Orientadores: Laercio Luis Vendite, Stanley Robson de Medeiros Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-23T23:19:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chahine_GabrielJorge_M.pdf: 1229228 bytes, checksum: fffd253696b5a9dee9870ae1910256e5 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Dos cânceres do trato urinário, os mais comuns são os de Próstata e de Bexiga, sendo o primeiro a causa mais comum de morte por câncer e o carcinoma mais comum para homens. Nosso objetivo nesse trabalho é desenvolver modelos para determinar se um dado tumor irá aumentar e invadir outros órgãos ou se não apresenta esse risco e permanecerá contido. Para isso, coletamos dados de pacientes com câncer de próstata e analisamos quais variáveis mais impactam para ocorrência de metástase. Com isso construímos modelos de classificação, que, com os dados de um determinado paciente, detectam se naquele caso haverá ou não metástase à distância. Nesse trabalho apresentamos modelos para predição de ocorrência de metástases em câncer de próstata. As simulações foram feitas com dados cedidos pelo prof. Dr. Ubirajara Ferreira, responsável pela disciplina de Urologia da FCM da Unicamp, do Hospital das Clinicas - UNICAMP / Abstract: Of all the cancers of the urinary tract, the most common are the Prostate and Bladder. The first being the most common cause of death by cancer and the most common carcinoma in men. Our goal in this work is to develop predictive models to determine whether a given tumor will grow and invade other organs or, if it doesn't present this risk and will remain constrained. To do this, we collected data from patients with prostate cancer and assessed which variables were the most responsible for the occurrence of metastasis. Hence, we built predictive models that, with the data of a given patient, are able detect whether or not a distant metastasis would occur in. In this work we present models to predict the occurrence of metastasis in prostate cancer. The simulations were made with the data given by prof. Dr. Ubirajara Ferreira, responsible for the disciplines of Urology from Unicamp's Faculty of Medical Sciences / Mestrado / Matematica Aplicada e Computacional / Mestre em Matemática Aplicada e Computacional

Orientador: Robson Pederiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-19T20:21:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_ViniciusAugustoDiniz_M.pdf: 16029999 bytes, checksum: a3585cbd021c6f84637d409a34a51962 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Motores elétricos são componentes essenciais na grande maioria dos processos industriais. As diversas falhas nas máquinas de indução podem gerar consequências drásticas para um processo industrial. Os principais problemas estão relacionados ao aumento dos custos, piora nas condições do processo e de segurança e qualidade do produto final. Muitas destas falhas mostram-se progressivas. Neste trabalho, apresenta-se uma contribuição ao estudo de métodos de detecção de falhas em motores elétricos usando Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), treinadas a partir de sinais de vibração obtidos experimentalmente. A metodologia desenvolvida é usada para classificar a excitação devido a falhas mecânicas e elétricas, além da condição normal de funcionamento, utilizando apenas um sensor de vibração. Através da seleção de parâmetros é possível reduzir o número de entradas capazes de representar os sinais utilizados para o treinamento das SVMs. A normalização proposta permitiu melhorar as taxas de acerto, quando se quer classificar falhas em diferentes níveis de severidade das que foram utilizadas para o treinamento. Os resultados mostraram que a metodologia apresentada pode ser adaptada para ser utilizada em aplicações práticas industriais e poderá ser no futuro uma saída viável para uma manutenção industrial eficiente e eficaz / Abstract: Electric motors are essential components in most industrial processes. The several faults in induction machines can produce drastic consequences for an industrial process. The main problems are related to rising costs, decrease conditions in the process and safety and quality of the final product. Many of these failures are progressive. In this paper, we present a contribution to the study of methods for detecting faults in induction motors using Support Vector Machines (SVM) trained from vibration signals obtained experimentally. The developed methodology is used to classify the excitation due to mechanical and electrical failures, in addition to normal operating condition, using only a vibration sensor. Through the feature selection is possible to reduce the number of inputs that represent the signals used for training the SVMs. The proposed standardization has improved the accuracy rates when we want to classify failures at different levels of severity that were used for training. The results showed that this methodology can be adapted for use in industrial and practical applications and in the future may be a viable approach