Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios. / Simultaneous optimization of users, advertisers and publishers\' interests has been a formidable challenge in online advertising. More concretely, ranking of advertising, or more simply ad ranking, has a central role in this challenge. However, even the best ranking formula or algorithm cannot withstand the ever-changing environment of online advertising for a long time. In this work, we present a data-driven analysis that shows the importance of combining different aspects of online advertising through an evolutionary approach for ad ranking in order to effectively respond to changes. We evaluated aspects ranging from bid values and previous click performance to user behavior and interests, including the textual similarity between ad and page. In this evaluation, we assessed commercial performance along with the correlation between different aspects. Therefore, we proposed an evolutionary approach for combining these aspects. This approach was composed of three parts: a configuration repository to facilitate deployment and evaluation of ranking experiments; an evolutionary data-based evaluation component; and a genetic programming engine to evolve ad ranking formulae. Our approach was successfully implemented in a real online advertising system that processes more than fourteen billion ad requests per month. According to our results, these aspects complement each other and none of them should be neglected. Moreover, we showed that the evolutionary combination of these aspects not only outperformed each of them individually, but was also able to achieve better overall results than static ad ranking methods.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-13T15:57:01Z No. of bitstreams: 1 Jonathan Machado_.pdf: 1018280 bytes, checksum: ac428b5c72c1ef24649cb96a3a778512 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-13T15:57:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jonathan Machado_.pdf: 1018280 bytes, checksum: ac428b5c72c1ef24649cb96a3a778512 (MD5) Previous issue date: 2017-03-30 / Nenhuma / Os acidentes de trânsito de veículos são uma das maiores causas de mortes na população jovem mundial, e existe uma tendência ao crescimento no número de casos dos mesmos nos próximos anos. A ocorrência dos acidentes é influenciada por diversos fatores, tais como condições das vias, condições climáticas, fiscalização de leis por órgãos governamentais, dentre outros. Seria interessante conhecer de maneira mais detalhada quais destes fatores detém maior influência. Na internet, existe uma quantidade imensa de dados gerados pelos mais diversos órgãos e empresas, porém grande parte desta informação não é analisada por ninguém, seja por falta de acesso, ou porque os dados não estão estruturados de uma maneira que permita seu entendimento. A disponibilização de dados vem aumentando, seja por conta de políticas de dados abertos implantadas pelo governo ou através de ferramentas colaborativas da web, que possibilitam o registro de informações por parte da população, e que posteriormente disponibilizam seus dados. Este trabalho propõe um método de agrupamento de dados georreferenciados oriundos de diversas fontes, para realização de uma análise estatística utilizando a técnica de Análise de Componentes Principais, que poderá identificar de forma georreferenciada quais características influenciam mais na ocorrência de acidentes de trânsito de veículos. Após a análise, é explorada uma nova metodologia de visualização dos resultados, plotados sobre mapas, que podem servir de auxílio para órgãos do governo e tomadores de decisão que realizam ações para diminuir os acidentes de trânsito. / Traffic accidents of vehicles are one of the biggest causes of deaths in the world's young population, and there is a tendency to increase this number in the next years. The occurrence of accidents is influenced by several factors, such as road conditions, climatic conditions, law enforcement by government agencies, among others. It would be interesting to know in more detail which of these factors has the greatest influence. On the internet, there is an immense amount of data generated by diverse agencies and companies, but much of this information is not analyzed, either because of lack of access, or because the data is not structured in a way that allows its understanding. The availability of data is increasing, either through open data policies implemented by the government, or through collaborative web tools, which make it possible record information by population, and subsequently make their data available. This work proposes a method of grouping georeferenced data from several sources, to perform a statistical analysis using the technique of Principal Components Analysis, which can identify in a georeferenced way which characteristics influence more in the occurrence of traffic acidentes of vehicles. After the analysis, a new methodology for visualizing results, plotted on maps, is explored, which can serve as an aid to government agencies and decision makers who take actions to reduce traffic accidents.