949 resultados para Traffic sampling
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This report aims at describing the project developed in the Customer Relationship Management Field Lab, under a partnership established between Nova SBE and the group IMPRESA. The major goal was to elaborate on possible initiatives to increase the traffic on the website of Expresso, which were supported by evidences found through structured interviews and the company’s internal data. As the main findings are the increasing role of mobile devices and social media on the news’ consumption habits. These encourage an integrated improvement of the overall digital offer of Expresso, in a perspective of brand and audience development that should be a goal for the whole company.
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Objective: Nutritional labeling systems are considered a tool to fight obesity since they aim to contribute for more informed food choices as well as assist consumers to make healthier nutrition options and in this manner, contribute to a decrease in the obesity rate. This study intends to analyze the effect of different types of labeling systems on parents’ purchasing decisions for their children on a specific product: breakfast cereals. More precisely, how labels affect parents’ perception of healthiness regarding cereals and if the nutritional information has an effect on intended purchases for their children. Participants and methods: We conducted a study with 135 Portuguese parents of children aged 4 to12 years. Parents answered a questionnaire with one of three hypothetical cereals menus. Menus only differed in their nutritional labeling technique: no labels (control group), reference intake labels or traffic light labels. In addition, we conducted 20 face-to-face interviews to a different group of parents in order to perform a recall task. Findings: This paper provides no evidence to suggest that energy labeling or traffic light labeling systems alone were successful in helping parents making healthy purchases of cereals for their children. Therefore, there is the need to promote supplementary policies to encourage the consumption of healthier food and help fight obesity.
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This article is devoted to the research of channel efficiency for IP-traffic transmission over Digital Power Line Carrier channels. The application of serial WAN connections and header compression as methods to increase channel efficiency is considered. According to the results of the research an effective solution for network traffic transmission in DPLC networks was proposed.
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An assessment of sewage workers' exposure to airborne cultivable bacteria, fungi and inhaled endotoxins was performed at 11 sewage treatment plants. We sampled the enclosed and unenclosed treatment areas in each plant and evaluated the influence of seasons (summer and winter) on bioaerosol levels. We also measured personal exposure to endotoxins of workers during special operation where a higher risk of bioaerosol inhalation was assumed. Results show that only fungi are present in significantly higher concentrations in summer than in winter (2331 +/- 858 versus 329 +/- 95 CFU m(-3)). We also found that there are significantly more bacteria in the enclosed area, near the particle grids for incoming water, than in the unenclosed area near the aeration basins (9455 +/- 2661 versus 2435 +/- 985 CFU m(-3) in summer and 11 081 +/- 2299 versus 2002 +/- 839 CFU m(-3) in winter). All bioaerosols were frequently above the recommended values of occupational exposure. Workers carrying out special tasks such as cleaning tanks were exposed to very high levels of endotoxins (up to 500 EU m(-3)) compared to routine work. The species composition and concentration of airborne Gram-negative bacteria were also studied. A broad spectrum of different species within the Pseudomonadaceae and the Enterobacteriaceae families were predominant in nearly all plants investigated. [Authors]
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Introduction/objectives: Multipatient use of a single-patient CBSD occurred inan outpatient clinic during 4 to 16 months before itsnotification. We looked for transmission of blood-bornepathogens among exposed patients.Methods: Exposed patients underwent serology testing for HBV,HCV and HIV. Patients with isolated anti-HBc receivedone dose of hepatitis B vaccine to look for a memoryimmune response. Possible transmissions were investigatedby mapping visits and sequencing of the viral genomeif needed.Results: Of 280 exposed patients, 9 had died without suspicionof blood-borne infection, 3 could not be tested, and 5declined investigations. Among the 263 (93%) testedpatients, 218 (83%) had negative results. We confirmeda known history of HCV infection in 6 patients (1 coinfectedby HIV), and also identified resolved HBVinfection in 37 patients, of whom 18 were alreadyknown. 2 patients were found to have a previouslyunknown HCV infection. According to the time elapsedfrom the closest previous visit of a HCV-infected potentialsource patient, we could rule out nosocomial transmissionin one case (14 weeks) but not in the other (1day). In the latter, however, transmission was deemedvery unlikely by 2 reference centers based on thesequences of the E1 and HVR1 regions of the virus.Conclusion: We did not identify any transmission of blood-bornepathogens in 263 patients exposed to a single-patientCBSD, despite the presence of potential source cases.Change of needle and disinfection of the device betweenpatients may have contributed to this outcome.Although we cannot exclude transmission of HBV, previousacquisition in endemic countries is a more likelyexplanation in this multi-national population.