to an efficient and effective industrial maintenance / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Walmir de Freitas Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T12:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_AdrianoCosta_M.pdf: 2073375 bytes, checksum: e1c68a8598816ca4909e74ba53dee76d (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A crescente demanda por energia elétrica, por vezes em ritmo mais acelerado que os investimentos em expansão das redes de distribuição, tem levado as distribuidoras a operarem próximo aos limites aceitáveis, o que torna toda a operação da rede mais complexa. Um dos desafios atuais é estabelecer um efetivo controle de tensão e potência reativa (Volt/var) na rede buscando melhorar o nível de operação e de eficiência energética da rede. Muitas propostas para encontrar a solução do problema partiram de uma abordagem de forma desacoplada: o controle de tensão e o controle de potência reativa foram resolvidos separadamente. Neste trabalho, porém, foram estudados métodos de solução do problema visando à segurança da operação e à otimização global dos recursos da rede de modo integrado, ou seja, considerando a dependência entre tensão e potência reativa. Na literatura, grande parte dos trabalhos reportam soluções baseadas em modelos elétricos da rede de distribuição. Os métodos estudados nessa dissertação são baseados em técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de construir um modelo capaz de utilizar apenas as medições de tensão e corrente provenientes dos medidores instalados ao longo da rede e obter o melhor despacho dos ajustes dos dispositivos de controle, sem a necessidade de um modelo elétrico do sistema. A grande vantagem de não depender dos dados e modelo elétrico do sistema está associada às imprecisões tipicamente existentes na base de dados elétricos das concessionárias de distribuição de energia elétrica. Neste contexto, primeiramente, propõe-se o uso de aprendizado por reforço, no qual o agente interage com a rede enquanto acumula experiência de operação dos controles. A implementação através do algoritmo Q-Learning permite a construção de um operador virtual da rede de distribuição a partir dos dados provenientes dos medidores instalados em determinadas barras do sistema, dos quais é extraído o estado corrente da condição de carregamento da rede. Os principais aspectos da aplicação do método ao problema de controle integrado de tensão e potência reativa são simulados em redes típicas e as capacidades de aplicação prática ao cenário atual do sistema elétrico são discutidas. Em uma segunda etapa, propõe-se utilizar um algoritmo de aprendizado supervisionado através de Máquinas de Vetores de Suporte (em inglês, Support Vector Machine ¿ SVM), uma técnica eficientemente aplicada a problemas de mineração de dados. O modelo é implementado através de técnicas de classificação, que extraem características relevantes nos conjuntos de dados, a fim de otimizar a operação da rede para cada condição de carregamento, eliminando a necessidade de repetir o treinamento do modelo ou calcular uma nova solução do problema de otimização a cada novo cenário. Discute-se o desempenho do método baseado em SVM para diferentes características de entrada. Investiga-se ainda a generalização do modelo proposto na presença de ruídos nos dados e no caso de reconfiguração da rede. Estudos em sistemas típicos de distribuição mostram que o método proposto é eficiente na solução de problemas práticos do dia-a-dia das concessionárias, principalmente em ambientes com grande volume de dados / Abstract: The growing demand for electricity, sometimes at a faster rate than investments in distribution network expansion, has led utilities operating close to acceptable limits, which makes the network operation more complex. One of current challenges is to establish an effective voltage and reactive power control, improving the operation as well as the efficiency of the distribution network. There are many methods reported to find a solutions for the voltage and reactive power problem. Most of them have adopted a decoupled form, solving the voltage control and reactive power (Volt/var) control separately. However, in this work, methods for the problem solution aiming the operation safety and the global assets optimization are approached in an integrated fashion, i. e., considering the dependence between voltage and reactive power. Most papers reports solution based on electrical models of distribution network. In this dissertation, the methods studied are based on machine learning techniques aiming to build a model with directly power meter data using capability, and set optimal dispatch of controls devices adjustments, without the need of an electrical model of the system and, therefore, not susceptible to inaccuracies of the model of the distribution network under study. Firstly, it proposes a reinforcement learning use, in which the agent interacts with the network while earns control operating experience. The