriculares Nacionais de Graduação em Saúde (DCNs), o curso apresenta-se como uma estratégia de Educação Permanente em Saúde (EPS) desta instituição utilizando, tanto nas atividades presenciais como na educação à distância, metodologias ativas para o desenvolvimento da competência pedagógica do preceptor. O projeto político pedagógico do curso valoriza a integração dos profissionais de diferentes categorias para o trabalho em equipe. O alcance dos objetivos educacionais e a construção de projetos de intervenção a serem desenvolvidos nas instituições de origem durante o curso exige interação constante dos participantes e desenvolvimento de espaços colaborativos facilitados por estratégias mistas de educação em atividades presenciais e à distância. Considerando que, aproximadamente, 57% da carga horária do curso corresponde à atividades no ambiente virtual de aprendizagem é fundamental compreender a relevância e funcionalidade deste modelo pedagógico para promover a aprendizagem e induzir práticas colaborativas interdisciplinares compreendidas como um caminho para o desenvolvimento da capacidade criativa, da solidariedade e da inteligência coletiva favorecendo a autonomia crescente, individual e coletiva, a autoria e a produção de cuidado e educação. Estes são elementos constitutivos de práticas educacionais coerentes com as necessidades de formação dos profissionais para qualificar o cuidado em saúde no nosso País. Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal avaliar como a Educação à Distância (EaD) favorece a construção de ambientes colaborativos na formação pedagógica de preceptores. Trata-se de um estudo de caso único, retrospectivo, com duas unidades de análise, explanatório, intrínseco e educacional. São integrantes dessa pesquisa, como participantes, todos os preceptores da 1 e 2 turmas (anos 2010 e 2011 respectivamente). O planejamento educacional do curso foi contextualizado considerando as competências pedagógicas que são objetivos de aprendizagem. Foram analisados documentos produzidos de forma individual e coletiva durante as etapas do curso. Os dados quantitativos foram analisados através de estatística descritiva e a análise dos dados coletados no material documental foi por análise de conteúdo segundo as proposições de Bardin com identificação de núcleos e/ou validação destes núcleos através das nuvens de palavras construídas através do wordle.