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The exposure to dust and polynuclear aromatic hydrocarbons (PAH) of 15 truck drivers from Geneva, Switzerland, was measured. The drivers were divided between "long-distance" drivers and "local" drivers and between smokers and nonsmokers and were compared with a control group of 6 office workers who were also divided into smokers and nonsmokers. Dust was measured on 1 workday both by a direct-reading instrument and by sampling. The local drivers showed higher exposure to dust (0.3 mg/m3) and PAH than the long-distance drivers (0.1 mg/m3), who showed no difference with the control group. This observation may be due to the fact that the local drivers spend more time in more polluted areas, such as streets with heavy traffic and construction sites, than do the long-distance drivers. Smoking does not influence exposure to dust and PAH of professional truck drivers, as measured in this study, probably because the ventilation rate of the truck cabins is relatively high even during cold days (11-15 r/h). The distribution of dust concentrations was shown in some cases to be quite different from the expected log-normal distribution. The contribution of diesel exhaust to these exposures could not be estimated since no specific tracer was used. However, the relatively low level of dust exposure dose not support the hypothesis that present day levels of diesel exhaust particulates play a significant role in the excess occurrence of lung cancer observed in professional truck drivers.
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We conducted a molecular study of MRSA isolated in Swiss hospitals, including the first five consecutive isolates recovered from blood cultures and the first ten isolates recovered from other sites in newly identified carriers. Among 73 MRSA isolates, 44 different double locus sequence typing (DLST) types and 32 spa types were observed. Most isolates belonged to the NewYork/Japan, the UK-EMRSA-15, the South German and the Berlin clones. In a country with a low to moderate MRSA incidence, inclusion of non-invasive isolates allowed a more accurate description of the diversity.
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A new approach to treating large Z systems by quantum Monte Carlo has been developed. It naturally leads to notion of the 'valence energy'. Possibilities of the new approach has been explored by optimizing the wave function for CuH and Cu and computing dissociation energy and dipole moment of CuH using variational Monte Carlo. The dissociation energy obtained is about 40% smaller than the experimental value; the method is comparable with SCF and simple pseudopotential calculations. The dipole moment differs from the best theoretical estimate by about 50% what is again comparable with other methods (Complete Active Space SCF and pseudopotential methods).
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The prediction of proteins' conformation helps to understand their exhibited functions, allows for modeling and allows for the possible synthesis of the studied protein. Our research is focused on a sub-problem of protein folding known as side-chain packing. Its computational complexity has been proven to be NP-Hard. The motivation behind our study is to offer the scientific community a means to obtain faster conformation approximations for small to large proteins over currently available methods. As the size of proteins increases, current techniques become unusable due to the exponential nature of the problem. We investigated the capabilities of a hybrid genetic algorithm / simulated annealing technique to predict the low-energy conformational states of various sized proteins and to generate statistical distributions of the studied proteins' molecular ensemble for pKa predictions. Our algorithm produced errors to experimental results within .acceptable margins and offered considerable speed up depending on the protein and on the rotameric states' resolution used.
