Laboratório de criação digital

O projeto aqui apresentado consiste no desenvolvimento de um plano estratégico de marketing digital para o projeto Laboratório de Criação Digital (LCDPorto). O LCDPorto tem sete anos de existência, sem nunca ter definido uma estratégia de comunicação. O principal objetivo passa por aprofundar os vários temas que integram Marketing Digital, e desenvolver um plano que permita ao LCDPorto ganhar mais notoriedade pelas atividades que desenvolve e, também, obter mais público para participar nas atividades. Áreas como email marketing, contente marketing, SEO, social media e outras, não são áreas que funcionam de forma independente, mas sim, parte de um plano estratégico. Neste relatório serão apresentados alguns dos passos deste plano, nomeadamente Análise de Concorrência Online, estratégia de SEO, com o objetivo de obter dados prévios essenciais ao desenvolvimento desta estratégia de Marketing Digital.

High-Content Analysis of Breast Cancer Using Single-Cell Deep Transfer Learning

High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.

No right to perform a contract?

Thesis submitted in Trinity Term 2001 for the degree of Master of Philosophy, Worcester College, Oxford