Made available in DSpace on 2016-04-25T20:21:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sergio Perales Francisco.pdf: 4713850 bytes, checksum: 31caa18f00717117e23d80fb413ec484 (MD5) Previous issue date: 2014-06-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This paper discusses the thesis that the role-playing games (Role Playing Games Representation), are a more effective way of learning through which notions such as socialization, expanding the imagination, intuition and logic are enhanced. It also seeks to identify to what extent the Role-Playing Game (RPG) for its characteristics of cooperative action, enables people to develop beyond this enlargement and complexity of individual imagination and capacity for collective action, the jurisdiction of textual production. If this game mode is established as a research object, its environment is in the universe of cyberspace, space traversed by issues such as the entangled society , the establishment of a culture of convergence of informational wide availability and the relationship between privacy and identity. The gaze is directed to this space to see how the youngsters playing RPG meet and exchange experiences, knowledge and worldviews, and the way that redefine their identities, and, of course, seek the fun with the game / Este trabalho pretende discutir a tese de que os jogos de Role-Playing (Jogos de Representação de Papéis), constituem uma forma mais efetiva de aprendizado por meio da qual noções como socialização, ampliação do imaginário, intuição e lógica podem ser aprimoradas. Busca também identificar até que ponto o Role-Playing Game (RPG), por suas características de atuação cooperativa, possibilita desenvolver, além desse alargamento e complexificação do imaginário individual e da capacidade de atuação coletiva, a competência da produção textual. Se esta modalidade de jogo se institui como objeto de pesquisa, seu ambiente encontra-se no universo da cibercultura, espaço atravessado por questões como as da sociedade enredada, da constituição de uma cultura de convergência, da ampla disponibilidade informacional e da relação entre privacidade e identidade. O olhar é direcionado para esse espaço para perceber como os jovens que jogam RPG se encontram e trocam experiências, conhecimentos e visões de mundo, e o modo com que redefinem suas identidades, além de, claro, procurarem a diversão com o jogo

Dada a grande quantidade de dados gerados atualmente, apenas uma pequena porção dos mesmos pode ser rotulada manualmente por especialistas humanos. Isso é um desafio comum para aplicações de aprendizagem de máquina. Aprendizado semi-supervisionado aborda este problema através da manipulação dos dados não rotulados juntamente aos dados rotulados. Entretanto, se apenas uma quantidade limitada de exemplos rotulados está disponível, o desempenho da tarefa de aprendizagem de máquina (e.g., classificação) pode ser não satisfatória. Diversas soluções abordam este problema através do uso de uma ensemble de classificadores, visto que essa abordagem aumenta a diversidade dos classificadores. Algoritmos como o co-training e o tri-training utilizam múltiplas partições de dados ou múltiplos algoritmos de aprendizado para melhorar a qualidade da classificação de instâncias não rotuladas através de concordância por maioria simples. Além disso, existem abordagens que estendem esta ideia e adotam processos de votação menos triviais para definir os rótulos, como eleição por maioria ponderada, por exemplo. Contudo, estas soluções requerem que os rótulos possuam um certo nível de confiança para serem utilizados no treinamento. Consequentemente, nem toda a informação disponível é utilizada. Por exemplo: informações associadas a níveis de confiança baixos são totalmente ignoradas. Este trabalho propõe uma abordagem chamada social-training, que utiliza toda a informação disponível na tarefa de aprendizado semi-supervisionado. Para isto, múltiplos classificadores heterogêneos são treinados com os dados rotulados e geram diversas classificações para as mesmas instâncias não rotuladas. O social-training, então, agrega estes resultados em um único rótulo por meio de funções de escolha social que trabalham com agregação de rankings sobre as instâncias. Especificamente, a solução trabalha com casos de classificação binária. Os resultados mostram que trabalhar com o ranking completo, ou seja, rotular todas as instâncias não rotuladas, é capaz de reduzir o erro de classificação para alguns conjuntos de dados da base da UCI utilizados. / Given the huge quantity of data currently being generated, just a small portion of it can be manually labeled by human experts. This is a challenge for machine learning applications. Semi-supervised learning addresses this problem by handling unlabeled data alongside labeled ones. However, if only a limited quantity of labeled examples is available, the performance of the machine learning task (e.g., classification) can be very unsatisfactory. Many solutions address this issue by using a classifier ensemble because this increases diversity. Algorithms such as co-training and tri-training use multiple views or multiple learning algorithms in order to improve the classification of unlabeled instances through simple majority agreement. Also, there are approaches that extend this idea and adopt less trivial voting processes to define the labels, like weighted majority voting. Nevertheless, these solutions require some confidence level on the label in order to use it for training. Hence, not all information is used, i.e., information associated with low confidence level is disregarded completely. An approach called social-training is proposed, which uses all information available in the semi-supervised learning task. For this, multiple heterogeneous classifiers are trained with the labeled data and generate diverse classifications for the same unlabeled instances. Social-training then aggregates these results into a single label by means of social choice functions that work with rank aggregation over the instances. The solution addresses binary classification cases. The results show that working with the full ranking, i.e., labeling all unlabeled instances, is able to reduce the classification error for some UCI data sets used.

