O presente estudo tem como objetivo determinar se a gravidade da DPOC poderá ser estimada através da área do gráfico das intensidades sonoras dos sons respiratórios de pacientes com DPOC. O estudo realizado com 51 pacientes com DPOC leve, moderado, grave, muito grave e 7 indivíduos saudáveis não fumantes. Os sons respiratórios de cada participante, foram coletados através de estetoscópio adaptado com um mini microfone. O método compara as áreas das intensidades sonoras em função da frequência de pacientes de DPOC e indivíduos saudáveis. Neste contexto, para atender ao objetivo, um método foi proposto e testado baseado na combinação de técnicas de filtragem e TFTC, seguida de análise estatística, cálculo da média, desvio padrão e interpolação. Os resultados sugerem que a área do gráfico da variância da intensidade sonora em função da frequência diminui quando aumenta a gravidade da DPOC, exceto para os casos em que a bronquite crônica é predominante. / The present study aims to determine if the severity of COPD can be estimated through the chart area of the sound intensities of respiratory sounds in patients with COPD. The study included 51 patients with mild, moderate, severe, very severe COPD and 7 healthy non-smokers. The breathing sounds of each participant were collected through a stethoscope adapted with a mini microphone. The method compares the areas of intensity sonic densities as a function of the frequency of COPD patients and healthy individuals. In this context, to meet the objective, a method was proposed and tested based on the combination of filtering techniques and TFTC, followed by statistical analysis, calculation of the mean, standard deviation and interpolation. The results suggest that the area of the graph of frequency-frequency sound intensity variance decreases as the severity of COPD increases, except for cases where chronic bronchitis is predominant.

Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho. / More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.

Este trabalho descreve o estudo e testes de um sistema capaz de identificar e classificar os transientes, ou estados transitórios, de sistemas termo-hidráulicos, utilizando a técnica de redes neurais artificiais do tipo mapas de características auto-organizáveis, com o objetivo de sua implantação nas novas gerações de reatores nucleares. A técnica desenvolvida neste trabalho consiste no uso de múltiplas redes para fazer a classificação e identificação dos estados transitórios, sendo cada uma especialista em um respectivo transitório do sistema, que competem entre si por meio do erro de quantização, que é uma medida gerada por estas redes neurais. Esta técnica se mostrou eficiente, apresentando características muito promissoras no que diz respeito ao desenvolvimento de novas funcionalidades em futuros projetos. Uma dessas características consiste no potencial de que a rede, além de responder qual estado transitório está em curso, também pode oferecer informações adicionais sobre esse transitório. / This work describes the study and test of a system capable to identify and classify transients in thermo-hydraulic systems, using a neural network technique of the self-organizing maps (SOM) type, with the objective of implanting it on the new generations of nuclear reactors. The technique developed in this work consists on the use of multiple networks to do the classification and identification of the transient states, being each network a specialist at one respective transient of the system, that compete with each other using the quantization error, that is a measure given by this type of neural network. This technique showed very promising characteristics that allow the development of new functionalities in future projects. One of these characteristics consists on the potential of each network, besides responding what transient is in course, could give additional information about that transient.

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Projetar máquinas capazes identificar pessoas é um problema cuja solução encontra uma grande quantidade de aplicações. Implementações em software de sistemas baseados em medições de características físicas pessoais (biométricos), estão começando a ser produzidos em escala comercial. Nesta categoria estão os sistemas de Reconhecimento Automático de Locutor, que se usam da voz como característica identificadora. No presente momento, os métodos mais populares são baseados na extração de coeficientes mel-cepstrais (MFCCs) das locuções, seguidos da identificação do locutor através de Hidden Markov Models (HMMs), Gaussian Mixture Models (GMMs) ou quantização vetorial. Esta preferência se justifica pela qualidade dos resultados obtidos. Fazer com que estes sistemas sejam robustos, mantendo sua eficiência em ambientes ruidosos, é uma das grandes questões atuais. Igualmente relevantes são os problemas relativos à degradação de performance em aplicações envolvendo um grande número de locutores, e a possibilidade de fraude baseada em vozes gravadas. Outro ponto importante é embarcar estes sistemas como sub-sistemas de equipamentos já existentes, tornando-os capazes de funcionar de acordo com o seu operador. Este trabalho expõe os conceitos e algoritmos envolvidos na implementação de um software de Reconhecimento Automático de Locutor independente de texto. Inicialmente é tratado o processamento dos sinais de voz e a extração dos atributos essenciais deste sinal para o reconhecimento. Após isto, é descrita a forma pela qual a voz de cada locutor é modelada através de uma rede neural de arquitetura Self-Organizing Map (SOM) e o método de comparação entre as respostas dos modelos quando apresentada uma locução de um locutor desconhecido. Por fim, são apresentados o processo de construção do corpus de vozes usado para o treinamento e teste dos modelos, as arquiteturas de redes testadas e os resultados experimentais obtidos numa tarefa de identificação de locutor. / The design of machines that can identify people is a problem whose solution has a wide range of applications. Software systems, based on personal phisical attributes measurements (biometrics), are in the beginning of commercial scale production. Automatic Speaker Recognition systems fall into this cathegory, using voice as the identifying attribute. At present, the most popular methods are based on the extraction of mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), followed by speaker identification by Hidden Markov Models (HMMs), Gaussian Mixture Models (GMMs) or vector quantization. This preference is motivated by the quality of the results obtained by the use of these methods. Making these systems robust, able to keep themselves efficient in noisy environments, is now a major concern. Just as relevant are the problems related to performance degradation in applications with a large number of speakers involved, and the issues related to the possibility of fraud by the use of recorded voices. Another important subject is to embed these systems as sub-systems of existing devices, enabling them to work according to the operator. This work presents the relevant concepts and algorithms concerning the implementation of a text-independent Automatic Speaker Recognition software system. First, the voice signal processing and the extraction of its essential features for recognition are treated. After this, it is described the way each speaker\'s voice is represented by a Self-Organizing Map (SOM) neural network, and the comparison method of the models responses when a new utterance from an unknown speaker is presented. At last, it is described the construction of the speech corpus used for training and testing the models, the neural network architectures tested, and the experimental results obtained in a speaker identification task.

Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho. / More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.

Denna studie grundar sig i fyra förskollärares beskrivningar kring vilka olika funktioner musiken har i förskolans verksamhet samt vilka faktorer som påverkar arbetet med musik i förskolan. Syftet med studien är att utifrån ett didaktiskt perspektiv bidra med kunskap om hur och varför förskollärare arbetar med musik. Studiens metod är av kvalitativt slag, och intervjuer har utförts för att samla in empiri. Resultatet visar att förskollärarna främst använder musik som metod i förskolan, till skillnad från musik som innehåll vilket används ytterst sällan. Av resultatet har det framgått att förskollärares, kollegors, förskolechefers och huvudmäns inställning samt kompetens är faktorer som påverkar förskollärarnas arbete med musik i förskolan.

Esta dissertação pretende mapear e discutir o pensamento sonoro cinematográfico dos pesquisadores brasileiros contemporâneos através de uma revisão sistemática que aborda a evolução quantitativa, as tendências temáticas e o perfil da pesquisa brasileira contemporânea sobre o som no cinema. Os estudos selecionados para tal investigação e análise foram os livros, as teses, as dissertações e os artigos acadêmicos nacionais que contemplam o universo sonoro cinematográfico, publicados no Brasil no período entre os anos 2001 e 2011, e que articulam essencialmente questões que não são específicas da trilha musical / This master thesis aims to map and discuss the film sound thinking of contemporary brazilian researches through a systematic rewiew that approach the quantitative developments, the thematic tendencies and the profile of Brasilian contemporary film sound studies. The studies selected for this research and analysis were national books, doctoral theses, master´s theses and academic articles the address the universe of film sound published in Brasil between 2001 and 2011, and essentially articulate issues that are not specific of the film score

<p>In this undergraduate thesis you will venture on a journey through the land of democratic values and urban planning. My research question is stated as: whether or not urban planning can show effects on democratic values and whether or not the municipalities in Sweden takes these possible effects into account when planning their city centres. You will in my theory part of this thesis be able to read about different views on urban planning and on democracy. Famous authors like Robert D. Putnam and Richard Florida will be examined as well as other theorists on democracy and urban planning. To be able to map whether or not urban planning matter I have done a thorough research on two cases of urban planning in two of Sweden’s smallest municipalities. Both of them have fairly recently rebuilt their urban centres and my research will try to show how this new urban planning has influenced the democracy in those regions. This research will show to you that thoughts, that urban planning affects the democracy, actually exist and affect the ones who execute and plan the urban centres in the municipalities. On the question whether or not there exist a correlation between urban planning and a well functioning democracy this research will show that no such link is recognizable and that urban planning, for the two cases, did not matter.</p>

<p> </p><p>Today, global media such as the Internet provides media audiences scattered across the globe with the possibility of cross-cultural moral interaction upon a plethora of global digital public spheres. Such trends have been the catalyst for increased academic attention to the field of media and morality and the notion of media audiences as global citizens – ‘cosmopolitans at home’, consuming a wide array of mediated, global images and thus enforcing a proximity with the ‘distant Other’. Parallel to such trends is the dichotomous relationship between rural- and urban areas that have emerged as increasingly ambivalent in ‘network society’. Due to the ‘urbanization of media culture’ and the ‘digital divide’, it is argued that rural areas, in an era characterized by global interconnectedness, are rendered dysfunctional. On the other hand however, media can be argued to promote inclusion and new possibilities for rural people.</p><p> </p><p>This study set out to empirically examine the tension field between residential patterns (rural/urban), the media (Internet) and cosmopolitanism. Setting out from the research questions: (1) <em>What variables determine a ‘cosmopolitan outlook’ in Sweden?</em>, (2) <em>Does media use/access promote a ‘cosmopolitan outlook’, and under what circumstances?</em>, and (3) <em>Is there a ‘cosmopolitan divide’ between different residential patterns – and if so: how does it relate to different patterns of media use and access?</em>.<em> </em>To attend the research questions, data from the annual national survey, Riks-SOM 2008, was analysed and the findings indicated the general trends for the Swedish cosmopolitan was, in accordance with other empirical accounts, young and well educated. Furthermore, respondents ‘high’ on Internet use where more likely to be cosmopolitans – confirming theoretical accounts of e.g. Anthony Giddens, Ulrich Beck and Dick Hebdige. Also, ‘locality’ proved to be more important for rural people than for people living in metropolitan areas. Finally, men and women displayed different ‘cosmopolitan patterns’: rural women being more cosmopolitan than metropolitan women in terms of a ‘willingness to move to a country outside of Europe’ while men displayed the opposite, following the hypothesis.</p><p> </p>