Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2016-08-29T21:08:03Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Leonardo_Melo-UEFS_PGCA-2.pdf: 1657755 bytes, checksum: 78e6ca37c9610faf17a158b94e25bcb8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-29T21:08:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Leonardo_Melo-UEFS_PGCA-2.pdf: 1657755 bytes, checksum: 78e6ca37c9610faf17a158b94e25bcb8 (MD5) Previous issue date: 2016-04-08 / Funda??o de Amparo ? Pesquisa do Estado da Bahia - FAPEB / The Huanglongbing (HLB) is the disease of greatest concern for growers because they spread quickly and cause severe symptoms. The Diaphorina citri insect is the main vector of the HLB. The application of insecticides is a control measure of the vector insect of the HLB widely adopted. The amount of pesticides needed for an effective control of this insect is better estimated if such application is combined with a monitoring of its population by yellow sticky traps. These insects are captured for a manual count in research centers. So, this research aims to discover a computational approach of classification of Diaphorina citri insect images with higher accuracy rate that the classification rate currently used in manual counting procedure and thus enable the automation of this important counting procedure. For this, have been tried and combined computational methods for features extraction (ORB, SIFT, SURF, BRISK and FREAK), grouping of characteristics (Mini Batch K-Means) and features classification for machine learning (KNN and SVM), using a generated bank with 1152 images of insects. The best found classification approach (extractor SURF/SIFT, BoF with Diaphorina citri features and SVM with core RBF) generated classification performance results for the metric accuracy, which outperformed the best measured result in research that evaluated the counting manual process. In this approach, the highest achieved accuracy, in the cross validation process, was 98.17% and was 2.54% as standard deviation and the accuracy of the final test of generalization model was 99.14%. The achieved result is of great importance for the control of HLB. The achieved classification accuracy rates were higher than rates reported in the manual procedure, making possible the construction of computer systems to high accuracy for the control of this insect. This automated control can provide significant savings of funds. / O Huanglongbing (HLB) ? a doen?a de maior preocupa??o para os citricultores por se propagar com rapidez e provocar severos sintomas. O inseto Diaphorina citri ? o principal vetor do HLB. A aplica??o de inseticidas ? uma medida de controle do inseto vetor do HLB amplamente adotada. A quantidade de inseticidas necess?ria para um controle efetivo desse inseto ? melhor estimada se essa aplica??o for combinada a um monitoramento de sua popula??o por meio de armadilhas adesivas amarelas. Esses insetos s?o capturados para uma contagem manual em centros de pesquisa. Ent?o, esta pesquisa tem por objetivo descobrir uma abordagem computacional de classifica??o de imagens de insetos Diaphorina citri com taxa de acur?cia de classifica??o maiores que a taxa de classifica??o utilizada atualmente no procedimento manual de contagem e, assim, possibilitar a automa??o desse importante procedimento de contagem. Para isso, foram experimentados e combinados m?todos computacionais para a extra??o de caracter?sticas (ORB, SIFT, SURF, BRISK e FREAK), agrupamento de caracter?sticas (Mini Batch K-Means) e classifica??o de caracter?sticas por aprendizagem de m?quina (KNN e SVM), utilizando um banco gerado com 1152 imagens de insetos. A melhor abordagem de classifica??o encontrada (extrator SURF/SIFT, BoF com caracter?sticas do Diaphorina citri e SVM com n?cleo RBF) gerou resultados de desempenho de classifica??o, pela m?trica da acur?cia, que superaram o melhor resultado medido na pesquisa que avaliou o processo de contagem manual. Nessa abordagem, a maior acur?cia atingida no processo de valida??o cruzada foi de 98,17% e teve 2,54% como desvio padr?o e a acur?cia do teste final de generaliza??o de modelo foi de 99,14%. O resultado alcan?ado ? de grande import?ncia para o controle do HLB. As taxas de acur?cia de classifica??o alcan?adas foram superiores as taxas relatadas no procedimento manual, tornando vi?vel a constru??o de sistemas computacionais de alta acur?cia para o controle desse inseto. Esse controle automatizado pode proporcionar uma economia significativa de recursos financeiros.