Orientador: Roberta Spolon / Banca: Kelton Augusto Pontara da Costa / Banca: Anderson Francisco Talon / Resumo: No início desta década havia cerca de 5 bilhões de telefones em uso gerando dados. Essa produção global aumentou aproximadamente 40% ao ano no início da década passada. Esses grandes conjuntos de dados que podem ser capturados, comunicados, agregados, armazenados e analisados, também chamados de Big Data, estão colocando desafios inevitáveis em muitas áreas e, em particular, no campo Machine Learning. Algoritmos de Machine Learning são capazes de extrair informações úteis desses grandes repositórios de dados e por este motivo está se tornando cada vez mais importante o seu estudo. Os programas aptos a realizarem essa tarefa podem ser chamados de algoritmos de classificação e clusterização. Essas aplicações são dispendiosas computacionalmente. Para citar alguns exemplos desse custo, o algoritmo Quality Threshold Clustering tem, no pior caso, complexidade O(�����������������5). Os algoritmos hierárquicos AGNES e DIANA, por sua vez, possuem O(n²) e O(2n) respectivamente. Sendo assim, existe um grande desafio, que consiste em processar grandes quantidades de dados em um período de tempo realista, encorajando o desenvolvimento de algoritmos paralelos que se adequam ao volume de dados. O objetivo deste trabalho é apresentar a paralelização do algoritmo de hierárquico divisivo DIANA. O desenvolvimento do algoritmo foi realizado em MPI e OpenMP, chegando a ser três vezes mais rápido que a versão monoprocessada, evidenciando que embora em ambientes de memória distribuídas necessite de... / Abstract: Earlier in this decade there were about 5 billion phones in use generating data. This global production increased approximately 40% per year at the beginning of the last decade. These large datasets that can be captured, communicated, aggregated, stored and analyzed, also called Big Data, are posing inevitable challenges in many areas, and in particular in the Machine Learning field. Machine Learning algorithms are able to extract useful information from these large data repositories and for this reason their study is becoming increasingly important. The programs that can perform this task can be called classification and clustering algorithms. These applications are computationally expensive. To cite some examples of this cost, the Quality Threshold Clustering algorithm has, in the worst case, complexity O (n5). The hierarchical algorithms AGNES and DIANA, in turn, have O (n²) and O (2n) respectively. Thus, there is a great challenge, which is to process large amounts of data in a realistic period of time, encouraging the development of parallel algorithms that fit the volume of data. The objective of this work is to present the parallelization of the DIANA divisive hierarchical algorithm. The development of the algorithm was performed in MPI and OpenMP, reaching three times faster than the monoprocessed version, evidencing that although in distributed memory environments need synchronization and exchange of messages, for a certain degree of parallelism it is advantageous ... / Mestre

A presente pesquisa teve como objetivo compreender a naturalização do corpo cênico demandado pelo balé clássico. Buscamos investigar como se constrói a naturalização do corpo cênico, expressivo, no balé clássico, uma vez que o mesmo é pensado, pelos bailarinos pesquisados, como algo que é próprio do (a) bailarino (a); como um dom. A partir de uma abordagem metodológica qualitativa, utilizamos como técnicas de investigação a observação de espetáculos de balé e entrevistas semiestruturadas com bailarinos (as) clássicos (as) brasileiros (as), que apresentaram anos de atuação e que possuíam a técnica incorporada. As trajetórias profissionais foram distintas. Alguns desses bailarinos dançaram, por exemplo, balés de repertório completos, outros dançaram variações dessa modalidade. Alguns deles escolheram a profissão de professor (a) de balé, outros, são profissionais em companhias de dança no país, mas todos os entrevistados participaram de festivais de dança. Como resultado de pesquisa, destacam-se os seguintes aspectos: o corpo pleno de quem dança balé clássico; um corpo que já possui uma técnica explícita e implícita, incorporadas. Essas técnicas configuram uma aprendizagem, que se dá por meio da reprodução e imitação de trejeitos de bailarinos renomados, vistos como modelo e inspiração para os bailarinos entrevistados. São assim imitados aspectos que consideram adequados à cena. Ao mesmo tempo, os