Made available in DSpace on 2016-08-12T18:48:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-01-23. Added 1 bitstream(s) on 2016-08-12T18:50:51Z : No. of bitstreams: 1 000865635.pdf: 6040797 bytes, checksum: 5f2b6ed1c7905636c25068c4edc4c186 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Uma importante questão levantada logo após o primeiro sequenciamento completo do genoma de um organismo foi: quantos genes são essenciais para a vida celular? Experimentos de deleção individual realizados com a bactéria Escherichia coli revelaram que menos de 10% dos seus genes apresentam essa condição, ou seja, a inativação de cada um deles leva a total inviabilidade da bactéria. A teoria de redes fornece uma representação abstrata de um sistema biológico, onde o conjunto de nodos são os componentes biológicos (proteínas, genes, metabólitos, etc) e o conjunto de arestas são as interações de natureza biológica (interação física entre proteínas, interações metabólicas, interações de regulação transcricional, etc) que conectam cada dois componentes biológicos. A posição dos componentes biológicos em uma rede indica sua importância para a manutenção do sistema biológico. De forma geral, componentes localizados em posições centrais em uma rede biológica são aqueles componentes chaves para a integridade do sistema. Neste trabalho, decidimos investigar a posição dos restantes 90% dos genes considerados não-essenciais na rede integrada de interações gênicas (RIG) de E. coli. Especificamente, investigamos os genes condicionalmente essenciais, isto é, genes que são essenciais somente em determinadas condições de estresse. Além disso, investigamos também a posição na rede de pares de genes que constituem interações genéticas agravantes, isto é, pares de genes que quando deletados conjuntamente agravam a viabilidade do organismo. Utilizando uma abordagem puramente computacional baseada em aprendizado de máquina e propriedades topológicas da RIG, nós criamos modelos preditivos de árvores de decisão para definirmos como esses genes condicionalmente essenciais e as interações genéticas agravantes estão distribuídas na RIG. Ainda, uma lista com as probabilidades de classificação de cada... / An important question raised after the first complete genome sequencing was: how many genes are essential for the cell life? Single deletion experiments carried out with the bacteria Escherichia coli unveiled that less than 10% of their genes are essential, which means that the inativation of each one leads to the total bacteria inviability. The network theory provides an abstract representation of a biological system, where a set of nodes are the biological components (protein, genes, metabolites, etc) and the set of edges are the interactions (protein-protein physical interactions, metabolic interactions, transcriptional regulational interactions, etc) that link each two biological components. The position of the biological components in a network indicates its importance for the maintenance of the biological system. In general, components located in central positions in a network are those key components for the system integrity. In this work, we decided to survey the position of the 90% genes considered not essential in integrated network of gene interactions (INGI) of the E. coli. Specifically, we investigated the conditionally essential genes, i. e. those genes essential under some type of stress. Moreover, we also investigated the network position of gene pairs that constitute aggravating genetic interaction, i. e. genes pairs that when deleted simultaneously aggravates the organism viability. Using a purely computational approach based on machine learning and topological properties of the INGI, we created preditive decision trees models to define how those conditionally essential genes and the aggravating genetic interaction are distributed in the INGI. A list with the probability of classification for each gene/interaction were obtained. The performance evaluation of our models demonstrates that this methodology can be applied with success in predicting conditionally essential genes. The prediction of genetic interactions also ...