Busca aplicar la metodología del Código de Barras utilizando dos regiones del ADN cloroplastídico y una región nuclear para identificar varias especies de los géneros Piper y Cinchona distribuidas a lo largo del territorio peruano. Se trabajó con material fresco y herborizado, que fue colectado y procesado por el Museo de Historia Natural de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Se analizaron 209 muestras de herbario y 118 muestras frescas colectadas en 7 departamentos del Perú. Al usar de manera individual los marcadores rbcL y matK, la distancia genética interespecifica usando el modelo de evolución de Kimura de 2 parámetros (K2p) no fue significativa para ninguno de los dos géneros (distancia de K2p ≤ 0,01), por lo que se procedió a combinar las dos regiones, mejorando ligeramente la variabilidad entre especies para ambos géneros (distancia de K2p ≤ 0,015). La región del genoma nuclear ITS2 fue incluida en el análisis dando como resultado un mayor poder discriminativo entre las especies del género Piper teniendo una distancia genética ≥ 0,05. En contraste, las especies del genero Cinchona siguieron presentando poca variabilidad interespecifica. Nuestros resultados indicarían que el empleo de los marcadores Barcode universales rbcL y matK, serían insuficientes para discriminar entre especies de los géneros Piper y Cinchona, siendo necesario el uso adicional de una o más regiones para tener un mejor valor discriminativo. / Tesis

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 427028.pdf: 957635 bytes, checksum: fbedf4df218091e4bc1e919c4ffd808b (MD5) Previous issue date: 2010-03-10 / Define-se correfer?ncia como a rela??o entre diversos componentes lingu?sticos com uma mesma entidade de mundo. A resolu??o autom?tica de correfer?ncia textual est? inserida num contexto muito importante na ?rea de Processamento da Linguagem Natural, pois v?rios sistemas necessitam dessa tarefa. O n?vel de processamento lingu?stico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda ? um desafio para a ?rea. Esse desafio estimulou e tornou-se o objeto de estudo desta disserta??o. Nesse sentido, analisamos o papel das categorias de entidades nomeadas e, atrav?s de aprendizado de m?quina, verificamos as condi??es de resolu??o em diferentes categorias. Os resultados dos experimentos demonstraram que o conhecimento de mundo, representado nas categorias de entidades nomeadas, auxilia nessa tarefa, pois o percentual de retorno do sistema com base nas categorias teve uma melhora de 17% em compara??o com a vers?o sem as categorias.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 458767.pdf: 3173862 bytes, checksum: 0f4ea1ec0b9741e176522697d0d4dd1d (MD5) Previous issue date: 2014-03-21 / Coreference resolution is a process that consists in identifying the several forms that a specific named entity may assume on certain text. In other words, this process consists in identifying certain terms and expressions that refer certain named entity. The automatic textual coreference resolution is in a very important context in the Natural Language Processing (NLP) area, because several systems need itstasks, such as the relation extraction between named entities. The linguistic processing level depends on the knowledgeabout the world, and this is a challenge for thisarea, mainly for the Portuguese language. The growing necessity of NLP tools and the lack of open source resources for Portuguese have inspired the research on this language, and they became the focus of this dissertation. The present work aims at building an open source tool for the Coreference resolution in Portuguese, focusing on the Person, Location and Organization domains. These three categories were chosen given their relevance for most NLP tasks, because they represent more specifically entities of common interest.Furthermore, they are the most explored categories in the related works. The choice for working only with open source resourcesis because most of related works forPortuguese usesprivate software, which limits his availability and his usability.The methodology is based on supervised machine learning. For this task, the use of features that help on the correct classification of noun phrase pairs as coreferent or non-coreferent are essential for grouping them later, thus building coreference chains.Although there are still many challenges to be overcome, the results of the system described in this dissertationare encouraging when compared indirectly, by using the same metric,to the current state of the art. / Resolu??o de correfer?ncias ? um processo que consiste em identificar as diversas formas que uma mesma entidade nomeada pode assumir em um determinado texto. Em outras palavras, esse processo consiste em identificar determinados termos e express?es que remetem a uma mesma entidade. A resolu??o autom?tica de correfer?ncia textual est? inserida num contexto muito importante na ?rea de Processamento da Linguagem Natural (PLN), pois v?rios sistemas necessitam dessa tarefa, como, por exemplo, a extra??o de rela??o entre entidades nomeadas. O n?vel de processamento lingu?stico depende do conhecimento de mundo, e isso ainda ? um desafio para a ?rea. A necessidade crescente por ferramentas de PLN e a escassez de recursos livres para a l?ngua portuguesa motivaram trabalhar com essa l?ngua nesta disserta??o de mestrado. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver uma ferramenta open source para a resolu??o de correfer?ncias em l?ngua portuguesa, tendo como foco as categorias de entidades nomeadas Pessoa, Local e Organiza??o. Optou-se por essas tr?s categorias por essas serem as mais relevantes para a maioria das tarefas de PLN, pelo fato de tratarem entidades mais espec?ficas e de interesse comum. Al?m disso, s?o as categorias mais exploradas em trabalhos voltados ? resolu??o de correfer?ncia. Escolheu-se trabalhar apenas com recursos open source pelo fato de a maioria dos trabalhos para a l?ngua portuguesa utilizar recursos propriet?rios. Isso acaba limitando a disponibilidade da ferramenta e, consequentemente, o seu uso. A metodologia utilizada ? baseada em aprendizado de m?quina supervisionado. Para tal, o uso de features que auxiliem na correta classifica??o de pares de sintagmas como correferentes ou n?o-correferentes ? fundamental para,posteriormente,agrup?-los, gerando cadeias de correfer?ncia.Embora ainda existam muitos desafios a serem resolvidos, os resultados do sistema descrito nesta disserta??o s?o animadores, quando comparados indiretamente, por meio de uma mesma m?trica, ao atual estado da arte.

Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-10-04T18:59:57Z No. of bitstreams: 1 LUCIANO_ ALVES_DIS.pdf: 1077045 bytes, checksum: ddcbf3be03bec1c7a82f3e07252439a0 (MD5) / Rejected by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br), reason: Devolvido deviso ? inconsist?ncia de datas no arquivo pdf. Na capa institucional, na ficha catalogr?fica e na folha da banca est? 2016 e na folha de rosto 2018. on 2018-10-05T16:43:09Z (GMT) / Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-10-08T18:31:55Z No. of bitstreams: 1 LUCIANO_ ALVES_DIS.pdf: 1076874 bytes, checksum: 70823493135f9ec1a577db83eefbd19c (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2018-10-09T16:36:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LUCIANO_ ALVES_DIS.pdf: 1076874 bytes, checksum: 70823493135f9ec1a577db83eefbd19c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-09T16:43:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LUCIANO_ ALVES_DIS.pdf: 1076874 bytes, checksum: 70823493135f9ec1a577db83eefbd19c (MD5) Previous issue date: 2016-09-23 / Software fault prediction is a significant part of software quality assurance and it is commonly used to detect faulty software modules based on software measurement data. Several machine learning based approaches have been proposed for generating predictive models from collected data, although none has become standard given the specificities of each software project. Hence, we believe that recommending the best algorithm for each project is much more important and useful than developing a single algorithm for being used in any project. For achieving that goal, we propose in this dissertation a novel framework for recommending machine learning algorithms that is capable of automatically identifying the most suitable algorithm according to the software project that is being considered. Our solution, namely FMA-PFS, makes use of the metalearning paradigm in order to learn the best learner for a particular project. Results show that the FMA-PFS framework provides both the best single algorithm recommendation and also the best ranking recommendation for the software fault prediction problem. / A predi??o de falhas de software ? uma parte significativa da garantia de qualidade do software e ? normalmente utilizada para detectar m?dulos propensos a falhar baseados em dados coletados ap?s o processo de desenvolvimento do projeto. Diversas t?cnicas de aprendizado de m?quina t?m sido propostas para gera??o de modelos preditivos a partir da coleta dos dados, por?m nenhuma se tornou a solu??o padr?o devido as especificidades de cada projeto. Por isso, a hip?tese levantada por este trabalho ? que recomendar algoritmos de aprendizado de m?quina para cada projeto ? mais importante e ?til do que o desenvolvimento de um ?nico algoritmo de aprendizado de m?quina a ser utilizado em qualquer projeto. Para alcan?ar este objetivo, prop?e-se nesta disserta??o um framework para recomendar algoritmos de aprendizado de m?quina capaz de identificar automaticamente o algoritmo mais adequado para aquele projeto espec?fico. A solu??o, chamada FMA-PFS, faz uso da t?cnica de meta-aprendizado, a fim de aprender o melhor algoritmo para um projeto em particular. Os resultados mostram que o framework FMA-PFS recomenda tanto o melhor algoritmo, quanto o melhor ranking de algoritmos no contexto de predi??o de falhas de software.