implementation, thought de Q-Learning algorithm allows a construction of a distribution network virtual operation from data obtained from the meters installed on buses. From the meter data, is extracted the current state of the network loading condition. The main aspects of the application of the method to the integrated voltage and reactive power control are simulated in a typical network and the possibilities of practical application in the current scenario of the electrical system are discussed. In a second step, an algorithm for supervised learning via the Support Vector Machine (SVM), a technique applied efficiently to problems in data mining is proposed. The model is implemented by classification techniques, extracting relevant features in the data sets from the power meters in order to optimize the operation of the network for each loading condition. Thus it eliminates the need to retraining model or calculating a new optimization problem solution for each new scenario. Discusses the performance based on different features for SVM model input. Also the generalization capabilities of the proposed model in the presence of noise and in the case of network reconfiguration are studied. Studies in typical distribution systems show that proposed method is a good candidate to solve the practical problem of the system, especially in large networks with large amounts of data / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

A imunoterapia utilizando linfócitos T modificados com receptor quimérico de antígenos (CAR) tem se mostrado eficaz no tratamento de leucemia e linfomas resistentes à quimioterapia. A proteína CD19 é considerada um alvo ideal porque é expressa na maioria dos tumores de linfócitos B e linfócitos B normais, mas não em outras células. Estudos clínicos recentes mostraram excelentes respostas de linfócitos T-CAR em uma variedade de tumores de células B. Os vetores lentivirais são o método mais comumente utilizado para modificação genética em ensaios clínicos. Este estudo teve como objetivo desenvolver uma plataforma eficiente para a produção de lentivírus e testar a funcionalidade desses vetores para que possam ser usados para modificar geneticamente linfócitos T. A transfecção transiente de céulas HEK293T com plasmídeos na proporção de 3:1:1:1 (transgene:gag-pol:VSV-G:rev) utilizando lipossomos catiônicos e 5 mM de butirato de sódio resultou nos títulos virais mais elevados. Isso representa um aumento de 17 vezes no título viral da transfecção com polietilenoimina (PEI). Três métodos para concentracao lentiviral foram utilzados nesse trabalho, ultracentrifugação, filtração tangencial e ultrafiltração. A ultrafiltração sobre membrana com corte de peso molecular (MWCO) de 100 kDa resultou na maior taxa de recuperação de partículas virais viáveis, aproximadamente 82%. As partículas virais produzidas por este processo demonstraram ser funcionais para a transdução de linfócitos T. Além disso, o receptor quimérico (CAR) se mostrou específico contra o antígeno CD19 de células B, resultando na ativação dos linfócitos T-CAR e gerando citotoxicidade contra células CD19+ in vitro. Houve uma redução de aproximadamente 87% das células alvo, quando analisado por citometria de fluxo e uma citotoxicidade média de 50% foi observada por ensaios colorimétricos. / Immunotherapy using T cells modified with chimeric antigen receptor (CAR) has been proven effective in the treatment of leukemia and lymphomas resistant to chemotherapy. CD19 protein has been shown to be an ideal target because it is expressed on most B-cell tumors and normal B cells, but not in other cells. Recent clinical studies have shown excellent responses of CAR T-cells in a variety of B-cell tumors. Lentiviral vectors are the most commonly used method for genetic modification in clinical trials. This study aimed to develop an efficient platform for lentiviral production and to test the functionality of those vectors so that they can be used in to genetically modify T cells. Transient transfection of HEK293T cells with plasmids in a 3:1:1:1 ratio (transgene:gag-pol:VSV-G:rev) using cationic liposomes and 5 mM sodium butyrate resulted in the highest viral titers. That represents a 17-fold increase in viral titer from polyethylenimine (PEI) transfection. Three methods for lentiviral concentration were used in this work, ultracentrifugation, tangential filtration and ultrafiltration. Membrane ultrafiltration with 100 kDa molecular weight cutoff (MWCO) resulted in the highest recovery rate of viable viral particles, approximately 82%. The viral particles produced by this process have been shown to be functional for the transduction of T cells. In addition, the chimeric receptor (CAR) was shown to be specific against the B cell antigen CD19, resulting in the activation of CAR-T cells and generating cytotoxicity against CD19+ cells in vitro. There was a reduction of approximately 87% of the target cells when analyzed by flow cytometry and an average cytotoxicity of 50% was observed by colorimetric assays.