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-05-25T12:28:08Z No. of bitstreams: 1 Jean Carlos Araújo Costa_.pdf: 1155126 bytes, checksum: 15210c31e7d20bb22cb98f8732173d6d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T12:28:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jean Carlos Araújo Costa_.pdf: 1155126 bytes, checksum: 15210c31e7d20bb22cb98f8732173d6d (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 / Nenhuma / Técnicas de visualização de dados podem auxiliar nas mais diversas áreas de atuação humana, em especial na compreensão de dados e informações de diferentes fenômenos que se quer estudar. Quanto mais variáveis estão relacionadas com esse fenômeno, mais desafiador se torna seu tratamento e representação visual. Pensando em educação no Brasil e suas bases de dados abertas, bem como em bases de dados acadêmicas existentes nas instituições, o uso de técnicas matemáticas para correlacionar conjuntos de dados e métodos de visualização para apresentar essas correlações, disponíveis em uma ferramenta de fácil acesso e operação, podem tornar públicas informações sobre a qualidade da educação de determinada região, estado, município e instituição de ensino. Outro benefício pode ser a indicação de fatores que antes eram ignorados, como alvos de investimento e ainda ajudar na elaboração de políticas públicas, nacionais ou regionais, que tornem a educação mais eficiente, abrangente e inclusiva. Iniciativas de organizações não governamentais e algumas vinculadas ao governo brasileiro tem elaborado ferramentas de filtragem de informações e divulgação de dados sobre qualidade e investimento de recursos na educação. O governo brasileiro usa índices de desempenho para avaliar suas Instituições de Ensino Superior. O Conceito Preliminar de Curso é um desses. Este trabalho apresenta uma solução, visando elaborar uma metodologia de visualização de dados através de uma aplicação web, com tecnologias open source, utilizando o método de análise de componentes principais (ACP) como técnica matemática de correlação de variáveis, e distribuindo resultados sobre um mapa com a utilização da API do Google Maps, porém, tendo como foco, a busca do nível de influência de diferentes fatores, inclusive de alguns não ligados diretamente à educação, na performance de instituições de ensino e no rendimento acadêmico de alunos, tendo como estudo de caso, a análise de um índice de desempenho na educação superior. / Data visualization techniques can help in several areas of human activity, especially in understanding data and information from different phenomena to be studied. The more variables are related to this phenomenon, the more challenging it becomes their treatment and visual representation. Thinking about education in Brazil and its open databases, as well as in existing academic databases in institutions, using mathematical techniques to correlate data sets and visualization methods to present these correlations available in an easy tool access and operation may disclose information on the quality of education in a region, state, county and educational institution. Another benefit coud be the indication of factors that were ignored, as investment targets and also help in the development of public policies, national or regional, that make more efficient, comprehensive and inclusive education. Initiatives of non-governmental organizations and some linked to the Brazilian government has prepared information filtering tools and dissemination of data on quality and investment of resources in education. Brazilian government uses performance indicators to assess their undergraduation institutions. Course Preliminar Concept (CPC) is one of those. This paper presents a solution to this profile, aiming to develop a data visualization methodology through a web application with open source technologies, using principal component analysis method (PCA) as mathematical technique of variable correlation, and distributing results on a map using the Google Maps API, however, focusing on the search for the level of influence of different factors, including some not directly related to education, performance of educational institutions and the academic performance of students, taking as a case study, the analysis of a performance index in undergraduation.