Submitted by SBI Biblioteca Digital (sbi.bibliotecadigital@puc-campinas.edu.br) on 2017-02-01T12:15:41Z No. of bitstreams: 1 Marcelo Cicero Ribeiro da Silva.pdf: 2629636 bytes, checksum: 626dcdd3e190058ed959a36deb2c116f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-01T12:15:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Cicero Ribeiro da Silva.pdf: 2629636 bytes, checksum: 626dcdd3e190058ed959a36deb2c116f (MD5) Previous issue date: 2016-12-13 / Pontif?cia Universidade Cat?lica de Campinas ? PUC Campinas / One of the major responsible to change in a competitive landscape is the steady progress of technology and communication (TIC). With the evolution of technology and 'machine learning', computers are already available to carry out learning in a sophisticated way, improving the prescriptions of medical diagnosis, generating a second opinion for the medical professional and thus, To provide a better service to the community. The objective of this research is to develop a computational model, supported by data mining using machine learning techniques and, using communication devices integrated with communication and information technologies, to provide efficient support for The medical diagnosis in the area of orthopedics.The proof of the concept of this proposal will be used besed on a public database in the branch of backbone and the specific objective will be assist the doctor in the discovery of the Diseases Olisthesis and Herniated disk. This application will work with the concept of Knowledge Discovery in Databases to achieve the desired result. This process will use the Data Mining that, through classification algorithms, can transform data into useful information to the support the medical professional in the elaboration of diagnosis. The research will explore and define, in the WEKA Data Mining tool, the most appropriate algorithm, among the several that already exist, that can offer the highest diagnostic accuracy and enable a mobile solution. The dynamics structured in this work should allow that system to be enriched for each new patient treated and, with this, the platform becomes more efficient and effective as it expands. It is expected that the consulted computational model can be configured as a second opinion in support of the diagnosis of the medical professional. The results were satisfactory obtaining an average accuracy index above 86%. Among the benefits it is believed that it will be possible to assist in the graduation of new professionals assisting them in the Medical Residency, and reducing problems in possible medical errors thus, increasing the efficiency during the attendance and saving time and money. / Um dos grandes respons?veis pela mudan?a deum panorama competidor ? o progresso constante da tecnologia da informa??o e comunica??o (TIC).A maior parte das dificuldades na tomada de decis?o ? a transforma??o de dados e informa??es em conhecimento, principalmente quando as bases de dados dizem respeito ? sa?de. Com a evolu??o da tecnologia e do ?aprendizado de m?quina?(machine learning), j? se disp?e de computadores capazes de realizar aprendizado de forma sofisticada, permitindo sua utiliza??o no aux?lio nas prescri??es de diagn?stico m?dico, gerando uma segunda opini?o para o profissional da medicina e contribuindo, assim, para uma melhor presta??o de servi?o ? comunidade. O objetivo da pesquisa relatada consiste em elaborar um modelo computacional, apoiado em minera??o de dados com uso de t?cnicas de aprendizado de m?quina, que, utilizando-se de dispositivos de comunica??o integrados ?s tecnologias de comunica??o e informa??o e que venha oferecer suporte eficiente para o diagn?stico m?dico na ?rea de ortopedia. A prova do conceito desta proposta utilizar? de uma base de dados p?blica na especialidade da ortopedia (coluna vertebral) e o objetivo espec?fico ser? o de auxiliar o m?dico na descoberta das doen?as Listese e H?rnia de Disco. Esta aplica??o trabalhou com o conceito de descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Discovery in Databases), para conseguir o resultado desejado. Esse processo a Minera??o de Dados que, por meio de algoritmos de classifica??o, poder? transformar dados em informa??es ?teis ao apoio do profissional m?dico na elabora??o do seu diagn?stico. A pesquisa ir? explorar e definir, na ferramenta de Data Mining WEKA, o algoritmo mais apropriado, dentre os v?rios j? existentes, que possa oferecer maior acur?cia no diagn?stico e que viabilize uma solu??o tipo mobile. A din?mica estruturada neste trabalho dever? permitir que o sistema seja enriquecido a cada novo paciente tratado e que, com isto, a plataforma se torne mais eficiente e eficaz ? medida que se amplie. Espera-se que o modelo computacional elaborado possa se configurar como uma segunda opini?o em apoio ao diagn?stico do profissional m?dico retornando o diagnostico do paciente. Os resultados obtidos foram satisfat?rios obtendo um ?ndice de acuracidade m?dia acima de 86%. Dentre os benef?cios acredita-se que ser? poss?vel auxiliar na forma??o de novos profissionais auxiliando-os na Resid?ncia M?dica, na redu??o de problemas decorrentes de erros m?dicos e, dessa forma, aumenta-se a efic?cia no atendimento com ganhos de tempo e dinheiro.