Kustannuslaskentamalli EDI-yhteyksien vaihtoehtoisten toteutustapojen arviointiin

Työn tutkimusongelmana oli selvittää EDI-yhteyksien vaihtoehtoiset toteutustavat kustannuksineen. EDI-palveluiden käytöstä aiheutuvien kustannusten arviointia varten muodostettiin MS Office Excel -laskentamalli, jonka avulla voidaan arvioida perushankinnasta ja käytöstä aiheutuvia kustannuksia sekä EDI-projektin kannattavuutta. Tilaustenkäsittelyn yhteydessä syntyviä vuotuisia kustannuksia sekä kustannussäätöjä arvioitiin aikaperusteisen toimintolaskennan avulla.   Sovellettava teoria rajattiin toiminto- ja investointilaskennan alueelle. EDI-palveluita tarjoavilta operaattoreilta selvitettiin hinta, palveluiden laatu ja muut lisäarvopalvelut. Kustannustarkastelu rajattiin perushankintakustannusten ja käytönaikaisten kustannusten selvittämiseen. Työn tutkimusote on luonteeltaan konstruktiivinen, sillä tavoitteena oli luoda johdon päätöksentekoa tukeva laskentamalli.   Kartoituksen perusteella EDI:n käyttökustannuksiin vaikuttavat tekijät muodostuvat kolmesta ryhmästä, joita ovat sähköisten tilaussanomien piirissä olevien asiakkaiden ja toimittajien lukumäärä, verkkolaskut sekä EDI-sanomat. EDI-sanomien osalta vaikuttavana tekijänä on lähettävän sanoman muoto ja veloitusperuste.

Economic analysis for sizing of sugarcane (Saccharum spp.) mechanized harvesting

Sugarcane has a significant role on Brazilian agribusiness economy. The harvesting cane is considered as one of the most important operations of the process for it has to attend the raw material demanded by the sugar mill in quality and a competitive cost. The objective of this work it is it of analyzing, of systemic way, the variables influence on economical and operational performance in sugarcane mechanized harvesting process for sizing of machines. For this purpose a model called "ColheCana", was developed in a spreadsheet and in a programming language. The results showed that the field efficiency and harvester´s initial value are variables of great impact in the cost and that there is a maximum area that one equipment can attend and for this area the cost is minimum.

Simulation methods in the modelling of bioaffinity assays

Computational model-based simulation methods were developed for the modelling of bioaffinity assays. Bioaffinity-based methods are widely used to quantify a biological substance in biological research, development and in routine clinical in vitro diagnostics. Bioaffinity assays are based on the high affinity and structural specificity between the binding biomolecules. The simulation methods developed are based on the mechanistic assay model, which relies on the chemical reaction kinetics and describes the forming of a bound component as a function of time from the initial binding interaction. The simulation methods were focused on studying the behaviour and the reliability of bioaffinity assay and the possibilities the modelling methods of binding reaction kinetics provide, such as predicting assay results even before the binding reaction has reached equilibrium. For example, a rapid quantitative result from a clinical bioaffinity assay sample can be very significant, e.g. even the smallest elevation of a heart muscle marker reveals a cardiac injury. The simulation methods were used to identify critical error factors in rapid bioaffinity assays. A new kinetic calibration method was developed to calibrate a measurement system by kinetic measurement data utilizing only one standard concentration. A nodebased method was developed to model multi-component binding reactions, which have been a challenge to traditional numerical methods. The node-method was also used to model protein adsorption as an example of nonspecific binding of biomolecules. These methods have been compared with the experimental data from practice and can be utilized in in vitro diagnostics, drug discovery and in medical imaging.