Submitted by Biblioteca de Pós-Graduação em Geoquímica BGQ (bgq@ndc.uff.br) on 2017-10-05T18:24:14Z No. of bitstreams: 1 Giovana Vignoli.pdf: 5851191 bytes, checksum: 42b1c55a5895de392a8243bfa74f8643 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-05T18:24:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Giovana Vignoli.pdf: 5851191 bytes, checksum: 42b1c55a5895de392a8243bfa74f8643 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Universidade Federal Fluminense. Instituto de Química. Programa de Pós-Graduação em Geoquímica, Niterói, RJ / Estudos hidrogeoquímicos baseado nas variações sazonais da composição química dos rios podem investigar a origem e os processos que controlam a química das águas numa bacia de drenagem. A bacia hidrográfica do rio São João possui grande importância para a região dos Lagos, a mais importante região turística do Rio de Janeiro, abastecendo cerca de 700 mil habitantes. A fim de estudar sobre a qualidade da água e o comportamento das espécies dissolvidas nas águas desta bacia, foi realizado um estudo ao longo de 14 meses utilizando-se da estatística (descritiva, bivariada e multivariada) para discernir mudanças hidrogeoquímicas entre o período de estiagem e de chuvas. O índice de qualidade das águas mostrou que a água é boa no geral, porém, coliformes fecais e turbidez apresentaram valores de “q” muito abaixo da média, tornando preocupante o destino da sua utilização. O pH não mostrou grandes variações, excetuando-se dentro da represa de Juturnaíba, que atingiu 8,9 no período de estiagem. Os resultados mostraram que no período de estiagem, a concentração média de Al, Fe e Ba foram mais representativos. Já no período chuvoso, há uma diluição natural dos íons, enquanto que os alguns traços estão sendo liberados mecanicamente na destruição de matrizes geológicas devido e a força das enxurradas, aumentando suas concentrações. Os metais traços se mostram ligados à geologia regional, apresentando associações geoquímicas calcófilas (In, Tl, Cd e Bi) e associações representativas de rochas máficas (Fe, Cr e V). / Hydrogeochemical studies based on seasonal fluctuations in the chemical composition of rivers can investigate the origin and processes that control the chemistry of water in a drainage basin. The watershed of the São João river has great importance for the Região dos Lagos, the most important tourist region of Rio de Janeiro, supplying about 700 thousand inhabitants. In order to study on the water quality and behavior of the dissolved species in the waters of the basin, a study was conducted over 14 months using statistics (Descriptive, bivariate and multivariate) to discern hydrogeochemical changes between the drought and rainfall. The water quality index showed that water is good overall, but showed fecal coliform and turbidity values of "q" well below average, making the troubling fate of its use. The pH did not show significant variations, except for within the Juturnaíba dam, which reached 8,9 in the dry season. The results showed that in the dry season, the average concentration of Al, Fe and Ba were more representative. Already in the rainy season, there is a natural dilution of the ions, while some features are being released mechanically in the destruction of geological matrices and strength because of runoff, increasing their concentrations. The trace metals are shown connected to the regional geology, presenting calcophiles geochemical associations (In, Tl, Cd and Bi) and associations representing mafic rocks (Fe, Cr, and V).

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:42:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CiroJFR_DISSERT.pdf: 5688343 bytes, checksum: f082f764a617b016bd522ef00e0f6125 (MD5) Previous issue date: 2012-08-30 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Nowadays, the use of chemicals that satisfactorily meet the needs of different sectors of the chemical industry is linked to the consumption of biodegradable materials. In this context, this work contemplated biotechnological aspects with the objective of developing a more environmentally-friendly corrosion inhibitor. In order to achieve this goal, nanoemulsion-type systems (NE) were obtained by varying the amount of Tween 80 (9 to 85 ppm) a sortitan surfactant named polyoxyethylene (20) monooleate. This NE-system was analyzed using phase diagrams in which the percentage of the oil phase (commercial soybean oil, codenamed as OS) was kept constant. By changing the amount of Tween 80, several polar NE-OS derived systems (O/W-type nanoemulsion) were obtained and characterized through light scattering, conductivity and pH, and further subjected to electrochemical studies. The interfacial behavior of these NE-OS derived systems (codenamed NE-OS1, S2, S3, S4 and S5) as corrosion inhibitors on carbon steel AISI 1020 in saline media (NaCl 3.5%) were evaluated by measurement of Open Circuit Potential (OCP), Polarization Curves (Tafel extrapolation method) and Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS). The analyzed NE-OS1 and NE-OS2 systems were found to be mixed inhibitors with quantitative efficacy (98.6% - 99.7%) for concentrations of Tween 80 ranging between 9 and 85 ppm. According to the EIS technique, maximum corrosion efficiency was observed for some tested NE-OS samples. Additionaly to the electrochemical studies, Analysis of Variance (ANOVA) and