Submitted by Bruno César Vani (brunovani22@gmail.com) on 2018-04-24T14:58:48Z No. of bitstreams: 1 tese-vani-final.pdf: 20308847 bytes, checksum: 6ca432e31093b56b561a864e475e55a1 (MD5) / Approved for entry into archive by ALESSANDRA KUBA OSHIRO ASSUNÇÃO (alessandra@fct.unesp.br) on 2018-04-24T18:26:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vani_bc_dr_prud.pdf: 20308847 bytes, checksum: 6ca432e31093b56b561a864e475e55a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-24T18:26:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vani_bc_dr_prud.pdf: 20308847 bytes, checksum: 6ca432e31093b56b561a864e475e55a1 (MD5) Previous issue date: 2018-03-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Cintilações Ionosféricas são rápidas variações na amplitude e/ou fase de um sinal de rádio ao se propagar por irregularidades na densidade de elétrons na ionosfera. Este fenômeno degrada a performance do posicionamento pelo GNSS, uma vez que pode acarretar, dentre outros aspectos, a degradação na acurácia de observáveis e em perdas de sincronismo no receptor. No Brasil, verifica-se a maior suscetibilidade de ocorrência de cintilação algumas horas após o pôr-do-sol, nas épocas do ano compreendidas entre os equinócios de primavera e outono nos anos de alta atividade solar. Redes GNSS de monitoramento de cintilações estão implantadas no território brasileiro, incluindo a rede CIGALA/CALIBRA – a qual é mantida pela FCT/UNESP com o apoio de parceiros nos últimos sete anos. Os dados de monitoramento permitem a realização de diversas pesquisas sobre características e efeitos da cintilação, incluindo as investigações conduzidas neste projeto. Foram investigados aspectos sobre a modelagem da cintilação ionosférica no Brasil, com ênfase na mitigação dos seus efeitos no PPP e na predição de ocorrência de cintilação. No contexto da mitigação, abordagens existentes foram avaliadas e uma nova proposta foi desenvolvida. A abordagem proposta para mitigação consiste em um novo modelo funcional, novo modelo estocástico e uma estratégia para minimizar os efeitos de perdas de sincronismo. A abordagem proposta foi testada com o suporte do software científico RT-PPP e os resultados obtidos foram promissores, incluindo casos de recuperação da acurácia esperada do PPP, mesmo sob influência de cintilação forte. No contexto da predição, uma integração de bases de dados de monitoramento oriundos de três redes (CIGALA/CALIBRA, ICEA e LISN) permitiu o desenvolvimento de um modelo preditivo (guiado por dados) baseado em redes neurais artificiais. A rede neural é treinada para obter uma estimativa das localidades e horários onde a cintilação é esperada em uma determinada noite, com base em dados de monitoramento obtidos em noites anteriores. Dados de monitoramento de diferentes regiões coletados no começo da mesma noite (logo após o pôr-do-sol) também são utilizados com o objetivo de inferir padrões acerca do surgimento das irregularidades que causam as cintilações e sua relação com o nível de cintilação observado no restante da noite. O modelo permite obter mapas de cintilação preditos com antecedência de uma a quatro horas, os quais são acompanhados de estimativas de qualidade das predições. Em resumo, este projeto apresenta contribuições com potencial para trazer benefícios ao cenário científico-tecnológico nacional. Além disso, os dados de monitoramento da base de dados integrada foram disponibilizados pela internet à comunidade através do software científico ISMR Query Tool, proporcionando suporte à realização de pesquisas adicionais em diversas instituições do Brasil e do mundo. / Ionospheric scintillations are rapid variation in amplitude and/or phase of a radio signal as it propagates through irregularities on electron density in the ionosphere. Such phenomenon degrades the performance of GNSS positioning, because it may cause accuracy degradation on observables and losses of lock, among other aspects. In Brazil, there is more susceptibility to occurrence of scintillations after sunset time between the spring and autumn equinoxes of years with high solar activity. Monitoring networks based on GNSS receivers are deployed over the Brazilian territory such as the CIGALA/CALIBRA network, managed by FCT/UNESP (with support from partners) in the last seven years. Monitoring data allows to develop several research regarding the scintillation effects, as in this thesis. Aspects regarding the modeling of ionospheric scintillation effects in Brazil were investigated, with emphasis on the mitigation of