Made available in DSpace on 2014-06-12T17:36:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo325_1.pdf: 4634558 bytes, checksum: bdc3bfec92da4b7bc1111e83aae6ab29 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo do presente trabalho foi investigar o paradigma que tem influenciado os responsáveis pela condução do controle interno no setor público dos estados brasileiros no desenvolvimento dos mecanismos de governança no setor público (GSP), evidenciando a opção de função-objetivo que, na percepção dos condutores do controle interno no setor público (CCISP) mais atende à finalidade de bem-estar das pessoas e continuidade do estado. São discutidas as funções-objetivo voltadas a um único objetivo (maximização da riqueza) e a múltiplos objetivos (equilíbrio das demandas das partes interessadas) à luz da sua capacidade de subsidiar a GSP para a promoção de bem estar e continuidade do Estado. Este trabalho se justifica devido à discussão que deve nortear a GSP não ser consenso junto à literatura nacional e internacional, também contribui para sua justificativa o fato de trazer para o campo epistemológico da Contabilidade no Brasil uma acirrada discussão que vem sendo travada principalmente na literatura internacional. Trata-se de uma pesquisa quantitativa de natureza exploratória (survey) e descritiva, utiliza-se de observação direta extensiva, sendo o método de estudo indutivo. Adicionalmente o autor opta por utilizar elementos da teoria crítica como referencial para reflexão, o que caracteriza também a utilização de um enfoque qualitativo. A coleta de dados se deu por questionário eletrônico e abrangeu quatro subgrupos de CCISP, titulares, técnicos, profissionais e acadêmicos, que foram submetidos a 30 questões. A análise dos dados se deu a partir de estatística descritiva e do teste não paramétrico de Kruskal-wallis para avaliar a concordância entre os quatro subgrupos. A análise dos dados evidenciou que os CCISP estão mais convencidos da capacidade da GSP inspirada pela gestão para múltiplos objetivos ser capaz de promover bem estar e continuidade. Entretanto, não se pode ignorar a influência do movimento da nova administração pública e da visão de um único objetivo entre os CCISPs, o que denota a inexistência de um paradigma de GSP consolidado. Por fim, considera-se que a determinação de uma gestão para múltiplos objetivos inspirada por um viés biófilo e aderente a um tratamento do usuário da informação como ser humano são aspectos fundamentais para que se possa estabelecer um paradigma de GSP orientada efetivamente para o bem estar das pessoas e continuidade do Estado

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3210_1.pdf: 1552746 bytes, checksum: 98771d23cdfb48745520719f0b3134dd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Nas aplicações tradicionais de aprendizagem de máquina, os classificadores utilizam apenas dados rotulados em seu treinamento. Os dados rotulados, por sua vez, são difíceis, caros, consomem tempo e requerem especialistas humanos para serem obtidos em algumas aplicações reais. Entretanto, dados não rotulados são abundantes e fáceis de serem obtidos mas há poucas abordagens que os utilizam no treinamento. Para contornar esse problema existe a aprendizagem semi-supervisionada. A aprendizagem semi-supervisionada utiliza uma grande quantidade de dados não rotulados, juntamente com dados rotulados, com a finalidade de construir classificadores melhores. A abordagem semi-supervisionada obtém resultados melhores do que se utilizassem apenas poucos padrões rotulados em uma abordagem supervisionada ou se utilizassem apenas padrões não rotulados numa abordagem não supervisionada. O algoritmo semi-supervisionado pode ser uma extensão de um algoritmo não supervisionado. Um algoritmo desse tipo pode se basear em algoritmos de agrupamento não supervisionado, adicionando-se um termo em sua função objetivo que faz uso de informações rotuladas para guiar o processo de aprendizagem do algoritmo. Este trabalho apresenta um estudo da aprendizagem semi-supervisionada e apresenta um novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionado baseado no algoritmo Fuzzy C-Means. Também, apresenta uma validação cruzada para o contexto de algoritmos semi-supervisionados. Estudos experimentais são apresentados. Primeiro, o algoritmo semi-supervisionado proposto é avaliado com dados completamente rotulados, comparado com alguns classificadores totalmente supervisionados. Depois, o mesmo algoritmo semi-supervisionado é, então, avaliado e comparado com três algoritmos também de agrupamento semi-supervisionados que otimizam uma função objetivo no contexto da aprendizagem a partir de dados parcialmente rotulados. Além disso, o comportamento do algoritmo é discutido e os resultados examinados através da construção de intervalos de confiança. Derivou deste trabalho, uma ferramenta contendo os algoritmos semi-supervisionados e o ambiente experimental para validação desses algoritmos foi desenvolvida. Desse modo, foi possível certificar que o novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionad apresenta desempenho melhor, ou pelo menos do mesmo nível, que algoritmos já consolidados na literatura

