[pt] O problema da predição das estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction (PSP)) é um dos desafios mais importantes na biologia molecular. Pelo fato deste problema ser muito difícil, têm sido propostos diferentes modelos simplificados para resolvê-lo. Um dos mais estudados é o modelo, Hidrofóbico-Polar (HP), o modelo HP fornece uma estimativa da energia da proteína com base na soma de interações entre pares de aminoácidos hidrofóbicos (contatos H-H). Entretanto, apesar das simplificações feitas no modelo HP, o problema permanece complexo, pertencendo à classe NP-Difícil. Muitas técnicas têm sido propostas para resolver este problema entre elas, técnicas baseadas em algoritmos genéticos. Em muitos casos, as técnicas baseadas em AG foram usadas com sucesso, mas, no entanto, abordagens utilizando AG muitas vezes não tratam adequadamente as soluções geradas, prejudicando o desempenho da busca. Além disso, mesmo que eles, em alguns casos, consigam atingir o mínimo de energia conhecido para uma conformação, estes modelos não levam em conta a forma da proteína um fator muito importante na hora de obter proteínas mais compactas. Foi desenvolvido um algoritmo genético multiobjetivo para PSP no modelo HP, de modo de avaliar de forma mais eficiente, as conformações produzidas. O modelo utiliza como avaliação uma combinação baseada no número de colisões, número de contatos hidrofóbicos, compactação dos aminoácidos hidrofóbicos e hidrofílicos, obtendo, desta forma estruturas mais naturais e de mínima energia. Os resultados obtidos demonstram a eficiência desse algoritmo na obtenção de estruturas proteicas compactas providenciando indicadores da compactação dos aminoácidos hidrofóbicos e hidrofílicos da proteína. / [en] The problem of protein structured prediction (PSP) is one of the most important challenges in molecular biology. Because this problem is very difficult, different simplified models have been proposed to solve it. One of the most studied is the Hydrophobic-Polar model HP this model provides an estimate of the protein energy based on the sum of hydrophobic contacts. However, despite the simplifications made in the HP model, the problem remains complex, belonging to the class of NP-Hard problems. Many techniques have been proposed to solve this problem as genetic algorithms. In many cases the GA techniques have been used successfully, but, however, with GA approaches often do not adequately address the generated solutions, impairing the performance of the search. Furthermore, in some cases would attain the minimum energy for a known conformation, these models do not take care the protein shape, a very important factor to obtain more compact proteins. This work developed a multiobjective genetic algorithm to PSP in HP model evaluating more efficiently, the conformations produced. This model is a combination of assessment based on the collisions numbers, hydrophobic contacts, hydrophobic and hydrophilic core compression, obtaining thus more natural structures with minimum energy. The results demonstrate the efficiency of this algorithm to obtain protein structures indicators providing compact compression of the hydrophobic and hydrophilic core protein.

[pt] As variações que ocorrem na estrutura da troposfera ao longo do tempo em relação à sua condição mediana provocam diversos fenômenos que fazem variar aleatoriamente o nível de sinal recebido num enlace rádio. Estas variações aleatórias são denominadas desvanecimentos. Os desvanecimentos são normalmente classificados em rápidos e lentos. Os desvanecimentos rápidos estão geralmente associados ao efeito de multipercurso atmosférico que é fortemente dependente da freqüência, sendo por isto denominados desvanecimentos seletivos, e são a principal causa de degradação do desempenho de enlaces rádio digitais de alta capacidade. Os modelos existentes para a caracterização estatística do desvanecimento por multipercurso são semi-empíricos e baseados em dados experimentais obtidos em regiões de clima temperado, acarretando uma má estimativa quando aplicados a regiões de clima tropical e equatorial. Neste trabalho é apresentada uma avaliação dos métodos existentes para previsão do desempenho de enlaces rádio digitais de alta capacidade, a partir da utilização de dados reais de desempenho extraídos de medidas em um tronco rádio de alta capacidade numa região tropical. / [en] The variations which happen in the troposphere layers throughout the time in relation to the median condition of the signal cause various phenomena that change the received signal level at digital radio relay systems randomly. The random changes are named fading. Fading is normally classified as fast or slow. The former is normally associated with the atmospheric multipath propagation and is strongly dependent on frequency; therefore, this is named selective fading and it is normally the cause of performance degradation in high capacity digital radio relays. The existing models for statistics of multipath fading are semi - empirical and based on experimental data extracts from regions the climate of which is temperate; and this gives a rough estimate with respect to the tropical and equatorial zones. This work presents an evaluation of existing methods of performance prediction for high capacity digital radio relay systems using real performance data obtained from measures of a high capacity digital radio link in operation in the tropical region.

