Esta dissertação pretende mostrar que a tese de Hume de que nós estamos inevitavelmente determinados a crer na existência de objetos externos tem a circunscrição de seu significado condicionada à identificação e à resolução de uma inconsistência presente na teoria humeana da crença inevitável em objetos externos. Essa inconsistência se expressa pela incompatibilidade entre a tese de que (P1) nós inevitavelmente cremos em objetos externos e a tese de que (P2) não podemos conceber objetos externos. Essas teses são incompatíveis se se considera que, para Hume, (P4) não podemos crer em algo que não podemos conceber. Esse problema só emerge se se supõe um uso unívoco da expressão "objeto externo" por parte de Hume em (P1) e (P2), e se se supõe que (P4) é o caso para Hume, o que se mostra ser um ponto de partida razoável. Os resultados indicam que as duas interpretações gerais do significado da tese de que nós inevitavelmente cremos em objetos externos, o naturalismo cético e o realismo cético, chegam a conclusões insatisfatórias porque ignoram esse problema. Por fim, conclui que não há, de fato, uma inconsistência na teoria humeana da crença em objetos externos porque não é o caso que não possamos ter uma concepção de objetos externos para Hume. Essa concepção se origina de um sentimento ou instinto original da mente. / This paper aims to show that Hume's claim that we are unavoidably determined to believe in the existence of external objects has the delimitation of our meaning conditioned to the identification and resolution of an inconsistency present in Hume's theory of the unavoidable belief in external objects. This inconsistency expresses itself by the incompatibility between the claim that (P1) we unavoidably believe in external objects and the claim that (P2) we can't conceive external objects. These claims are incompatible if we recognize that Hume claims as well that (P4) we can't believe in something that we can't conceive. This problem arises only if we suppose that Hume univocally uses the expression "external object" in (P1) and (P2), and if we suppose that (P4) is the case, a reasonable starting point. The results indicate that both general views of the meaning of the claim that we unavoidably believe in external objects, the skeptical naturalism and the skeptical realism, arrives at unsatisfactory outcomes because they ignore that problem. Finally, concludes that there's not, actually, an inconsistency in Hume's theory of belief in external objects because it's not the case that we can't conceive external objects. This conception of external existences arises out of a sentiment or natural instinct of the mind.

[pt] Com a emergência da internet e o constante aperfeiçoamento das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) ao longo das últimas três décadas, verificase no Brasil, assim como no resto do mundo, a reconfiguração de forma virtualizada da esfera pública na qual as questões sociais são discutidas, observando-se, ainda, que interesses individuais, sociais, políticos e econômicos entrelaçam-se e apropriam-se uns dos outros na criação e manutenção de espaços para discussões, que, por sua vez, são amplamente utilizados como caixas de ressonância para que as mais variadas questões ecoem pela sociedade; é o caso da rede social conhecida mundialmente como Twitter. Assim, aliando-a às devidas complementações extraídas das obras de autores hodiernos como Eduardo Magrani e Evgeny Morozov, torna-se fundamental o recurso à teoria de Jürgen Habermas para que se possa entender a configuração, importância e problemas da atual esfera pública nacional, bem como para que se possa extrair conclusões sobre a racionalidade dos debates políticos travados dentro da plataforma Twitter, demonstrando que, sob o pretexto de fornecer um espaço de efetivação da práxis comunicacional cotidiana, a plataforma, na verdade, instrumentaliza interesses, e, consequentemente, promove a colonização do mundo da vida de seus usuários. Outrossim, em virtude do caráter pragmático-formal da teoria habermasiana, também se demonstra como um agente político influente pode se valer estrategicamente da plataforma para ascensão de seus interesses próprios através da análise de algumas de suas manifestações. / [en] The emergence of the internet and the constant improvement of Information and Communication Technologies (ICTs) over the last three decades, in Brazil, as in the rest of the world, the reconfiguration of the public sphere in which are discussed, also observing that individual, social, political and economic interests intertwine and appropriate each other in the creation and maintenance of spaces for discussions, which, in turn, are widely used as boxes of resonance so that the most varied issues echo through society; this is the case of the social network known worldwide as Twitter. Thus, combining it with the necessary complements extracted from the works of contemporary authors such as Eduardo Magrani and Evgeny Morozov, it is essential to resort to the theory of Jürgen Habermas in order to understand the configuration, importance and problems of the current national public sphere, as well as how to draw conclusions about the rationality of the political debates held within the Twitter platform, demonstrating that, under the pretext of providing a space for the realization of everyday communicational praxis, the platform actually instrumentalizes interests, and, consequently, promotes the colonization of the lifeworld of its users. Furthermore, due to the pragmatic-formal character of the Habermasian theory, it is also demonstrated how an influential political agent can strategically use the platform to advance its own interests through the analysis of some of its manifestations.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.