Esta tese de doutorado aborda os tópicos de modelagem e de reconhecimento de objetos estruturados, ou sistemas estruturados de objetos, em imagens. Um objeto ou sistema estruturado é aquele que pode ser descrito através de elementos primitivos que o compõem e pelas relações existentes entre esses elementos. Por exemplo, uma aeronave pode ser descrita pelos seguintes elementos primitivos: asas direita e esquerda, fuselagem e cockpit. O aspecto relacional de um objeto estruturado direciona sua representação computacional e seu reconhecimento em imagens ao paradigma estrutural de reconhecimento de padrões. Contudo, a variabilidade das características dos seus elementos primitivos é melhor representada através do paradigma estatístico de reconhecimento de padrões. Devido à complementaridade dos paradigmas, a conjunção dessas abordagens é um tema de pesquisa de interesse atual. Para conjugar esses dois aspectos, esta tese propôs uma metodologia que combina o conhecimento a priori das relações que caracterizam um objeto estruturado com dados estatísticos coletados de amostras desse objeto, num modelo híbrido denominado grafo estatístico-relacional (GER). Segundo essa representação, foi estudada uma abordagem probabilística para reconhecer um objeto estruturado em imagens. Nesse cenário, o GER modelo é considerado uma variável aleatória, enquanto uma rotulação de uma imagem de entrada é interpretada como uma potencial observação do modelo. A tarefa de reconhecimento foi então formulada como um problema de otimização, que busca maximizar a probabilidade da observação de acordo com o modelo. O método foi aplicado à modelagem de órgãos abdominais em imagens de ressonância magnética não-contrastadas. Esses órgãos apresentam um arranjo espacial consistente em imagens distintas, além de propriedades de aparência e anatômicas variáveis, o que vem ao encontro da proposta da representação por GER e da abordagem probabilística para o reconhecimento dos órgãos em novas imagens. / The purpose of this thesis was to propose a formalism for the problems of modeling and recognition of a structured object, or a system of structured objects, in images. A structured object is one that may be described in terms of its compound primitive elements and their inherent relations. For instance, an aircraft may be described in terms of the following primitives: right and left wings, fuselage, and cockpit. The relational aspect of structured objects leads these problems to solutions in structural pattern recognition, which describes patterns as primitives and relations. Nevertheless, the variability of primitive elements and of their relations is better modeled by traditional statistical pattern recognition methods. Because of the complementary capabilities of these approaches, the fusion of both has recently been pointed out as a trend in computer vision. To consider these sources of information, the methodology presented herein combines relational cues inherent to a structured object with statistical information learned from a set of object samples. A hybrid model of a structured object is represented by means of a statistical relational graph (SRG). The SRG is a prototype attributed relational graph (ARG) in which nodes represent primitive elements and arcs link nodes representing related primitives. Each node or arc is associated with attributes which are parameters of probability distributions that describe random variables representing primitive or relational attributes. Based on this representation, a probabilistic approach was proposed to tackle the problem of recognizing a structured object in an input image. The model SRG is interpreted as a random variable, whereas a labeling of the input image is considered a potential observation of the model. The recognition task was formulated as the optimization of an objective-function that is actually a probability measure to be maximized. The proposed approach was applied to the modeling of abdominal organs in non-contrasted magnetic resonance images. These organs present consistent spatial arrangement in distinct images, as well as varying appearance and anatomical properties, which meet the principle of the SRG representation and the associated probabilistic recognition scenario.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:26:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Edson Aparecido Dias.pdf: 907626 bytes, checksum: e4d9757a83fb8593062c00e7b381b5ee (MD5) Previous issue date: 2008-02-14 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / There has been a lot of debate about Sustainability into the organizations recently. Some theorists state the organization should consider in their strategies elements that include the interest of the different stakeholders. This theoretical chain considers that economics, social and environmental systems are integrated, and so the organizations can t implement strategies which consider just one dimension. Other chain affirms the organizations should maximize the long term value and concentrate their efforts and investments on production and competitiveness, so they need to focus in only one objective, which is the long term value maximization of the firm, in this way, according this theory social welfare will be also maximized. In this complex context, sustainability indexes were created worldwide. These indexes in general, evaluate several dimensions and relations between the organization and society, environment and equity holders. In Brazil, was created in 2005 the sustainability index, ISE. Annually the BOVESPA announces to the market the new ISE Group, in which is included the companies that submit voluntarily, the answers to a wide survey about their sustainability practices. The inclusion on such group indicates the companies were evaluated according the rules of BOVESPA s sustainability rules. There are several discussions, if the organizations that make part of ISE group or similar, can capture abnormal returns to their shareholders, and if investments done in sustainability receive special attention by capital markets. This study investigates, using the event study methodology, if the announcement of being part of ISE group, creates value to shareholders. As event period was defined -15 to 120 days from announcement date, and in this period were created several event windows. In this research, the methodology is applied in two different ways: first; comparing the ISE group companies with a traditional Brazilian market index, the Ibovespa; second is the comparison with companies that have most part of their revenues from activities and products categorized in the same sector class (according BOVESPA) as the ISE ones, called in this study as control group. The results indicate the companies included in the ISE group do not capture Cumulated Abnormal Returns (CAR), when compared with the index market, in any event window. Anyhow, there were not found results that infer about lost of value, due the ISE announcement to the firm. By the other way, the results indicated that ISE companies can capture cumulated abnormal returns with statistically significant levels, when compared with the control group, in windows close to the announcement day. These results could be used to support manager s processes of decision, for establishing policies regarding sustainability of organizations. / O tema Sustentabilidade nas organizações tem sido bastante debatido, recentemente. Algumas correntes teóricas afirmam que, para garantir a perenidade, as organizações devem inserir na sua estratégia elementos que considerem o perfeito equilíbrio nas relações com diversos grupos de interesse. Esta linha teórica descreve que, os sistemas econômicos, sociais e ambientais estão integrados, e, portanto, as organizações não podem implementar estratégias que contemplem somente uma das dimensões. Outras correntes afirmam que, as organizações devem criar valor no longo prazo e concentrar seus esforços e investimentos na produção e na busca da competitividade e, para tanto, enfocando em um único objetivo: a maximização de valor da organização no longo prazo e, desta forma, haverá, conseqüentemente, ganhos e bem estar para toda sociedade. Neste contexto complexo, Índices de Sustentabilidade foram criados em escala global. Estes índices, em geral, avaliam várias dimensões das relações da organização com a sociedade, meio ambiente e com os provedores de capital para a empresa. No Brasil, especificamente no ano de 2005, foi criado o Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE). Anualmente, a BOVESPA anuncia ao mercado a nova carteira do ISE, na qual constam empresas que respondem, voluntariamente, um questionário amplo sobre as suas práticas de Sustentabilidade. A participação na carteira indica que estas empresas foram avaliadas de acordo com os critérios de Sustentabilidade da Bolsa. Existe muita discussão se as organizações que fazem parte deste indicador ou de indicadores similares trazem retornos anormais aos acionistas, e se, investimentos em práticas de sustentabilidade são bem vistos pelo mercado de capitais. O presente trabalho investigou, por meio da metodologia de estudo de evento, se a entrada de uma empresa na carteira do ISE, traz valor ao acionista. Foi estabelecido um período de evento de -15 até 120 dias do dia do anúncio e criado, dentro deste período, diversas janelas de evento. Nesta pesquisa, a metodologia foi aplicada de duas formas distintas: a primeira, por meio da comparação das empresas do ISE com um índice de bastante tradição no mercado de capitais brasileiro, o Ibovespa; e a segunda, fazendo-se a comparação com empresas que tem suas atividades principais dentro da mesma classificação setorial (de acordo com a BOVESPA) das empresas pertencentes à carteira do ISE, e que são chamadas, neste trabalho, de Grupo de Controle. Com relação aos resultados encontrados, quando comparadas com o índice de mercado as empresas participantes da carteira do ISE não demonstram retornos anormais acumulados positivos e, estatisticamente significantes, em nenhuma das janelas de evento do estudo. De qualquer forma, não foram encontrados, também, resultados robustos que levem a inferência de destruição de valor devido ao anúncio de entrada da empresa na carteira. Por outro lado, os resultados com Grupo de Controle indicam que, empresas que foram anunciadas como participantes do ISE, conseguem obter retornos anormais acumulados, estatisticamente significantes, em janelas próximas a data de anúncio. Sendo assim, estes resultados podem servir de apoio para os processos de tomada de decisão dos gestores das companhias, no estabelecimento de políticas relacionadas às práticas de Sustentabilidade nas organizações.

Esta tese de doutorado aborda os tópicos de modelagem e de reconhecimento de objetos estruturados, ou sistemas estruturados de objetos, em imagens. Um objeto ou sistema estruturado é aquele que pode ser descrito através de elementos primitivos que o compõem e pelas relações existentes entre esses elementos. Por exemplo, uma aeronave pode ser descrita pelos seguintes elementos primitivos: asas direita e esquerda, fuselagem e cockpit. O aspecto relacional de um objeto estruturado direciona sua representação computacional e seu reconhecimento em imagens ao paradigma estrutural de reconhecimento de padrões. Contudo, a variabilidade das características dos seus elementos primitivos é melhor representada através do paradigma estatístico de reconhecimento de padrões. Devido à complementaridade dos paradigmas, a conjunção dessas abordagens é um tema de pesquisa de interesse atual. Para conjugar esses dois aspectos, esta tese propôs uma metodologia que combina o conhecimento a priori das relações que caracterizam um objeto estruturado com dados estatísticos coletados de amostras desse objeto, num modelo híbrido denominado grafo estatístico-relacional (GER). Segundo essa representação, foi estudada uma abordagem probabilística para reconhecer um objeto estruturado em imagens. Nesse cenário, o GER modelo é considerado uma variável aleatória, enquanto uma rotulação de uma imagem de entrada é interpretada como uma potencial observação do modelo. A tarefa de reconhecimento foi então formulada como um problema de otimização, que busca maximizar a probabilidade da observação de acordo com o modelo. O método foi aplicado à modelagem de órgãos abdominais em imagens de ressonância magnética não-contrastadas. Esses órgãos apresentam um arranjo espacial consistente em imagens distintas, além de propriedades de aparência e anatômicas variáveis, o que vem ao encontro da proposta da representação por GER e da abordagem probabilística para o reconhecimento dos órgãos em novas imagens. / The purpose of this thesis was to propose a formalism for the problems of modeling and recognition of a structured object, or a system of structured objects, in images. A structured object is one that may be described in terms of its compound primitive elements and their inherent relations. For instance, an aircraft may be described in terms of the following primitives: right and left wings, fuselage, and cockpit. The relational aspect of structured objects leads these problems to solutions in structural pattern recognition, which describes patterns as primitives and relations. Nevertheless, the variability of primitive elements and of their relations is better modeled by traditional statistical pattern recognition methods. Because of the complementary capabilities of these approaches, the fusion of both has recently been pointed out as a trend in computer vision. To consider these sources of information, the methodology presented herein combines relational cues inherent to a structured object with statistical information learned from a set of object samples. A hybrid model of a structured object is represented by means of a statistical relational graph (SRG). The SRG is a prototype attributed relational graph (ARG) in which nodes represent primitive elements and arcs link nodes representing related primitives. Each node or arc is associated with attributes which are parameters of probability distributions that describe random variables representing primitive or relational attributes. Based on this representation, a probabilistic approach was proposed to tackle the problem of recognizing a structured object in an input image. The model SRG is interpreted as a random variable, whereas a labeling of the input image is considered a potential observation of the model. The recognition task was formulated as the optimization of an objective-function that is actually a probability measure to be maximized. The proposed approach was applied to the modeling of abdominal organs in non-contrasted magnetic resonance images. These organs present consistent spatial arrangement in distinct images, as well as varying appearance and anatomical properties, which meet the principle of the SRG representation and the associated probabilistic recognition scenario.