[pt] O objetivo desta dissertação é analisar a relevância de um conjunto inicial de 18 atributos tais como Despesas Financeiras, Receitas e Liquidez Corrente, dentre outros, em relação à classificação de risco (grau) de uma empresa: especulação ou investimento, conforme classificação realizada pela agência Standard & Poor s. Avaliou-se comparativamente a eficácia de métodos lineares e não-lineares de seleção de atributos tais como Análise de Componentes Principais (PCA), Informação Mútua (IM) e Informação Mútua para Seleção de Atributos com Distribuição Uniforme (MIFS-U) e métodos lineares e não-lineares de predição tais como Regressão Múltipla Linear, Discriminante Linear de Fisher e Redes Neurais. Identificou-se através destes métodos e de conhecimento a priori, um conjunto de cinco fatores (atributos) capaz de estimar com alto índice de eficácia se o grau de uma empresa é de investimento ou especulação, a saber: Lucro Líquido, EBIT, Receitas, Valor de Mercado e Setor. / [en] The purpose of this thesis is to analyze and rank the relevancy of 18 variables to S&P corporate ratings grades assignment. Beyond, we predict (classify) the Corporate Grades into two groups - Investment or Speculative. To achieve this goal, we applied and compared linear and non-linear Statistics models and Machine Learning Techniques (Multiple Linear Regression, Linear Fisher´s Discriminant, Neural Networks MLP) and feature selection methods such as Principal Component Analysis (PCA), Correlation, Mutual Information (MI) and Mutual Information for Features Selection under Uniform Distribution MIFS-U). The 17 of the initial set of 18 variables are financial variables such as Net Income, Interest Expense and Market Capitalization but one was the corporation´s Sector. Combining linear and nonlinear models and a priori knowledge, we identified a subset of five features (Net Income, EBIT, Total Revenues, Market Capitalization and Sector) that together reached up to 94.32% of success rate for the S&P grade prediction.

O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program). / The challenge of correctly identify eukaryotic protein-coding genes in the genomic se- quences is an open problem. In this work, we implemented a plataform with the aim of improving the way that gene predictors are implemented and evaluated. ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequence) was the first object-oriented framework that provides tools for implementation, manipulation, and combination of probabilistic models that represent sequences of symbols. MYOP (Make Your Own Predictor) facilitates the construction of gene predictors. SGEval (Splicing Graph Evaluation) uses splicing graphs to compare dif- ferent annotations with alternative splicing events. We used our plataform to develop gene finders in eleven distinct genomes: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. me- lanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. With this development, we established a protocol for implementing new gene predictors. In addi- tion, using our platform, we developed a pipeline to find genes in the 109 sugarcane BAC sequences produced by BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).

O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program). / The challenge of correctly identify eukaryotic protein-coding genes in the genomic se- quences is an open problem. In this work, we implemented a plataform with the aim of improving the way that gene predictors are implemented and evaluated. ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequence) was the first object-oriented framework that provides tools for implementation, manipulation, and combination of probabilistic models that represent sequences of symbols. MYOP (Make Your Own Predictor) facilitates the construction of gene predictors. SGEval (Splicing Graph Evaluation) uses splicing graphs to compare dif- ferent annotations with alternative splicing events. We used our plataform to develop gene finders in eleven distinct genomes: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. me- lanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. With this development, we established a protocol for implementing new gene predictors. In addi- tion, using our platform, we developed a pipeline to find genes in the 109 sugarcane BAC sequences produced by BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).

[pt] Investidores estão sempre à procura de uma vantagem. Porém, tradicionais teorias financeiras nos dizem que tentar predizer tendências na bolsa de valores é um esforço em vão, uma vez que seguem um passeio aleatório, i.e., um processo estocástico ou randômico. Além disso, afirma-se que o mercado é eficiente de maneira que sempre incorpora e reflete toda informação relevante, o que torna impossível bater o mercado. Recentemente, com o crescimento da web e aumento da disponibilidade de dados em conjunto com a evolução dos algoritmos de Aprendizado de Máquina, diversos trabalhos tem aplicado técnicas de Processamento de Linguagem Natural em notícias financeiras e dados de redes sociais para prever variações do preço de ações. Consequentemente, estão surgindo fortes evidências que o mercado pode, em algum grau, ser previsto. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação baseada em Aprendizado de Máquina para realizar a predição de tendências no mercado de ações, i.e., variações negativas, positivas ou neutras de preços com granularidade de minuto. Avaliamos o sistema usando dados de cotação de ações da B3 (Brasil Bolsa Balcão), antiga BM&FBOVESPA, e um dataset de tópicos mais relevantes buscados no Google Search e seus artigos relacionados, que são disponibilizados pela plataforma Google Trends e coletados, minuto a minuto, de 15/08/2016 até 10/07/2017. Os experimentos mostram que esses dados provêem informação relevante para a tarefa em questão, onde conseguimos uma acurácia de 69.24 porcento para a predição de tendências do ativo PETR4, criando alguma / [en] Investors are always looking for an edge. However, traditional economic theories tell us that trying to predict short-term stock price movements is wasted effort, since it approximate a random walk, i.e., a stochastic or random process. Besides, these theories state that the market is efficient enough to always incorporate and reflect all relevant information, making it impossible to beat the market. In recent years, with the growth of the web and data availability in conjunction with advances in Machine Learning, a number of works are using Natural Language Processing to predict share price variations based on financial news and social networks data. Therefore, strong evidences are surfacing that the market can, in some level, be predicted. This work describes the development of an application based on Machine Learning to predict trends in the stock market, i.e., positive, negative or neutral price variations with minute granularity. We evaluate our system using B3 (Brasil Bolsa Balcão), formerly BM&FBOVESPA, stock quotes data, and a dataset with the most relevant topics of Google Search and its related articles, provided by the Google Trends platform and collected, minute by minute, from 08/15/2016 to 07/10/2017. The experiments show that this data provides useful information to the task at hand, in which we achieve 69.24 per cent accuracy predicting trends for the PETR4 stock, creating some leverage to make profits possible with intraday trading.

[pt] Visualização de grandes terrenos é um assunto desafiador em computação gráfica. O número de polígonos necessário para representar fielmente a geometria de um terreno pode ser muito alto para ser processado em tempo real. Para resolver tal problema, utiliza-se um algoritmo de multi- resolução, que envia para o processador gráfico (GPU) somente os polígonos mais importantes, sem que haja uma perda na qualidade visual. A quantidade de dados é um outro grande problema, pois facilmente excede a quantidade de memória RAM do computador. Desta forma, um sistema de gerenciamento de dados que não estão em memória principal também é necessário. Este trabalho propõe uma solução simples e escalável para visualizar a geometria de grandes terrenos baseada em três pontos chaves: uma estrutura de dados para representar o terreno em multi-resolução; um sistema eficiente de visualização; e um sistema de paginação e predição dos dados. A estrutura de dados utilizada, assim como em outros trabalhos similares, é a quadtree. Esta escolha justifica-se pela simplicidade, além da eficiência e baixo consumo de memória de uma implementação em vetor. Cada nó da quadtree representa um ladrilho do terreno. A implementação é dividida em duas linhas de execução (threads), uma para gerenciamento dos ladrilhos e outra para visualização. A linha de execução de gerenciamento de ladrilhos é responsável por carregar/remover ladrilhos para/da memória. Esta linha de execução utiliza um mecanismo de predição de movimento da câmera para carregar ladrilhos que possam ser utilizados em um futuro próximo, e remover ladrilhos que provavelmente não serão necessários. A linha de execução de visualização é responsável por visualizar o terreno, fazendo cálculo do erro projetado, eliminando ladrilhos não visíveis e balanceando a estrutura de quadtree para eliminar buracos ou vértices T na superfície do terreno. A visualização pode ser feita de duas formas distintas: baseada no erro máximo tolerado ou na quantidade máxima de polígonos a ser processado. / [en] The visualization of large terrains is a challenging Computer Graphics issue. The number of polygons required to faithfully represent a terrain`s geometry can be too high for real-time visualization. To solve this problem, a multiresolution algorithm is used to feed the graphics processor only with the most important polygons, without visual quality loss. The amount of data is another important problem, as it can easily exceed a computer`s RAM. Thus, a system to manage out-of-core data is also required. The present work proposes a simple and scalable solution to visualize the geometry of large terrains based on three key points: a data structure to represent the terrain in multi-resolution, an efficient visualization system and a data paging and prediction system. Similarly to other works, the system uses a quadtree data structure due to its simplicity, along with the efficiency and the low memory use of an array-based implementation. Each node of the quadtree represents a tile of the terrain. The implementation is divided in two threads, one to manage the tiles and the other for visualization. The tile-management thread is responsible for loading/unloading tiles into/from the memory. This thread uses a camera-movement prediction mechanism to load tiles that can be used in the near future and to remove tiles that probably will not be necessary. The visualization thread is responsible for viewing the terrain, computing the projected error, eliminating tiles that are not visible and balancing the quadtree structure in order to eliminate cracks or T-vertices on the terrain`s surface. The visualization can be made by means of a fidelity-based or a budget-based approach.

[pt] Devido a variações volumétricas do concreto, a compreensão dos mecanismos da retração tornou-se ponto importante para redução de fissuras e, consequentemente, da penetração de agentes agressivos. Apesar do aumento do número de estudos experimentais de retração por secagem e autógena ainda é necessário o desenvolvimento de novos modelos analíticos e numéricos para a predição da retração apoiando assim o projeto de estruturas de concreto. Este estudo propôs um modelo de redes neurais artificiais para a predição da retração por secagem do concreto. Um banco de dados nacionais contendo 689 leituras de retração por secagem em mais de 90 dosagens diferentes de concreto convencional foi construído, de acordo com a NBR 16834. O modelo teve como dados de entrada para a predição da retração o consumo e tipo de cimento, aditivo retardador e plastificante, compensador de retração, relação água/cimento e idade do concreto. O modelo apresentou coeficientes de determinação (R²) para dados de treino e teste acima de 0,998 e 0,906, respectivamente, comprovando que o modelo é uma importante ferramenta para a predição da retração por secagem para tomadas de decisão durante os estudos iniciais na fase de projeto e dosagem do concreto. / [en] Due to volume change effects of concrete, understanding the mechanisms of shrinkage has become an important point for reducing cracks and, consequently, the penetration of deleterious agents into concrete structures. Despite the increase in experimental studies on concrete drying and autogenous shrinkage there is still a need to develop new analytical and numerical methods to predict shrinkage supporting the design of concrete structures. This study proposed an Artificial Neural Network (ANN) model to predict the concrete drying shrinkage. A national database containing 689 experimental shrinkage data records, in more than 90 different mixtures of conventional concrete was constructed, in accordance with NBR 16834. The model had as input data for predicting shrinkage the consumption and type of cement, retarding and plasticizer additive, shrinkage compensator, water/cement ratio and age of concrete. The model presented coefficients of determination(R²) for training and test data above 0,998 and 0,906, proving that the model is an important tool for predicting drying shrinkage for decision making during the initial study in the design phase and concrete mix design.

[pt] Nas últimas décadas, tem-se observado um crescente interesse nas tecnologias relacionadas a ambientes de comunicação móvel sem fio. Em grande parte, esse interesse vem acompanhando o crescimento do mercado de telecomunicações, mais especificamente dos sistemas de telefonia móvel celular. Os usuários vêm absorvendo rapidamente essas tecnologias, originando novas necessidades, como a utilização de serviços de dados multimídia, que exige garantias de qualidade. Nesse contexto, um dos desafios encontrados é conseguir a utilização eficiente do limitado espectro de freqüências disponível, fornecendo serviços com qualidade para os usuários. Esta dissertação propõe uma arquitetura para provisão de qualidade de serviço -QoS- fim-a-fim em redes móveis sem fio, levando em consideração características inerentes a esses ambientes. Para alcançar esse objetivo, são propostas modificações aos frameworks para provisão de QoS em ambientes genéricos de processamento e comunicação, visando atender às necessidades trazidas pelas redes móveis, gerando uma arquitetura adaptável para fornecer QoS em ambientes que ofereçam suporte à mobilidade. Uma instanciação dos frameworks para provisão de QoS em redes móveis sem fio é descrita através de um cenário de mobilidade, no qual é simulada uma rede infraestruturada de serviços integrados funcionando sobre o IP Móvel, de modo a validar a peoposta. / [en] In the last decades, increasing interest has been observed in technologies related to wireless mobile communication environments. Great part of such interest follows the growth in the telecommunications industry, more specifically of cellular mobile telephony systems. Users are quickly absorbing these technologies and generating new necessities, such as the use of services of multimedia data, which demand quality assurance. In this context, one of the challenges is the efficient use of the limited frequency spectrum available, providing users quality services. This thesis proposes an architecture for the provision of end-to-end QoS in wireless mobile networks, taking into account inherent characteristics of these environments. To reach this purpose, modifications were proposed to the frameworks for QoS provisioning in generic processing and communication environments, aiming to fulfill the necessities brought by mobile networks, generating an adaptable architecture to offer QoS in environments that support mobile connections. In order to validate the proposal, an instantiation of frameworks for QoS provisioning in wireless mobile networks is described by means of a mobility scenario in which an infrastructure network of integrated services is simulated working over Mobile IP.

