Orientador: Quintino Dalmolin / Co-orientador: Hideo Araki / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Parana / Resumo: Uma das grandes preocupações no processo de automação em Fotogramentria esta relacionado com os algoritmos de reconhecimento de padrões. Apesar da metodologia ter avançado significativamente nos últimos anos, principalmente no que se refere ao tom de cinza, o reconhecimento de padrões de cores reais em imagens coloridas ainda se encontra em fase de desenvolvimento. Neste sentido objetiva-se realizar uma serie de ensaios com dados (cores) controlados e também com dados reais para comparar a performance dos métodos estatísticos de Máxima Verossimilhança, Distancia Mínima e de Fisher para reconhecimento das cores reais. A comparação entre os métodos estatísticos foi feita controlando o processo de classificação, ou seja, utilizando amostras determinísticas para treinamento das funções discriminantes e criando imagens para classificação no software (MATLAB). Com o intuito de que a comparação pudesse ser feita sem controle da imagem a ser classificada e das amostras, utilizou-se uma imagem retirada de uma foto digitalizada, para verificar a performance dos métodos frente a um caso real. A analise de desempenho dos métodos foi observada pela estatística kappa e a comparação pelo teste Z apropriado. Os resultados indicam que o Método de Distancia Mínima foi o melhor para classificação de cores reais sob todos os aspectos estudados. / Abstract: One o f the main issues in the photogrametry automation process is related to pattern recognition algorithms. Although there were significant advances in the last years, mainly in regard to the gray tones, color pattern recognition in colored images is still in a developmental stage. In this sense, a series o f tests with controlled data (colors) and also with real data is made to compare the performance o f the statistical methods: Maximum Likelihood, Minimum Distance, and Fisher's method in their ability to recognize real colors. The comparison among the statistical methods was performed by controlling the classification process, that is, using deterministic samples for the training o f discriminant functions and test images created by a software (MATLAB). For the case o f real images, the statistical methods were compared without controlling both the sample and the image by the utilization o f an image extracted from a digitized picture. The methods performance was analyzed using the kappa statistic and the Z test. The results indicated that the Minimum Distance Method was the best method to classify real colors under all assumptions.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:57:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_caio_godinho_2014.pdf: 2200918 bytes, checksum: aa8817dd5a147c8a2d55413e1a796132 (MD5) Previous issue date: 2014-03-18 / Mycoplasma hyopneumoniae 7448 e uma bactéria patogênica e parasita obrigatória do trato respiratório de suínos. A compreensão de seus mecanismos de regulação gênica é ainda incompleta e incapaz de explicar a dinâmica observada na expressão de seus genes. Diversos elementos podem exercer funções regulatórias da expressão gênica em bactérias, dentre eles os ncRNAs. Este trabalho reporta a identificação e classificaçãao de 48 regiões no genoma de M. hyopneumoniae 7448 suscetíveis a abrigarem novos genes de ncRNA. Para isso foram utilizadas técnicas de modelagem estocástica e diversas outras ferramentas computacionais. Duas importantes ferramentas foram desenvolvidas no decorrer desta dissertação, sendo uma para a inferência de conservação evolutiva em regiões intergênicas e a outra { denominada FraPS { uma melhoria na delimitação genômica dos candidatos a ncRNA. Os resultados corroboram com a hipótese da existência de ncRNAs como elementos reguladores da expressão gênica na bactéria estudada, exercendo papeis fundamentais na sobrevivência e patogenicidade da mesma. Genes de adesinas, lipoproteínas, e do complexo de transporte ABC foram encontrados entre os possíveis genes-alvo a regulação via ncRNA, resultado que auxilia o planejamento de experimentos moleculares para o estudo da regulação por ncRNAs em micoplasmas.

Submitted by Marcelo Salhab Brogliato (msbrogli@gmail.com) on 2018-08-23T20:44:22Z No. of bitstreams: 1 brogliato-phd-thesis-v3-final.pdf: 19935806 bytes, checksum: df0caf31076cfec5c116e0b4c18346ee (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2018-08-24T16:29:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 brogliato-phd-thesis-v3-final.pdf: 19935806 bytes, checksum: df0caf31076cfec5c116e0b4c18346ee (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-27T13:54:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 brogliato-phd-thesis-v3-final.pdf: 19935806 bytes, checksum: df0caf31076cfec5c116e0b4c18346ee (MD5) Previous issue date: 2018-07-15 / A presente tese é formada por três trabalhos científicos na área de Management Science Computacional. A gestão moderna e a alta tecnologia interagem em múltiplas e profundas formas. O professor Andre Ng diz aos seus estudantes na Escola de Negócios de Stanford que “Inteligência Artificial é a nova eletricidade”, como sua forma hiperbólica de enfatizar o potencial transformador da tecnologia. O primeiro trabalho é inspirado na possibilidade de que haverá alguma forma de dinheiro digital e estuda ledger distribuídas, propondo e analisando o Hathor, uma arquitetura alternativa para criptomoedas escaláveis. O segundo trabalho pode ser um item crucial no entendimento de tomadas de decisão, nos trazendo um modelo formal de recognition-primed decisions. Situada na intersecção entre psicologia cognitiva, ciência da computação, neuro-ciência e inteligência artifical, ele apresenta um framework open-source, multi-plataforma e altamente paralelo da Sparse Distributed Memory e analisa a dinâmica da memória e algumas aplicações. O terceiro e último trabalho se situa na intersecção entre marketing, difusão de inovação tecnologica e modelagem, extendendo o famoso modelo de Bass para levar em consideração usuário que, após adotar a tecnologia por um tempo, decidiram rejeitá-la. / This thesis presents three specific, self-contained, scientific papers in the Computational Management Science area. Modern management and high technology interact in multiple, profound, ways. Professor Andrew Ng tells students at Stanford’s Graduate School of Business that “AI is the new electricity”, as his hyperbolic way to emphasize the potential transformational power of the technology. The first paper is inspired by the possibility that there will be some form of purely digital money and studies distributed ledgers, proposing and analyzing Hathor, an alternative architecture towards a scalable cryptocurrency. The second paper may be a crucial item in understanding human decision making, perhaps, bringing us a formal model of recognition-primed decision. Lying at the intersection of cognitive psychology, computer science, neuroscience, and artificial intelligence, it presents an open-source, cross-platform, and highly parallel framework of the Sparse Distributed Memory and analyzes the dynamics of the memory with some applications. Last but not least, the third paper lies at the intersection of marketing, diffusion of technological innovation, and modeling, extending the famous Bass model to account for users who, after adopting the innovation for a while, decide to reject it later on.