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-07-17T12:51:07Z No. of bitstreams: 1 LucianoPereiraDosSantosJunior_TESE.pdf: 21948229 bytes, checksum: 95febfdd47d89c49b9d02a0b0eeb96d7 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-07-18T11:53:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LucianoPereiraDosSantosJunior_TESE.pdf: 21948229 bytes, checksum: 95febfdd47d89c49b9d02a0b0eeb96d7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-18T11:53:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LucianoPereiraDosSantosJunior_TESE.pdf: 21948229 bytes, checksum: 95febfdd47d89c49b9d02a0b0eeb96d7 (MD5) Previous issue date: 2017-03-30 / O desenvolvimento da tecnologia tem alavancado desafios cada vez maiores para que se produzam bens de consumo com alto grau de seguran?a e de controle e que tamb?m apresentem robustez, pre?os competitivos e sejam ecologicamente corretos. Visando atender essa demanda, dentro daquilo que lhe compete, o campo da engenharia de m?quinas el?tricas tem melhorado sensivelmente a qualidade desses equipamentos bem como os m?todos de controle, buscando uma opera??o otimizada. Contudo, ainda se registram grandes limita??es na amplia??o do uso das m?quinas de indu??o devido ao alto ?ndice de manuten??es das partes mec?nicas, como mancais e rolamentos, principalmente quando o acesso a essas pe?as ? dif?cil. Por conta disso, a ?rea de pesquisa de motores-mancais de indu??o vem progredindo, com o objetivo de minimizar o desgaste mec?nico e, consequentemente, reduzir o n?mero de manuten??es. Vale ressaltar que esses motores apresentam caracter?sticas semelhantes ?s das m?quinas de indu??o convencionais, sendo que agregam maior robustez e praticidade, al?m de possu?rem menor custo. Este trabalho descreve o estudo e a implementa??o do controle de posi??o radial aplicado a uma m?quina de indu??o sem mancais, trif?sica com bobinado dividido, utilizando-se t?cnicas de controle inteligente para a otimiza??o do sistema de posicionamento radial. A m?quina em estudo consiste em motor de indu??o de 3.7 kW modificado para operar como motor-mancal. Nesse tipo de motor com enrolamento dividido, al?m da produ??o de torque, os grupos de bobinas s?o respons?veis tamb?m pela produ??o de for?as radiais para posicionamento do rotor. A presenta pesquisa prop?e uma metodologia de controle que utiliza como estrutura um controlador Fuzzy-PD com a??o proporcional e derivativa baseado em um conjunto de regras de controle formulado em termos lingu?sticos, tendo como principal objetivo apresentar um controlador inteligente para o posicionamento radial do rotor. Tamb?m ilustra a compara??o entre o controlador Fuzzy-PD e o Controlador Proporcional Derivativo - PD para a estabiliza??o radial. Para a avalia??o dos controladores, foram usados crit?rios de desempenho baseados na integral do erro - IAE, ISE e ITAE, como solu??o para avaliar o erro a partir de suas respostas transit?rias e de regime permanente. Destaca-se que todo controle proposto foi desenvolvido em um DSP eZdsp TMS320F28335 com arquitetura de ponto-flutuante. Quanto ? programa??o, foi utilizada a linguagem C. Com rela??o ?s quest?es do m?dulo, foram utilizados o conversor Anal?gico/Digital e as sa?das . Por fim, acentua-se que o sistema de controle implementado no DSP opera com os controladores de corrente e posi??o. / The development of technology has brought increasing challenges to the production of consumer goods with a high degree of security and control, and that they also present robustness, competitive prices and are ecologically correct. In order to meet this demand, within its competence, the field of electrical machines engineering has significantly improved the quality of these equipments, as well as the control methods, seeking an optimized operation. However, there are still major limitations in the increased use of induction machines due to the high maintenance rates of mechanical parts such as bearings, especially when access to these parts is difficult. Because of this, the research area of bearingless motors induction has been progressing, with the