these effects on PPP and predictions of scintillation occurence. In the field of mitigation, existing approaches were investigated and a new one was proposed. The new approach for mitigation relies in both new functional and stochastic models for PPP, as well as a strategy to model effects of losses of lock. The proposed approach was tested with the scientific software RT-PPP and the achieved results were promising, including cases in which the expected accuracy for the PPP was recovered. In the field of the predictions, a database integration was conducted with data from three different networks (CIGALA/CALIBRA, ICEA e LISN). The integration allowed the development of a data-driven predictive model based on artificial neural network. The neural network is trained with data from previous nights. Data from the same night (around the sunset time) is also used to detect patterns regarding the emerging of the irregularities driving scintillation occurrence on the whole night. The model allows to generate maps of predicted scintillation with antecedence from one to four hours. In summary, this thesis shows contributions with potential to create benefits on the scientific and technological scenarios in Brazil. Furthermore, monitoring data from the integrated database was made available to the scientific community via the software ISMR Query Tool, providing support to conduct new research in different institutions from Brazil and the world. / CAPES: 88881.134266/2016-01

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-02-05T11:41:07Z No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-02-06T12:21:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-06T12:21:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_ArariglenoAlmeidaFernandes.pdf: 5576606 bytes, checksum: 7c3633463c389552b37b6ede1cb6d4b9 (MD5) / Esta dissertação apresenta o estudo, a aplicação e a análise dos conceitos envolvidos no processo de refinamento da informação no âmbito estratégico. Aplicou-se uma metodologia baseada em mapas conceituais que oferece a incorporação de novas regras de negócio a fim de obter um melhor desempenho na análise de dados. O uso de ontologias, aliado à utilização de mapas conceituais, proporcionou uma melhor validação dos indicadores de gestão na construção do modelo de dados dimensional. Concomitantemente, foi realizado um estudo comparativo entre aplicativos de métodos e algoritmos para técnicas de predição sobre um ambiente de Business Intelligence. Para avaliação e comparações de predição, foram utilizados os pacotes de software s e algoritmos da ferramenta Waika to Environment for Knowledge Analysis (WEKA) e do Matrix Laboratory (MATLAB). A partir dos resultados da avaliação, foi utilizada a suíte de Business Intelligence Pentaho para desenvolvimento de um protótipo de software complementar de predição como suporte ao processo de tomada de decisão. Este trabalho não apresenta nenhuma restrição quanto a sua aplicabilidade em demais áreas de negócio, no entanto, para o estudo de caso e aplicabilidade da pesquisa, foi utilizada a base de dados da Secretaria de Patrimônio da União (SPU), órgão da administração direta, vinculado ao Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão (MP). ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This dissertation presents the study, application and analysis of the concepts involved on the process of information refinement in a strategic scope. A concept maps methodology has been applied, which allows incorporating new rules in order to improve the performance of the data analysis process. The use of ontologies in combination with concept maps implies a more efficient validation of the management indicators, which is a required step when building a dimensional data model. Concomitantly, a comparative study between different prediction algorithms and software implementing it has been done. For implementing, testing and evaluating the predictive analysis, it has been used the tools included on Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) and Matrix Laboratory (MATLAB). With the obtained results, the suite for Business Intelligence Pentaho have been selected for implement and integrate on it a new module of Predictive Analytics. This study does not present any restriction about its applicability to any business area. However, the study case presented here is based on the data of the Union’s Patrimony Secretary (SPU), an administration department related to the Brazilian Ministry of Planning, Budget and Management (MP).

