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Federalismo e simetria organizacional : defesa da autonomia das unidades da FederaçãoFernandes, Henrique Montagner January 2015 (has links)
Os Tribunais brasileiros consideram inerente à estrutura federativa do Brasil o dever de os Estados-membros e Municípios organizarem-se em simetria à organização políticoinstitucional da União. A investigação busca situar o denominado princípio da simetria no tempo e no espaço, em função de sua origem. Na primeira parte, recupera-se o sentido do ideal federalista tanto no federalismo sócio-natural inspirado em Althusius quanto no federalismo pactista pensado por Montesquieu e realizado pelos Federalistas, a fim de identificar algum indício justificador de um tal princípio da simetria. Na segunda parte, percorre-se a evolução do federalismo brasileiro a partir dos contornos constitucionais da Federação, com o objetivo de precisar o momento em que o princípio da simetria surgiu. Na terceira parte, o princípio da simetria é posto no contexto da ordem constitucional e democrática instituída pela Constituição de 1988. A continuidade da aplicação do princípio da simetria para controlar as normas estaduais é questionada e dois argumentos contra essa prática são apresentados: a autonomia estadual e a indeterminação dos princípios constitucionais. / Brazilian Courts consider inherent to Brazil’s federative structure a duty of both Member States and Municipalities to organise themselves in symmetry to Union’s political and institutional organisation. This research seeks to place the so-called principle of symmetry in space and time, according to their origin. First, it recovers the federal ideal sense both in socio-natural federalism inspired by Althusius as in covenantal federalism thought by Montesquieu and performed by the Federalists, in order to identify any evidence able to justify such a principle of symmetry. Second, it goes through the evolution of Brazilian federalism based on Federation’s constitutional design, with the objective of clarifying the moment in which the principle of symmetry arose. Third, the principle of symmetry is put in contexto with the democratic and constitutional order established by the Constitution of 1988. The continuity in application of the principle of symmetry to review state regulations is questioned and two arguments against this practice are presented: state autonomy and constitutional principles’ indeterminacy.
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Federalismo e simetria organizacional : defesa da autonomia das unidades da FederaçãoFernandes, Henrique Montagner January 2015 (has links)
Os Tribunais brasileiros consideram inerente à estrutura federativa do Brasil o dever de os Estados-membros e Municípios organizarem-se em simetria à organização políticoinstitucional da União. A investigação busca situar o denominado princípio da simetria no tempo e no espaço, em função de sua origem. Na primeira parte, recupera-se o sentido do ideal federalista tanto no federalismo sócio-natural inspirado em Althusius quanto no federalismo pactista pensado por Montesquieu e realizado pelos Federalistas, a fim de identificar algum indício justificador de um tal princípio da simetria. Na segunda parte, percorre-se a evolução do federalismo brasileiro a partir dos contornos constitucionais da Federação, com o objetivo de precisar o momento em que o princípio da simetria surgiu. Na terceira parte, o princípio da simetria é posto no contexto da ordem constitucional e democrática instituída pela Constituição de 1988. A continuidade da aplicação do princípio da simetria para controlar as normas estaduais é questionada e dois argumentos contra essa prática são apresentados: a autonomia estadual e a indeterminação dos princípios constitucionais. / Brazilian Courts consider inherent to Brazil’s federative structure a duty of both Member States and Municipalities to organise themselves in symmetry to Union’s political and institutional organisation. This research seeks to place the so-called principle of symmetry in space and time, according to their origin. First, it recovers the federal ideal sense both in socio-natural federalism inspired by Althusius as in covenantal federalism thought by Montesquieu and performed by the Federalists, in order to identify any evidence able to justify such a principle of symmetry. Second, it goes through the evolution of Brazilian federalism based on Federation’s constitutional design, with the objective of clarifying the moment in which the principle of symmetry arose. Third, the principle of symmetry is put in contexto with the democratic and constitutional order established by the Constitution of 1988. The continuity in application of the principle of symmetry to review state regulations is questioned and two arguments against this practice are presented: state autonomy and constitutional principles’ indeterminacy.
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Federalismo e simetria organizacional : defesa da autonomia das unidades da FederaçãoFernandes, Henrique Montagner January 2015 (has links)
Os Tribunais brasileiros consideram inerente à estrutura federativa do Brasil o dever de os Estados-membros e Municípios organizarem-se em simetria à organização políticoinstitucional da União. A investigação busca situar o denominado princípio da simetria no tempo e no espaço, em função de sua origem. Na primeira parte, recupera-se o sentido do ideal federalista tanto no federalismo sócio-natural inspirado em Althusius quanto no federalismo pactista pensado por Montesquieu e realizado pelos Federalistas, a fim de identificar algum indício justificador de um tal princípio da simetria. Na segunda parte, percorre-se a evolução do federalismo brasileiro a partir dos contornos constitucionais da Federação, com o objetivo de precisar o momento em que o princípio da simetria surgiu. Na terceira parte, o princípio da simetria é posto no contexto da ordem constitucional e democrática instituída pela Constituição de 1988. A continuidade da aplicação do princípio da simetria para controlar as normas estaduais é questionada e dois argumentos contra essa prática são apresentados: a autonomia estadual e a indeterminação dos princípios constitucionais. / Brazilian Courts consider inherent to Brazil’s federative structure a duty of both Member States and Municipalities to organise themselves in symmetry to Union’s political and institutional organisation. This research seeks to place the so-called principle of symmetry in space and time, according to their origin. First, it recovers the federal ideal sense both in socio-natural federalism inspired by Althusius as in covenantal federalism thought by Montesquieu and performed by the Federalists, in order to identify any evidence able to justify such a principle of symmetry. Second, it goes through the evolution of Brazilian federalism based on Federation’s constitutional design, with the objective of clarifying the moment in which the principle of symmetry arose. Third, the principle of symmetry is put in contexto with the democratic and constitutional order established by the Constitution of 1988. The continuity in application of the principle of symmetry to review state regulations is questioned and two arguments against this practice are presented: state autonomy and constitutional principles’ indeterminacy.
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Bio-Inspired Prototype-Based Models and Applied Gompertzian Dynamics in Cluster Analysis / Biologicky inspirované modely založené na prototypech a aplikace gompertzovské dynamiky ve shlukové analýzePastorek, Lukáš January 2010 (has links)
The thesis deals with the analysis of the clustering and mapping techniques derived from the principles of the neural and statistical learning and growth theory. The selected branch of the unsupervised bio-inspired prototype-based models is described in terms of the proposed logical framework, which highlights the continuity of these methods with the classical "pure" statistical methods. Moreover, as those methods are broadly understood as the "black boxes" with the unpredictable, unclear and especially hidden behavior, the examples of the spatial computational and organizational patterns in two-dimensional space are provided. Additionally, this thesis presents the novel concept based on the non-linear, non-Gaussian Gompertzian function, which has been widely used as the universal law in dynamic growth models, but has not yet been applied in the field of computational intelligence. The essence of Gompertzian dynamics is mathematically analyzed and a novel simple version of the Gompertzian normalized function is introduced. Furthermore, the function was modified for use in the field of artificial intelligence and neural implications were discussed. Additionally, the novel neural networks were proposed and derived from the topological principles of Kohonen's self-organizing maps and neural gas algorithm. The Gompertzian networks were evaluated using several indicators for various generated and real datasets. Gompertzian neural networks with fixed grid and integrated neighborhood ranking principle generally show lower mean squared errors than the original SOM algorithms. Likewise, the unconstrained Gompertzian networks have demonstrated overall low error rates comparable to neural gas algorithm, more stable and lower error solutions than the k- means sequential procedure. In conclusion, the Gompertzian function has been shown to be a viable concept and an effective computational tool for multidimensional data analysis.
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Mapas auto-organizáveis com topologioa variante no tempo para categorização em subespaços em dados de alta dimensionalidade e vistas múltiplasANTONINO, Victor Oliveira 16 August 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-24T15:04:03Z
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Previous issue date: 2016-08-16 / Métodos e algoritmos em aprendizado de máquina não supervisionado têm sido empregados em diversos problemas significativos. Uma explosão na disponibilidade de dados de várias fontes e modalidades está correlacionada com os avanços na obtenção, compressão, armazenamento, transferência e processamento de grandes quantidades de dados complexos com alta dimensionalidade, como imagens digitais, vídeos de vigilância e microarranjos de DNA. O agrupamento se torna difícil devido à crescente dispersão desses dados, bem como a dificuldade crescente em discriminar distâncias entre os pontos de dados. Este trabalho apresenta um algoritmo de agrupamento suave em subespaços baseado em um mapa auto-organizável (SOM) com estrutura variante no tempo, o que significa que o agrupamento dos dados pode ser alcançado sem qualquer conhecimento prévio, tais como o número de categorias ou a topologia dos padrões de entrada, nos quais ambos são determinados durante o processo de treinamento. O modelo também atribui diferentes pesos a diferentes dimensões, o que implica que cada dimensão contribui para o descobrimento dos aglomerados de dados. Para validar o modelo, diversos conjuntos de dados reais foram utilizados, considerando uma diversificada gama de contextos, tais como mineração de dados, expressão genética, agrupamento multivista e problemas de visão computacional. Os resultados são promissores e conseguem lidar com dados reais caracterizados pela alta dimensionalidade. / Unsupervised learning methods have been employed on many significant problems. A blast in
the availability of data from multiple sources and modalities is correlated with advancements in
how to obtain, compress, store, transfer, and process large amounts of complex high-dimensional
data, such as digital images, surveillance videos, and DNA microarrays. Clustering becomes
challenging due to the increasing sparsity of such data, as well as the increasing difficulty in
discriminating distances between data points. This work presents a soft subspace clustering
algorithm based on a self-organizing map (SOM) with time-variant structure, meaning that
clustering data can be achieved without any prior knowledge such as the number of categories or
input data topology, in which both are determined during the training process. The model also
assigns different weights to different dimensions, this implies that every dimension contributes to
uncover clusters. To validate the model, we used a number of real-world data sets, considering a
diverse range of contexts such as data mining, gene expression, multi-view and computer vision
problems. The promising results can handle real-world data characterized by high dimensionality.
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