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Le But de Ce Rapport Est de Presenter L'approche Utilisee Par les Auteurs Pour Effectuer des Previsions a Long Terme du Trafic de Conteneurs Outre-Mer, Pour le Port de Montreal. Cette Approche Suppose D'abord L'estimation du Trafic de Conteneurs Par Categories de Marchandise, Par Origine et Destination, au Cours des Annees Recentes. Ensuite, Nous Avons Obtenu des Previsions du Trafic de Conteneurs Pour 1995, En Nous Basant Sur des Anticipations Relatives aux Tendances Generales du Commerce Exterieur Canadien et a la Composition de Ces Echanges, Par Groupes de Marchandises. Nous Avons Egalement du Effectuer des Projections Sur L'evolution Probable des Taux de Conteneurisation, En Tenant Compte des Diverses Marchandises et Egalement des Partenaires Commerciaux Impliques. Nous Avons Aussi Considere L'evolution Possible des Frontieres de la Zone D'influence (\"Hinterland\") du Port de Montreal. L'importance du Trafic Genere Par le Midwest des Etats Unis a Augmente Considerablement au Cours de la Derniere Decennie, a Cause D'un Certain Nombre de Facteurs Institutionnels. Nos Previsions du Trafic de Conteneurs, Pour le Port de Montreal, Dependent Donc,En Grande Partie, de L'eventualite Que le Midwest des Etats Unis Demeure Dans la Zone D'influence du Port de Montreal. Finalement, Nous Presentons Deux Scenarios de Previsions. le Premier de Ces Scenarios Suppose Que la Position Concurrentielle Actuelle du Port de Montreal Demeure Virtuellement Inchangee. le Second Scenario Suppose la Disparition D'une Importante Entreprise de Transport de Conteneurs, Situee a Montreal.
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We provide a theoretical framework to explain the empirical finding that the estimated betas are sensitive to the sampling interval even when using continuously compounded returns. We suppose that stock prices have both permanent and transitory components. The permanent component is a standard geometric Brownian motion while the transitory component is a stationary Ornstein-Uhlenbeck process. The discrete time representation of the beta depends on the sampling interval and two components labelled \"permanent and transitory betas\". We show that if no transitory component is present in stock prices, then no sampling interval effect occurs. However, the presence of a transitory component implies that the beta is an increasing (decreasing) function of the sampling interval for more (less) risky assets. In our framework, assets are labelled risky if their \"permanent beta\" is greater than their \"transitory beta\" and vice versa for less risky assets. Simulations show that our theoretical results provide good approximations for the means and standard deviations of estimated betas in small samples. Our results can be perceived as indirect evidence for the presence of a transitory component in stock prices, as proposed by Fama and French (1988) and Poterba and Summers (1988).
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L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.
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Le suivi thérapeutique est recommandé pour l’ajustement de la dose des agents immunosuppresseurs. La pertinence de l’utilisation de la surface sous la courbe (SSC) comme biomarqueur dans l’exercice du suivi thérapeutique de la cyclosporine (CsA) dans la transplantation des cellules souches hématopoïétiques est soutenue par un nombre croissant d’études. Cependant, pour des raisons intrinsèques à la méthode de calcul de la SSC, son utilisation en milieu clinique n’est pas pratique. Les stratégies d’échantillonnage limitées, basées sur des approches de régression (R-LSS) ou des approches Bayésiennes (B-LSS), représentent des alternatives pratiques pour une estimation satisfaisante de la SSC. Cependant, pour une application efficace de ces méthodologies, leur conception doit accommoder la réalité clinique, notamment en requérant un nombre minimal de concentrations échelonnées sur une courte durée d’échantillonnage. De plus, une attention particulière devrait être accordée à assurer leur développement et validation adéquates. Il est aussi important de mentionner que l’irrégularité dans le temps de la collecte des échantillons sanguins peut avoir un impact non-négligeable sur la performance prédictive des R-LSS. Or, à ce jour, cet impact n’a fait l’objet d’aucune étude. Cette thèse de doctorat se penche sur ces problématiques afin de permettre une estimation précise et pratique de la SSC. Ces études ont été effectuées dans le cadre de l’utilisation de la CsA chez des patients pédiatriques ayant subi une greffe de cellules souches hématopoïétiques. D’abord, des approches de régression multiple ainsi que d’analyse pharmacocinétique de population (Pop-PK) ont été utilisées de façon constructive afin de développer et de valider adéquatement des LSS. Ensuite, plusieurs modèles Pop-PK ont été évalués, tout en gardant à l’esprit leur utilisation prévue dans le contexte de l’estimation de la SSC. Aussi, la performance des B-LSS