No presente trabalho foi avaliada a técnica de ultra-sonografia em tempo real como ferramenta para predição da área de olho-de-lombo (AOL) e espessura da camada de gordura subcutânea (ECG) a partir de imagens tomadas em animais vivos. Foram utilizados 115 bovinos jovens (30 ½ Angus x Nelore; 30 ½ Canchim x Nelore; 30 ½ Simental x Nelore e 25 Nelores), peso inicial médio de 329 kg, de dois tamanhos à maturidade (pequeno e grande) no sistema de produção do novilho superprecoce. As medidas de ultra-sonografia foram realizadas a cada 28 dias totalizando quatro medições até o final do confinamento. Os resultados obtidos demonstraram que a precisão da predição aumentou em função da proximidade com a data do abate, sendo máxima na quarta medida (R 2 de 0,68 para AOL e 0,82 para ECG com as mesmas medidas na carcaça). O efeito de grupo genético e as medidas ultra-sonográficas foram significativos (P<0,05) para ECG, enquanto que na carcaça ambas medidas foram significativas. A AOL da ultra-sonografia por 100 kilogramas (kg) de peso vivo (AOL4PKG) foi significativamente (P<0,05) influenciada pelo grupo genético, mas não pelo tamanho corporal. Em relação à AOL da carcaça por 100 kg de carcaça (AOLPCAR), todos os grupos genéticos alcançaram o valor ideal apontado pela literatura como indicativo de bom rendimento de cortes cárneos. Não foi observada diferença significativa (P<0,05) na composição entre os dois grupos de tamanho corporal provavelmente devido à pequena variação existente entre eles. Os mestiços Simental apresentaram a maior porcentagem de músculo na carcaça, e os animais Nelore o menor valor (P<0,05). Os animais Nelore, mestiços Canchim e Angus tenderam a acumular maior porcentagem de gordura na carcaça quando comparados aos mestiços Simental (P<0,05). A AOL por ultra-sonografia apresentou correlações positivas com a quantidade de músculo (0,49), de cortes cárneos (0,42) e porcentagem de tecido muscular estimada da carcaça (0,30). A ECG por ultra-som foi positivamente correlacionada com a porcentagem (0,49) e a quantidade de tecido adiposo estimada na carcaça (0,52), e negativamente correlacionada com a porcentagem de traseiro (-0,49). O rendimento de cortes cárneos só apresentou correlações significativas com a medida de AOLPCAR (0,26), o peso vivo dos animais (-0,45) e o peso da carcaça quente (-0,44). As medidas ultra-sonográficas nos animais vivos não mostraram alta precisão na predição da AOL na carcaça. Em geral os coeficientes de determinação das equações regressão para predição das características da composição da carcaça pelas medidas ultra-sonográficas são similares ou superiores àqueles obtidos nas equações que utilizaram as mesmas medidas após o abate. Este fato indica que o erro na predição da AOL não necessariamente se deve a uma falha na técnica de ultra-sonografia, mas também pode ser causada por diferenças naturais entre as medidas tomadas na carcaça e no animal vivo. / In the present study real time ultrasonography was used to predict the ribeye area (AOL) and the subcutaneous fat thickness (ECG) in live animals. A total of 115 yearling steers from four genetic groups (30 ½ Angus x Nelore; 30 ½ Canchim x Nelore; 30 ½ Simental x Nelore e 25 Nelores), with 329 kg initial average weight, and two different finishing frame sizes (small and large) were used. Animals were kept in a feedlot during the whole study. Four ultrasonographic measurements were taken every 28 days until slaughter. AOL and ECG were measured in the carcasses and compared to the measurements made in the live animals. Predictive accuracy of the ultrasonographic measurements increased as the animals approached slaughter date, reaching the maximum value at the last one (R 2 = 0.68 and 0.82 for AOL and ECG, respectively). Genetic group influenced (P<0.05) AOL and ECG measurements in the carcass but only the ECG was significant with the ultrasound (P<0.05). AOL ultrasonographic measurements showed a significant difference (P<0.05) among the genetic groups when body weight (per 100 Kg of carcass) was taken into account (AOL4PKG). AOL per 100 kg of carcass (AOLPCAR) for all genetic groups showed higher values than those suggested by the literature. Frame size did not influence AOL or ECG probably due to the small, but distinctive differences between the two groups. The Simental crossed animals had higher (P<0.05) carcass muscle percentage, and the Nelore steers had the lowest. The Nelore, Canchim and Angus crossed animals showed higher carcass fattissue percentage (P<0.05) as compared to the Simental crosses. The ultrasound AOL showed a positive correlation (0.49) with muscle weight, carcass cutability (0.42) and muscle carcass percentage (0.30). The ultrasound ECG was positively correlated with fattissue percentage (0.49) and carcass total fat tissue amount (0.52) and negatively correlated with the hind cut yield (-0.49). Carcass meat yield was correlated only with AOLPCAR (0,26), live weight (-0.45) and hot carcass weight (0.44). The ultrasound AOL had a low prediction accuracy for the carcass AOL. Overall, the accuracy of the carcass composition’s predictive equations by ultrasound were similar or greater than the one obtained by direct carcass measurements. This suggests that the difference in AOL measurements by ultrasonography and in the carcass does not necessarily mean a faulty ultrasonographic measurement for differences can be expected when measurements are made in the carcass or in the live animal.