The neural processes generating visual phenomenal consciousness: ERP and neuronavigated brain stimulation studies

One of the greatest conundrums to the contemporary science is the relation between consciousness and brain activity, and one of the specifi c questions is how neural activity can generate vivid subjective experiences. Studies focusing on visual consciousness have become essential in solving the empirical questions of consciousness. Th e main aim of this thesis is to clarify the relation between visual consciousness and the neural and electrophysiological processes of the brain. By applying electroencephalography and functional magnetic resonance image-guided transcranial magnetic stimulation (TMS), we investigated the links between conscious perception and attention, the temporal evolution of visual consciousness during stimulus processing, the causal roles of primary visual cortex (V1), visual area 2 (V2) and lateral occipital cortex (LO) in the generation of visual consciousness and also the methodological issues concerning the accuracy of targeting TMS to V1. Th e results showed that the fi rst eff ects of visual consciousness on electrophysiological responses (about 140 ms aft er the stimulus-onset) appeared earlier than the eff ects of selective attention, and also in the unattended condition, suggesting that visual consciousness and selective attention are two independent phenomena which have distinct underlying neural mechanisms. In addition, while it is well known that V1 is necessary for visual awareness, the results of the present thesis suggest that also the abutting visual area V2 is a prerequisite for conscious perception. In our studies, the activation in V2 was necessary for the conscious perception of change in contrast for a shorter period of time than in the case of more detailed conscious perception. We also found that TMS in LO suppressed the conscious perception of object shape when TMS was delivered in two distinct time windows, the latter corresponding with the timing of the ERPs related to the conscious perception of coherent object shape. Th e result supports the view that LO is crucial in conscious perception of object coherency and is likely to be directly involved in the generation of visual consciousness. Furthermore, we found that visual sensations, or phosphenes, elicited by the TMS of V1 were brighter than identically induced phosphenes arising from V2. Th ese fi ndings demonstrate that V1 contributes more to the generation of the sensation of brightness than does V2. Th e results also suggest that top-down activation from V2 to V1 is probably associated with phosphene generation. The results of the methodological study imply that when a commonly used landmark (2 cm above the inion) is used in targeting TMS to V1, the TMS-induced electric fi eld is likely to be highest in dorsal V2. When V1 was targeted according to the individual retinotopic data, the electric fi eld was highest in V1 only in half of the participants. Th is result suggests that if the objective is to study the role of V1 with TMS methodology, at least functional maps of V1 and V2 should be applied with computational model of the TMS-induced electric fi eld in V1 and V2. Finally, the results of this thesis imply that diff erent features of attention contribute diff erently to visual consciousness, and thus, the theoretical model which is built up of the relationship between visual consciousness and attention should acknowledge these diff erences. Future studies should also explore the possibility that visual consciousness consists of several processing stages, each of which have their distinct underlying neural mechanisms.

Decision support system for the diagnosis of schizophrenia disorders

Clinical decision support systems are useful tools for assisting physicians to diagnose complex illnesses. Schizophrenia is a complex, heterogeneous and incapacitating mental disorder that should be detected as early as possible to avoid a most serious outcome. These artificial intelligence systems might be useful in the early detection of schizophrenia disorder. The objective of the present study was to describe the development of such a clinical decision support system for the diagnosis of schizophrenia spectrum disorders (SADDESQ). The development of this system is described in four stages: knowledge acquisition, knowledge organization, the development of a computer-assisted model, and the evaluation of the system's performance. The knowledge was extracted from an expert through open interviews. These interviews aimed to explore the expert's diagnostic decision-making process for the diagnosis of schizophrenia. A graph methodology was employed to identify the elements involved in the reasoning process. Knowledge was first organized and modeled by means of algorithms and then transferred to a computational model created by the covering approach. The performance assessment involved the comparison of the diagnoses of 38 clinical vignettes between an expert and the SADDESQ. The results showed a relatively low rate of misclassification (18-34%) and a good performance by SADDESQ in the diagnosis of schizophrenia, with an accuracy of 66-82%. The accuracy was higher when schizophreniform disorder was considered as the presence of schizophrenia disorder. Although these results are preliminary, the SADDESQ has exhibited a satisfactory performance, which needs to be further evaluated within a clinical setting.