bailarinos buscam na própria vida, nas emoções do cotidiano, a inspiração e as sensações que possam ser externalizadas na cena. Para os indivíduos pesquisados, ser artista no balé clássico articula-se à ideia de dom por conta de um aprendizado inconsciente que se dá no cotidiano. Essa noção de dom no balé clássico não é recente, podendo ser vista desde o século XVII, articulada à ideia de liberdade e autonomia artística. Há assim, uma atualização dessa ideia, em outros termos, circunstâncias e percepções / This research aimed to understand the naturalization of the scenic body demanded by classical ballet. We seek to investigate how the naturalization of \"scenic body\", expressive, in classical ballet, since it is thought, researched by dancers, as something that is itself the dancer, as a gift. From a qualitative approach, we used as investigative techniques the observing ballet performances and semi-structured interviews with Brazilian classical dancers who had years of experience and that had the technique in their bodies. Professional trajectories were different. Some of these dancers, danced for example, repertory ballets and others danced variations of ballet. Some of them have chosen the ballet teaching profession others are professionals in dance companies in the country but all responders participated in dance festivals. As search result stand out the following: full body who dance classical ballet; a body that already has a \"explicit technique\" and \"implicit technique, in their bodies. These techniques constitute a learning that takes place through reproduction and imitation of renowned dancers renowned dancers seen as a model and inspiration for dancers interviewed. They are mimicked aspects that they consider adequate to the scene. At the same time the dancers seek in their lives, in everyday emotions, inspiration and feelings that can be placed in the scene. For individuals surveyed, being an artist in the classic ballet articulates the gift idea because of an unconscious learning that occurs in everyday life. This notion of gift in classical ballet is not new, it can be seen from the seventeenth century, linked to the idea of freedom and artistic autonomy. There is an update of that idea, in other terms, conditions and perceptions

O tema interações intermoleculares é um conceito central dentro do conhecimento químico por permitir, por exemplo, a interpretação de uma série de transformações e propriedades físicas dos materiais. Considerando a carência de estudos que investigam especificamente os processos de ensino e aprendizagem em nível superior, a presente pesquisa objetivou analisar o aprendizado de graduandos em química durante uma disciplina de química geral I, relacionando-o as aulas ministradas aos alunos e a abordagem do tema nos livros didáticos sugeridos para estudo. Para isso, as aulas da disciplina, oferecidas aos alunos ingressantes do curso de química do Instituto de Química da Universidade de São Paulo, foram acompanhadas e gravadas em vídeo; os estudantes responderam alguns questionários para o levantamento das principais dificuldades e lacunas na aprendizagem e os livros didáticos sugeridos foram analisados através de mapas conceituais. A análise dos livros mostrou a complexidade e amplitude do tema por apresentar uma rede de relações conceituais extensa e distribuídas ao longo de diferentes capítulos. Nas análises dos livros e das aulas chamou atenção a abordagem classificatória com que o tema é tratado começando pelas interações que envolvem moléculas polares e depois interações entre moléculas apolares. Na análise das explicações dos alunos foi possível perceber a presença de várias dificuldades ou lacunas como na interpretação das equações das energias potenciais das interações e identificação dos tipos de interações que atuam em distintos contextos. A partir das análises foi feita uma triangulação dos dados que permitiu elencar ideias fundamentais que os alunos precisam compreender sobre o tema sendo essas relacionadas a: uma melhor compreensão da estrutura molecular considerando a geometria da molécula e a distribuição da densidade eletrônica na mesma, parâmetro expresso pelos conceitos polaridade, polarizabilidade e nuvem eletrônica (propriedades moleculares); necessidade de fazer uma correta diferenciação entre as interações intermoleculares e as ligações químicas; compreender que as mudanças de estado físico estão correlacionadas aos diferentes tipos de interações intermoleculares que atuam nos sistemas; entender que vários tipos de