Principal Component Analysis (PCA) were used, characterization of the nanoemulsion tested systems and adsorption studies, respectively, which confirmed the results observed in the experimental analyses using diluted NE-OS samples in lower concentrations of Tween 80 (0.5 1.75 ppm) / Atualmente, a utiliza??o de produtos qu?micos que atendam satisfatoriamente as necessidades de diferentes setores da ind?stria qu?mica encontra-se vinculada ao consumo de materiais biodegrad?veis. Neste contexto, o presente trabalho foi desenvolvido contemplando aspectos biotecnol?gicos com o objetivo de se desenvolver um inibidor de corros?o menos agressivo ao meio ambiente. Para tanto, uma nanoemuls?o (denominada de NE-OS) foi obtida com Tween 80 (polioxietileno (20) monooleato), ?leo de soja (OS) e ?gua bidestilada. A modifica??o dos percentuais deste tensoativo sorbitano (entre 9 e 85 ppm) foi avaliada em diagramas de fases em que se manteve constante o percentual da fase ?leo, possibilitando a forma??o do sistema NE-OS em diferentes concentra??es. Desta forma, nanoemuls?es (NE-OS1, S2, S3, S4 e S5) polares (do tipo O/A) foram caracterizadas (an?lise de dispers?o de luz, condutividade e pH) e submetidas a estudos eletroqu?micos. O comportamento interfacial destes sistemas nanoemulsionados como inibidores de corros?o na presen?a de a?o-carbono AISI 1020, em meio salino (NaCl 3,5%) foi avaliado pela determina??o do Potencial de Circuito Aberto (OCP), Curvas de Polariza??o (obtidas pela extrapola??o das curvas de Tafel) e Espectroscopia de Imped?ncia Eletroqu?mica (EIE). De acordo com os resultados obtidos pelas an?lises das Curvas de Polariza??o, foi poss?vel caracterizar o sistema NE-OS (e suas varia??es) como inibidores mistos com efici?ncias m?ximas de inibi??es quantitativas (98,6% - 99,7%) para NE-OS1 e NE-OS2 (9 - 85 ppm do tensoativo). No entanto, de acordo com a t?cnica EIE, as efici?ncias m?ximas de inibi??es quantitativas foram observadas para v?rias amostras deste sistema NE-OS. Como ferramentas adicionais aos estudos eletroqu?micos foram realizados quimiom?tricos de An?lise de Vari?ncia (ANOVA) e An?lise de Componentes Principais (PCA), utilizadas, respectivamente, para caracteriza??o das nanoemuls?es e estudo de isotermas de adsor??o, que confirmaram os resultados observados nas investiga??es experimentais em que se utilizaram as nanoemuls?es dilu?das com o tensoativo em concentra??es reduzidas (0,5 1,75 ppm)

No description available.

Ce travail concerne les analyses visant à étudier les données où les individus sont structurés en différents groupes (données multi-groupes). La thèse aborde la question des données multi-groupes ayant une structure en un seul tableau, plusieurs tableaux, trois voies et deux blocs (régression). Cette thèse présente plusieurs méthodes d'analyse de données multi-groupes dans le cadre de l'analyse factorielle. Notre travail comporte trois parties. La première partie traite de l'analyse de données multi-groupes (un bloc de variables divisé en sous-groupes d'individus). Le but est soit descriptif (analyse intra-groupes) ou prédictif (analyse discriminante ou analyse inter-groupe). Nous commençons par une description exhaustive des méthodes multi-groupes. En outre, nous proposons deux méthodes : l'Analyse Procrustéenne duale et l'Analyse en Composantes Communes et Poids Spécifiques duale. Nous exposons également de nouvelles propriétés et algorithmes pour l'Analyse en Composantes Principales multi-groupes. La deuxième partie concerne l'analyse multi-blocs et multi-groupes et l'analyse trois voies et multi-groupes. Nous présentons les méthodes existantes. Par ailleurs, nous proposons deux méthodes, l'ACP multi-blocs et multi-groupes et l'ACP multi-blocs et multi-groupes pondérée, vues comme des extensions d'Analyse en Composantes Principales multi-groupes. L'analyse en deux blocs et multi-groupes est prise en compte dans la troisième partie. Tout d'abord, nous présentons des méthodes appropriées pour trouver la relation entre un ensemble de données explicatives et un ensemble de données à expliquer, les deux tableaux présentant une structure de groupe entre les individus. Par la suite, nous proposons quatre méthodes pouvant être vues comme des extensions de la régression PLS au cas multi-groupes, et parmi eux, nous en sélectionnons une et la développons dans une stratégie de régression. Les méthodes proposées sont illustrées sur la base de plusieurs jeux de données réels dans le domaine de la biologie. Toutes les stratégies d'analyse sont programmées sur le logiciel libre R. / This work deals with multi-group analysis, to study multi-group data where individuals are a priori structured into different groups. The thesis tackles the issue of multi-group data in a multivariate, multi-block, three-way and two-block (regression) setting. It presents several methods of multi-group data analysis in the framework of factorial analysis. It includes three sections. The first section concerns the case of multivariate multi-group data. The aim is either descriptive (within-group analysis) or predictive (discriminant analysis, between-group analysis). We start with a comprehensive review of multi-group methods. Furthermore, we propose two methods namely Dual Generalized Procrustes Analysis and Dual Common Component and Specific Weights Analysis. We also exhibit new properties and algorithms for multi-group Principal