Indicadores biomecânicos do risco de quedas em marcha com duplas tarefas e a influência do treinamento de equilíbrio com haste vibratória: diferenças entre idosos caidores e não caidores

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estratégia de Investimento baseada em padrões descobertos por mineração de dados em séries históricas de preços diários do Indice IBOVESPA e das ações da PETROBRAS-PN (PETR4.SA)

With the increase of stakeholders and consequently increase of amount of nancial transaction the study of news investment strategies in the stock market with data mining techniques has been the target of important researches. It allows that great historical data base to be processed and analysed looking for pattern that can be used to take a decision in investments. With the idea of getting pro t more than the real indexs' gain, we propose a strategy method of transactions using rules built by algorithm classi cation. For that, diary historical data of Ibovespa index and Petrobras stocks are organized and processed to nding the most important attribute that act decisively when taking a investment decision.To test the accuracy of proposed rules, a non real portfolio management is created, showing the decisions' performance over the real index and stocks' performance. Following the proposed rules, the results show that the strategy of investment give me back a high return that Stock market's return. The exclusive characteristics of algorithms maximize the gain inside the analysed time allowing to determine the techniques' return and the number of the days necessary to double the initial investment. The best classi er applied on the time series and its use on the propose investments strategy will demand 104 days to double the initial capital

Explorando abordagens de aprendizado sequencial para floresta de caminhos ótimos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Explorando abordagens de múltiplos rótulos por floresta de caminhos ótimos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

As construções verbais paratáticas: gramaticalização em italiano

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Variabilidade no andar com ultrapassagem de obstáculo de idosos com doença de Parkinson

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comparação de métodos de classificação de imagens na identificação de áreas cultivadas com citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Discriminação de classes de cobertura vegetal utilizando técnicas de classificação digital de imagens de sensoriamento remoto

The aim of this work is to discriminate vegetation classes throught remote sensing images from the satellite CBERS-2, related to winter and summer seasons in the Campos Gerais region Paraná State, Brazil. The vegetation cover of the region presents different kinds of vegetations: summer and winter cultures, reforestation areas, natural areas and pasture. Supervised classification techniques like Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Decision Tree were evaluated, considering a set of attributes from images, composed by bands of the CCD sensor (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture models (soil, shadow, vegetation) and the two first main components. The evaluation of the classifications accuracy was made using the classification error matrix and the kappa coefficient. It was defined a high discriminatory level during the classes definition, in order to allow separation of different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and the kappa coefficient was 0.9389 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 88% and 0.8667, respectively. The classification accuracy by MLC was 84.86% and the kappa coefficient was 0.8099 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 77.90% and 0.7476, respectively. The results showed a better performance of the Decision Tree classifier than MLC, especially to the classes related to cultivated crops, indicating the use of the Decision Tree classifier to the vegetation cover mapping including different kinds of crops.

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Investigação sobre as configurações sociais do subcampo do esporte paralímpico no Brasil: os processos de classificação de atletas

Este trabalho tem por objetivo investigar e delimitar formas de interação e disputas sociais presentes no movimento paralímpico brasileiro, relativos aos processos de classificação de atletas, com base em conceitos de Pierre Bourdieu. A metodologia utilizada fundamentou-se em entrevistas semiestruturadas com quatro atletas (com deficiência física ou visual, praticantes de diversas modalidades: natação, goalball, rugby e basquete em cadeira de rodas) e quatro dirigentes (2 atuantes em funções técnicas e 2 em funções administrativas do Comitê Paralímpico Brasileiro). A análise de dados apoiou-se no método Discurso do Sujeito Coletivo e suas ferramentas metodológicas (expressões-chave; ideias centrais; ancoragens; instrumentos de análise de discurso). Destacam-se como resultados: os protocolos de classificação, assim como a atuação e formação de novos classificadores, são motivo de tensões sociais neste espaço; Os classificadores exercem importante poder simbólico no subcampo; Demais agentes, como treinadores e atletas, têm suas possibilidades de ascensão diminuídas por condições sociais desfavoráveis..

Relação entre caracteres morfológicos e produtivos em vacas Holstein-Frísia em S. Miguel

Dissertação de Mestrado, Engenharia Zootécnica, 18 de Julho de 2016, Universidade dos Açores.

Detecção do mal-posicionamento rotacional de dedos em dispositivos de captura de impressões digitais multivista sem toque utilizando redes neurais artificiais

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2016.