Estimating the average length of hospitalization due to pneumonia: a fuzzy approach

Exposure to air pollutants is associated with hospitalizations due to pneumonia in children. We hypothesized the length of hospitalization due to pneumonia may be dependent on air pollutant concentrations. Therefore, we built a computational model using fuzzy logic tools to predict the mean time of hospitalization due to pneumonia in children living in São José dos Campos, SP, Brazil. The model was built with four inputs related to pollutant concentrations and effective temperature, and the output was related to the mean length of hospitalization. Each input had two membership functions and the output had four membership functions, generating 16 rules. The model was validated against real data, and a receiver operating characteristic (ROC) curve was constructed to evaluate model performance. The values predicted by the model were significantly correlated with real data. Sulfur dioxide and particulate matter significantly predicted the mean length of hospitalization in lags 0, 1, and 2. This model can contribute to the care provided to children with pneumonia.

Stereoselective synthesis of substituted hexahydro-3a,4a-diazacyclopentaphenanthren-4-ones and aminoferrocenes

This thesis explored the development of several methodologies for the stereoselective construction of ligand frameworks and some of their applications. The first segment concerns the application of an enantioselective lithiation at an Sp3_ hybridized position adjacent to nitrogen by means of the widely used and typically highly effective enantioselective lithiation with ( -)-sparteine. This investigation was intended to develop a method to install chirality into a system that would be converted into a family of diaminoylidenes for use as phosphine mimics in transition metal catalysis or as nucleophilic reagents. Molecular modeling of the system revealed some key interactions between the substrate and (-)-sparteine that provided general insight into the diamine's mode of action and should lend some predictive value to its future applications. The second portion focuses on the development of methods to access 1,2- disubstituted aminoferrocenes, an underexplored class of metallocenes possessing planar chirality. Two routes were examined involving a diastereoselective and an enantioselective pathway, where the latter method made use of the first BF3-mediated lithiation-substitution to install planar chirality. Key derivatives such as 1,2- aminophosphines, made readily accessible by the new route, were evaluated as ligands for Pd(II), Pt(II) and Ir(I). These complexes show activity in a number of transformations with both achiral and prochiral substrates. Optimization experiments were conducted to prepare enantiomerically enriched 2-substituted-I-aminoferrocenes by direct asymmetric lithiation of BF3-coordinated tertiary aminoferrocenes. A predictive computational model describing the transition state of this reaction was developed in collaboration with Professor Travis Dudding's group (Department of Chemistry, Brock University). The predicted stereochemistry of the process was confirmed by single-crystal X-ray analysis of a 2-phosphino-l-dimethylaminoferrocene derivative. Enantiomerically pure samples of the aminophosphine ligands derived from this new process have given promising preliminary results in the enantioselective hydrogenation of prochiral alkenes and warrant further stUdy in metal-mediated catalysis.

L’analyse de composants émotionnels dans des stratégies d’apprentissage

Un certain nombre de théories pédagogiques ont été établies depuis plus de 20 ans. Elles font appel aux réactions de l’apprenant en situation d’apprentissage, mais aucune théorie pédagogique n’a pu décrire complètement un processus d’enseignement en tenant compte de toutes les réactions émotionnelles de l’apprenant. Nous souhaitons intégrer les émotions de l’apprenant dans ces processus d’apprentissage, car elles sont importantes dans les mécanismes d’acquisition de connaissances et dans la mémorisation. Récemment on a vu que le facteur émotionnel est considéré jouer un rôle très important dans les processus cognitifs. Modéliser les réactions émotionnelles d’un apprenant en cours du processus d’apprentissage est une nouveauté pour un Système Tutoriel Intelligent. Pour réaliser notre recherche, nous examinerons les théories pédagogiques qui n’ont pas considéré les émotions de l’apprenant. Jusqu’à maintenant, aucun Système Tutoriel Intelligent destiné à l’enseignement n’a incorporé la notion de facteur émotionnel pour un apprenant humain. Notre premier objectif est d’analyser quelques stratégies pédagogiques et de détecter les composantes émotionnelles qui peuvent y être ou non. Nous cherchons à déterminer dans cette analyse quel type de méthode didactique est utilisé, autrement dit, que fait le tuteur pour prévoir et aider l’apprenant à accomplir sa tâche d’apprentissage dans des conditions optimales. Le deuxième objectif est de proposer l’amélioration de ces méthodes en ajoutant les facteurs émotionnels. On les nommera des « méthodes émotionnelles ». Le dernier objectif vise à expérimenter le modèle d’une théorie pédagogique améliorée en ajoutant les facteurs émotionnels. Dans le cadre de cette recherche nous analyserons un certain nombre de théories pédagogiques, parmi lesquelles les théories de Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier et David Merrill, pour chercher à identifier les composantes émotionnelles. Aucune théorie pédagogique n’a mis l’accent sur les émotions au cours du processus d’apprentissage. Ces théories pédagogiques sont développées en tenant compte de plusieurs facteurs externes qui peuvent influencer le processus d’apprentissage. Nous proposons une approche basée sur la prédiction d’émotions qui est liée à de potentielles causes déclenchées par différents facteurs déterminants au cours du processus d’apprentissage. Nous voulons développer une technique qui permette au tuteur de traiter la réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné au cours de son processus d’apprentissage et de l’inclure dans une méthode pédagogique. Pour atteindre le deuxième objectif de notre recherche, nous utiliserons un module tuteur apprenant basé sur le principe de l’éducation des émotions de l’apprenant, modèle qui vise premièrement sa personnalité et deuxièmement ses connaissances. Si on défini l’apprenant, on peut prédire ses réactions émotionnelles (positives ou négatives) et on peut s’assurer de la bonne disposition de l’apprenant, de sa coopération, sa communication et l’optimisme nécessaires à régler les problèmes émotionnels. Pour atteindre le troisième objectif, nous proposons une technique qui permet au tuteur de résoudre un problème de réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné du processus d’apprentissage. Nous appliquerons cette technique à une théorie pédagogique. Pour cette première théorie, nous étudierons l’effet produit par certaines stratégies pédagogiques d’un tuteur virtuel au sujet de l’état émotionnel de l’apprenant, et pour ce faire, nous développerons une structure de données en ligne qu’un agent tuteur virtuel peut induire à l’apprenant des émotions positives. Nous analyserons les résultats expérimentaux en utilisant la première théorie et nous les comparerons ensuite avec trois autres théories que nous avons proposées d’étudier. En procédant de la sorte, nous atteindrons le troisième objectif de notre recherche, celui d’expérimenter un modèle d’une théorie pédagogique et de le comparer ensuite avec d’autres théories dans le but de développer ou d’améliorer les méthodes émotionnelles. Nous analyserons les avantages, mais aussi les insuffisances de ces théories par rapport au comportement émotionnel de l’apprenant. En guise de conclusion de cette recherche, nous retiendrons de meilleures théories pédagogiques ou bien nous suggérerons un moyen de les améliorer.

Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations

Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses demeure un mystère. Il est raisonnable de penser que le cortex est le siège de ces représentations et que les ganglions de la base jouent un rôle important dans la maximisation des récompenses. En particulier, les neurones dopaminergiques semblent coder un signal d’erreur de prédiction de récompense. Cette thèse étudie le problème en construisant, à l’aide de l’apprentissage machine, un modèle informatique intégrant de nombreuses évidences neurologiques. Après une introduction au cadre mathématique et à quelques algorithmes de l’apprentissage machine, un survol de l’apprentissage en psychologie et en neuroscience et une revue des modèles de l’apprentissage dans les ganglions de la base, la thèse comporte trois articles. Le premier montre qu’il est possible d’apprendre à maximiser ses récompenses tout en développant de meilleures représentations des entrées. Le second article porte sur l'important problème toujours non résolu de la représentation du temps. Il démontre qu’une représentation du temps peut être acquise automatiquement dans un réseau de neurones artificiels faisant office de mémoire de travail. La représentation développée par le modèle ressemble beaucoup à l’activité de neurones corticaux dans des tâches similaires. De plus, le modèle montre que l’utilisation du signal d’erreur de récompense peut accélérer la construction de ces représentations temporelles. Finalement, il montre qu’une telle représentation acquise automatiquement dans le cortex peut fournir l’information nécessaire aux ganglions de la base pour expliquer le signal dopaminergique. Enfin, le troisième article évalue le pouvoir explicatif et prédictif du modèle sur différentes situations comme la présence ou l’absence d’un stimulus (conditionnement classique ou de trace) pendant l’attente de la récompense. En plus de faire des prédictions très intéressantes en lien avec la littérature sur les intervalles de temps, l’article révèle certaines lacunes du modèle qui devront être améliorées. Bref, cette thèse étend les modèles actuels de l’apprentissage des ganglions de la base et du système dopaminergique au développement concurrent de représentations temporelles dans le cortex et aux interactions de ces deux structures.

