A ‘Corrida de Revezamento do Fogo Simbólico da Pátria’ – CFS – é uma prática cultural que marca o início das comemorações da ‘Semana da Pátria’ em Porto Alegre no final da década de 1930. A partir de 1938, a CFS foi editada anualmente pela Liga de Defesa Nacional (LDN) com o apoio de dirigentes esportivos porto-alegrenses. Foram esses dirigentes que idealizaram a CFS em Porto Alegre, após assistirem a “Corrida de Revezamento da Chama Olímpica” na cerimônia de abertura dos Jogos Olímpicos de Berlim em 1936. Este estudo busca compreender a participação dos clubes esportivos porto-alegrenses na construção de representações da identidade nacional brasileira através da invenção da ‘Corrida de Revezamento do Fogo Simbólico da Pátria’ no período de 1938 a 1947. Para tanto, utilizaram-se fontes impressas e orais. As fontes impressas primárias se restringem aos documentos e obras da LDN; entre as principais fontes impressas secundárias estão a Revista do Globo e o jornal Correio do Povo. Foram realizadas duas entrevistas que constituem as fontes orais. A Corrida de Revezamento do Fogo Simbólico da Pátria (1938-1947) foi uma tradição inventada em Porto Alegre, institucionalizada pela LDN com o apoio social feito pelos clubes esportivos. A justificativa de sua realização se deu através de ligações históricosagradas e sua fixação através da repetição anual nas cidades. A CFS buscava engendrar ‘valores’, associados à construção da identidade nacional brasileira. Dessa forma produziu no imaginário porto-alegrense a representação de coesão e unidade nacional em razão do formato de percorrer a nação e ter como ponto de culminância sempre a cidade de Porto Alegre. No contexto esportivo, produziu a representação de que os clubes esportivos identificados como ‘estrangeiros’ foram ‘abrasileirados’ devido à participação de dirigentes esportivos e atletas na CFS. / The 'Nation Torch Relay' – NTR – it is a cultural practice that marks the beginning of the celebrations from 'Nation’s Week’ in Porto Alegre city by the 1930's end. From 1938, the NTR has annually been edited by the National Defense League (NDL) with portoalegrenses sports leaders support. There were those leaders who idealized the NTR in Porto Alegre, after they watched the "Olympic Torch Relay" at Berlin Olympic Games opening ceremony in 1936. This study aims to understand the participation of portoalegrenses sports clubs in the construction of representations from the Brazilian national identity through the invention of the 'Nation Torch Relay' in the period from 1938 to 1947. For this purpose, printed and oral sources were used. The printed primary sources are limited to NDL’s documents and works; among the main printed secondary sources are Globo’s Magazine and Correio do Povo newspaper. There were two interviews, which are the oral sources. The ‘Nation Torch Relay’ (1938-1947) was an invented tradition in Porto Alegre city, institutionalized by NDL with social support from the city’s sports clubs. The justification of its achievement was made by historical and sacred’s links and its fixation through annual repetition in the cities. The NTR aimed to pass 'values'; and they were associated to the construction of Brazilian national identity. Thus, it produced in the porto-alegrense imagination, the representation of national cohesion and unity because of the way it roams about the nation and has as a point of culmination Porto Alegre city. In the sports context, it produced the representation that sports clubs identified, as 'foreigners', were 'adopted Brazilian ways and manners' due to athletes and sports leaders participation in the NTR.

