Lulas da família Loliginidae são recursos pesqueiros em crescente importância no ecossistema marinho da Plataforma Continental Sudeste (PCSE) do Brasil. No entanto, informações sobre a distribuição dos estágios iniciais do seu ciclo de vida são bastante escassas. Com base em amostras de plâncton coletadas por 11 cruzeiros oceanográficos pretéritos do Instituto Oceanográfico da USP entre 1991 e 2005, o presente estudo teve como objetivo a identificação da ocorrência de paralarvas de Loliginidae na região entre o Cabo de São Tomé (RJ) e Cananéia (SP). Das 644 amostras analisadas, foram encontradas 246 paralarvas, sendo 121 identificadas em nível de espécie (Doryteuthis sanpaulensis n=75, Doryteuthis plei n=39, Lolliguncula brevis n=6 e Pickfordiateuthis pulchella, n=1). Os padrões de distribuição da Família em relação aos processos oceanográficos foram identificados a partir de mapas de distribuição horizontal e vertical de abundância, temperatura e salinidade. Modelos Lineares Generalizados (GLMs) foram utilizados para detectar os fatores que explicariam a ocorrência e a abundância de Loliginidae, os quais indicaram que a profundidade e a temperatura superficial do mar são as principais variáveis explanatórias. Uma Análise de Redundância (RDA) evidenciou os principais padrões de distribuição observados das três principais espécies de Loliginidae em relação às variáveis oceanográficas. D. sanpaulensis predominou na região norte da área de estudo, associada a águas frias e a eventos de ressurgência. D. plei ocorreu principalmente na região sul da área e em águas mais quentes. L. brevis foi encontrada apenas na região estuarina de Santos, em águas rasas e menos salinas. Os resultados obtidos representam uma contribuição relevante ao conhecimento sobre a Oceanografia Pesqueira das lulas no ecossistema marinho regional. / Loliginid squids are fisheries resources of increasing importance in the shelf ecosystem of Southeastern Brazil. Therefore, information about distribution of the early stages of their life cycle is scarce. Based on plankton samples collected by eleven historical oceanographic surveys cruises of the University of São Paulo\'s Oceanographic Institute between 1991 and 2005, the present study aimed identification of the occurrence of Loliginidae paralarvae in the region between Cabo de São Tomé (22ºS) and Cananéia (25ºS). From 664 samples analyzed, 246 paralarvae were found, being 121 identified to the species level, (Doryteuthis sanpaulensis n=75, Doryteuthis plei n=39,, Lolliguncula brevis n=6 and Pickfordiateuthis pulchella, n=1). The distributional patterns of Loliginidae in relation to oceanographic processes were identified by using horizontal and vertical maps of abundance, temperature and salinity. Generalized Linear Models (GLMs) were used to detect the factors that explain Loliginidae occurrence and abundance, which indicated that depth and sea surface temperature, were major explanatory variables. A Redundancy Analyses (RDA) showed the main observed distribution patterns of the three species of Loliginidae in relation to oceanographic variables. D. sanpaulensis occurred in the northern region associated to cold waters and upwelling events. D. plei occurred mainly in the southern region of the study area and in warmer waters.L. brevis was found in the estuarine region of Santos, in shallow and low salinity waters. The obtained results represent a relevant contribution to squids Fisheries Oceanography in the regional marine ecosystem.

Lulas da família Loliginidae são recursos pesqueiros em crescente importância no ecossistema marinho da Plataforma Continental Sudeste (PCSE) do Brasil. No entanto, informações sobre a distribuição dos estágios iniciais do seu ciclo de vida são bastante escassas. Com base em amostras de plâncton coletadas por 11 cruzeiros oceanográficos pretéritos do Instituto Oceanográfico da USP entre 1991 e 2005, o presente estudo teve como objetivo a identificação da ocorrência de paralarvas de Loliginidae na região entre o Cabo de São Tomé (RJ) e Cananéia (SP). Das 644 amostras analisadas, foram encontradas 246 paralarvas, sendo 121 identificadas em nível de espécie (Doryteuthis sanpaulensis n=75, Doryteuthis plei n=39, Lolliguncula brevis n=6 e Pickfordiateuthis pulchella, n=1). Os padrões de distribuição da Família em relação aos processos oceanográficos foram identificados a partir de mapas de distribuição horizontal e vertical de abundância, temperatura e salinidade. Modelos Lineares Generalizados (GLMs) foram utilizados para detectar os fatores que explicariam a ocorrência e a abundância de Loliginidae, os quais indicaram que a profundidade e a temperatura superficial do mar são as principais variáveis explanatórias. Uma Análise de Redundância (RDA) evidenciou os principais padrões de distribuição observados das três principais espécies de Loliginidae em relação às variáveis oceanográficas. D. sanpaulensis predominou na região norte da área de estudo, associada a águas frias e a eventos de ressurgência. D. plei ocorreu principalmente na região sul da área e em águas mais quentes. L. brevis foi encontrada apenas na região estuarina de Santos, em águas rasas e menos salinas. Os resultados obtidos representam uma contribuição relevante ao conhecimento sobre a Oceanografia Pesqueira das lulas no ecossistema marinho regional. / Loliginid squids are fisheries resources of increasing importance in the shelf ecosystem of Southeastern Brazil. Therefore, information about distribution of the early stages of their life cycle is scarce. Based on plankton samples collected by eleven historical oceanographic surveys cruises of the University of São Paulo\'s Oceanographic Institute between 1991 and 2005, the present study aimed identification of the occurrence of Loliginidae paralarvae in the region between Cabo de São Tomé (22ºS) and Cananéia (25ºS). From 664 samples analyzed, 246 paralarvae were found, being 121 identified to the species level, (Doryteuthis sanpaulensis n=75, Doryteuthis plei n=39,, Lolliguncula brevis n=6 and Pickfordiateuthis pulchella, n=1). The distributional patterns of Loliginidae in relation to oceanographic processes were identified by using horizontal and vertical maps of abundance, temperature and salinity. Generalized Linear Models (GLMs) were used to detect the factors that explain Loliginidae occurrence and abundance, which indicated that depth and sea surface temperature, were major explanatory variables. A Redundancy Analyses (RDA) showed the main observed distribution patterns of the three species of Loliginidae in relation to oceanographic variables. D. sanpaulensis occurred in the northern region associated to cold waters and upwelling events. D. plei occurred mainly in the southern region of the study area and in warmer waters.L. brevis was found in the estuarine region of Santos, in shallow and low salinity waters. The obtained results represent a relevant contribution to squids Fisheries Oceanography in the regional marine ecosystem.

