Le but de ce travail est l étude de la nocivité des défauts dans les tuyaux soumis à une pression interne. Nous nous intéressons aux problèmes des entailles externes semi-elliptiques dans des coques cylindriques. L étude, menée dans le cadre de l application de la mécanique de rupture, est abordée par une approche expérimentale et une approche numérique par éléments finis. Une étude expérimentale, est réalisée à l aide de maquettes, conçues selon les recommandations CODAP. Celles-ci, munies de défauts circonférentiel et longitudinal, sont instrumentées par des jauges extensométriques. La ténacité du matériau est déterminée par l essai Charpy. L étude numérique, des domaines élastique et élastoplastique, est basée sur l utilisation d un bloc d entaille développé et calibré pour les coques cylindriques. Dans le domaine élastique, aussi bien pour les entailles axisymétriques que semi-elliptiques, nous avons calculé les Facteurs d Intensité de Contraintes en fonction des paramètres géométriques des coques et des entailles. Les résultats sont comparés aux résultats existants dans la littérature. Dans le domaine élastoplastique, la méthode volumétrique est utilisée pour déterminer le Facteur d Intensité de Contraintes d entailles, pour une entaille longitudinale et circonférentielle. Le calcul de la contrainte T, par éléments finis, dans le cas de défauts longitudinal et circonférentiel, montre que cette contrainte est de compression, justifiant physiquement une propagation stable / The aim of work is the study of pipes with hazardous defects under internal pressure. The problems semi-elliptic external notches in cylindrical shells are considered. The study is undertaken within the frame of fracture mechanics approaches both an experimental and numerical with using the finite elements method. The experimental study is curried out on the model pipe-like specimens, which were designed according to the CODAP recommendations. The measurement of local deformation around the notch area both circumferential and longitudinal direction was done by the gauge-extensometers. The fracture toughness of material was received from the Charpy tests. The numerical study is devoted to determination of the elastic and elastic-plastic stress fields at the notches in cylindrical shells. For case of elastic field, the stress intensity factors were calculated for the axes-symmetric and semi-elliptic notches according to their geometrical parameters and size of shells. The received results have been compared with the existed data in literature. For case of elastic-plastic field, the volumetric method is used to determine the notch stress intensity factor at the bottom of the longitudinal and circumferential notches. The calculation of the T-stress by finite elements method showed that this stress is stress of compression in the case both longitudinal and circumferential defects

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La mayoría de los métodos para la categorización automática de documentos está basada en técnicas de aprendizaje supervisado y por consecuencia, tienen el problema de requerir un gran número de instancias de entrenamiento. Con la finalidad de afrontar este problema, en esta tesis se propone un nuevo método semi-supervisado para la categorización de documentos, el cual considera la extracción automática de ejemplos no etiquetados de la Web y su incorporación al conjunto de entrenamiento. Los ejemplos no etiquetados que se incorporan al conjunto de entrenamiento son seleccionados por medio de un método basado en aprendizaje automático. Este modelo incremental permite la selección sólo de los mejores ejemplos no etiquetados en cada iteración. Sin embargo, en algunos dominios esta técnica no permite mejorar la precisión de clasificación, principalmente cuando los datos etiquetados son dispersos. Esto es, entre más relación tengan los ejemplos etiquetados con la categoría a la que pertenecen, mejores resultados se obtendrán con este método. Éste es independiente del dominio y del lenguaje, su funcionamiento resulta más adecuado en aquellos escenarios en los cuales no se cuenta con suficientes instancias de entrenamiento manualmente etiquetadas. La evaluación experimental del método se llevó a cabo con tres experimentos de categorización de documentos tanto temática (utilizando colecciones con diferentes características de documentos, como son: muy pocos ejemplos de entrenamiento y un alto grado de traslape) así como no temática (tarea de atribución de autoría). Un cuarto experimento se llevó a cabo para la tarea de la desambiguación del sentido de las palabras. Los resultados obtenidos en cada uno de estos experimentos nos permiten ver la efectividad de incorporar datos no etiquetados descargados de la Web al conjunto de entrenamiento. / Guzmán Cabrera, R. (2009). Categorización semi-supervisada de Documentos usando la Web como corpus [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6562