Huanglongbing (HLB), considerada uma das mais graves doenças dos citros, está associada a Candidatus Liberibacter spp., bactérias endógenas restritas ao floema e de difícil cultivo em meio de cultura. Diferentemente de outras doenças que afetam plantas cítricas, ainda não foram encontradas dentro do gênero Citrus espécies resistentes ao HLB. Genes de interesse agronômico têm sido empregados na transformação genética de citros visando a resistência a doenças. Dentre estes, destacam-se os que conferem resistência a bactérias incluindo attA, que codificam os peptídeos antibacterianos atacinas, e hrpN, que ativam a produção de proteínas harpinas, relacionadas ao sistema de defesa. O objetivo deste trabalho foi avaliar a resistência de plantas de laranja doce contendo o gene da atacina A (attA) ou o gene da harpina (hrpN) à Candidatus Liberibacter asiaticus (CLas) utilizando duas formas de inoculação: borbulhões infectados e o inseto vetor da bactéria, Diaphorina citri. Para as plantas contendo o gene hrpN, apenas o segundo método foi utilizado. Os principais sintomas do HLB foram observados aos quatro e oito meses após a inoculação por borbulhões. A infecção das plantas foi confirmada com a detecção de CLas por PCR (quatro e oito meses) e Rt-qPCR (oito meses). Em plantas inoculadas por D. citri, os sintomas foram observados oito e doze meses após a inoculação, assim como a detecção da bactéria por PCR. Após 15, 17 e 18 meses, foi realizada uma nova avaliação por Rt-PCR a partir de spots (imprints em membrana) de folhas. Rt-PCR foi empregado também em spots dos psilídeos utilizados na inoculação. Não foi possível avaliar a resistência ao HLB em plantas contendo o gene attA ou hrpN a partir da inoculação por D. citri. Os resultados de detecção da bactéria nas plantas e nos psilídeos utilizados para inoculação indicam que, possivelmente, não ocorreu a inoculação devido ao baixo percentual de psilídeos que continham CLas utilizados. Dentre as plantas transgênicas contendo o gene attA inoculadas por borbulhões infectivos, oito eventos (cinco de laranja Pera, dois de laranja Hamlin e um de laranja Valência) apresentaram menores títulos bacterianos e algumas também demonstraram redução dos sintomas do HLB quando comparadas com plantas não transgênicas, oito meses após a inoculação, indicando uma possível ação do peptídeo atacina A contra o agente causal do HLB. / Haunglongbing (HLB), considered one of the most serious diseases of citrus, is associated to Candidatus Liberibacter spp., endogenous and phloem-inhabiting bacteria not easily grown in culture medium No species within the genus Citrus is known to resist this bacterial infection. The use of genes of agronomic interest for genetic transformation aiming disease resistance in citrus has been reported. Among these genes, attA that codes for the antibacterial peptides attacin, and hrpN, that codes for proteins harpin that activate the plant defense system may have potential in searching for HLB resistance. The objective of this study was to evaluate the resistance of sweet orange containing attA or hrpN to Candidatus Liberibacter asiaticus (CLas) inoculated through infected budstick grafting or the insect vector, Diaphorina citri. For the plants containing hrpN, only the second method was used. The most obvious HLB symptoms were observed four and eight months after inoculation by infected budstick when CLas also was detected by PCR (four months) and RT-qPCR (eight months). For those inoculated with D. citri, symptoms were observed and bacteria detected eight and twelve months after inoculation. Fifteen, 17 and 18 months after inoculation, a new attempt was made for CLas detection, now through Rt-PCR from leaf and psyllids imprinting spots on membrane. It was not possible to evaluate the HLB resistance in plants containing attA or hrpN gene from D. citri inoculation. The results of CLas detection in plants and psyllids indicate that possibly there was no inoculation due the low rate of psyllids contained CLas used. Among the plants containing attA, five, two and one event of, respectively, Pera, Hamlin, and Valencia sweet orange had lower bacterial titers than those non transgenic plants and some also showed milder HLB symptoms, eight months after inoculation, suggesting a possible effect of attacin A against the causal agent of HLB.

