O aprendizado de máquina consiste de conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou, em outras palavras, aprender com dados. Um dos principais tópicos do aprendizado de máquina é o agrupamento de dados que, como o nome sugere, procura agrupar os dados de acordo com sua similaridade. Apesar de sua definição relativamente simples, o agrupamento é uma tarefa computacionalmente complexa, tornando proibitivo o emprego de algoritmos exaustivos, na busca pela solução ótima do problema. A importância do agrupamento de dados, aliada aos seus desafios, faz desse campo um ambiente de intensa pesquisa. Também a classe de fenômenos naturais conhecida como comportamento coletivo tem despertado muito interesse. Isso decorre da observação de um estado organizado e global que surge espontaneamente das interações locais presentes em grandes grupos de indivíduos, caracterizando, pois, o que se chama auto-organização ou emergência, para ser mais preciso. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Ao mesmo tempo, técnicas baseadas em comportamento coletivo vêm sendo empregadas em tarefas de aprendizado de máquina, mostrando-se promissoras e ganhando bastante atenção. No presente trabalho, objetivou-se o desenvolvimento de técnicas de agrupamento baseadas em comportamento coletivo. Faz-se cada item do conjunto de dados corresponder a um indivíduo, definem-se as leis de interação local, e então os indivíduos são colocados a interagir entre si, de modo que os padrões que surgem reflitam os padrões originalmente presentes no conjunto de dados. Abordagens baseadas em dinâmica de troca de energia foram propostas. Os dados permanecem fixos em seu espaço de atributos, mas carregam certa informação a energia , a qual é progressivamente trocada entre eles. Os grupos são estabelecidos entre dados que tomam estados de energia semelhantes. Este trabalho abordou também o aprendizado semissupervisionado, cuja tarefa é rotular dados em bases parcialmente rotuladas. Nesse caso, foi adotada uma abordagem baseada na movimentação dos próprios dados pelo espaço de atributos. Procurou-se, durante todo este trabalho, não apenas propor novas técnicas de aprendizado, mas principalmente, por meio de muitas simulações e ilustrações, mostrar como elas se comportam em diferentes cenários, num esforço em mostrar onde reside a vantagem de se utilizar a dinâmica coletiva na concepção dessas técnicas / Machine learning consists of concepts and techniques that enable computers to improve their performance with experience, i.e., enable computers to learn from data. Data clustering (or just clustering) is one of its main topics, which aims to group data according to their similarities. Regardless of its simple definition, clustering is a complex computational task. Its relevance and challenges make this field an environment of intense research. The class of natural phenomena known as collective behavior has also attracted much interest. This is due to the observation that global patterns may spontaneously arise from local interactions among large groups of individuals, what is know as self-organization (or emergence). The challenges and relevance of the subject are encouraging its research in many branches of science and engineering. At the same time, techniques based on collective behavior are being employed in machine learning tasks, showing to be promising. The objective of the present work was to develop clustering techniques based on collective behavior. Each dataset item corresponds to an individual. Once the local interactions are defined, the individuals begin to interact with each other. It is expected that the patterns arising from these interactions match the patterns originally present in the dataset. Approaches based on dynamics of energy exchange have been proposed. The data are kept fixed in their feature space, but they carry some sort of information (the energy), which is progressively exchanged among them. The groups are established among data that take similar energy states. This work has also addressed the semi-supervised learning task, which aims to label data in partially labeled datasets. In this case, it has been proposed an approach based on the motion of the data themselves around the feature space. More than just providing new machine learning techniques, this research has tried to show how the techniques behave in different scenarios, in an effort to show where lies the advantage of using collective dynamics in the design of such techniques

Pesquisas na área de Química Medicinal têm direcionado esforços na busca por métodos que acelerem o processo de descoberta de novos medicamentos. Dentre as diversas etapas relacionadas ao longo do processo de descoberta de substâncias bioativas está a análise das relações entre a estrutura química e a atividade biológica de compostos. Neste processo, os pesquisadores da área de Química Medicinal analisam conjuntos de dados que são caracterizados pela alta dimensionalidade e baixo número de observações. Dentro desse contexto, o presente trabalho apresenta uma abordagem computacional que visa contribuir para a análise de dados químicos e, consequentemente, a descoberta de novos medicamentos para o tratamento de doenças crônicas. As abordagens de análise exploratória de dados, utilizadas neste trabalho, combinam técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento para detecção de estruturas naturais que reflitam a atividade biológica dos compostos analisados. Dentre as diversas técnicas existentes para a redução de dimensionalidade, são discutidas o escore de Fisher, a análise de componentes principais e a análise de componentes principais esparsas. Quanto aos algoritmos de aprendizado, são avaliados o k-médias, fuzzy c-médias e modelo de misturas ICA aperfeiçoado. No desenvolvimento deste trabalho foram utilizados quatro conjuntos de dados, contendo informações