interações intermoleculares podem estar atuando no mesmo sistema e que as forças dispersivas de London são universais; interpretar as equações das energias potenciais que são diretamente proporcionais a propriedade molecular e inversamente a distância; interpretar os valores de energia típicos das interações e também relacionar a intensidade e o alcance; considerar nas ligações de hidrogênio a direcionalidade da interação e a necessidade de sítios para esse tipo de interação (pares de elétrons livres). Essas ideias integraram sugestões para o ensino do tema que vão desde a repensar a forma como as interações intermoleculares são ensinadas na química geral até uma possível retomada da abordagem do tema em disciplinas mais avançadas ampliando e ressignificando a compreensão dos conceitos. Defende-se aqui a necessidade de superar o ensino classificatório do tema interações intermoleculares abordando separadamente os tipos de interações intermoleculares: íon-dipolo, dipolo-dipolo, dipolo-dipolo induzido, forças dispersivas de London e ligação de hidrogênio para um ensino com ênfase na estrutura molecular e propriedades moleculares. / The subject of intermolecular interactions is a central concept within the chemical knowledge because it allows, for example, the interpretation of a series of transformations and physical properties of the materials. Considering the lack of studies that specifically investigate teaching and learning processes at the higher level, the present study is aimed at analyzing the chemistry students\' learning in during a general chemistry course, relating the classes given to the students and the approach to the subject suggested textbooks for study. For this, the classes of the course, offered to the incoming chemistry\'s course students of the Institute of Chemistry of the University of São Paulo, were accompanied and recorded in video; the students answered some questionnaires to survey the main difficulties and gaps in learning and the suggested textbooks were analyzed through concept maps. The analysis of the books showed the complexity and amplitude of the theme by presenting a network of extensive conceptual relationships distributed throughout different chapters. In the analysis of books and classes, the classificatory approach with which the topic is treated, starting with the interactions involving polar molecules and then interactions between apolar molecules, was called attention. In the analysis of the students\' explanations, it was possible to perceive the presence of several difficulties or gaps as in the interpretation of the equations of the potential energies of the interactions and identification of the types of interactions that operate in different contexts. From the analyzes, a triangulation of the data was made which allowed to list fundamental ideas that the students need to understand about the subject being related to: a better understanding of the molecular structure considering the geometry of the molecule and its distribution of the electronic density in, expressed parameter by the concepts polarity and polarizability and electronic cloud (molecular properties); the need to make a proper differentiation between intermolecular interactions and chemical bonds; to understand that the changes of physical state are correlated to the different types of intermolecular interactions that operate in the systems; to understand that various types of intermolecular interactions may be operating in the same system and that London\'s dispersive forces are universal; interpret the equations of potential energies that are directly proportional to the molecular property and inversely the distance; interpret the energy values typical of the interactions and also relate intensity and range; to consider in the hydrogen bonds the directionality of the interaction and the need of sites for this type of interaction (free electron pairs). These ideas have included suggestions for teaching the subject, ranging from rethinking how intermolecular interactions is taught in general chemistry to a possible resumption of the subject approach in more advanced courses by broadening and redefining the understanding of concepts. It is argued here the need to overcome classificatory teaching of intermolecular interactions by addressing separately the types of intermolecular interactions: ion-dipole, dipole-dipole, dipole-induce dipole, London\'s dispersive forces and hydrogen bonding for teaching with an emphasis on molecular structure and molecular properties.

Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado, o paradigma LUPI foi estendido para aprendizado não supervisionado, em especial, para agrupamento hierárquico de textos. Foram propostas e avaliadas abordagens para lidar com diferentes desafios existentes em tarefas de agrupamento, envolvendo a extração e estruturação da informação privilegiada e seu uso para refinar ou corrigir modelos de agrupamento. As abordagens propostas se mostraram eficazes em (i) consenso de agrupamentos, permitindo combinar diferentes representações e soluções de agrupamento; (ii) aprendizado de métricas, em que medidas de proximidades mais robustas foram obtidas com base na informação privilegiada; e (iii) seleção de modelos, em que a informação privilegiada é explorada para identificar relevantes estruturas de agrupamento hierárquico. Todas as abordagens apresentadas foram investigadas em um cenário de agrupamento incremental, permitindo seu uso em aplicações práticas caracterizadas pela necessidade de eficiência computacional e alta frequência de publicação de novo conhecimento textual. / Hierarchical text clustering methods are very useful to analyze the implicit knowledge in textual collections, enabling the organization of textual documents into clusters and subclusters to facilitate the knowledge browsing at various levels of granularity. Such methods are classified as unsupervised machine learning, since the clustering models are obtained only by observing regularities of textual data without human supervision. Traditional clustering methods assume that the text collection is represented only by the technical information, i.e., words and phrases extracted directly from the texts. On the other hand, in many text clustering tasks there is an additional and valuable knowledge about the problem domain, usually extracted by an advanced process with support of the domain experts. Due to the high cost of obtaining such expert knowledge, this additional information is defined as privileged and is usually available to represent only a subset of the textual documents. Recently, a new machine learning paradigm called LUPI (Learning Using Privileged Information) was proposed by Vapnik to incorporate privileged information into supervised learning methods. In this thesis, the LUPI paradigm was extended to unsupervised learning setting, in particular for hierarchical text clustering. We propose and evaluate approaches to deal with different challenges for clustering tasks, involving the extraction and structuring of privileged information and using this additional information to refine or correct clustering models. The proposed approaches were effective in (i) consensus clustering, allowing to combine different clustering solutions and textual representations; (ii) metric learning, in which more robust proximity measures are obtained from privileged information; and (iii) model selection, in which the privileged information is exploited to identify the relevant structures of hierarchical clustering. All the approaches presented in this thesis were investigated in an incremental clustering scenario, allowing its use in practical applications that require computational efficiency as well as deal with high frequency of publication of new textual knowledge.

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado. / The purpose of this work is to present the second-order adaptive automaton under an transformation automata approach and to show the strong connection of this model with learning in the limit. The connection is established using the adaptive mutations, in which any hypothesis can be used to start a learning process, and produces a correct final model following a step-by-step transformation of that hypothesis by a second-order adaptive automaton. Second-order adaptive automaton learner will be proved to acts as a learning in the limit. The presented formalism is developed over the first-order adaptive automaton, a natural and unified extension of the classical adaptive automaton. First-order adaptive automaton is a new and better representation for the adaptive finite automaton and to also show that both formulations the original and the newly created have the same computational power. Afterwards both formulations show to be equivalent in representation and in computational power, but the new one has a highly simplified notation. The use of the new formulation actually allows simpler theorem proofs and generalizations, as can be verified in this work. As results, the second-order adaptive automaton enhances the computational expressiveness of adaptive automaton through its recursive notation, and also its skills for the use in machine learning applications were illustrated here. An architecture of machine learning to use the adaptive technology is proposed and the model of identification in limit applied in inference processes for free-context languages.

INTRODUÇÃO: Este estudo analisou o impacto da experiência em prostatectomia radical robótica na curva inicial da prostatectomia laparoscópica através dos resultados perioperatórios e funcionais e oncológicos precoces de 110 pacientes com câncer de próstata. PACIENTES E MÉTODOS: 110 pacientes, selecionados aleatoriamente, foram submetidos a PRL por dois cirurgiões com experiência prévia em cirurgia minimamente invasiva e PRR, no Instituto do Câncer do Estado de São Paulo. Os dados foram coletados prospectivamente. Foi utilizada abordagem transperitoneal simulando a técnica robótica. RESULTADOS: Houve uma redução significativa no tempo operatório que diminuiu até o caso 40, quando atingiu um platô. O volume de sangramento mediano foi 250ml (variação 50-1000ml). Nenhum paciente foi transfundido. As complicações foram distribuídas uniformemente ao longo da casuística. A taxa de margens positivas foi de 28,2% (pT2: 20%, pT3: 43,6%), e não apresentou tendência a redução. 61,3% das margens foram apicais. A taxa de continência foi de 88% e atingiu um platô próximo a 95% após 75 casos. CONCLUSÃO: Esse estudo mostra que existem múltiplas curvas no processo de aprendizado da PRL. A curva mais curta foi para tempo operatório. A curva para margens cirúrgicas não foi completada e necessita de intervenção para melhora dos resultados principalmente relacionados a margem apical. A transição entre as técnicas de prostatectomia pode ser considerada segura baseada nas baixas taxas de complicações, ausência de complicações graves ou transfusões sanguíneas / INTRODUCTION: This study analyzed the impact of the experience with Robotic-Assisted Laparoscopic Prostatectomy (RALP) on the initial experience with Laparoscopic Radical Prostatectomy (LRP) by examining perioperative results and early outcomes of 110 patients. LRPs were performed by two robotic fellowship trained surgeons with daily practice in RALP. PATIENTS and METHODS: 110 LRP was used to treat aleatory selected patients. The patients were divided into 4 groups for prospective analyses. A transperitoneal approach that simulates the RALP technique was used. RESULTS: The median operative time was 163 minutes (110 - 240), and this time significantly decreased through case 40, when the time plateaued (p = 0.0007). The median blood loss was 250 ml. No patients required blood transfusion. There were no life-threatening complications or deaths. Minor complications were uniformly distributed along the serie (P= 0,6401). The overall positive surgical margins (PSM) rate was 28.2% (20% in pT2 and 43.6% in pT3). PSM was in the prostate apex in 61.3% of cases. At the 12-month follow-up, 88% of men were continent (0-1 pad). CONCLUSION: The present study shows that there are multiple learning curves for LRP. The shallowest learning curve was seen for the operative time. Surgeons transitioning between the RALP and LRP techniques were considered competent based on the low perioperative complication rate, absence of major complications, and lack of blood transfusions. This study shows that a learning curve still exists and that there are factors that must be considered by surgeons transitioning between the two techniques

O objetivo principal deste estudo foi investigar a aprendizagem de pacientes com Doença de Parkinson (DP) em 10 jogos do vídeo game Nintendo Wii Fit Plus®, com diferentes demandas motoras e cognitivas, por meio das modificações do desempenho após o treinamento, comparando-a com a aprendizagem de indivíduos saudáveis da mesma faixa etária, em um estudo clínico, longitudinal e controlado. Dezesseis pacientes em estágio inicial da DP e 11 idosos saudáveis participaram de um treinamento que compreendeu 14 sessões de exercícios de aquecimento que precederam o treino no Nintendo Wii Fit Plus®, realizadas 2 vezes por semana. Nessas sessões, duas tentativas em 5 de 10 jogos foram realizadas, sendo que nas sessões pares foram treinados 5 jogos diferentes das sessões ímpares. Uma sessão de treino e avaliação adicional foi feita sessenta dias após o final do treinamento em cada jogo, totalizando 2 sessões adicionais para treino e avaliação da retenção. Ao final do estudo foram realizadas no total 16 sessões de treino. Aprendizado foi a principal medida de resultado sendo baseada nas pontuações obtidas durante todas as sessões, nos 10 jogos. Encontrou-se que os pacientes com DP não mostraram deficiências de aprendizado em 7 dos 10 jogos, embora tenham mostrado desempenho inferior em 5 jogos, quando comparados aos idosos. Os pacientes mostraram importantes deficiências de aprendizado em 3 outros jogos, independentemente do desempenho inicial inferior. Esta deficiência pareceu estar associada às demandas cognitivas desses jogos, que requerem tomadas de decisão rápidas, inibição de resposta, atenção dividida e memória operacional. Concluiu-se que a capacidade de pacientes com DP em melhorar e reter o desempenho após o treinamento no Nintendo Wii Fit Plus® depende grandemente das demandas dos jogos envolvidos, sobretudo as demandas cognitivas, reiterando a importância da seleção adequada dos jogos com proposta de reabilitação / The main objective of this study was to investigate the learning of Parkinson´s Disease (PD) patients in 10 games of the video game Nintendo Wii Fit Plus ® with different motor and cognitive demands, through changes in performance after training, comparing it with health elderly, in a clinical, longitudinal and controlled study. Sixteen patients in early stages of PD and 11 healthy elderly subjects participated in a training program which comprised 14 warm exercises sessions that preceded the Nintendo Wii Fit Plus® training, twice a week. In these sessions, two attempts in 5 of 10 games were held, being that on even sessions were trained 5 different games of odd sessions. A training session and further evaluation was made sixty days after the end of training in each game, totaling two additional sessions to assess retention. At the end of the study were performed, in total, 16 training sessions. Learning was the main outcome measure being based on the scores obtained during all sessions, in 10 games. It was found that PD patients showed no learning impairments in 7 of 10 games, although they have shown a lower performance in 5 games, compared to the elderly. The patients showed significant deficiencies in learning in 3 other games, regardless of the initial performance lower. This deficiency appeared to be related to the cognitive demands of those games that require quick decision making, response inhibition, divided attention and working memory. It was concluded that the ability of PD patients to improve and retain the performance after training on the Nintendo Wii Fit Plus® depends greatly on the demands of the games involved, especially the cognitive demands, reiterating the importance of proper selection of games with proposed rehabilitation

Os recentes avanços da ciência e tecnologia viabilizaram o crescimento de dados em quantidade e disponibilidade. Junto com essa explosão de informações geradas, surge a necessidade de analisar dados para descobrir conhecimento novo e útil. Desse modo, áreas que visam extrair conhecimento e informações úteis de grandes conjuntos de dados se tornaram grandes oportunidades para o avanço de pesquisas, tal como o Aprendizado de Máquina (AM) e a Mineração de Dados (MD). Porém, existem algumas limitações que podem prejudicar a acurácia de alguns algoritmos tradicionais dessas áreas, por exemplo o desbalanceamento das amostras das classes de um conjunto de dados. Para mitigar tal problema, algumas alternativas têm sido alvos de pesquisas nos últimos anos, tal como o desenvolvimento de técnicas para o balanceamento artificial de dados, a modificação dos algoritmos e propostas de abordagens para dados desbalanceados. Uma área pouco explorada sob a visão do desbalanceamento de dados são os problemas de classificação hierárquica, em que as classes são organizadas em hierarquias, normalmente na forma de árvore ou DAG (Direct Acyclic Graph). O objetivo deste trabalho foi investigar as limitações e maneiras de minimizar os efeitos de dados desbalanceados em problemas de classificação hierárquica. Os experimentos realizados mostram que é necessário levar em consideração as características das classes hierárquicas para a aplicação (ou não) de técnicas para tratar problemas dados desbalanceados em classificação hierárquica. / Recent advances in science and technology have made possible the data growth in quantity and availability. Along with this explosion of generated information, there is a need to analyze data to discover new and useful knowledge. Thus, areas for extracting knowledge and useful information in large datasets have become great opportunities for the advancement of research, such as Machine Learning (ML) and Data Mining (DM). However, there are some limitations that may reduce the accuracy of some traditional algorithms of these areas, for example the imbalance of classes samples in a dataset. To mitigate this drawback, some solutions have been the target of research in recent years, such as the development of techniques for artificial balancing data, algorithm modification and new approaches for imbalanced data. An area little explored in the data imbalance vision are the problems of hierarchical classification, in which the classes are organized into hierarchies, commonly in the form of tree or DAG (Direct Acyclic Graph). The goal of this work aims at investigating the limitations and approaches to minimize the effects of imbalanced data with hierarchical classification problems. The experimental results show the need to take into account the features of hierarchical classes when deciding the application of techniques for imbalanced data in hierarchical classification.