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-10T17:10:16Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Henrique da Silva Santos.pdf: 2107062 bytes, checksum: e753b1fdcb1bd51bc05ca43bd216612c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-11T17:34:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Henrique da Silva Santos.pdf: 2107062 bytes, checksum: e753b1fdcb1bd51bc05ca43bd216612c (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-08 / O Vírus da Imunodeficiência Humana (HIV) vem causando a morte de milhões de vítimas todos os anos. Trata-se de um retrovírus capaz de alterar o material genético das células hospedeiras, utilizando-as para produzir cópias de si. Nesse processo de replicação, podem ocorrer falhas no pareamento das bases nitrogenadas, resultando em mutações do HIV. Essas mutações são as responsáveis pela resistência aos medicamentos antirretrovirais e fazem com que o sistema imunológico do hospedeiro não reconheça mais o vírus. Assim, identificar as mutações no HIV que levam à resistência do vírus a certos medicamentos e predizer se o paciente terá uma resposta satisfatória a terapia antes mesmo dela ser iniciada, é de fundamental importância para o sucesso do tratamento. Muitos métodos estatísticos e de aprendizagem de máquina têm sido aplicados para tentar solucionar esse problema. Nesse trabalho, dados de indivíduos com HIV foram utilizados para desenvolver modelos responsáveis por predizer a resposta dos pacientes ao tratamento antirretroviral. Informações clínicas (carga viral e quantidade de células T-CD4+) juntamente com sequências de RNA do vírus (transcriptase reversa e protease) foram empregadas no treinamento dos classificadores Perceptron Multicamadas, Função de Base Radial, e Máquinas de Vetor Suporte. O algoritmo SMOTE foi aplicado para lidar com a enorme diferença entre o número de amostras de casos e controles, o que foi crucial para a precisão dos modelos. Os resultados mostram que o modelo SVM é mais preciso do que os outros dois, com uma área de curva ROC de 0,9398. Dos 1000 pacientes, 646 foram preditos corretamente por todos os modelos, ao passo que 69 foram classificados incorretamente na mesma situação. Analisando esses dados mais atentamente, foram identificados códons e propriedades importantes na diferenciação desses dois grupos de pacientes. Entre os códons identificados, alguns tem respaldo na literatura e outros são novos. A análise empregada oferece várias informações que podem ser muito úteis na predição da resposta de pacientes ao tratamento antirretroviral.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6039_1.pdf: 1689711 bytes, checksum: e00624d87171c671170096380d0b2525 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Muito se tem discutido sobre os problemas enfrentados pela indústria de software, os quais podem estar levando a mesma à estagnação. De acordo com pesquisas realizadas na área, além da baixa qualidade dos produtos, e produtividade não condizente com a demanda, a imprecisão de estimativas é um dos problemas cruciais enfrentados pela indústria de software. O atraso na entrega de projetos e a extrapolação de custos são conseqüências diretas da baixa qualidade das estimativas definidas. Em muitos casos, quando não colaboram para o fracasso total de um projeto, a imprecisão de estimativas pode causar prejuízos à organização contratada, tais como a insatisfação de seus clientes e o pagamento de multas de contrato. Desta forma, é importante que sejam fornecidos meios, para que a organização possa predizer, com maior confiabilidade, as chances de um projeto futuro alcançar seus objetivos, dentro do prazo e custo definidos, facilitando, assim, o planejamento e a negociação com o cliente. Neste sentido, esta dissertação apresenta, como principal contribuição, uma metodologia de predição de prazo de projetos, que utiliza simulação e métodos estatísticos. A metodologia tem como objetivo aumentar a qualidade do processo de estimativas das organizações, utilizando, para isso, informações de execuções passadas de projetos e características da equipe atual de desenvolvimento. Tais informações servem de base para a predição de um intervalo, ao qual, na prática, o término do projeto em análise terá chances de pertencer. Os resultados de um estudo de caso, realizado em uma empresa de desenvolvimento de software, ao final da pesquisa, sugerem a capacidade da metodologia definida neste trabalho