de substâncias bioativas, sendo que dois conjuntos foram relacionados ao tratamento da diabetes mellitus e da síndrome metabólica, o terceiro conjunto relacionado a doenças cardiovasculares e o último conjunto apresenta substâncias que podem ser utilizadas no tratamento do câncer. Nos experimentos realizados, os resultados alcançados sugerem a utilização das técnicas de redução de dimensionalidade juntamente com os algoritmos não supervisionados para a tarefa de agrupamento dos dados químicos, uma vez que nesses experimentos foi possível descrever níveis de atividade biológica dos compostos estudados. Portanto, é possível concluir que as técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento podem possivelmente ser utilizadas como guias no processo de descoberta e desenvolvimento de novos compostos na área de Química Medicinal. / Researches in Medicinal Chemistry\'s area have focused on the search of methods that accelerate the process of drug discovery. Among several steps related to the process of discovery of bioactive substances there is the analysis of the relationships between chemical structure and biological activity of compounds. In this process, researchers of medicinal chemistry analyze data sets that are characterized by high dimensionality and small number of observations. Within this context, this work presents a computational approach that aims to contribute to the analysis of chemical data and, consequently, the discovery of new drugs for the treatment of chronic diseases. Approaches used in exploratory data analysis, employed in this work, combine techniques of dimensionality reduction and clustering for detecting natural structures that reflect the biological activity of the analyzed compounds. Among several existing techniques for dimensionality reduction, we have focused the Fisher\'s score, principal component analysis and sparse principal component analysis. For the clustering procedure, this study evaluated k-means, fuzzy c-means and enhanced ICA mixture model. In order to perform experiments, we used four data sets, containing information of bioactive substances. Two sets are related to the treatment of diabetes mellitus and metabolic syndrome, the third set is related to cardiovascular disease and the latter set has substances that can be used in cancer treatment. In the experiments, the obtained results suggest the use of dimensionality reduction techniques along with clustering algorithms for the task of clustering chemical data, since from these experiments, it was possible to describe different levels of biological activity of the studied compounds. Therefore, we conclude that the techniques of dimensionality reduction and clustering can be used as guides in the process of discovery and development of new compounds in the field of Medicinal Chemistry

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-06-05T14:58:52Z No. of bitstreams: 1 TES_RENATA_DE_PARIS_COMPLETO.pdf: 8873897 bytes, checksum: 43b2a883518fc9ce39978e816042ab5f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-05T14:58:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_RENATA_DE_PARIS_COMPLETO.pdf: 8873897 bytes, checksum: 43b2a883518fc9ce39978e816042ab5f (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / O uso de conforma??es obtidas por trajet?rias da din?mica molecular nos experimentos de docagem molecular ? a abordagem mais precisa para simular o comportamento de receptores e ligantes em ambientes moleculares. Entretanto, tais simula??es exigem alto custo computacional e a sua completa execu??o pode se tornar uma tarefa impratic?vel devido ao vasto n?mero de informa??es estruturais consideradas para representar a expl?cita flexibilidade de receptores. Al?m disso, o problema ? ainda mais desafiante quando deseja-se utilizar modelos de receptores totalmente flex?veis (Fully-Flexible Receptor - FFR) para realizar a triagem virtual em bibliotecas de ligantes. Este estudo apresenta um m?todo inovador para otimizar a triagem virtual baseada em docagem molecular de modelos FFR por meio da redu??o do n?mero de experimentos de docagem e, da invoca??o escalar de workflows de docagem para m?quinas virtuais de plataformas em nuvem. Para esse prop?sito, o workflow cient?fico basedo em nuvem, chamado e-FReDock, foi desenvolvido para acelerar as simula??es da docagem molecular em larga escala. e-FReDock ? baseado em um m?todo seletivo sem param?tros para executar experimentos de docagem ensemble com m?ltiplos ligantes. Como dados de entrada do e-FReDock, aplicou-se seis m?todos de agrupamento para particionar conforma??es com diferentes caracter?sticas estruturais no s?tio de liga??o da cavidade do substrato do receptor, visando identificar grupos de conforma??es favor?veis a interagir com espec?ficos ligantes durante os experimentos de docagem. Os resultados mostram o elevado n?vel de qualidade obtido pelos modelos de receptores totalmente flex?veis reduzidos (Reduced Fully-Flexible Receptor - RFFR) ao final dos experimentos em dois conjuntos de an?lises. O primeiro mostra que e-FReDock ? capaz de preservar a qualidade do modelo FFR entre 84,00% e 94,00%, enquanto a sua dimensionalidade reduz em uma m?dia de 49,68%. O segundo relata que os modelos RFFR resultantes s?o capazes de melhorar os resultados de docagem molecular em 97,00% dos ligantes testados quando comparados com a vers?o r?gida do modelo FFR. / The use of conformations obtained from molecular dynamics trajectories in the molecular docking experiments is the most accurate approach to simulate the behavior of receptors and ligands in molecular environments. However, such simulations are computationally expensive and their execution may become an infeasible task due to the large number of structural information, typically considered to represent the explicit flexibility of receptors. In addition, the computational demand