A etnoictiologia busca descrever e valorizar os conhecimentos dos pescadores artesanais, atravÃs de estudos que evidenciam que estes sÃo portadores de conhecimentos bioecolÃgicos acerca dos peixes que capturam. Desta forma, objetivou-se comparar os conhecimentos etnoictiolÃgicos dos pescadores artesanais dos aÃudes pÃblicos Araras e Edson Queiroz (bacia do mÃdio rio AcaraÃ-CE) com a literatura cientÃfica. Com este fim, selecionou-se uma populaÃÃo representativa para cada um destes aÃudes. Assim, tem-se a Ilha de EsaÃ, para o aÃude Araras, e Vila SÃo Cosme, para o Edson Queiroz. Foram realizadas observaÃÃo participante, entrevistas semiestruturadas, estÃmulo visual e turnÃs-guiadas com pescadores destas populaÃÃes. Foram entrevistados vinte pescadores na Vila SÃo Cosme e vinte e quatro na Ilha de EsaÃ. As entrevistas abordaram aspectos etnoecolÃgicos das principais espÃcies de peixes capturadas pelos pescadores. Foram citadas vinte etnoespÃcies de peixes e uma de camarÃo como sendo capturadas nos aÃudes. Dentre estas, as mais importantes, economicamente, foram: carÃ-tilÃpia (Oreochromis niloticus Linnaeus, 1758 e Tilapia rendalli Boulenger, 1897), curimatà (Prochilodus brevis Steindachner, 1874), pescada, (Plagiossion squamossimus Heckel, 1840), piau (Leporinus sp.), traÃra (Hoplias brasiliensis e H. malabaricus Bloch, 1794) e tucunarà (Cichla cf. ocellaris Bloch; Schneider, 1801). Na classificaÃÃo da ictiofauna, os pescadores utilizam aspectos morfolÃgicos e etolÃgicos, apresentando vÃrias etnoespÃcies com nomes genÃricos e poucas com nomes binomiais. Em sua dieta, estas populaÃÃes consomem peixes, como principal fonte de proteÃna animal, havendo restriÃÃes por carÃter social e cultural. Quanto à etnoictiologia, conclui-se que os pescadores possuem conhecimentos consistentes sobre a ecologia geral, trÃfica e reprodutiva da ictiofauna capturada, vivenciando empiricamente muitas das informaÃÃes presentes na literatura acadÃmica. Logo, pela consistÃncia dos saberes dos pescadores da Ilha de Esaà e da Vila SÃo Cosme, estes conhecimentos podem contribuir para futuros estudos cientÃficos e ser incorporados na elaboraÃÃo de planos de gestÃo e manejo sustentÃvel dos recursos hÃdricos e pesqueiros da regiÃo mÃdia do AcaraÃ. / The ethnoictiology to describe and use the knowledge of fishermen, by studies that show that they are carriers of bio-ecological knowledge about fish they catch. Thus, the objective was to compare the knowledge of fishermen of public dams Araras and Edson Queiroz (Middle Acaraà River Basin, CearÃ) with the scientific literature. With this end, we selected a representative population for each of these reservoirs. Therefore, there is the Ilha de EsaÃ, for the dam Araras, and Vila SÃo Cosme, to Edson Queiroz. Were performed participant observation, semi-structured interviews, visual stimulus, and guided fishing tours of these populations. Twenty fishermen were interviewed in Vila Sao Cosme and twenty-four on the Ihla de Esaà The interviews aspects ethnoecological of the main fish species caught by fishermen. Were cited twenty ethnospecies fish and shrimp as captured in the reservoirs. Among these, the most important, economically, are carÃ-tilapia [Oreochromis niloticus (Linnaeus, 1758) and Tilapia rendalli (Boulenger, 1897)], curimatà [(Prochilodus brevis (Steindachner, 1874)], pescada [Plagiossion squamossimus (Heckel, 1840)], piau (Leporinus sp.),traÃra (Hoplias brasiliensis e H. malabaricus) and tucunarà [Cichla cf. ocellaris (Bloch; Schneider, 1801)]. In the classification of fishes, fishemen used morphological and ethological aspects, presenting several ethnospecies with generic names and few with binomial names. In your diet, these populations consume fish as the main source of animal protein, with social and cultural restrictions. As for ethnoictiology, it is concluded that the fishermen have consistent knowledge about the general ecology, trophic and reproductive of fishes captured. Therefore, the consistency of the knowledge of fishermen on the Ilha de Esaà and Vila SÃo Cosme, this knowledge can contribute to future scientific studies and be incorporated in the preparation of management plans and sustainable management of water resources and fisheries in the middle region AcaraÃ.

