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abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a common cause of blindness occurring due to prolonged presence of diabetes. The risk of developing DR or having the disease progress is increasing over time. Despite advances in diabetes care over the years, DR remains a vision-threatening complication and one of the leading causes of blindness among American adults. Recent studies have shown that diagnosis based on digital retinal imaging has potential benefits over traditional face-to-face evaluation. Yet there is a dearth of computer-based systems that can match the level of performance achieved by ophthalmologists. This thesis takes a fresh perspective in developing a computer-based system aimed at improving diagnosis of DR images. These images are categorized into three classes according to their severity level. The proposed approach explores effective methods to classify new images and retrieve clinically-relevant images from a database with prior diagnosis information associated with them. Retrieval provides a novel way to utilize the vast knowledge in the archives of previously-diagnosed DR images and thereby improve a clinician's performance while classification can safely reduce the burden on DR screening programs and possibly achieve higher detection accuracy than human experts. To solve the three-class retrieval and classification problem, the approach uses a multi-class multiple-instance medical image retrieval framework that makes use of spectrally tuned color correlogram and steerable Gaussian filter response features. The results show better retrieval and classification performances than prior-art methods and are also observed to be of clinical and visual relevance. / Dissertation/Thesis / M.S. Electrical Engineering 2012

[pt] Os índices parciais são estruturas de acesso no nível físico dos bancos de dados que permitem definir um subconjunto das tuplas de uma tabela, através de uma expressão condicional. Nesta dissertação estuda-se a identificação e subsequente criação automática de índices parciais que possam contribuir na melhoria do desempenho de um sistema de banco de dados. É proposto um algoritmo que examina, para cada consulta relevante, os conjuntos de atributos indexáveis para os quais a criação de um índice parcial poderia influenciar o otimizador de consultas na geração de planos mais eficientes. É realizada uma mineração de padrões de atributos indexáveis para se obter atributos correlacionados segundo a frequência das consultas na carga de trabalho considerada. Chega-se a uma proposta para um conjunto de índices parciais candidatos também se considerando uma heurística de benefícios. Realiza-se uma análise de sintonia fina em função da seleção de uma configuração de índices parciais e índices completos. A implementação das técnicas e algoritmos propostos nesta pesquisa é feita no framework DBX, que permite instanciar técnicas de sintonia fina local e global para bancos de dados relacionais. / [en] Partial indexes are access structures on the physical level of the databases. They are indexes that allow the definition of a subset of tuples in a table through a conditional expression. This dissertation studies the identification and subsequent automatic creation of partial indexes that can contribute in improving the performance of a database system. We propose an algorithm that examines, for each relevant query, the indexable attributes set, for which the creation of a partial index could influence the query optimizer to generate plans that are more efficient. We perform data mining on indexable attributes patterns to obtain correlated attributes according to their frequency in queries within the particular workload. We obtain a proposal for a set of candidate partial indexes considering also a benefit heuristics. We may consider a self-tuning analysis of an index configuration with both complete and partial indexes. We have implemented techniques and algorithms proposed in this research into DBX, a framework that allows local and global self-tuning regarding relational databases.

[pt] As principais estratégias de sintonia fina utilizadas por administradores de bancos de dados relacionais são a construção de estruturas de acesso, como índices, índices parciais e visões materializadas, e técnicas como desnormalização e reescrita de consultas. Estas técnicas e estruturas de acesso, juntas ou separadas, podem melhorar o desempenho das consultas submetidas ao banco de dados. O particionamento de tabelas do banco de dados, técnica tradicionalmente utilizada para distribuição de dados, também possui potencial para sintonia fina, pois permite que a varredura das tabelas seja realizada somente nas partições que satisfazem os predicados das consultas. Mesmo em consultas com predicados de seletividade alta, cujos planos de execução frequentemente utilizam índices, o particionamento pode oferecer um benefício ainda maior. Esta dissertação de mestrado propõe avaliar o particionamento como ação de sintonia fina de bancos de dados relacionais e, para tanto, desenvolve heurísticas para seleção de estratégias de particionamento e avaliação do seu benefício. Uma avaliação da qualidade dos resultados obtidos é realizada através de experimentos com um benchmark padrão para este tipo de pesquisa e mostramos que, em certos casos, é vantajoso particionar dados. / [en] The main fine tuning strategies used by relational database administrators are the construction of access structures, such as indexes, partial indexes and materialized views, and techniques such as denormalization and query rewriting. These techniques and access structures, together or separately, can improve the performance of queries submitted to the database. Database partitioning, a technique traditionally used for data distribution, has also the potential for fine tuning, since it allows the scanning of tables to be performed only on partitions that satisfy query predicates. Even in queries with high selectivity predicates, whose execution plans often use indexes, partitioning can offer even greater benefit. This dissertation proposes to evaluate the partitioning as a fine tuning action of relational databases and, for that, develops heuristics for selection of partitioning strategies and evaluation of its benefit. An evaluation of the quality of the results obtained is carried out through experiments with a standard benchmark for this type of research and we have shown that, in certain cases, it is advantageous to partition data.