Les torches à arcs plasma sont actuellement utilisées dans de nombreuses applications industrielles. Une technologie plasma triphasée à électrodes en graphite est en cours de développement au Centre PERSEE MINES ParisTech. Cette technologie diffère sensiblement des technologies à courant continu traditionnelles et vise à dépasser certaines limites des systèmes actuels en termes de robustesse, de coûts d'équipement et d'exploitation pour des applications liées à conversion et la valorisation de biomasse et déchets. Dans le but d'améliorer la compréhension des phénomènes physiques instationnaires intervenant dans les décharges triphasées, une étude menée en parallèle sur les plans théorique et expérimental a été conduite en conditions non réactives (azote et gaz de synthèse). Sur un plan expérimental cette étude s'est appuyée sur des analyses réalisées avec une caméra ultra rapide (100 000 images par seconde) et l'analyse des signaux électriques. Sur un plan théorique cette étude a consisté à développer un modèle Magnéto-Hydro-Dynamique (MHD) 3D instationnaire de la zone d'arc dans l'environnement du logiciel Code Saturne® et à effectuer une étude paramétrique basée sur le courant, la fréquence et le débit de gaz plasma. Deux configurations : électrodes coplanaires et parallèles ont été étudiées. Cette étude a permis de mettre en avant l'influence des phénomènes électromagnétiques et hydrodynamiques sur le déplacement de l'arc. Dans le cas coplanaire les jets aux électrodes semblent jouer un rôle prépondérant sur le mouvement des arcs, les transferts de chaleur dans l'espace inter électrode et l'amorçage des arcs. Dans le cas parallèle le mouvement des canaux chauds semble être le paramètre dominant. La confrontation des résultats théoriques et expérimentaux a montré un très bon accord à la fois au niveau du mouvement des arcs et des signaux électriques. / Arc plasma torches are widely used in industrial applications. A 3-phase AC plasma technology with consumable graphite electrodes is under development at PERSEE MINES - ParisTech. This technology noticeably differs from the classical DC plasma torches and aims at overcoming a number of limits of plasma systems in terms of reliability, equipment and operating costs. In order to improve the understanding of the unsteady physical phenomena in such plasma systems, a theoretical and experimental study is conducted under non reactive condition (nitrogen, syngas). Experimental study is based on high speed video camera (100 000 frames per second) and electrical signal analyses. Theoretical analysis is based on 3D unsteady Magneto-Hydro-Dynamic (MHD) model of the arc zone using CFD software Code_Saturne®, by a parametric study based on current, frequency and plasma gas flow rate influence. Two configurations: coplanar and parallel electrodes are studied. These studies highlight the influence of electromagnetic and hydrodynamic phenomena on the arc motion. In coplanar electrode configuration, electrode jets appear to be the dominant parameter on the arc motion, heat transfer and arc ignition. In the parallel electrodes configuration, the motion of the hot channel seems to be the key parameter. Comparison between MHD modeling and experimental results shows a fair correlation, both in accordance with the arc behavior and the electrical waveform.