O aprendizado semi-supervisionado é um paradigma do aprendizado de máquina no qual a hipótese é induzida aproveitando tanto os dados rotulados quantos os dados não rotulados. Este paradigma é particularmente útil quando a quantidade de exemplos rotulados é muito pequena e a rotulação manual dos exemplos é uma tarefa muito custosa. Nesse contexto, foi proposto o algoritmo Cotraining, que é um algoritmo muito utilizado no cenário semi-supervisionado, especialmente quando existe mais de uma visão dos dados. Esta característica do algoritmo Cotraining faz com que a sua aplicabilidade seja restrita a domínios multi-visão, o que diminui muito o potencial do algoritmo para resolver problemas reais. Nesta dissertação, é proposto o algoritmo Co2KNN, que é uma versão mono-visão do algoritmo Cotraining na qual, ao invés de combinar duas visões dos dados, combina duas estratégias diferentes de induzir classificadores utilizando a mesma visão dos dados. Tais estratégias são chamados de k-vizinhos mais próximos (KNN) Local e Global. No KNN Global, a vizinhança utilizada para predizer o rótulo de um exemplo não rotulado é conformada por aqueles exemplos que contém o novo exemplo entre os seus k vizinhos mais próximos. Entretanto, o KNN Local considera a estratégia tradicional do KNN para recuperar a vizinhança de um novo exemplo. A teoria do Aprendizado Semi-supervisionado Baseado em Desacordo foi utilizada para definir a base teórica do algoritmo Co2KNN, pois argumenta que para o sucesso do algoritmo Cotraining, é suficiente que os classificadores mantenham um grau de desacordo que permita o processo de aprendizado conjunto. Para avaliar o desempenho do Co2KNN, foram executados diversos experimentos que sugerem que o algoritmo Co2KNN tem melhor performance que diferentes algoritmos do estado da arte, especificamente, em domínios mono-visão. Adicionalmente, foi proposto um algoritmo otimizado para diminuir a complexidade computacional do KNN Global, permitindo o uso do Co2KNN em problemas reais de classificação / Semi-supervised learning is a machine learning paradigm in which the induced hypothesis is improved by taking advantage of unlabeled data. Semi-supervised learning is particularly useful when labeled data is scarce and difficult to obtain. In this context, the Cotraining algorithm was proposed. Cotraining is a widely used semisupervised approach that assumes the availability of two independent views of the data. In most real world scenarios, the multi-view assumption is highly restrictive, impairing its usability for classifification purposes. In this work, we propose the Co2KNN algorithm, which is a one-view Cotraining approach that combines two different k-Nearest Neighbors (KNN) strategies referred to as global and local k-Nearest Neighbors. In the global KNN, the nearest neighbors used to classify a new instance are given by the set of training examples which contains this instance within its k-nearest neighbors. In the local KNN, on the other hand, the neighborhood considered to classify a new instance is the set of training examples computed by the traditional KNN approach. The Co2KNN algorithm is based on the theoretical background given by the Semi-supervised Learning by Disagreement, which claims that the success of the combination of two classifiers in the Cotraining framework is due to the disagreement between the classifiers. We carried out experiments showing that Co2KNN improves significatively the classification accuracy specially when just one view of training data is available. Moreover, we present an optimized algorithm to cope with time complexity of computing the global KNN, allowing Co2KNN to tackle real classification problems

SOMMARIO: Um tema abbastanza controverso nel Diritto Penale risiede nella possibilita di imponersi uma pena al vertido no Direito Penal risiede nella possibilità di imporre una sanzione penale per il criminale possesso di un disturbo di personalità, lo psicopatico. In Brasile, la dottrina classica insiste sulla tassazione di questi soggetti come persone titolari dei benefici previsti nel comma unico dell'articolo 26 del codice penale, trattandoli come semi-attribuibili. Un'altra linea di pensiero che ha acquistato slancio, gli giudica come elementi pericolosi, ma sani. Quindi, in grado di rispondere penalmente come chiunque altro. Infine, ci sono quelli che li trattano come soggetti in possesso di una malattia, e perciò meritevoli di trattamento piuttosto che punizione. Qui, faremo un bel giro su queste tre linee della dottrina, elegendo alla fine, a una di loro. Gita che è fatta necessariamente, tenendo conto i principi costituzionali. / ABSTRACT: A very controvertial theme in criminal law is the possibility to impose a sanction to a guilty which has a personality disorder, the psychopath. In Brazil, the classic doctrine insists to put these people as a holder of the benefits fixed in the single paragraph, of the article 26, of the Criminal Code, treating them as semi imputable. Other group that has been attaining expression adjudge them as risky people, but healthy, therefore, able to respond criminally as anyone. Lastly, there are those who treat them as diseased people, and, for this, treatment deserving and does not have any punishment. Here, we will do a tour in these three doctrinal lines, filing, in the final, to one of them. This trip will be done, necessarily, taking in count the limites constitucional principles of the state power to punish. / Um tema bastante controvertido no Direito Penal reside na possibilidade de se impor uma pena ao criminoso portador de um transtorno de personalidade, o psicopata. No Brasil, a doutrina clássica insiste em tachar esses sujeitos como pessoas detentoras dos benefícios previstos no parágrafo único do artigo 26 do Código Penal, tratando os como semi-imputáveis. Outra corrente que vem ganhando expressão os julga como elementos perigosos, mas sãos, portanto, aptos a responder penalmente como qualquer outra pessoa. Por fim, há aqueles que os tratam como sujeitos detentores de uma moléstia, e, por isso, merecedores de tratamento e não de punição. Aqui, farse-á um passeio nestas três linhas doutrinárias, filiando-se, ao final, a uma delas. Passeio que é feito, necessariamente, levando-se em conta os princípios constitucionais limitadores do poder de punir estatal.