O projeto de controladores baseado em dados consiste no ajuste dos parâmetros do controlador diretamente das bateladas de dados do processo, sem a necessidade de um modelo. O ajuste é feito resolvendo um problema de otimização, onde procura-se o argumento que minimize uma determinada função custo. Para resolver o problema de otimização são utilizados nesses métodos o algoritmo do gradiente, o algoritmo de Newton e variações destes. O algoritmo do gradiente apenas necessita informação do gradiente da função custo enquanto que os outros utilizam mais informações como a hessiana. Para obter estas últimas informações são utilizados experimentos mais longos e mais complexos, o que torna a aplicação mais complicada. Nesta linha o algoritmo do gradiente se apresenta como a melhor alternativa, por este motivo foi escolhido como foco deste trabalho. A convergência do algoritmo do gradiente para o mínimo global da função custo, no contexto de projeto de controladores, não é encontrada na bibliografia, decidiu-se portanto estudá-la. Essa convergência depende das condições iniciais do algoritmo e do tamanho do passo de iteração utilizado. É mostrado que as condições iniciais precisam estar dentro de uma certa região de atração. Formas de aumentar esta região de atração são tratadas na metodologia chamada Shaping da Função Custo. A principal contribuição deste trabalho é apresentar um método eficiente para a escolha do tamanho do passo de iteração que garante a convergência para o mínimo global da função custo. Algumas informações do processo são necessárias para o cálculo do tamanho do passo de iteração, também são apresentadas maneiras de obter estimativas para estas informações. Simulações e experimentos demonstram o funcionamento dos métodos. / Data-based control design methods consist of adjusting the parameters of the controller directly from batches of input-output data of the process; no process model is used. The adjustment is done by solving an optimization problem, which searches the argument that minimizes a specific cost function. Iterative algorithms based on the gradient are applied to solve the optimization problem, like the steepest descent algorithm, Newton algorithm and some variations. The only information utilized for the steepest descent algorithm is the gradient of the cost function, while the others need more information like the hessian. Longer and more complex experiments are used to obtain more informations, that turns the application more complicated. For this reason, the steepest descent method was chosen to be studied in this work. The convergence of the steepest descent algorithm to the global minimum is not fully studied in the literature. This convergence depends on the initial conditions of the algorithm and on the step size. The initial conditions must be inside a specific domain of attraction, and how to enlarge this domain is treated by the methodology Cost Function Shaping. The main contribution of this work is a method to compute efficiently the step size, to ensure convergence to the global minimum. Some informations about the process are utilized, and this work presents how to estimate these informations. Simulations and experiments demonstrate how the methods work.