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-04T13:38:04Z No. of bitstreams: 1 Auristela Maria da Silva.pdf: 1905903 bytes, checksum: df4f6fcdd5971ea8e3191e0bd2fed158 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T13:38:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Auristela Maria da Silva.pdf: 1905903 bytes, checksum: df4f6fcdd5971ea8e3191e0bd2fed158 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Micro and small enterprises (SMEs) are constantly challenged in their ability to react to market threats and generate opportunities. Innovation emerges as a way to make these companies more robust and competitive. In this research, we will present a probabilistic model that contributes to the study of the dynamics of the behavior of MPE in relation to its innovative and organizational profile in the long term. The model used corresponds to a Markov Chain in discrete time, which in defining the maturity levels (states) of the companies and obtaining the probabilities of transition in a step, allows to describe and predict the future states of these organizations. The different states used are based on the Degree of Organizational Development (GO) and Degree of Innovation (GI), obtained from the Project Local Innovation Agents of the Brazilian Service of Support to Micro and Small Companies. To validate the model, a directed sample distributed in three groups of 20 companies from the food, furniture and clothing industry sectors of the state of Pernambuco will be used. The results indicate that, given the initial state of these companies, which are mostly at a level of management and innovation considered to be insipient, they will remain in reaching the steady state of the model. / As micro e pequenas empresas (MPE) estão sendo constantemente desafiadas em sua capacidade de reagir às ameaças do mercado e gerar oportunidades. A inovação surge como uma forma de tornar essas empresas mais robustas e competitivas. Nesta pesquisa, apresentar-se-á um modelo probabilístico que contribui para o estudo da dinâmica do comportamento das MPE com relação ao seu perfil inovador e organizacional em longo prazo. O modelo utilizado corresponde a uma Cadeia de Markov em tempo discreto, que ao definir os níveis de maturidade (estados) das empresas e a obtenção das probabilidades de transição em um passo, permite descrever e prever os estados futuros dessas organizações. Os diferentes estados utilizados são baseados no Grau de Desenvolvimento Organizacional (GO) e no Grau de Inovação (GI), obtidos a partir do Projeto Agentes Locais de Inovação do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. Para validar o modelo, utilizar-se-á uma amostra dirigida distribuída em três grupos de 20 empresas dos setores da indústria de alimentos, móveis e confecções do estado de Pernambuco. Os resultados obtidos indicam que, dado o estado inicial dessas empresas, que em sua maioria encontra-se em um patamar de gestão e inovação considerado insipiente, assim permanecerão ao atingir o estado estacionário do modelo.

Submitted by Ana Lúcia Moraes (analucia.moraes@mackenzie.br) on 2016-10-21T12:33:10Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Talita de Cassia Batista Pazeto - P.pdf: 1887680 bytes, checksum: 9660ffbeeb2e45fc42ea4ce317577689 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T12:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Talita de Cassia Batista Pazeto - P.pdf: 1887680 bytes, checksum: 9660ffbeeb2e45fc42ea4ce317577689 (MD5) Previous issue date: 2016-02-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The assessment of cognitive skills in preschool and the first years of elementary school has helped to understand and identify what skills are involved in learning. Among these, executive functions, oral language and early knowledge of written language have been reported as predictors of later school performance in reading, writing and mathematics. This research aimed to verify that: executive functions, verbal language, preliminary reading and writing skills, socioeconomic, biological and teacher vision -valued at preschool age- predict performance in elementary education in reading, writing and mathematics. A total of 71 children, of both genders, aged 4 and 6 years, from kindergarten 1 to the first year of a private school in São Paulo. The instruments used for the assessment of executive functions were Attention Test for Cancellation, semantic Stroop Test and Trail Making Test for Preschoolers. To evaluate oral language: Phonological Awareness Test for Oral production, Peabody’s image vocabulary test and words repetition test and Pseudoword. In assessing the initial skills of reading and writing: Task knowledge of letters and sounds and Reading and Writing Test. To evaluate school performance: Word Reading Competence Test and Pseudoword, written test under Dictation and Proof of Arithmetic. To parents was sent a file with questions about child development and family structure. To and teachers, a questionnaire on students' difficulties. The study has a longitudinal character and accompanied these children through annual assessments over three years. Imputation analysis was performed, which aims to prepare the sample for following statistics analysis. The Friedman test showed a significant number of effect on all evaluated skills. The regression tree analysis derived models of the importance of each variable for predicting the outcome variable, and Boruta analysis determined which variables were the most important for each model. Thus, according to the regression tree, phonological awareness, letter knowledge and sounds, preliminary reading and writing and vocabulary skills were predictors for later reading performance. Knowledge of letters, difficulty pointed out by the teacher, reading and preliminary writing, phonological awareness, vocabulary, the father's age, family income, inhibitory control and cognitive flexibility were the predictive skills for later writing performance. Phonological awareness, letter knowledge, reading and preliminary writing, vocabulary and difficulty pointed out by the teacher were the predictive skills for later performance in mathematics. In the face of the findings, it was possible to respond to all objectives. These results have social relevance by allowing reflect on the expansion of early identification of potential problems in these skills and preventive interventions and contribute to bringing relevant areas to be developed in early childhood education / A avaliação de habilidades cognitivas na pré-escola e nos primeiros anos do Ensino Fundamental tem auxiliado na compreensão e identificação de quais habilidades estão envolvidas na aprendizagem. Dentre estas, funções executivas, linguagem oral e conhecimentos iniciais sobre linguagem escrita têm sido relatadas como preditoras do desempenho escolar posterior em leitura, escrita e matemática. A presente pesquisa teve como objetivo geral verificar se funções executivas, linguagem oral, habilidades preliminares de leitura e escrita, variáveis socioeconômicas, biológicas e visão do professor, avaliadas em idade pré-escolar, predizem desempenho no Ensino Fundamental em leitura, escrita e matemática. Participaram 71 crianças, de ambos os sexos, com idades entre 4 e 6 anos, das séries Jardim I, Jardim II e 1º ano, de uma escola particular de São Paulo. Os instrumentos utilizados para a avaliação das funções executivas foram Teste de Atenção por Cancelamento, Teste de Stroop semântico e Teste de Trilhas para Pré-escolares. Para avaliar linguagem oral, Prova de Consciência Fonológica por produção Oral, Teste de Vocabulário por Imagens Peabody e Teste de Repetição de Palavras e Pseudopalavras. Na avaliação das habilidades iniciais de leitura e escrita, Tarefa de Conhecimento das Letras e dos Sons e Teste de Leitura e Escrita. Para avaliar o desempenho escolar: Teste de Competência de Leitura de Palavras e Pseudopalavras, Teste de escrita sob Ditado e Prova de Aritmética. Aos pais foi enviado um questionário de identificação contendo questões sobre o desenvolvimento da criança e estrutura familiar e, aos professores, um questionário sobre dificuldades dos alunos. A pesquisa teve caráter longitudinal e acompanhou essas crianças por meio de avaliações anuais durante 3 anos. Foi realizada a análise de imputação, que tem como objetivo preparar a amostra para as análises estatísticas seguintes. O teste de Friedman revelou efeito de série significativo em todas as habilidades avaliadas. A análise de regressão em árvore derivou modelos da importância de cada variável para a predição da variável desfecho, e a análise Boruta determinou quais variáveis foram as mais importantes para cada modelo. Dessa forma, conforme a análise de regressão em árvore, consciência fonológica, conhecimento de letras e de sons, leitura e escrita preliminares e vocabulário foram as habilidades preditoras para desempenho posterior em leitura. O conhecimento de letras, dificuldade apontada pelo professor, leitura e escrita preliminares, consciência fonológica, vocabulário, idade do pai, renda familiar, controle inibitório e flexibilidade cognitiva foram as habilidades preditoras para desempenho posterior em escrita. Consciência fonológica, conhecimento de letras, leitura e escrita preliminares, vocabulário e dificuldade apontada pelo professor foram as habilidades preditoras para desempenho posterior em matemática. Diante dos achados encontrados foi possível responder a todos os objetivos. Esses resultados possuem relevância social ao permitir refletir sobre a ampliação de possibilidades de identificação precoce em problemas nessas habilidades e de intervenções preventivas, além de contribuir ao trazer áreas relevantes a serem desenvolvidas na educação infantil