aim of minimizing mechanical wear and, consequently, reducing the number of maintenance. It is worth mentioning that these motors have characteristics similar to conventional induction machines, which add greater robustness and practicality, besides having a lower cost. This work describes the study and the implementation of the radial position control applied in a three-phase Bearingless Induction Machine with Divided Winding using intelligent control techniques for the optimization of the radial positioning. The machine under study consists of an induction motor of 3.7 kW, modified to operate as a motor-bearing. In this type of motor with split winding, besides the production of torque, the coil groups are also responsible for the production of radial forces for rotor positioning. This research proposes a control methodology that uses as a structure a Fuzzy-PD controller with proportional and derivative action, based on a set of control rules formulated in linguistic terms, having as main objective to present an intelligent controller for the radial positioning of the rotor. It also illustrates the comparison between the Fuzzy-PD controller and the Derivative Proportional Controller - PD for radial stabilization. For the evaluation of the controllers, performance criteria based on the error integral - IAE, ISE and ITAE - were used as a solution to evaluate the error from its transient and steady state responses. It is noteworthy that all proposed control was developed in a DSP eZdsp TMS320F28335 with floating-point architecture. As for programming, the C language was used. Regarding the module questions, the Analog / Digital converter and the PWM outputs were used. Finally, it is emphasized that the control system implemented in the DSP operates with the current and position controllers.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-13T19:09:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mateus Almeida de Freitas - 2013.pdf: 3394699 bytes, checksum: 961ba2541fd6132e82af00735f2bdb98 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-13T19:12:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mateus Almeida de Freitas - 2013.pdf: 3394699 bytes, checksum: 961ba2541fd6132e82af00735f2bdb98 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-13T19:12:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mateus Almeida de Freitas - 2013.pdf: 3394699 bytes, checksum: 961ba2541fd6132e82af00735f2bdb98 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-10-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Historical Aspects of Theoretical and Lotteries begins with the historical context of gambling; shows examples of such games, such as launching a data or existing machines in casinos, brings Article 50 of Law 3688 of October 3, 1941 (which de nes what is considered gambling), shows curious facts involving games such as the construction of the GreatWall of China, starting around 221 BC, and was partly funded by lottery, said the beginning of the lotteries in Brasil, which occurs during the colonial period, more precisely in Minas Gerais. The paper also presents the evolution of the lotteries, 1784 until our present day and is two games o ered by lotteries Brazilian telling some stories. This work has a mathematical approach , with applications aimed at adds universe of lotteries, in particular two products o ered by the lotteries box: Mega-Sena and Quina. Two methods for generating random numbers present some applications to generate random sequences in simulation betting results. / Aspectos Históricos e Teóricos das Loterias inicia-se com o contexto histórico sobre jogos de azar; mostra exemplos de tais jogos, como o lançamento de um dado ou máquinas existentes em cassinos, traz o artigo 50 da lei 3.688 de 03 de outubro de 1941 (que de ne o que é considerado jogo de azar), mostra fatos curiosos envolvendo jogos, como a construção da Grande Muralha da China, iniciada por volta de 221 a.C., e que foi em parte nanciada por uma loteria; comenta o início das loterias no Brasil, que ocorre no período colonial, mais precisamente em Minas Gerais. O trabalho apresenta também a evolução das loterias, de 1784 até nossos dias atuais e trata de dois jogos oferecidos pelas loterias brasileiras contando um pouco de suas histórias. O presente trabalho tem um enfoque matemático, com aplicações de probabilidades voltadas ao universo das loterias federais, em especial de dois produtos ofertados pelas Loterias Caixa: a Mega-Sena e a Quina. Utilizando dois métodos de geração de números aleatórios apresentaremos algumas aplicações de geração de sequências aleatórias na simulação de resultados de apostas.