increases when Fully-Flexible Receptor (FFR) models are routinely applied for screening of large compounds libraries. This study presents a novel method to optimize docking-based virtual screening of FFR models by reducing the size of FFR models at docking runtime, and scaling docking workflow invocations out onto virtual machines from cloud platforms. For this purpose, we developed e-FReDock, a cloud-based scientific workflow that assists in faster high-throughput docking simulations of flexible receptors and ligands. e-FReDock is based on a free-parameter selective method to perform ensemble docking experiments with multiple ligands from a clustered FFR model. The e-FReDock input data was generated by applying six clustering methods for partitioning conformations with different features in their substrate-binding cavities, aiming at identifying groups of snapshots with favorable interactions for specific ligands at docking runtime. Experimental results show the high quality Reduced Fully-Flexible Receptor (RFFR) models achieved by e-FReDock in two distinct sets of analyses. The first analysis shows that e-FReDock is able to preserve the quality of the FFR model between 84.00% and 94.00%, while its dimensionality reduces on average 49.68%. The second analysis reports that resulting RFFR models are able to reach better docking results than those obtained from the rigid version of the FFR model in 97.00% of the ligands tested.

O tema geral da tese é o processo de internacionalização universitária em países emergentes, mais especificamente no Brasil. A internacionalização universitária é entendida como políticas voltadas para as áreas de conhecimentos científicas e tecnológicas estabelecidas entre os países e as instituições de ensino superior. A internacionalização universitária pode ser, ainda, entendida como uma estratégia de inserção no cenário internacional e configuração de uma ordem multipolar. O objetivo geral da presente tese consistiu em analisar o processo de internacionalização universitária do Brasil com os demais países membros dos BRICS – Rússia, Índia, China e África do Sul – comparando as políticas adotadas durante o período de governo de Luiz Inácio Lula da Silva (2003-2010) e Dilma Rousseff (2011-2016). Houve diferença de orientação da política de ambos os governos em relação ao tema? Quais foram as características específicas de cada um e quais as razões da internacionalização universitária para com esses países? Para responder a tais questões, foi utilizada uma abordagem comparativa e qualitativa tendo como base a análise de conteúdo e discursos de pronunciamentos oficiais dos presidentes, documentos, discursos de ações e programas de governo e entrevistas com expoentes da área tanto do Brasil quanto dos países membros dos BRICS. Foram analisadas a) a política e as ações de internacionalização universitária do Brasil, com retrospectiva histórica e nos períodos dos governos de Lula e Dilma; b) as ações desenvolvidas com os países membros dos BRICS tanto no governo de Lula quanto no governo de Dilma; c) os governos Lula e Dilma e suas políticas e ações de internacionalização universitária para com os países membros dos BRICS. Como resultados identificaram-se os seguintes: a) discrepâncias entre visões e ações de internacionalização universitária, apesar da sequência partidária no governo, confirmando a hipótese de pesquisa “a política de internacionalização do ensino superior foi diferente no governo Lula e no governo Dilma” na relação com os países membros dos BRICS; b) diferenciação entre os dois governos quanto ao tipo de relação, se de reciprocidade ou não, com tais países; c) distinção entre os dois governos quanto à iniciativa de criar uma política unificada de internacionalização do ensino superior com os países membros dos BRICS. A conclusão da tese aponta para as diferenças entre os dois governos de um mesmo partido em relação ao tema da internacionalização universitária, indicando que não é suficiente a presença de um mesmo partido no governo para a criação de uma política de Estado. Para solucionar o dilema entre uma política de Estado e de governo e inserir-se estrategicamente no cenário internacional, o Brasil precisaria que a sua elite política transcendesse as rivalidades conjunturais e elegesse a educação e o nível de criação de conhecimentos como moedas não intercambiáveis. / The general theme of this thesis is the process of university internationalization in emerging countries, more specifically in Brazil. University internationalization is known as policies geared towards the areas of scientific and technological knowledge established between countries and institutions of higher education. The university internationalization can also be recognized as a strategy of insertion in the international scenario and configuration of a multipolar order. The general objective of this thesis was to analyze and compare the university internationalization of Brazil with the other BRICS countries - Russia, India, China and South Africa - during the period of government of Luiz Inácio Lula da Silva (2003-2010) and Dilma Rousseff (2011-2016). Was there a difference in policy orientation between the two governments in relation to the issue? What were the specific characteristics of each, and what are the reasons for university internationalization in these countries? To answer such questions, a comparative and qualitative approach was used, based on the analysis of content and speeches of official statements by presidents, documents, speeches and government programs and interviews with exponents of the area both in Brazil and in BRICS´ member countries. We analyzed i) the politics and actions of university internationalization of Brazil with historical retrospective and in the periods of the governments of Lula and Dilma; ii) the actions developed with BRICS member countries both