Component Analysis. The second section deals with multiblock multi-group and three-way multi-group data analysis. We give a general review of multiblock multi-group methods. In addition, we propose two methods, namely multiblock and multi-group PCA and Weighted-multiblock and multi-group PCA, as extensions of multi-group Principal Component Analysis. The two-block multi-group analysis is taken into account in the third section. Firstly, we give a presentation of appropriate methods to investigate the relationship between an explanatory dataset and a dependent dataset where there is a group structure among individuals. Thereafter, we propose four methods, namely multi-group PLS, in the PLS approach, and among them we select one and develop it into a regression strategy. The proposed methods are illustrated on the basis of several real datasets in the field of biology. All the strategies of analysis are implemented within the framework of R.

A análise de dados composicionais está sendo amplamente utilizada nas diversas áreas do conhecimento como por exemplo na análise de sedimentos rochosos, na comparação de diferentes células e até na análise criminalística na comparação de evidências de crimes. Durante a história da análise deste tipo de dados existiram muitos tipos de ajustes utilizados para contornar o problema da soma constante das variáveis e ainda hoje não temos um consenso de qual a melhor solução a ser utilizada. Neste trabalho, temos como objetivo a enunciação das 7 transformações que mais foram utilizadas ao longo do tempo e suas vantagens e desvantagens. A análise de componentes principais foi escolhida para o comparativo destas transformações. Fizemos a aplicação destas transformações em três bancos de dados reais com características diferentes entre si, comparamos os resultados e analisamos qual das transformações apresentou o melhor desempenho em cada base de dados. Os critérios de comparação foram o percentual da variância explicada, as variáveis que foram mais importantes para a primeira componente principal, cargas das variáveis nas componentes principais mais importantes assim como suas correlações com as variáveis. Também, simulamos quatro estruturas de bases de dados composicionais para avaliar o desempenho das transformações. Para essas comparações e simulações, foram desenvolvidas algumas funções, utilizando o \\textit estatístico R, que visam facilitar a comparação entre as sete transformações, assim auxiliando na escolha de qual das transformações melhor se adapta aos dados. Pelos resultados obtidos notamos que: nas bases de dados reais, os resultados das explicações da variância das transformações são similares e as transformações Ref e Alr mostram melhores desempenhos que as demais; nas quatro estruturas simuladas as transformações Ref e Alr também possuem os melhores resultados na explicação da variância e a interpretação de suas componentes principais são parecidas, assim como as transformações Trad, Log e Clr. Com isso notamos que independentemente da aplicação do logaritmo nas transformações Alr e Log elas apresentaram resultados muitos similares às transformações Ref e Trad, respectivamente, tanto na explicação da variância como na interpretação das componentes principais. / The compositional data analysis is being widely used in several areas of knowledge such as the analysis of rocky sediments, to compare different biological cells and even in forensic analysis to compare crimes evidences. During the history of the analysis of such data, to circumvent the problem of variable\'s constant sum were used many types of adjustments. Until now, we do not have a consensus in which is the best solution to be used in this cases. In this paper, we aim to enunciate seven transformations that most were used over time and their advantages and disadvantages. The principal component analysis was chosen for the comparison of these transformations. We applied this transformations in three real databases with different characteristics, we hope to compare the results and analyze which transformation have the best performance in each database. The comparison criteria were the percentage of explained variance, the variables that were most important to the first principal component,variable\'s loads in the most important principal components as well their correlation with the variables. We also simulated four compositional data bases structures to evaluate the performance of the transformations. For these comparisons and simulations were developed some functions, using the statistical software R, to facilitate comparison between the seven transformations, thus assisting in choosing which of the best transformation fits to the data. From the results we note that: for the real databases, the results of the variance explanation of all transformations are similar, thus Ref and Alr transformations show better performances than the others; in the four simulated structures the Ref and Alr transformations also have the best results in the variance explanation and interpretation of its main components are similar, as well as the transformations Trad, Log and Clr. Thus we note that independently of applying logarithm in and Log and Alr transformations they present very similar results as Ref and Trad transformations, respectively, both in variance explanation and in the interpretation of the principal components.

A Política Nacional do Meio Ambiente visa compatibilizar o desenvolvimento socioeconômico com a qualidade ambiental. A Avaliação de Impacto Ambiental, um de seus instrumentos, utiliza-se do Estudo de Impacto Ambiental (EIA) na sua aplicação em projetos ou empreendimentos. A elaboração do EIA envolve a etapa de diagnóstico para análise da qualidade ambiental da área. A qualidade do EIA e do diagnóstico tem sido objeto de críticas e descrédito junto à sociedade, principalmente à comunidade científica e às associações ambientalistas. Sabe-se que a qualidade do diagnóstico influencia diretamente a efetividade processual do EIA e seu papel como influenciador da tomada de decisão; assim, uma avaliação da qualidade dessa etapa do EIA contribui com a aplicação mais efetiva desse instrumento. A pesquisa visou avaliar a qualidade do diagnóstico biótico dos EIAs do Estado de São Paulo elaborados entre 2005 e 2014. Para isso, proposições ao diagnóstico biótico foram reunidas em uma lista de verificação, utilizada para a avaliação de 55 diagnósticos bióticos e 35 termos de referência de EIAs. Os resultados foram analisados qualitativamente e em comparação com as recomendações dos termos de referência (TRs) analisados. Posteriormente, a qualidade dos diagnósticos foi analisada sob três perspectivas: aprovação dos estudos, tipo de empreendimento e ano de elaboração do EIA. Por fim, foi realizada análise de componentes principais não-linear (NLPCA) para os dados de diagnóstico, no intuito de testar a sugestão de aplicação dessa ferramenta para a identificação dos critérios determinantes para a qualidade dos diagnósticos e possíveis relações entre esses critérios e entre os estudos. A qualidade dos diagnósticos bióticos analisados foi mais satisfatória para aspectos descritivos do que analíticos. Foram determinantes para a qualidade dos estudos critérios relativos à coleta de dados quantitativos e levantamentos para espécies raras, segundo a NLPCA. Tempo de levantamento e sazonalidade foram considerados insatisfatórios, e apresentaram relação estatística com a identificação do grau de vulnerabilidade da área. Os resultados realçaram a importância da sistematização de dados de biodiversidade em fontes confiáveis e atualizadas para elaboração e análise de diagnósticos, e para TRs mais específicos, uma vez que, apesar de estarem sendo cumpridos pelos estudos, os TRs são genéricos e apresentam mais recomendações descritivas do que analíticas. Não houve diferença representativa entre a qualidade dos diagnósticos referentes a estudos aprovados e não aprovados, o setor de Obras Hidráulicas apresentou avaliações mais satisfatórias, o que foi salientado pela NLPCA e pode estar relacionado ao porte do projeto, e a análise temporal evidenciou uma tendência de melhora dos estudos e TRs. Tanto a lista de verificação quanto a NLPCA se mostraram ferramentas adequadas para a investigação da qualidade de diagnósticos biológicos de EIA / The Brazilian National Environmental Policy established Environmental Impact Assessment (EIA) as one of the 13 tools to reconcile socio-economic development with environmental quality. EIA involves the Environmental Impact Statements (EIS) in its application to development projects. EIS drafting involves a baseline step for analysis of environmental quality of the area. The quality of the EIS and the baseline process has been criticized by society, especially by scientific community and environmental groups, and this quality directly influences the effectiveness of the EIA procedure and its role as a decision making tool. Thus, an evaluation of the quality of this EIS step contributes to a more effective application of this instrument. The research aimed to evaluate the quality of biotic baseline studies of EIS drawn up between 2005 and 2014 in the state of São Paulo. We assessed 55 biotic baseline studies and 35 terms of reference (TRs) of EISs by a checklist which consists of a set of recommendations from literature and regulations to biotic baseline studies. The results of baseline and TRs were analyzed qualitatively and compared to one another. Then, we looked at