Dans le contexte actuel de réchauffement climatique et d'épuisement des ressources énergétiques fossiles conventionnelles, la production d'énergie à partir de combustibles renouvelables (biomasse et déchets) présente un intérêt croissant. Cependant les brûleurs industriels conventionnels sont mal ou pas adaptés pour la valorisation énergétique de combustibles pauvres qui sont pourtant peu couteux et largement disponibles. Les électro-brûleurs, basés sur une assistance à la combustion par plasma thermique, sont alors une solution pour ce type de combustible. Ce travail de thèse a pour objectif le développement d'une torche à plasma triphasée d'une puissance de 100 kW, fonctionnant à l'air et facilement intégrable dans un électro-brûleur industriel. Le premier challenge consiste à rendre possible le fonctionnement à l'air en réduisant autant que possible l'érosion à l'air des électrodes en graphite. Pour cela, des solutions de gainage des électrodes à l'azote ou au méthane, de contrôle aérodynamique de l'écoulement de l'air et d'injection de particules de carbone ont été étudiées. Le deuxième challenge est l'optimisation des transferts de masse et de chaleur, ce qui a été réalisé en améliorant l'écoulement du gaz plasmagène et en choisissant les matériaux adéquats pour l'isolation thermique. Une double approche théorique et expérimentale a été adoptée. Au niveau théorique, un modèle d'écoulement turbulent de plasma a été développé avec une modélisation de l'arc électrique par une source stationnaire de chaleur et de quantité de mouvement. Un modèle de rayonnement à bandes du plasma ainsi qu'un modèle de cinétique chimique ont été intégrés. Les résultats de la simulation montrent le rôle important du rayonnement, la limitation du gainage à l'azote et le potentiel intéressant du gainage au méthane. La simulation a permis aussi de valider le design de la nouvelle torche avant les essais. Au niveau expérimental, une nouvelle conception de torche a été proposée et testée. Les essais réalisés montrent que la protection des électrodes par injection de particules de carbone ne suffit pas pour créer une atmosphère neutre autour des électrodes mais que le contrôle aérodynamique de l'écoulement de l'air permet un meilleur contrôle de l'érosion des électrodes. Des essais préliminaires de combustion assistée par plasma de biomasse solides ont été ensuite réalisés et analysés. / Energy production from renewable combustibles like biomass and organic wastes presents an increasing interest with the urgent need to reduce greenhouse gas emissions and the depletion of conventional fossil energy resources. Meanwhile, standard industrial burners are not adequate for the energetic valorization of renewable poor LHV combustibles despite their low price and their abundance in nature. Electro-burners, with plasma assisted combustion technology, are a promising solution for this type of combustible. In this PhD dissertation is detailed the development of a 100 kW plasma torch working in air and embeddable in an industrial electro-burner. It consists firstly, in making possible an operation in oxidizing environment by reducing as much as possible the air erosion of the graphite electrodes. For this purpose, multiple solutions are tested such as sheathing with nitrogen and methane, aerodynamic control of air flow and injection of carbon black particles. The second challenge is the optimization of heat and mass transfers by improving the plasma flow and by choosing the appropriate materials for thermal insulation. Theoretically, a turbulent model of plasma flow is developed with the modeling of the electric arc column as a stationary source of heat and momentum. A multi-band radiation model and a reactional kinetic model are also integrated. The results show the important role of radiation, the limitation of the nitrogen sheathing and the potential of methane injection in reducing electrode erosion. They allowed also validating the design of the plasma torch before the tests. Experimentally, the new torch design is built and tested. It comes out that reducing the electrode erosion by carbon powder injection is not efficient to achieve a neutral environment around the electrodes whereas a control of the nearby air flow appears to be beneficial. Finally, tests of plasma assisted combustion of some biomasses are performed and analyzed.

Master´s thesis deals with design of oxy-hydrogen generator power supply for gas welder. Main topic of this thesis is a design of switching mode power supply, which leads to smaller dimensions and weight. Thesis includes design PCB and final measured parameters of this power supply.

Tato práce se zabývá automatickým generovaním popisů obrázků s využitím několika druhů neuronových sítí. Práce je založena na článcích z MS COCO Captioning Challenge 2015 a znakových jazykových modelech, popularizovaných A. Karpathym. Navržený model je kombinací konvoluční a rekurentní neuronové sítě s architekturou kodér--dekodér. Vektor reprezentující zakódovaný obrázek je předáván jazykovému modelu jako hodnoty paměti LSTM vrstev v síti. Práce zkoumá, na jaké úrovni je model s takto jednoduchou architekturou schopen popisovat obrázky a jak si stojí v porovnání s ostatními současnými modely. Jedním ze závěrů práce je, že navržená architektura není dostatečná pro jakýkoli popis obrázků.

This thesis focuses on an experimental study of the anode area of the hybrid water- gas DC arc plasma torch that is used in many industrial applications, including plasma spraying, hydrocarbon reforming, pyrolysis, and organic waste gasification. The effects of ambient pressure and plasma generation conditions on the torch's plasma jet were studied, with particular focus on the torch's anode area. Movement of the anode arc attachment is described in detail, including its speed, range of its motion on the anode surface, restrike periods, and the frequency of its many sudden decelerations and re-accelerations. It was found that the anode erosion can be compared relatively simply by quick processing of high-speed camera videos. The anode erosion was also measured directly. Many electric probe measurements were made in the anode area of this plasma torch for the first time. By using these electric probes, shock waves, turbulent vortices, and plasma potential fluctuations were studied directly. It was found that a mean plasma electric field and a mean plasma electrical conductivity in the anode area can be satisfactorily estimated also non-intrusively by quick processing of high-speed camera videos. Moreover, schlieren videos of the plasma jet in the anode area were created. 1