Vector Quantization (VQ) is a classic optimization problem and a simple approach to pattern recognition. Applications include lossy data compression, clustering and speech and speaker recognition. Although VQ has largely been replaced by time-aware techniques like Hidden Markov Models (HMMs) and Dynamic Time Warping (DTW) in some applications, such as speech and speaker recognition, VQ still retains some significance due to its much lower computational cost — especially for embedded systems. A recent study also demonstrates a multi-section VQ system which achieves performance rivaling that of DTW in an application to handwritten signature recognition, at a much lower computational cost. Adding sensitivity to temporal patterns to a VQ algorithm could help improve such results further. SOTPAR2 is such an extension of Neural Gas, an Artificial Neural Network algorithm for VQ. SOTPAR2 uses a conceptually simple approach, based on adding lateral connections between network nodes and creating “temporal activity” that diffuses through adjacent nodes. The activity in turn makes the nearest-neighbor classifier biased toward network nodes with high activity, and the SOTPAR2 authors report improvements over Neural Gas in an application to time series prediction. This report presents an investigation of how this same extension affects quantization and prediction performance of the self-organizing incremental neural network (SOINN) algorithm. SOINN is a VQ algorithm which automatically chooses a suitable codebook size and can also be used for clustering with arbitrary cluster shapes. This extension is found to not improve the performance of SOINN, in fact it makes performance worse in all experiments attempted. A discussion of this result is provided, along with a discussion of the impact of the algorithm parameters, and possible future work to improve the results is suggested. / Vektorkvantisering (VQ; eng: Vector Quantization) är ett klassiskt problem och en enkel metod för mönsterigenkänning. Bland tillämpningar finns förstörande datakompression, klustring och igenkänning av tal och talare. Även om VQ i stort har ersatts av tidsmedvetna tekniker såsom dolda Markovmodeller (HMM, eng: Hidden Markov Models) och dynamisk tidskrökning (DTW, eng: Dynamic Time Warping) i vissa tillämpningar, som tal- och talarigenkänning, har VQ ännu viss relevans tack vare sin mycket lägre beräkningsmässiga kostnad — särskilt för exempelvis inbyggda system. En ny studie demonstrerar också ett VQ-system med flera sektioner som åstadkommer prestanda i klass med DTW i en tillämpning på igenkänning av handskrivna signaturer, men till en mycket lägre beräkningsmässig kostnad. Att dra nytta av temporala mönster i en VQ-algoritm skulle kunna hjälpa till att förbättra sådana resultat ytterligare. SOTPAR2 är en sådan utökning av Neural Gas, en artificiell neural nätverk-algorithm för VQ. SOTPAR2 använder en konceptuellt enkel idé, baserad på att lägga till sidleds anslutningar mellan nätverksnoder och skapa “temporal aktivitet” som diffunderar genom anslutna noder. Aktiviteten gör sedan så att närmaste-granne-klassificeraren föredrar noder med hög aktivitet, och författarna till SOTPAR2 rapporterar förbättrade resultat jämfört med Neural Gas i en tillämpning på förutsägning av en tidsserie. I denna rapport undersöks hur samma utökning påverkar kvantiserings- och förutsägningsprestanda hos algoritmen självorganiserande inkrementellt neuralt nätverk (SOINN, eng: self-organizing incremental neural network). SOINN är en VQ-algorithm som automatiskt väljer en lämplig kodboksstorlek och också kan användas för klustring med godtyckliga klusterformer. Experimentella resultat visar att denna utökning inte förbättrar prestandan hos SOINN, istället försämrades prestandan i alla experiment som genomfördes. Detta resultat diskuteras, liksom inverkan av parametervärden på prestandan, och möjligt framtida arbete för att förbättra resultaten föreslås.