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-07-04T12:23:43Z No. of bitstreams: 1 DIS_THOMAS_DA_SILVA_PAULA_COMPLETO.pdf: 10601063 bytes, checksum: f63f9b6e33e22c4a2553f784a3a029e1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-04T12:23:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_THOMAS_DA_SILVA_PAULA_COMPLETO.pdf: 10601063 bytes, checksum: f63f9b6e33e22c4a2553f784a3a029e1 (MD5) Previous issue date: 2017-03-28 / Reconhecimento facial ? um dos assuntos mais estudos no campo de Vis?o Computacional. Dada uma imagem arbitr?ria ou um frame arbitr?rio, o objetivo do reconhecimento facial ? determinar se existem faces na imagem e, se existirem, obter a localiza??o e a extens?o de cada face encontrada. Tal detec??o ? facilmente feita por seres humanos, por?m continua sendo um desafio em Vis?o Computacional. O alto grau de variabilidade e a dinamicidade da face humana tornam-a dif?cil de detectar, principalmente em ambientes complexos. Recentementemente, abordagens de Aprendizado Profundo come?aram a ser utilizadas em tarefas de Vis?o Computacional com bons resultados. Tais resultados abriram novas possibilidades de pesquisa em diferentes aplica??es, incluindo Reconhecimento Facial. Embora abordagens de Aprendizado Profundo tenham sido aplicadas com sucesso para tal tarefa, a maior parte das implementa??es estado da arte utilizam detectores faciais off-the-shelf e n?o avaliam as diferen?as entre eles. Em outros casos, os detectores faciais s?o treinados para m?ltiplas tarefas, como detec??o de pontos fiduciais, detec??o de idade, entre outros. Portanto, n?s temos tr?s principais objetivos. Primeiramente, n?s resumimos e explicamos alguns avan?os do Aprendizado Profundo, detalhando como cada arquitetura e implementa??o funcionam. Depois, focamos no problema de detec??o facial em si, realizando uma rigorosa an?lise de alguns dos detectores existentes assim como algumas implementa??es nossas. N?s experimentamos e avaliamos varia??es de alguns hiper-par?metros para cada um dos detectores e seu impacto em diferentes bases de dados. N?s exploramos tanto implementa??es tradicionais quanto mais recentes, al?m de implementarmos nosso pr?prio detector facial. Por fim, n?s implementamos, testamos e comparamos uma abordagem de meta-aprendizado para detec??o facial, que visa aprender qual o melhor detector facial para uma determinada imagem. Nossos experimentos contribuem para o entendimento do papel do Aprendizado Profundo em detec??o facial, assim como os detalhes relacionados a mudan?a de hiper-par?metros dos detectores faciais e seu impacto no resultado da detec??o facial. N?s tamb?m mostramos o qu?o bem features obtidas com redes neurais profundas ? treinadas em bases de dados de prop?sito geral ? combinadas com uma abordagem de meta-aprendizado, se aplicam a detec??o facial. Nossos experimentos e conclus?es mostram que o aprendizado profundo possui de fato um papel not?vel em detec??o facial. / Face Detection is one of the most studied subjects in the Computer Vision field. Given an arbitrary image or video frame, the goal of face detection is to determine whether there are any faces in the image and, if present, return the image location and the extent of each face. Such a detection is easily done by humans, but it is still a challenge within Computer Vision. The high degree of variability and the dynamicity of the human face makes it an object very difficult to detect, mainly in complex environments. Recently, Deep Learning approaches started to be applied for Computer Vision tasks with great results. They opened new research possibilities in different applications, including Face Detection. Even though Deep Learning has been successfully applied for such a task, most of the state-of-the-art implementations make use of off-the-shelf face detectors and do not evaluate differences among them. In other cases, the face detectors are trained in a multitask manner that includes face landmark detection, age detection, and so on. Hence, our goal is threefold. First, we summarize and explain many advances of deep learning, detailing how each