A utilização de controladores preditivos multivariáveis na indústria de processos cresceu significativamente nos últimos anos principalmente devido à versatilidade e a confiabilidade que essa ferramenta proporciona em termos de controle avançado. No entanto, aspectos relacionados à aplicação prática do que vem sendo desenvolvido no meio acadêmico possui pouca difusão na indústria devido às configurações clássicas adotadas, como sistemas quadrados (com o mesmo número de variáveis controladas e manipuladas), modelos lineares, utilização de setpoint e etc. diferindo daquilo que está disponível e é amplamente utilizado industrialmente: sistemas não-quadrados (geralmente com mais variáveis controladas do que manipuladas), modelos não-lineares e utilização de soft-constraints. Esse trabalho propõe uma metodologia para ajuste dos parâmetros presentes em um controlador preditivo, atento à variedade de algoritmos presentes na indústria de processos. Essa metodologia se baseia na obtenção do melhor desempenho alcançável para cada cenário de um modelo global do processo, atendendo as restrições de Número de Desempenho Robusto relativo (rRPN), Máxima Sensibilidade e restrições nas ações de controle. Baseado em um desempenho que é alcançável, o modelo linear global é escalonado (assim como a planta não-linear) e os pesos que levam o sistema para a melhor condição operacional são estimados. Essa técnica abrange controladores operando em faixas e/ou setpoint e configurações não-quadradas, i.e., com mais variáveis controladas do que manipuladas. A abordagem proposta foi testada em uma planta de quatro tanques esféricos com aquecimento apresentando resultados coerentes, corroborando seu potencial de aplicação industrial. / Due to their versatility and reliability, Model Predictive Controllers (MPCs) are the standard solution for advanced process control in the process industry. However, there is a gap between the academic developments and the actual industrial applications, since the most academic studies focus on systems working with set-points and same number of manipulated and controlled variables, whereas the industrial application cope with non-squared configuration usually with several controlled variables in ranging and a reduced number of manipulated variables. This work proposes a tuning methodology for the countable parameters presents in a typical industrial predictive controller, considering the variety of the algorithms presents commercially in the process industry. This methodology is based on the estimation of the best attainable performance for each scenario of the global model of the process, constrained by the relative Robust Performance Number (rRPN), Maximal Sensitivity and restrictions in the control actions. Based on a performance that is attainable, the linear global model is scaled (and the non-linear) and the weights that lead the system to the best operational condition are estimated. This technique covers controllers operating in zones of control and/or set-point tracking and non-square configurations, i.e., with more controlled variables than manipulated. The proposed approach was tested in a Quadruple-Spherical tanks heating system presenting coherent results indicating its potential for industrial applications.

A exploração eficiente do paralelismo no nível de threads tem sido um desafio para os desenvolvedores de softwares. Como muitas aplicações não escalam com o número de núcleos, aumentar cegamente o número de threads pode não produzir os melhores resultados em desempenho ou energia. No entanto, a tarefa de escolher corretamente o número ideal de threads não é simples: muitas variáveis estão envolvidas (por exemplo, saturação do barramento off-chip e sobrecarga de sincronização de dados), que mudam de acordo com diferentes aspectos do sistema (por exemplo, conjunto de entrada, micro-arquitetura) e mesmo durante a execução da aplicação. Para abordar esse complexo cenário, esta tese apresenta Aurora. Ela é capaz de encontrar automaticamente, em tempo de execução e com o mínimo de sobrecarga, o número ideal de threads para cada região paralela da aplicação e se readaptar nos casos em que o comportamento de uma região muda durante a execução. Aurora trabalha com o OpenMP e é completamente transparente tanto para o programador quanto para o usuário final: dado um binário de uma aplicação OpenMP, Aurora o otimiza sem nenhuma transformação ou recompilação de código. Através da execução de quinze benchmarks conhecidos em quatro processadores multi-core, mostramos que Aurora melhora o trade-off entre desempenho e energia em até: 98% sobre a execução padrão do OpenMP; 86% sobre o recurso interno do OpenMP que ajusta dinamicamente o número de threads; e 91% quando comparado a uma emulação do feedback-driven threading. / Efficiently exploiting thread-level parallelism has been challenging for software developers. As many parallel applications do not scale with the number of cores, blindly increasing the number of threads may not produce the best results in performance or energy. However, the task of rightly choosing the ideal amount of threads is not straightforward: many variables are involved (e.g. off-chip bus saturation and overhead of datasynchronization), which will change according to different aspects of the system at hand (e.g., input set, micro-architecture) and even during execution. To address this complex scenario, this thesis presents Aurora. It is capable of automatically finding, at run-time and with minimum overhead, the optimal number of threads for each parallel region of the application and re-adapt in cases the behavior of a region changes during execution. Aurora works with OpenMP and is completely transparent to both designer and end-user: given an OpenMP application binary, Aurora optimizes it without any code transformation or recompilation. By executing fifteen well-known benchmarks on four multi-core processors, Aurora improves the trade-off between performance and energy by up to: 98% over the standard OpenMP execution; 86% over the built-in feature of OpenMP that dynamically adjusts the number of threads; and 91% over a feedback-driven threading emulation.