Neural correlates of affordance competition in dorsal premotor cortex

Le travail présenté dans cette thèse porte sur le rôle du cortex prémoteur dorsal (PMd) au sujet de la prise de décision (sélection d’une action parmis nombreux choix) et l'orientation visuelle des mouvements du bras. L’ouvrage décrit des expériences électrophysiologiques chez le singe éveillé (Macaca mulatta) permettant d’adresser une fraction importante des prédictions proposées par l'hypothèse des affordances concurrentes (Cisek, 2006; Cisek, 2007a). Cette hypothèse suggère que le choix de toute action est l’issue d'une concurrence entre les représentations internes des exigences et des atouts de chacune des options présentées (affordances; Gibson, 1979). Un intérêt particulier est donné au traitement de l'information spatiale et la valeur des options (expected value, EV) dans la prise de décisions. La première étude (article 1) explore la façon dont PMd reflète ces deux paramètres dans la période délai ainsi que de leur intéraction. La deuxième étude (article 2) explore le mécanisme de décision de façon plus détaillée et étend les résultats au cortex prémoteur ventral (PMv). Cette étude porte également sur la représentation spatiale et l’EV dans une perspective d'apprentissage. Dans un environnement nouveau les paramètres spatiaux des actions semblent être présents en tout temps dans PMd, malgré que la représentation de l’EV apparaît uniquement lorsque les animaux commencent à prendre des décisions éclairées au sujet de la valeur des options disponibles. La troisième étude (article 3) explore la façon dont PMd est impliqué aux “changements d'esprit“ dans un procès de décision. Cette étude décrit comment la sélection d’une action est mise à jour à la suite d'une instruction de mouvement (GO signal). I II Les résultats principaux des études sont reproduits par un modèle computationnel (Cisek, 2006) suggérant que la prise de décision entre plusieurs actions alternatives peux se faire par voie d’un mécanisme de concurrence (biased competition) qui aurait lieu dans la même région qui spécifie les actions.

Parameter identification of structural dynamic models by inverse statistical analysis

Auf dem Gebiet der Strukturdynamik sind computergestützte Modellvalidierungstechniken inzwischen weit verbreitet. Dabei werden experimentelle Modaldaten, um ein numerisches Modell für weitere Analysen zu korrigieren. Gleichwohl repräsentiert das validierte Modell nur das dynamische Verhalten der getesteten Struktur. In der Realität gibt es wiederum viele Faktoren, die zwangsläufig zu variierenden Ergebnissen von Modaltests führen werden: Sich verändernde Umgebungsbedingungen während eines Tests, leicht unterschiedliche Testaufbauten, ein Test an einer nominell gleichen aber anderen Struktur (z.B. aus der Serienfertigung), etc. Damit eine stochastische Simulation durchgeführt werden kann, muss eine Reihe von Annahmen für die verwendeten Zufallsvariablengetroffen werden. Folglich bedarf es einer inversen Methode, die es ermöglicht ein stochastisches Modell aus experimentellen Modaldaten zu identifizieren. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines parameter-basierten Ansatzes, um stochastische Simulationsmodelle auf dem Gebiet der Strukturdynamik zu identifizieren. Die entwickelte Methode beruht auf Sensitivitäten erster Ordnung, mit denen Parametermittelwerte und Kovarianzen des numerischen Modells aus stochastischen experimentellen Modaldaten bestimmt werden können.