Abstract Background: Gastroenteritis is a common infection and the leading cause of morbidity worldwide and is mostly caused by viruses. Outbreaks appear in both developed and developing countries and result in large economic costs. Rapid detection is important for appropriate treatment, control and to prevent the spread of infection.  Objective: Evaluation and performance comparison between the BioFire®FilmArray® Torch System gastrointestinal panel and the Molecular BD MAXTMenteric viral panel to indicate a multiplex method for viral gastroenteritis diagnostic in a routine laboratory setting.  Material and methods: In this study, 58 different samples were used which consisted of selected stool specimens from patients who were tested and treated for gastroenteritis infection at Uppsala Academic Hospital and Norrlands University Hospital in Umeå during 2018-2021, samples from Quality control for molecular diagnostics viral gastroenteritis EQA pilot study during 2018-2019 and cultivated strains of different adenovirus species from 2018. All samples were analyzed with both systems for comparison of detected pathogens.  Results: Sensitivity and specificity values were 95% and 100% respectively for the BioFire®FilmArray®Torch System and 100% and 93.3% for the BD MAXTMSystem.   Conclusions: Bothsystems are rapid and adequate diagnostic tools. The BioFire®FilmArray®Torch System with greater coverage has the ability of detecting more pathogens and is more promising particularly in the occasional infection circumstance. The BD MAXTMSystem demonstrated almost the same results and seems to be a better option in times of an outbreak when the numbers of patients are significantly higher.

In order to comprehend the environments from different aspects, a large variety of computer vision methods are developed to detect objects, classify objects or even segment them semantically. Semantic segmentation is growing in significance due to its broad applications in fields such as robotics, environmental understanding for virtual or augmented reality, and autonomous driving. The development of convolutional neural networks, as a powerful tool, has contributed to solving classification or object detection tasks with the trend of larger and deeper models. It is hard to compare the models from the perspective of depth since they are of different structure. At the same time, semantic segmentation is computationally demanding for the reason that it requires classifying each pixel to certain classes. Running these complicated processes on resource-constrained embedded systems may cause performance degradation in terms of inference time and accuracy. Network pruning, a model compression technique, targeting to eliminate the redundant parameters in the models based on a certain evaluation rule, is one solution. Most traditional network pruning methods, structural or nonstructural, apply zero masks to cover the original parameters rather than literally eliminate the connections. A new pruning method, Torch-Pruning, has a general-purpose library for structural pruning. This method is based on the dependency between parameters and it can remove groups of less important parameters and reconstruct the new model. A cutting-edge research work towards solving several computer vision tasks, Yolov8 has proposed several pre-trained models from nano, small, medium to large and xlarge with similar structure but different parameters for different applications. This thesis applies Torch-Pruning to Yolov8 semantic segmentation models to compare the performance of pruning based on existing models with similar structures, thus it is meaningful to compare the depth of the model as a factor. Several configurations of the pruning have been explored. The results show that greater depth does not always lead to better performance. Besides, pruning can bring about more generalization ability for Gaussian noise at medium level, from 20% to 40% compared with the original models. / För att förstå miljöer från olika perspektiv har en mängd olika datorseendemetoder utvecklats för att upptäcka objekt, klassificera objekt eller till och med segmentera dem semantiskt. Semantisk segmentering växer i betydelse på grund av dess breda tillämpningar inom områden som robotik, miljöförståelse för virtuell eller förstärkt verklighet och autonom körning. Utvecklingen av konvolutionella neurala nätverk, som är ett kraftfullt verktyg, har bidragit till att lösa klassificerings- eller objektdetektionsuppgifter med en trend mot större och djupare modeller. Det är svårt att jämföra modeller från djupets perspektiv eftersom de har olika struktur. Samtidigt är semantisk segmentering beräkningsintensiv eftersom den kräver att varje pixel klassificeras till vissa klasser. Att köra dessa komplicerade processer på resursbegränsade inbäddade system kan orsaka prestandanedgång när det gäller inferenstid och noggrannhet. Nätverksbeskärning, en modellkomprimeringsteknik som syftar till att eliminera överflödiga parametrar i modellerna baserat på en viss utvärderingsregel, är en lösning. De flesta traditionella nätverksbeskärningsmetoder, både strukturella och icke-strukturella, tillämpar nollmasker för att täcka de ursprungliga parametrarna istället för att bokstavligen eliminera anslutningarna. En ny beskärningsmetod, Torch-Pruning, har en allmän användningsområde för strukturell beskärning. Denna metod är baserad på beroendet mellan parametrar och den kan ta bort grupper av mindre viktiga parametrar och återskapa den nya modellen. Ett banbrytande forskningsarbete för att lösa flera datorseenduppgifter, Yolov8, har föreslagit flera förtränade modeller från nano, liten, medium till stor och xstor med liknande struktur men olika parametrar för olika tillämpningar. Denna avhandling tillämpar Torch-Pruning på Yolov8 semantiska segmenteringsmodeller för att jämföra prestandan för beskärning baserad på befintliga modeller med liknande strukturer, vilket gör det meningsfullt att jämföra djupet som en faktor. Flera konfigurationer av beskärningen har utforskats. Resultaten visar att större djup inte alltid leder till bättre prestanda. Dessutom kan beskärning medföra en större generaliseringsförmåga för gaussiskt brus på medelnivå, från 20% till 40%, jämfört med de ursprungliga modellerna.