A predição de links em redes é uma tarefa com aplicações em diversos cenários. Com a automatização de processos, as redes sociais, redes tecnológicas e outras cresceram muito em número de vértices e arestas. Portanto, a utilização de preditores de links em redes com alta complexidade estrutural não é trivial, mesmo considerando algoritmos de baixa complexidade computacional. A grande quantidade de operações necessárias para que os preditores possam escolher quais arestas são promissoras torna o processo de considerar a rede toda inviável na maioria dos casos. As abordagens existentes enfrentam essa característica de diversas formas, sendo que as mais populares são as que limitam o conjunto de pares de vértices que serão considerados para existência de arestas promissoras. Este projeto aborda a criação de uma estratégia que utiliza otimização multinível para contrair as redes, executar os algoritmos de predição de links nas redes contraídas e projetar os resultados de predição para a rede original, para reduzir o número de operações necessárias à predição de links. Os resultados mostram que a abordagem consegue reduzir o tempo necessário para predição, apesar de perdas esperadas na qualidade na predição. / Link prediction in networks is a task with applications in several scenarios. With the automation of processes, social networks, technological networks, and others have grown considerably in the number of vertices and edges. Therefore, the creation of systems for link prediction in networks of high structural complexity is not a trivial process, even considering low-complexity algorithms. The large number of operations required for predicting which edges are promising makes the considering of the whole network impracticable in many cases. The existing approaches face this characteristic in several ways, and the most popular are those that limit the set of vertex pairs that will be considered for the existence of promising edges. This project addresses a strategy that uses multilevel optimization to coarse networks, execute prediction algorithms on coarsened networks and project the results back to the original network, in order to reduce the number of operations for link prediction. The experiments show that the approach can reduce the time despite some expected losses of accuracy.

Submitted by Romulus Lima (romulus.lima@ufpe.br) on 2015-03-03T19:50:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO André Luíz Sá de Oliveira.pdf: 6170120 bytes, checksum: 115619fdeed9141f93d5d29cef5a4865 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-03T19:50:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO André Luíz Sá de Oliveira.pdf: 6170120 bytes, checksum: 115619fdeed9141f93d5d29cef5a4865 (MD5) Previous issue date: 2013-11-01 / Os problemas ambientais decorrentes dos incêndios alteram de maneira profunda a dinâmica do planeta através da modificação de seus ciclos e da destruição dos ecossistemas. O homem é responsável por quase a totalidade das queimadas, sendo ele também protagonista das iniciativas de prevenção. Dessa maneira, tornase necessário um planejamento de ações ao combate desses danos ambientais. Uma vez que a localização geográfica é importante atributo, esta pesquisa objetiva apoiar medidas de prevenção e controle de incêndios gerando e validando mapas com modelos de predição de riscos de incêndios aplicados no município de João Pessoa – PB. Para atingir esse objetivo, os dados foram modelados, processados, manipulados e analisados no software ArcGIS versão 10.0, bem como a geração e overlay de mapas temáticos através de análise multicritério, ponderação das variáveis e lógica fuzzy. Posteriormente, foi realizada a validação dos modelos considerando dados reais, onde os resultados demonstraram que os modelos gerados com o auxílio da lógica fuzzy apresentaram um coeficiente de determinação acima de 85%. A variável de pluviometria foi o fator que contribuiu significativamente para que os modelos apresentassem maior confiabilidade. Variável essa que não foi utilizada e nem recomendada especificamente em outras metodologias comparadas nessa pesquisa. Os fatores que contribuíram para o alto grau de vulnerabilidade de risco de incêndios foram as regiões que apresentaram simultaneamente: alta declividade, presença de vegetação, áreas de alta concentração de pessoas, aglomerados subnormais e regiões dentro da influência da rede viária e hidrografia. Por fim, esse trabalho teve o intuito de contribuir na tomada de decisão dos gestores de meio ambiente, segurança e defesa social de forma rápida e precisa com recurso a poucas variáveis e baixo custo.