O aprendizado semi-supervisionado é um paradigma do aprendizado de máquina no qual a hipótese é induzida aproveitando tanto os dados rotulados quantos os dados não rotulados. Este paradigma é particularmente útil quando a quantidade de exemplos rotulados é muito pequena e a rotulação manual dos exemplos é uma tarefa muito custosa. Nesse contexto, foi proposto o algoritmo Cotraining, que é um algoritmo muito utilizado no cenário semi-supervisionado, especialmente quando existe mais de uma visão dos dados. Esta característica do algoritmo Cotraining faz com que a sua aplicabilidade seja restrita a domínios multi-visão, o que diminui muito o potencial do algoritmo para resolver problemas reais. Nesta dissertação, é proposto o algoritmo Co2KNN, que é uma versão mono-visão do algoritmo Cotraining na qual, ao invés de combinar duas visões dos dados, combina duas estratégias diferentes de induzir classificadores utilizando a mesma visão dos dados. Tais estratégias são chamados de k-vizinhos mais próximos (KNN) Local e Global. No KNN Global, a vizinhança utilizada para predizer o rótulo de um exemplo não rotulado é conformada por aqueles exemplos que contém o novo exemplo entre os seus k vizinhos mais próximos. Entretanto, o KNN Local considera a estratégia tradicional do KNN para recuperar a vizinhança de um novo exemplo. A teoria do Aprendizado Semi-supervisionado Baseado em Desacordo foi utilizada para definir a base teórica do algoritmo Co2KNN, pois argumenta que para o sucesso do algoritmo Cotraining, é suficiente que os classificadores mantenham um grau de desacordo que permita o processo de aprendizado conjunto. Para avaliar o desempenho do Co2KNN, foram executados diversos experimentos que sugerem que o algoritmo Co2KNN tem melhor performance que diferentes algoritmos do estado da arte, especificamente, em domínios mono-visão. Adicionalmente, foi proposto um algoritmo otimizado para diminuir a complexidade computacional do KNN Global, permitindo o uso do Co2KNN em problemas reais de classificação / Semi-supervised learning is a machine learning paradigm in which the induced hypothesis is improved by taking advantage of unlabeled data. Semi-supervised learning is particularly useful when labeled data is scarce and difficult to obtain. In this context, the Cotraining algorithm was proposed. Cotraining is a widely used semisupervised approach that assumes the availability of two independent views of the data. In most real world scenarios, the multi-view assumption is highly restrictive, impairing its usability for classifification purposes. In this work, we propose the Co2KNN algorithm, which is a one-view Cotraining approach that combines two different k-Nearest Neighbors (KNN) strategies referred to as global and local k-Nearest Neighbors. In the global KNN, the nearest neighbors used to classify a new instance are given by the set of training examples which contains this instance within its k-nearest neighbors. In the local KNN, on the other hand, the neighborhood considered to classify a new instance is the set of training examples computed by the traditional KNN approach. The Co2KNN algorithm is based on the theoretical background given by the Semi-supervised Learning by Disagreement, which claims that the success of the combination of two classifiers in the Cotraining framework is due to the disagreement between the classifiers. We carried out experiments showing that Co2KNN improves significatively the classification accuracy specially when just one view of training data is available. Moreover, we present an optimized algorithm to cope with time complexity of computing the global KNN, allowing Co2KNN to tackle real classification problems

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