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts. / The objective of this paper is to present different applications of the distributed conditional computation research program. It is hoped that these applications and the theory presented here will lead to a general solution of the problem of artificial intelligence, especially with regard to the need for efficiency. The vision of distributed conditional computation is to accelerate the evaluation and training of deep models which is very different from the usual objective of improving its generalization and optimization capacity. The work presented here has close ties with mixture of experts models. In Chapter 2, we present a new deep learning algorithm that uses a form of reinforcement learning on a novel neural network decision tree model. We demonstrate the need for a balancing constraint to keep the distribution of examples to experts uniform and to prevent monopolies. To make the calculation efficient, the training and evaluation are constrained to be sparse by using a gater that samples experts from a multinomial distribution given examples. In Chapter 3 we present a new deep model consisting of a sparse representation divided into segments of experts. A neural network language model is constructed from blocks of sparse transformations between these expert segments. The block-sparse operation is implemented for use on graphics cards. Its speed is compared with two dense operations of the same caliber to demonstrate and measure the actual efficiency gain that can be obtained. A deep model using these block-sparse operations controlled by a distinct gater is trained on a dataset of one billion words. A new algorithm for data partitioning (clustering) is applied to a set of words to organize the output layer of a language model into a conditional hierarchy, thereby making it much more efficient. The work presented in this thesis is central to the vision of distributed conditional computation as issued by Yoshua Bengio. It attempts to apply research in the area of mixture of experts to deep models to improve their speed and their optimization capacity. We believe that the theory and experiments of this thesis are an important step on the path to distributed conditional computation because it provides a good framework for the problem, especially concerning competitiveness inherent to systems of experts.

• Für eine exakte Lichtbogenpositionierung zum Schweißpunkt werden beim Roboter – WIG-Schweißprozess folgende technische Anforderungen am Brennerkopf und dessen Wechselsystem gestellt wie: konstante Wärmeableitung und -führung im Brennerkopfbereich, schnelle Wechsel von Verschleißteilen insbesondere der Kathode, reproduzierbare Wechsel der Schweißbrennerköpfe. • Entwicklung eines neuartigen physikalischen Wirkprinzips auf Basis der Wärmeableitung – Heatpiperohr zur Gestaltung einer optimierten Wärmebilanz und Brennerkopfkühlung. • Mit dem entwickelten thermo – strömungs-mechanischen/magneto-hydro-dynamischen FE-Modells wurde die technisch-konstruktive Brennerkonstruktion mit der integrierten Wärmeableitung – Heatpiperohr für ein äußerst effektives Brennerkühlsystem unter Variation der Schweißprozessparameter zur Erzielung einer höheren Brennerdauerbelastung prozesstechnisch untersucht, analysiert und erkenntnisbezogen optimiert. • Beeinflussbar sind Lichtbogenausbildung, dessen Intensität, Verhalten sowie Temperatur- und Strömungsverhältnisse durch Prozessparameter.