[pt] Nos últimos anos, vem crescendo o interesse acerca da predição do comportamento do mercado de capitais, tanto por parte dos investidores quanto dos pesquisadores. Apesar do grande número de publicações tratando esse problema, predizer com eficiência futuras tendências e desenvolver estratégias de negociação capazes de traduzir boas predições em lucros são ainda grandes desafios. A dificuldade em realizar tais tarefas se deve tanto à não linearidade e grande volume de ruídos presentes nos dados do mercado, quanto à falta de sistemas que possam avaliar com propriedade a qualidade das predições realizadas. Nesse trabalho, são realizadas predições de séries temporais visando auxiliar o investidor tanto em operações de compra e venda, como em Pairs Trading. Além disso, as predições são feitas considerando duas diferentes periodicidades. Uma predição interday, que considera apenas dados diários e tem como objetivo a predição de valores referentes ao presente dia. E uma predição intraday, que visa predizer valores referentes a cada hora de negociação do dia atual e para isso considera também os dados intraday conhecidos até o momento que se deseja prever. Para ambas as tarefas propostas, foram testadas três ferramentas de predição, quais sejam, Regressão por Mínimos Quadrados Parciais, Regressão por Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais. Com o intuito de melhor avaliar a qualidade das predições realizadas, é proposto ainda um trading system. Os testes foram realizados considerando ativos das companhias mais negociadas da BM e FBOVESPA, a bolsa de valores oficial do Brasil e terceira maior do mundo. Os resultados dos três preditores são apresentados e comparados a quatro benchmarks, bem como com a solução ótima. A diferença na qualidade de predição, considerando o erro de predição ou as métricas do trading system, são notáveis. Se quando analisado apenas o Erro Percentual Absoluto Médio os preditores propostos não mostram uma melhora significativa, quando as métricas do trading system são consideradas eles apresentam um resultado bem superior. O retorno anual do investimento em alguns casos atinge valor superior a 300 por cento. / [en] The interest of both investors and researchers in stock market behavior forecasting has increased throughout the recent years. Despite the wide number of publications examining this problem, accurately predicting future stock trends and developing business strategies capable of turning good predictions into profits are still great challenges. This is partly due to the nonlinearity and noise inherent to the stock market data source, and partly because benchmarking systems to assess the forecasting quality are not publicly available. Here, we perform time series forecasting aiming to guide the investor both into Pairs Trading and buy and sell operations. Furthermore, we explore two different forecasting periodicities. First, an interday forecast, which considers only daily data and whose goal is predict values referring to the current day. And second, the intraday approach, which aims to predict values referring to each trading hour of the current day and also takes advantage of the intraday data already known at prediction time. In both forecasting schemes, we use three regression tools as predictor algorithms, which are: Partial Least Squares Regression, Support Vector Regression and Artificial Neural Networks. We also propose a trading system as a better way to assess the forecasting quality. In the experiments, we examine assets of the most traded companies in the BM and FBOVESPA Stock Exchange, the world s third largest and official Brazilian Stock Exchange. The results for the three predictors are presented and compared to four benchmarks, as well as to the optimal solution. The difference in the forecasting quality, when considering either the forecasting error metrics or the trading system metrics, is remarkable. If we consider just the mean absolute percentage error, the proposed predictors do not show a significant superiority. Nevertheless, when considering the trading system evaluation, it shows really outstanding results. The yield in some cases amounts to an annual return on investment of more than 300 per cent.