in Lula's government and in Dilma's government; iii) the Lula and Dilma governments and their university internationalization policy and actions towards BRICS member countries. As results we identified 1) discrepancies between visions and actions of university internationalization despite the party sequence in government, confirming the research hypothesis "the policy of internationalization of higher education was different in the Lula government and the Dilma government" in relation to the countries members of BRICS; 2) differentiation between the two governments as to the type of relationship whether or not reciprocity with such countries; 3) distinction between the two governments on the initiative to create a unified policy of internationalization of higher education with BRICS member countries. The conclusion of the thesis points to the differences between the two governments of the same party in relation to the topic of university internationalization, indicating that the presence of the same party in the government for the creation of state policy is not enough. In order to solve the dilemma between a state and government policy and to insert itself strategically on the international scene, Brazil would need its political elite to transcend conjunctural rivalries and choose education and the level of knowledge creation as non-interchangeable currencies.

Esta tese apresenta e analisa as visões dos principais think tanks especializados em política externa dos Estados Unidos sobre a atuação internacional do Brasil de 2003 a 2016. Em específico, identifica quais foram os enquadramentos dados pelos institutos ao País na ordem global no período. A primeira década e meia do século XXI foi caracterizada por mudanças na distribuição de poder global. Além do protagonismo chinês e russo, da criação de novos fóruns internacionais e da erosão da legitimidade dos Estados Unidos como líder da ordem, países intermediários buscaram maior independência internacional. O Brasil, com um discurso de crítica ao custo da globalização no final da gestão de Fernando Henrique Cardoso, o desenvolvimento de uma política externa voltada a uma maior diversificação e autonomia internacional na gestão de Lula da Silva e com uma manutenção — ainda que em níveis mais baixos de protagonismo — na gestão de Dilma Rousseff, elevou seu status global e foi reconhecido como um dos países intermediários acima apontados. Esse ciclo de política externa do Brasil suscitou nos Estados Unidos uma série de iniciativas políticas para compreender e elaborar políticas a essa nova realidade. Partindo-se do principal pressuposto construtivista de relações internacionais, o qual afirma que os interesses nacionais são socialmente construídos, esta tese se focou em identificar e analisar quais foram as formulações estratégicas presentes em um dos importantes locais de formação, reprodução e divulgação de ideias vocacionadas para modelar o debate público e influenciar a formulação de políticas públicas nos Estados Unidos, os think tanks. O resultado da análise do conteúdo nos trezentos e vinte e sete documentos identificados demonstraram que as ações externas do Brasil no período, combinados a fatores domésticos de estabilidade política e econômica, definiram o País como um ator regional fundamental e um ator global em ascensão. Contudo, não houve consenso em relação a contenção ou socialização do Brasil na ordem global. Ao contrário do que a literatura sobre think tanks induz, institutos ditos liberais não necessariamente defenderam a socialização do Brasil, como institutos considerados conservadores, também não defenderam tão somente a contenção do País. / This thesis presents and analyses the views of the main foreign policy think tanks in the United States of America on Brazil’s international performance between 2003 and 2016. In particular, it identifies how these institutes portrayed Brazil’s position in the global order during that period. The first fifteen years of the 21st century were marked by changes in the global distribution of power. Besides the Chinese and Russian prominence, the creation of new international forums and the erosion in America’s legitimacy as the leader of the international order, middle powers sought greater independence. With the critical stance towards the costs of globalization in the end of Fernando Henrique Cardoso’s administration, the architecting of a foreign policy focused in greater diversification and international autonomy during the Lula da Silva years and the follow-up of this approach – although at lower levels of activism – during Dilma’s government, Brazil had its global profile heightened and was recognized as one of such middle powers. This cycle in Brazil’s foreign policy prompted a series of political initiatives to try and comprehend this new reality, as well as to propose policy accordingly. Adhering to the Constructivist principle in International Relations that the national interest is a social construct, this thesis aims to identify and analyse what were the strategic concepts brought by one of the main centers of creation, reproduction and diffusion of ideas that model the public debate and influence the public policy-making in the United States: the think tank. The results of the content analysis of 326 documents show that the international performance of Brazil in the 2003-2016 period, combined with domestic elements of political and economic stability, defined the country as an essential regional player and an international one on the rise. However, no consensus was found regarding the containment or international socialization of Brazil in the global order as a resulting policy. As opposed to what the think tank literature may suggest, divisions were not found on political lines. Both liberal and conservative institutes advocated for the containment or socialization strategies.