the baseline quality under three approaches: license emission, sector and project type of activity, and year of EIS preparation. Finally, multivariate analysis was performed by Nonlinear Principal Component Analysis (NLPCA) for the baseline quality data in order to test the application of this analysis for the identification of critical and determinant criteria for the quality of baseline and the investigation of how these criteria and the EISs are related to one another. Results point to more satisfactory descriptive than analytical issues. Criteria of quantitative data collecting and surveys of rare species were determinants for baseline quality. Time of survey and seasonality was an unsatisfactory criterion, and statistically related to the vulnerability degree of the area. Results highlighted the importance of systematization of biodiversity data in reliable and updated sources useful for EISs preparation and analysis and for the draft of TRs in a more specific way. TRs were satisfactorily complied by the baseline content, but they are generic and present more descriptive than analytical recommendations. There was no representative difference between the quality of baseline of approved and not approved EISs. Hydraulic project showed more satisfactory evaluations, emphasized by NLPCA, and it may be related to the size of the project. Temporal analysis highlighted an improvement trend of studies and TRs. Thus, both the checklist as NLPCA proved to be suitable tools to the assessment of biological baseline studies of EIS

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:15:08Z No. of bitstreams: 1 DanielCosta.pdf: 1087754 bytes, checksum: ada5f863f42efd8298fff788c37bded3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:15:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielCosta.pdf: 1087754 bytes, checksum: ada5f863f42efd8298fff788c37bded3 (MD5) Previous issue date: 2008-02-25 / Female breast cancer is the major cause of death in western countries. Efforts in Computer Vision have been made in order to add improve the diagnostic accuracy by radiologists. In this work, we present a methodology that uses independent component analysis (ICA) along with support vector machine (SVM) and linear discriminant analysis (LDA) to distinguish between mass or non-mass and benign or malign tissues from mammograms. As a result, it was found that: LDA reaches 90,11% of accuracy to discriminante between mass or non-mass and 95,38% to discriminate between benign or malignant tissues in DDSM database and in mini-MIAS database we obtained 85% to discriminate between mass or non-mass and 92% of accuracy to discriminate between benign or malignant tissues; SVM reaches 99,55% of accuracy to discriminate between mass or non-mass and the same percentage to discriminate between benign or malignat tissues in DDSM database whereas, and in MIAS database it was obtained 98% to discriminate between mass or non-mass and 100% to discriminate between benign or malignant tissues. / Câncer de mama feminino é o câncer que mais causa morte nos países ocidentais. Esforços em processamento de imagens foram feitos para melhorar a precisão dos diagnósticos por radiologistas. Neste trabalho, nós apresentamos uma metodologia que usa análise de componentes independentes (ICA) junto com análise discriminante linear (LDA) e máquina de vetor de suporte (SVM) para distinguir as imagens entre nódulos ou não-nódulos e os tecidos em benignos ou malignos. Como resultado, obteve-se com LDA 90,11% de acurácia na discriminação entre nódulo ou não-nódulo e 95,38% na discriminação de tecidos benignos ou malignos na base de dados DDSM. Na base de dados mini- MIAS, obteve-se 85% e 92% na discriminação entre nódulos ou não-nódulos e tecidos benignos ou malignos respectivamente. Com SVM, alcançou-se uma taxa de até 99,55% na discriminação de nódulos ou não-nódulos e a mesma porcentagem na discriminação entre tecidos benignos ou malignos na base de dados DDSM enquanto que na base de dados mini-MIAS, obteve-se 98% e até 100% na discriminação de nódulos ou não-nódulos e tecidos benignos ou malignos, respectivamente.