ciblant différentes versions de SSC a également été étudiée. Enfin, l’impact des écarts entre les temps d’échantillonnage sanguins réels et les temps nominaux planifiés, sur la performance de prédiction des R-LSS a été quantifié en utilisant une approche de simulation qui considère des scénarios diversifiés et réalistes représentant des erreurs potentielles dans la cédule des échantillons sanguins. Ainsi, cette étude a d’abord conduit au développement de R-LSS et B-LSS ayant une performance clinique satisfaisante, et qui sont pratiques puisqu’elles impliquent 4 points d’échantillonnage ou moins obtenus dans les 4 heures post-dose. Une fois l’analyse Pop-PK effectuée, un modèle structural à deux compartiments avec un temps de délai a été retenu. Cependant, le modèle final - notamment avec covariables - n’a pas amélioré la performance des B-LSS comparativement aux modèles structuraux (sans covariables). En outre, nous avons démontré que les B-LSS exhibent une meilleure performance pour la SSC dérivée des concentrations simulées qui excluent les erreurs résiduelles, que nous avons nommée « underlying AUC », comparée à la SSC observée qui est directement calculée à partir des concentrations mesurées. Enfin, nos résultats ont prouvé que l’irrégularité des temps de la collecte des échantillons sanguins a un impact important sur la performance prédictive des R-LSS; cet impact est en fonction du nombre des échantillons requis, mais encore davantage en fonction de la durée du processus d’échantillonnage impliqué. Nous avons aussi mis en évidence que les erreurs d’échantillonnage commises aux moments où la concentration change rapidement sont celles qui affectent le plus le pouvoir prédictif des R-LSS. Plus intéressant, nous avons mis en exergue que même si différentes R-LSS peuvent avoir des performances similaires lorsque basées sur des temps nominaux, leurs tolérances aux erreurs des temps d’échantillonnage peuvent largement différer. En fait, une considération adéquate de l'impact de ces erreurs peut conduire à une sélection et une utilisation plus fiables des R-LSS. Par une investigation approfondie de différents aspects sous-jacents aux stratégies d’échantillonnages limités, cette thèse a pu fournir des améliorations méthodologiques notables, et proposer de nouvelles voies pour assurer leur utilisation de façon fiable et informée, tout en favorisant leur adéquation à la pratique clinique.
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Background: An important challenge in conducting social research of specific relevance to harm reduction programs is locating hidden populations of consumers of substances like cannabis who typically report few adverse or unwanted consequences of their use. Much of the deviant, pathologized perception of drug users is historically derived from, and empirically supported, by a research emphasis on gaining ready access to users in drug treatment or in prison populations with higher incidence of problems of dependence and misuse. Because they are less visible, responsible recreational users of illicit drugs have been more difficult to study. Methods: This article investigates Respondent Driven Sampling (RDS) as a method of recruiting experienced marijuana users representative of users in the general population. Based on sampling conducted in a multi-city study (Halifax, Montreal, Toronto, and Vancouver), and compared to samples gathered using other research methods, we assess the strengths and weaknesses of RDS recruitment as a means of gaining access to illicit substance users who experience few harmful consequences of their use. Demographic characteristics of the sample in Toronto are compared with those of users in a recent household survey and a pilot study of Toronto where the latter utilized nonrandom self-selection of respondents. Results: A modified approach to RDS was necessary to attain the target sample size in all four cities (i.e., 40 'users' from each site). The final sample in Toronto was largely similar, however, to marijuana users in a random household survey that was carried out in the same city. Whereas well-educated, married, whites and females in the survey were all somewhat overrepresented, the two samples, overall, were more alike than different with respect to economic status and employment. Furthermore, comparison with a self-selected sample suggests that (even modified) RDS recruitment is a cost-effective way of gathering respondents who are more representative of users in the general population than nonrandom methods of recruitment ordinarily produce. Conclusions: Research on marijuana use, and other forms of drug use hidden in the general population of adults, is important for informing and extending harm reduction beyond its current emphasis on 'at-risk' populations. Expanding harm reduction in a normalizing context, through innovative research on users often overlooked, further challenges assumptions about reducing harm through prohibition of drug use and urges consideration of alternative policies such as decriminalization and legal regulation.