O dilema do prisioneiro (DP) é um dos principais jogos da teoria dos jogos. No dilema do prisioneiro discreto (DPD), dois prisioneiros têm as opções de cooperar ou desertar. Um jogador cooperador não delata seu comparsa, já um desertor delata. Se um cooperar e o outro desertar, o cooperador fica preso por cinco anos e o desertor fica livre. Se ambos cooperarem, ficam presos por um ano e, se ambos desertarem, ficam presos por três anos. Quando o DP é repetido, a cooperação pode emergir entre agentes egoístas. Realizamos um estudo analítico para o DPD, que produziu uma formulação da evolução do nível médio de cooperação e da tentação crítica (valor de tentação que causa mudança abrupta do nível de cooperação). No dilema do prisioneiro contínuo (DPC), cada jogador apresenta um nível de cooperação que define o grau de cooperação. Utilizamos o DPC para estudar o efeito da personalidade dos jogadores sobre a emergência da cooperação. Para isso, propusemos novas estratégias: uma baseada na personalidade dos jogadores e outras duas baseadas na comparação entre o ganho obtido e a aspiração do jogador. Todas as estratégias apresentavam algum mecanismo de cópia do estado do vizinho com maior ganho na vizinhança, mecanismo este, herdado da estratégia darwiniana. Os resultados mostraram que o DPC aumenta o nível médio de cooperação do sistema, quando comparado ao DPD. No entanto, as diferentes estratégias não aumentaram a cooperação comparado à cooperação obtida com a estratégia darwiniana. Então propusemos o uso do coeficiente de agrupamentos, coeficiente de Gini e entropias de Shannon, Tsallis e Kullback-Leibler para classificar os sistemas, em que os agentes jogam o DPD com a estratégia darwiniana, quanto ao nível de cooperação. Como analisamos valores de médias configuracionais, tais classificadores não foram eficientes ao classificar os sistemas. Isso é consequência da existência de distribuições de extremos nos resultados que compõem as médias. As distribuições de extremos suscitaram uma discussão acerca da definição do regime de cooperação no dilema do prisioneiro. Discutimos também as consequências de utilizar apenas valores médios nos resultados ignorando seus desvios e as distribuições. / Prisoner\'s dilemma (PD) is one of the main games of game theory. In discrete prisoner\'s dilemma (DPD), two prisoners have the options to cooperate or to defect. A cooperator player does not defect his accomplice, while a defector does. If one player cooperates and the other defects, the cooperator gets jailed for five years and the defector goes free. If both cooperate, they get jailed during one year and if both defect, they get jailed during three years. When this game is repeated, cooperation may emerge among selfish individuals. We perform an analytical study for the DPD, that produced a formulation for the evolution of the mean cooperation level and for the critical temptation values (temptation values that promote abrupt modifications in the cooperation level). In continuous prisoner\'s dilemma (CPD), each player has a level of cooperation that defines his/her degree of cooperation. We used the CPD to study the effect of the players\' personality on the emergence of cooperation. For this, we propose new strategies: one based on the players\' personality and two others based on the comparison between the player\'s obtained payoff and the desire one. All strategies present some mechanism that copies the state of the neighbor with the highest payoff in the neighborhood, mechanism inherited from the Darwinian strategy. The results showed that the CPD increases the average cooperation level of the system when compared to DPD. However, different strategies do not increased the cooperation compared to cooperation obtained with the Darwinian strategy. So, we propose the use of cluster coefficient, Gini coefficient and entropy of Shannon, Tsallis and Kullback-Leibler as classifiers to classify systems, in which the individuals play DPD with Darwinian strategy, by the cooperation level. As configurational averages were analyzed, such classifiers were not efficient in classifying the systems. This is due to the existence of distributions with extreme values of the results that compose the means. Distributions with extremes values emerged a discussion about the definition of the cooperation state in the prisoner\'s dilemma. We also discussed the consequences of using only average results in the analysis ignoring their deviations and distributions.