O projeto de controladores baseado em dados consiste no ajuste dos parâmetros do controlador diretamente das bateladas de dados do processo, sem a necessidade de um modelo. O ajuste é feito resolvendo um problema de otimização, onde procura-se o argumento que minimize uma determinada função custo. Para resolver o problema de otimização são utilizados nesses métodos o algoritmo do gradiente, o algoritmo de Newton e variações destes. O algoritmo do gradiente apenas necessita informação do gradiente da função custo enquanto que os outros utilizam mais informações como a hessiana. Para obter estas últimas informações são utilizados experimentos mais longos e mais complexos, o que torna a aplicação mais complicada. Nesta linha o algoritmo do gradiente se apresenta como a melhor alternativa, por este motivo foi escolhido como foco deste trabalho. A convergência do algoritmo do gradiente para o mínimo global da função custo, no contexto de projeto de controladores, não é encontrada na bibliografia, decidiu-se portanto estudá-la. Essa convergência depende das condições iniciais do algoritmo e do tamanho do passo de iteração utilizado. É mostrado que as condições iniciais precisam estar dentro de uma certa região de atração. Formas de aumentar esta região de atração são tratadas na metodologia chamada Shaping da Função Custo. A principal contribuição deste trabalho é apresentar um método eficiente para a escolha do tamanho do passo de iteração que garante a convergência para o mínimo global da função custo. Algumas informações do processo são necessárias para o cálculo do tamanho do passo de iteração, também são apresentadas maneiras de obter estimativas para estas informações. Simulações e experimentos demonstram o funcionamento dos métodos. / Data-based control design methods consist of adjusting the parameters of the controller directly from batches of input-output data of the process; no process model is used. The adjustment is done by solving an optimization problem, which searches the argument that minimizes a specific cost function. Iterative algorithms based on the gradient are applied to solve the optimization problem, like the steepest descent algorithm, Newton algorithm and some variations. The only information utilized for the steepest descent algorithm is the gradient of the cost function, while the others need more information like the hessian. Longer and more complex experiments are used to obtain more informations, that turns the application more complicated. For this reason, the steepest descent method was chosen to be studied in this work. The convergence of the steepest descent algorithm to the global minimum is not fully studied in the literature. This convergence depends on the initial conditions of the algorithm and on the step size. The initial conditions must be inside a specific domain of attraction, and how to enlarge this domain is treated by the methodology Cost Function Shaping. The main contribution of this work is a method to compute efficiently the step size, to ensure convergence to the global minimum. Some informations about the process are utilized, and this work presents how to estimate these informations. Simulations and experiments demonstrate how the methods work.

abstract: The accurate and fast determination of organic air pollutants for many applications and studies is critical. Exposure to volatile organic compounds (VOCs) has become an important public health concern, which may induce a lot of health effects such as respiratory irritation, headaches and dizziness. In order to monitor the personal VOCs exposure level at point-of-care, a wearable real time monitor for VOCs detection is necessary. For it to be useful in real world application, it requires low cost, small size and weight, low power consumption, high sensitivity and selectivity. To meet these requirements, a novel mobile device for personal VOCs exposure monitor has been developed. The key sensing element is a disposable molecularly imprinted polymer based quartz tuning fork resonator. The sensor and fabrication protocol are low cost, reproducible and stable. Characterization on the sensing material and device has been done. Comparisons with gold standards in the field such as GC-MS have been conducted. And the device’s functionality and capability have been validated in field tests, proving that it’s a great tool for VOCs monitoring under different scenarios. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Chemical Engineering 2017

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:27:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:04:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP