Este trabalho propõe a definição de um Sistema de Valores de Troca para modelar as trocas sociais entre agentes em sociedade artificiais. Esse sistema é baseado na Teoria das Trocas de Valores de Jean Piaget e é composto por uma algebrá de valores de troca, que indica como esses valores devem ser representados e manipulados, por um mecanismo de raciocínio social baseado em vaores de troca e por estruturas capazes de armazenar e manipular tais valores. Nesse sistema, os valores de troca são vistos tanto como elementos motivadores das interações quanto como elementos reguladores responsáveis pelo equilíbrio e continuidade das trocas sociais. Acredita-se que o istema proposto é capaz de melhorar a modelagem das interações. É mostrado, também, como o sistema de valores proposto pode ser integrado com modelos de interação existentes na literatura de sistemas multiagente; Para isso, foram escolhidos dosi modelos práticos de organização dinâmica - o Redes de Contrato e o Modelo de Coalizões Baseadas em Dependências. Para demonstrar comomo o sistema de valores pode ser aplicado na modelagem e na simuulação de situações reais, é descrito um cenário para experimentação, no qual o sistema proposto é utilizado para modelar, de forma simplificada, o processo de lobby atrtavés de contribuições para campanhas políticas. Com este cenário pretende-se observar, além da dinâmica dos valores de troca, a capacidade do sistema em modelar caraterísticas mais subjetivas das interações (normalmente observadas nas relações humanas), e, ao tempo tempo, prover elementos reguladores, instrurmentos para a continuidade das interações e trocas sociais.

Submitted by admin tede (tede@pucgoias.edu.br) on 2018-02-27T18:07:13Z No. of bitstreams: 1 Debora Diva Alarcon Pires.pdf: 498325 bytes, checksum: b196f1aecbac2a8298cbe955c2a9cdc6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-27T18:07:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Debora Diva Alarcon Pires.pdf: 498325 bytes, checksum: b196f1aecbac2a8298cbe955c2a9cdc6 (MD5) Previous issue date: 2002-10-04 / The present work intends to know the social representation of the intelligence with the objective of knowing the social representation of intelligence family members of adolescents considered to be gifted Learn to Think Program. There is a relationship between giftedness and intelligence in order to clarify these concepts and present them in a relational way with the social representation as a lived, acted knowledge. The dilemma of giftedness is also considered as something inborn and learned, from a psycho-sociological perspective, as well as the influence of these conceptions on the development of the gifted adolescent, with the objective of knowing the concept of social representation of intelligence for the participating families. A total of 53 subjects, 22 family members adolescents, considered with indications of giftedness, who composed the reference group. The results indicate the existence of a common field of social representations, structured around the psycho- relatives. / O presente trabalho pretende conhecer a representação social da inteligência tendo como objetivo: conhecer a representação social da inteligência em familiares de adolescentes considerados superdotados participantes do Programa Aprender a Pensar. Faz-se uma relação entre superdotação e inteligência no intuito de esclarecer estes conceitos e apresentá-los de forma relacional com a representação social como um saber vivido, agido. Aborda-se também o dilema da superdotação considerando-a algo inato e aprendido, dentro de uma perspectiva psicossociológica, bem como a influência destas concepções no desenvolvimento do adolescente superdotado, com o objetivo de conhecer o conceito de representação social da inteligência para as famílias participantes. Participaram desta pesquisa 53 sujeitos, familiares dos 22 adolescentes, considerados com indicativos de superdotação, que compuseram o grupo de referência. Os resultados indicam a existência de um campo comum das representações sociais, estruturado em torno das funções psicognitivas dos familiares.

Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2015.

Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2017

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Um sistema de Inteligência de Negócios, do inglês \emph{Business Intelligence} (BI), é um sistema de informação que emprega ferramentas de diversas áreas do conhecimento na coleta, integração e análise de dados para aprimorar e embasar o processo decisório em empresas e instituições governamentais. O Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (MP), órgão do governo federal brasileiro, possui uma série de sistemas de inteligência de negócios e, neste trabalho, dois destes sistemas foram considerados. O primeiro sistema de BI, mantido pela Secretaria de Patrimônio da União (SPU), contém dados de arrecadação mensal de impostos daquela Secretaria, enquanto o segundo sistema de BI, mantido pela Coordenadoria de Inteligência e Auditoria Preventiva da Folha de Pagamento (CGAUD), contém dados da folha de pagamento dos servidores públicos federais brasileiros. Ambos os sistemas foram construídos objetivando-se a detecção de fraudes e irregularidades como evasão fiscal e pagamentos não autorizados. Ao longo deste trabalho, pretende-se incorporar estágios que adicionem análise preditiva e melhorias de performance aos sistemas de BI existentes. No sistema de BI da SPU, Regressão por Processos Gaussianos (RPG) é utilizada para modelar as características intrínsecas da principal série temporal financeira. RPG retorna uma descrição estatística completa da variável estimada, que pode ser tratada como uma medida de confiança e pode ser utilizada como gatilho para classificar dados em confiáveis ou não confiáveis. Ademais, um estágio de pré-processamento reconfigura a série temporal original em uma estrutura bidimensional. O algoritmo resultante, com RPG em seu núcleo, superou métodos preditivos clássicos como indicadores financeiros e redes neurais artificiais. No sistema de BI da CGAUD, um Modelo de Misturas Gaussianas (MMG) é utilizado para descrever o processo estocástico que governa a distribuição de probabilidades dos contracheques. Rotular uma probabilidade relativa em cada contracheque habilita o sistema de BI a listá-los e filtrá-los com base em suas probabilidades. A inserção de um filtro estatístico em um sistema de BI determinístico resultou em efetiva redução na quantidade de dados a serem analisados pelas trilhas de auditoria. / A Business Intelligence (BI) system is an information system that employs tools from several areas of knowledge for the collection, integration and analysis of data to improve and support the decision making process in companies and governmental institutions. The Ministry of Planning, Budget and Management, in portuguese Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (MP), an agency of the Brazilian federal government, possesses a wide number of BI systems and, in this work, two of those systems were considered. The first BI system, maintained by the Federal Patrimony Department, in portuguese Secretaria de Patrimônio da União (SPU), contains data regarding the monthly tax collection of that department, whereas the second BI system, maintained by the Human Resources Auditing Department, in portuguese Coordenadoria de Inteligência e Auditoria Preventiva da Folha de Pagamentos (CGAUD), contains data regarding the payroll of Brazilian federal employees. Both systems were designed aimed at fraud and irregularities detection such as tax evasion and unauthorized payments. Throughout the present work, we aim to incorporate stages into the existing BI systems in order to add predictive analytics and performance enhancements. In the BI system of SPU, Gaussian Process for Regression (GPR) is used to model the intrinsic characteristics of the core financial time series. GPR natively returns a full statistical description of the estimated variable, which can be treated as a measure of confidence and can be used as a trigger to classify trusted and untrusted data. In order to take into account the multidimensional structure of the original data, we also propose a pre-processing stage for reshaping the original time series into a bidimensional structure. The resulting algorithm, with GPR at its core, outperforms classical predictive schemes such as financial indicators and artificial neural networks. In the BI system of CGAUD, a Gaussian Mixture Model (GMM) is used to describe the stochastic process that governs the probability distribution of payrolls. Attaching a relative probability into each payroll enables the BI system to sort and filter payrolls based on their probabilities. Inserting a statistical filter in a deterministic BI system showed to be effective in reducing the amount of data to be analyzed by rule-based audit trails.

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado. Inteligência Artificial e Sistemas Inteligentes. 2006. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

Estágio realizado na Universidade de Aveiro e orientado pelo Prof. Doutor Jose Nuno Panelas Nunes Lau / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008