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2016-06-20T20:03:42Z No. of bitstreams: 1 TES_DALVAN_JAIR_GRIEBLER_COMPLETO.pdf: 6190464 bytes, checksum: 4381302ea5fe43fe32da3f9826a1ad8a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-20T20:03:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_DALVAN_JAIR_GRIEBLER_COMPLETO.pdf: 6190464 bytes, checksum: 4381302ea5fe43fe32da3f9826a1ad8a (MD5) Previous issue date: 2016-03-30 / Stream-based systems are representative of several application domains including video, audio, networking, graphic processing, etc. Stream programs may run on different kinds of parallel architectures (desktop, servers, cell phones, and supercomputers) and represent significant workloads on our current computing systems. Nevertheless, most of them are still not parallelized. Moreover, when new software has to be developed, programmers often face a trade-off between coding productivity, code portability, and performance. To solve this problem, we provide a new Domain-Specific Language (DSL) that naturally/on-the-fly captures and represents parallelism for stream-based applications. The aim is to offer a set of attributes (through annotations) that preserves the program?s source code and is not architecture-dependent for annotating parallelism. We used the C++ attribute mechanism to design a ?de-facto? standard C++ embedded DSL named SPar. However, the implementation of DSLs using compiler-based tools is difficult, complicated, and usually requires a significant learning curve. This is even harder for those who are not familiar with compiler technology. Therefore, our motivation is to simplify this path for other researchers (experts in their domain) with support tools (our tool is CINCLE) to create high-level and productive DSLs through powerful and aggressive source-to-source transformations. In fact, parallel programmers can use their expertise without having to design and implement low-level code. The main goal of this thesis was to create a DSL and support tools for high-level stream parallelism in the context of a programming framework that is compiler-based and domain-oriented. Thus, we implemented SPar using CINCLE. SPar supports the software developer with productivity, performance, and code portability while CINCLE provides sufficient support to generate new DSLs. Also, SPar targets source-to-source transformation producing parallel pattern code built on top of FastFlow and MPI. Finally, we provide a full set of experiments showing that SPar provides better coding productivity without significant performance degradation in multi-core systems as well as transformation rules that are able to achieve code portability (for cluster architectures) through its generalized attributes. / Sistemas baseados em fluxo cont?nuo de dados representam diversos dom?nios de aplica??es, por exemplo, video, ?udio, processamento gr?fico e de rede, etc. Os programas que processam um fluxo cont?nuo de dados podem executar em diferentes tipos de arquiteturas paralelas (esta??es de trabalho, servidores, celulares e supercomputadores) e representam cargas de trabalho significantes em nossos sistemas computacionais atuais. Mesmo assim, a maioria deles ainda n?o ? paralelizado. Al?m disso, quando um novo software precisa ser desenvolvido, os programadores necessitam lidar com solu??es que oferecem pouca produtividade de c?digo, portabilidade de c?digo e desempenho. Para resolver este problema, estamos oferecendo uma nova linguagem espec?fica de dom?nio (DSL), que naturalmente captura e representa o paralelismo para aplica??es baseadas em fluxo cont?nuo de dados. O objetivo ? oferecer um conjunto de atributos (atrav?s de anota??es) que preservam o c?digo fonte do programa e n?o ? dependente de arquitetura para anotar o paralelismo. Neste estudo foi usado o mecanismo de atributos do C++ para projetar uma DSL embarcada e padronizada com a linguagem hospedeira, que foi nomeada como SPar. No entanto, a implementa??o de DSLs usando ferramentas baseadas em compiladores ? dif?cil, complicado e geralmente requer uma curva de aprendizagem significativa. Isto ? ainda mais dif?cil para aqueles que n?o s?o familiarizados com uma tecnologia de compiladores. Portanto, a motiva??o ? simplificar este caminho para outros