different architecture and implementation work. Second, we focus on the face detection problem itself, performing a rigorous analysis of some of the existing face detectors as well as implementations of our own. We experiment and evaluate variations of hyper-parameters for each of the detectors and their impact in different datasets. We explore both traditional and more recent approaches, as well as implementing our own face detectors. Finally, we implement, test, and compare a meta learning approach for face detection, which aims to learn the best face detector for a given image. Our experiments contribute in understanding the role of deep learning in face detection as well as the subtleties of changing hyper-parameters of the face detectors and their impact in face detection. We also show how well features obtained with deep neural networks trained on a general-purpose dataset perform on a meta learning approach for face detection. Our experiments and conclusions show that deep learning has indeed a notable role in face detection.

Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-05-03T18:10:00Z No. of bitstreams: 1 JUAREZ_MONTEIRO_DIS.pdf: 4814365 bytes, checksum: 44d808dc5b6459f46854eb7cbd2b78a4 (MD5) / Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2018-05-15T11:13:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JUAREZ_MONTEIRO_DIS.pdf: 4814365 bytes, checksum: 44d808dc5b6459f46854eb7cbd2b78a4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T11:30:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JUAREZ_MONTEIRO_DIS.pdf: 4814365 bytes, checksum: 44d808dc5b6459f46854eb7cbd2b78a4 (MD5) Previous issue date: 2018-03-06 / Action recognition is the computer vision task of identifying which action is happening in a given sequence of frames. Traditional approaches rely on handcrafted features and domain specific algorithms, often resulting in limited accuracy. The substantial advances in deep learning and the availability of larger datasets have allowed techniques that yield better performance without domain-specific knowledge to recognize actions being performed based on the raw information from video sequences. However, deep learning algorithms usually require very large labeled datasets for training, and due to their increased capacity their often overfit small data, hence providing lower generalization power. This work aims to explore deep learning in the context of small-sized action recognition datasets. Our goal is to achieve significant performance even in cases in which labeled data is not abundant. In order to do so, we investigate distinct network architectures, data pre-processing, and fusion methods, providing guidelines and good practices for using deep learning in small-sized datasets. / Reconhecimento de a??o ? a tarefa de vis?o computacional que identifica qual a??o esta ocorrendo em dada sequ?ncia de frames. Abordagens tradicionais dependem de caracter?sticas extra?das dessas imagens e algoritmos espec?ficos de dom?nio, muitas vezes resultando em uma precis?o limitada. Os avan?os substanciais na aprendizagem profunda e a disponibilidade de conjuntos de dados maiores permitiram que t?cnicas produzam um desempenho sem conhecimento espec?fico do dom?nio para reconhecer as a??es que est?o sendo realizadas, tendo como base apenas sequ?ncias de v?deo. No entanto, os algoritmos de aprendizagem profunda geralmente requerem conjuntos de dados rotulados muito grandes para o treinamento. Devido ? sua maior capacidade, tais algoritmos geralmente sofrem com overfitting em conjunto de dados pequenos, proporcionando assim um menor poder de generaliza??o. Este trabalho tem como objetivo explorar a aprendizagem profunda no contexto de conjuntos de dados pequenos para reconhecimento de a??es. Nosso objetivo ? alcan?ar resultados, mesmo nos casos em que os dados rotulados n?o sejam abundantes. Para isso, investigamos diferentes arquiteturas profundas, diferentes m?todos de processamento, e diferentes m?todos de fus?o, fornecendo diretrizes e boas pr?ticas para o aprendizado profundo em conjuntos de dados de tamanho pequeno.