The Dynamic Structure of Everyday Life

Computational theories of action have generally understood the organized nature of human activity through the construction and execution of plans. By consigning the phenomena of contingency and improvisation to peripheral roles, this view has led to impractical technical proposals. As an alternative, I suggest that contingency is a central feature of everyday activity and that improvisation is the central kind of human activity. I also offer a computational model of certain aspects of everyday routine activity based on an account of improvised activity called running arguments and an account of representation for situated agents called deictic representation .

Attentional Selection in Object Recognition

A key problem in object recognition is selection, namely, the problem of identifying regions in an image within which to start the recognition process, ideally by isolating regions that are likely to come from a single object. Such a selection mechanism has been found to be crucial in reducing the combinatorial search involved in the matching stage of object recognition. Even though selection is of help in recognition, it has largely remained unsolved because of the difficulty in isolating regions belonging to objects under complex imaging conditions involving occlusions, changing illumination, and object appearances. This thesis presents a novel approach to the selection problem by proposing a computational model of visual attentional selection as a paradigm for selection in recognition. In particular, it proposes two modes of attentional selection, namely, attracted and pay attention modes as being appropriate for data and model-driven selection in recognition. An implementation of this model has led to new ways of extracting color, texture and line group information in images, and their subsequent use in isolating areas of the scene likely to contain the model object. Among the specific results in this thesis are: a method of specifying color by perceptual color categories for fast color region segmentation and color-based localization of objects, and a result showing that the recognition of texture patterns on model objects is possible under changes in orientation and occlusions without detailed segmentation. The thesis also presents an evaluation of the proposed model by integrating with a 3D from 2D object recognition system and recording the improvement in performance. These results indicate that attentional selection can significantly overcome the computational bottleneck in object recognition, both due to a reduction in the number of features, and due to a reduction in the number of matches during recognition using the information derived during selection. Finally, these studies have revealed a surprising use of selection, namely, in the partial solution of the pose of a 3D object.

Implementing Distributed Systems Using Linear Naming

Linear graph reduction is a simple computational model in which the cost of naming things is explicitly represented. The key idea is the notion of "linearity". A name is linear if it is only used once, so with linear naming you cannot create more than one outstanding reference to an entity. As a result, linear naming is cheap to support and easy to reason about. Programs can be translated into the linear graph reduction model such that linear names in the program are implemented directly as linear names in the model. Nonlinear names are supported by constructing them out of linear names. The translation thus exposes those places where the program uses names in expensive, nonlinear ways. Two applications demonstrate the utility of using linear graph reduction: First, in the area of distributed computing, linear naming makes it easy to support cheap cross-network references and highly portable data structures, Linear naming also facilitates demand driven migration of tasks and data around the network without requiring explicit guidance from the programmer. Second, linear graph reduction reveals a new characterization of the phenomenon of state. Systems in which state appears are those which depend on certain -global- system properties. State is not a localizable phenomenon, which suggests that our usual object oriented metaphor for state is flawed.

Observations on Cortical Mechanisms for Object Recognition andsLearning

This paper sketches a hypothetical cortical architecture for visual 3D object recognition based on a recent computational model. The view-centered scheme relies on modules for learning from examples, such as Hyperbf-like networks. Such models capture a class of explanations we call Memory-Based Models (MBM) that contains sparse population coding, memory-based recognition, and codebooks of prototypes. Unlike the sigmoidal units of some artificial neural networks, the units of MBMs are consistent with the description of cortical neurons. We describe how an example of MBM may be realized in terms of cortical circuitry and biophysical mechanisms, consistent with psychophysical and physiological data.