pesquisadores (sabedores do seu dom?nio) com ferramentas de apoio (a ferramenta ? chamada de CINCLE) para implementar DSLs produtivas e de alto n?vel atrav?s de poderosas e agressivas transforma??es de fonte para fonte. Na verdade, desenvolvedores que criam programas com paralelismo podem usar suas habilidades sem ter que projetar e implementar o c?digo de baixo n?vel. O principal objetivo desta tese foi criar uma DSL e ferramentas de apoio para paralelismo de fluxo cont?nuo de alto n?vel no contexto de um framework de programa??o que ? baseado em compilador e orientado a dom?nio. Assim, SPar foi criado usando CINCLE. SPar oferece apoio ao desenvolvedor de software com produtividade, desempenho e portabilidade de c?digo, enquanto CINCLE oferece o apoio necess?rio para gerar novas DSLs. Tamb?m, SPar mira transforma??o de fonte para fonte produzindo c?digo de padr?es paralelos no topo de FastFlow e MPI. Por fim, temos um conjunto completo de experimentos demonstrando que SPar oferece melhor produtividade de c?digo sem degradar significativamente o desempenho em sistemas multi-core bem como regras de transforma??es que s?o capazes de atingir a portabilidade de c?digo (para arquiteturas multi-computador) atrav?s dos seus atributos gen?ricos.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:42:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MariaFPV.pdf: 6083202 bytes, checksum: 8b9199df5753800b615ab0a90bae3e8e (MD5) Previous issue date: 2007-12-10 / Heavy metals can cause problems of human poisoning by ingestion of contaminated food, and the environment, a negative impact on the aquatic fauna and flora. And for the presence of these metals have been used for aquatic animals biomonitoramento environment. This research was done in order to assess the environmental impact of industrial and domestic sewage dumped in estuaries potiguares, from measures of heavy metals in mullet. The methods used for these determinations are those in the literature for analysis of food and water. Collections were 20 samples of mullet in several municipality of the state of Rio Grande do Norte, from the estuaries potiguares. Were analyzed the content of humidity, ash and heavy metals. The data were subjected to two methods of exploratory analysis: analysis of the main components (PCA), which provided a multivariate interpretation, showing that the samples are grouped according to similarities in the levels of metals and analysis of hierarchical groupings (HCA), producing similar results. These tests have proved useful for the treatment of the data producing information that would hardly viewed directly in the matrix of data. The analysis of the results shows the high levels of metallic species in samples Mugil brasiliensis collected in Estuaries /Potengi, Piranhas/A?u, Guara?ra / Papeba / Ar?s and Curimata? / Os metais pesados podem provocar problemas de intoxica??o humana pela ingest?o de alimentos contaminados e para o meio ambiente, uma repercuss?o negativa ? fauna e flora aqu?ticas. E para detectar a presen?a destes metais t?m-se utilizado animais aqu?ticos para o biomonitoramento ambiental. Esta pesquisa foi feita com o intuito de se avaliar o impacto ambiental de esgotos dom?sticos e industriais despejados nos estu?rios potiguares, a partir das medidas de metais pesados em tainha. Os m?todos utilizados para estas determina??es s?o aqueles constantes da literatura para an?lise de alimentos e de ?gua. Foram coletas 20 amostras de tainha em diversos munic?pios do Estado do Rio Grande do Norte, oriundas dos estu?rios potiguares. Foram analisados os teores de umidade, cinzas e metais pesados. Os dados foram submetidos a dois m?todos de an?lises explorat?rios: an?lise de componentes principais (PCA), que proporcionou uma interpreta??o multivariada, mostrando que as amostras s?o agrupadas de acordo com as similaridades de teores de metais e an?lise hier?rquica de agrupamentos (HCA), produzindo resultados semelhantes. Estas an?lises mostraram-se ?teis para o tratamento dos dados produzindo informa??es que dificilmente seriam visualizados diretamente na matriz de dados. A an?lise dos resultados mostra os altos teores de esp?cies met?licas em amostras coletadas em tainhas nos Estu?rios Potengi, Piranhas/A?u, Guara?ra/Papeba/Ares e Curimata?

Pesquisas na área de Química Medicinal têm direcionado esforços na busca por métodos que acelerem o processo de descoberta de novos medicamentos. Dentre as diversas etapas relacionadas ao longo do processo de descoberta de substâncias bioativas está a análise das relações entre a estrutura química e a atividade biológica de compostos. Neste processo, os pesquisadores da área de Química Medicinal analisam conjuntos de dados que são caracterizados pela alta dimensionalidade e baixo número de observações. Dentro desse contexto, o presente trabalho apresenta uma abordagem computacional que visa contribuir para a análise de dados químicos e, consequentemente, a descoberta de novos medicamentos para o tratamento de doenças crônicas. As abordagens de análise exploratória de dados, utilizadas neste trabalho, combinam técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento para detecção de estruturas naturais que reflitam a atividade biológica dos compostos analisados. Dentre as diversas técnicas existentes para a redução de dimensionalidade, são discutidas o escore de Fisher, a análise de componentes principais e a análise de componentes principais esparsas. Quanto aos algoritmos de aprendizado, são avaliados o k-médias, fuzzy c-médias e modelo de misturas ICA aperfeiçoado. No desenvolvimento deste trabalho foram utilizados quatro conjuntos de dados, contendo informações de substâncias bioativas, sendo que dois conjuntos foram relacionados ao tratamento da diabetes mellitus e da síndrome metabólica, o terceiro conjunto relacionado a doenças cardiovasculares e o último conjunto apresenta substâncias que podem ser utilizadas no tratamento do câncer. Nos experimentos realizados, os resultados alcançados sugerem a utilização das técnicas de redução de dimensionalidade juntamente com os algoritmos não supervisionados para a tarefa de agrupamento dos dados químicos, uma vez que nesses experimentos foi possível descrever níveis de atividade biológica dos compostos estudados. Portanto, é possível concluir que as técnicas de redução de dimensionalidade e de agrupamento podem possivelmente ser utilizadas como guias no processo de descoberta e desenvolvimento de novos compostos na área de Química Medicinal. / Researches in Medicinal Chemistry\'s area have focused on the search of methods that accelerate the process of drug discovery. Among several steps related to the process of discovery of bioactive substances there is the analysis of the relationships between chemical structure and biological activity of compounds. In this process, researchers of medicinal chemistry analyze data sets that are characterized by high dimensionality and small number of observations. Within this context, this work presents a computational approach that aims to contribute to the analysis of chemical data and, consequently, the discovery of new drugs for the treatment of chronic diseases. Approaches used in exploratory data analysis, employed in this work, combine techniques of dimensionality reduction and clustering for detecting natural structures that reflect the biological activity of the analyzed compounds. Among several existing techniques for dimensionality reduction, we have focused the Fisher\'s score, principal component analysis and sparse principal component analysis. For the clustering procedure, this study evaluated k-means, fuzzy c-means and enhanced ICA mixture model. In order to perform experiments, we used four data sets, containing information of bioactive substances. Two sets are related to the treatment of diabetes mellitus and metabolic syndrome, the third set is related to cardiovascular disease and the latter set has substances that can be used in cancer treatment. In the experiments, the obtained results suggest the use of dimensionality reduction techniques along with clustering algorithms for the task of clustering chemical data, since from these experiments, it was possible to describe different levels of biological activity of the studied compounds. Therefore, we conclude that the techniques of dimensionality reduction and clustering can be used as guides in the process of discovery and development of new compounds in the field of Medicinal Chemistry

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T11:30:17Z No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T11:30:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / A fuzzy project Takagi-Sugeno (TS) with robust stability based on the specifications of the gain and phase margins via multi-objective genetic algorithm in continuos time domain is proposed in this master thesis. A Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is used to estimate the antecedent parameters and rules number of a fuzzy TS model by means of the input and output experimental data of the plant to be controlled, while minimum squares algorithm estimate the consequent parameters. A multi-objective genetic strategy is defined to adjust the parameters of a fuzzy PID controller, so that, the gain and phase margins of the fuzzy control system are close to the specified values. Two theorems are proposed to analyse the necessary and sufficient conditions for the fuzzy PID controller design to ensure the robust stability in the close-loop control. The fuzzy PID controller was simulated in the Simulink environment and compared with lead and delay compensator. Experimental results obtained in a control platform in real time to validation the methodology proposed are presented and compared with fuzzy PID controller obtained by the Ziegler Nichols method. The results demonstrate the effectiveness and practical feasibility of the proposed methodology. / Um projeto de controle nebuloso Takagi-Sugeno(TS) com estabilidade robusta baseado nas especificações das margens de ganho e fase via algoritmo genético multiobjetivo no domínio do tempo contínuo é proposto nesta dissertação. Um algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) é usado para estimar os parâmetros do antecedente e o número da regras de um modelo nebuloso TS, por meio dos dados experimentais de entrada e de saída da planta a ser controlada, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados estima os parâmetros do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é definida para ajustar os parâmetros de um controlador PID nebuloso, de modo que, as margens de ganho e fase do sistema de controle nebuloso estejam próximos dos valores especificados. São propostos dois teoremas que analisam as condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID nebuloso de modo a garantir a estabilidade robusta na malha de controle. O controlador PID nebuloso foi simulado no ambiente Simulink e comparado com compensadores de avanço e de atraso e os resultados analisados. Resultados experimentais obtidos em uma plataforma de controle, em tempo real, para validação da metodologia proposta são apresentados e comparado com controlador PID nebuloso obtido pelo método de Ziegler Nichols. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e viabilidade prática da metodologia proposta.