[pt] A construção de poços marítimos tem se mostrado uma atividade complexa e de alto risco. Para efetuar esta atividade as empresas se valem principalmente das unidades de intervenção de poços, também conhecidas como sondas. Estas possuem altos valores de taxas diárias de uso devido à manutenção preventiva da unidade em si, mas também por falhas as quais seus equipamentos estão sujeitos. No cenário específico da Petrobras, em junho de 2011, foi implantado no banco de dados da empresa um maior detalhamento na classificação das falhas de equipamentos de sonda. Com isso gerou-se uma descontinuidade nos registros da empresa e a demanda para adequar estes casos menos detalhados à classificação atual, mais completa. Os registros são compostos basicamente de informação textual. Para um passivo de 3384 registros, seria inviável alocar uma pessoa para classificá-los. Com isso vislumbrou-se uma ferramenta que pudesse efetuar esta classificação da forma mais automatizada possível, utilizando os registros feitos após junho de 2011 como base. O objetivo principal deste trabalho é de sanar esta descontinuidade nos registros de falha de equipamentos de sonda. Os dados foram tratados e transformados por meio de ferramentas de mineração textual bem como processados pelo algoritmo de aprendizado supervisionado SVM (Support Vector Machines). Ao final, após obter a melhor configuração do modelo, este foi aplicado às informações textuais do passivo de anormalidades, atribuindo suas classes de acordo com o novo sistema de classificação. / [en] Off-shore well construction has shown to be a complex and risky activity. In order to build off-shore wells, operators rely mainly on off-shore rigs. These rigs have an expensive day rate, related to their rental and maintenance, but also due to their equipment failure. At off-shore Petrobras scenario, on June of 2011, was implemented at the company database a better detailing on the classification of rig equipment failure. That brought a discontinuity to the database records and created a demand for adequacy of the former classification to the new classification structure. Basically, rig equipment failure records are based on textual information. For a liability of 3384 records, it was unable for one person to manage the task. Therefore, an urge came for a tool that could classify these records automatically, using database records already classified under the new labels. The main purpose of this work is to overcome this database discontinuity. Data was treated and transformed through text mining tools and then processed by supervised learning algorithm SVM (Support Vector Machines). After obtaining the best model configuration, the old records were submitted under this model and were classified according to the new classification structure.

Com o avanço da tecnologia, as estratégias tradicionais para identificação de pessoas se tornaram mais suscetíveis a falhas, de forma a superar essas dificuldades algumas abordagens vêm sendo propostas na literatura. Dentre estas abordagens destaca-se a Biometria. O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Em função disso, a biometria tem um amplo campo de aplicações em sistemas que exigem uma identificação segura de seus usuários. Os sistemas biométricos mais populares são baseados em reconhecimento facial ou de impressões digitais. Entretanto, existem outros sistemas biométricos que utilizam a íris, varredura de retina, voz, geometria da mão e termogramas faciais. Nos últimos anos, o reconhecimento biométrico obteve avanços na sua confiabilidade e precisão, com algumas modalidades biométricas oferecendo bom desempenho global. No entanto, mesmo os sistemas biométricos mais avançados ainda enfrentam problemas. Recentemente, esforços têm sido realizados visando empregar diversas modalidades biométricas de forma a tornar o processo de identificação menos vulnerável a ataques. Biometria multimodal é uma abordagem relativamente nova para representação de conhecimento biométrico que visa consolidar múltiplas modalidades biométricas. A multimodalidade é baseada no conceito de que informações obtidas a partir de diferentes modalidades se complementam. Consequentemente, uma combinação adequada dessas informações pode ser mais útil que o uso de informações obtidas a partir de qualquer uma das modalidades individualmente. As principais questões envolvidas na construção de um sistema biométrico unimodal dizem respeito à definição das técnicas de extração de característica e do classificador. Já no caso de um sistema biométrico multimodal, além destas questões, é necessário definir o nível de fusão e a estratégia de fusão a ser adotada. O objetivo desta dissertação é investigar o emprego de ensemble para fusão das modalidades biométricas, considerando diferentes estratégias de fusão, lançando-se mão de técnicas avançadas de processamento de imagens (tais como transformada Wavelet, Contourlet e Curvelet) e Aprendizado de Máquina. Em especial, dar-se-á ênfase ao estudo de diferentes tipos de máquinas de aprendizado baseadas em métodos de Kernel e sua organização em arranjos de ensemble, tendo em vista a identificação biométrica baseada em face e íris. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem proposta é capaz de projetar um sistema biométrico multimodal com taxa de reconhecimento superior as obtidas pelo sistema biométrico unimodal. / With the advancement of technology, traditional strategies for identifying people become more susceptible to failure, in order to overcome these difficulties some approaches have been proposed in the literature. Among these approaches highlights the Biometrics. The field of Biometrics encompasses a wide variety of technologies used to identify and verify the person\'s identity through the measurement and analysis of physiological and behavioural aspects of the human body. As a result, biometrics has a wide field of applications in systems that require precise identification of their users. The most popular biometric systems are based on face recognition and fingerprint matching. Furthermore, there are other biometric systems that utilize iris and retinal scan, speech, face, and hand geometry. In recent years, biometrics authentication has seen improvements in reliability and accuracy, with some of the modalities offering good performance. However, even the best biometric modality is facing problems. Recently, big efforts have been undertaken aiming to employ multiple biometric modalities in order to make the authentication process less vulnerable to attacks. Multimodal biometrics is a relatively new approach to biometrics representation that consolidate multiple biometric modalities. Multimodality is based on the concept that the information obtained from different modalities complement each other. Consequently, an appropriate combination of such information can be more useful than using information from single modalities alone. The main issues involved in building a unimodal biometric System concern the definition of the feature extraction technique and type of classifier. In the case of a multimodal biometric System, in addition to these issues, it is necessary to define the level of fusion and fusion strategy to be adopted. The aim of this dissertation is to investigate the use of committee machines to fuse multiple biometric modalities, considering different fusion strategies, taking into account advanced methods in machine learning. In particular, it will give emphasis to the analyses of different types of machine learning methods based on Kernel and its organization into arrangements committee machines, aiming biometric authentication based on face, fingerprint and iris. The results showed that the proposed approach is capable of designing a multimodal biometric System with recognition rate than those obtained by the unimodal biometrics Systems.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:48:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge C Siqueira.pdf: 785030 bytes, checksum: 11ecce584ab79026b6028037746e40c4 (MD5) Previous issue date: 2007-05-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / ABSTRAT The purpose of this study is to present and discuss the main impacts the indexation profile and the term-structure of the public debt may inflict on the debt´s trajectory. The main result of the study suggests that there may exist a vicious circle stemming from the relationship between the rise of the short-term interest rate of the Brazilian economy and the growing-path behavior of its public debt. It is stated that this movement may be a consequence of the uniqueness of the structure of Brazilian public debt, which is largely composed by short-term securities pegged to the short-term interest rate of the economy (Selic). In order to demonstrate this statement, the approach taken up rests on two models of public debt administration and on the analysis of these models in reference to the behavior of the level and the profile of indexation and term-structure of the public debt between 1995 and 2005. Therefore, our effort seeks to present the workings of this supposed vicious circle and its impacts on the behavior of the Brazilian public debt. In addition, in order to estimate exercises which may, at some length, corroborate the main idea proposed by this study, we make use of some econometric tools, such as Vector auto-regressions models and Vector Erros Corretions / O objetivo desse trabalho é apresentar e discutir os principais impactos que o perfil de indexação e prazo da dívida pública brasileira podem exercer sobre a trajetória da dívida. O principal resultado desse trabalho sugere a existência de um círculo vicioso entre elevações na taxa de juros de curto prazo da economia brasileira e a evolução crescente da dívida pública. Sugere-se que esse movimento possa ser conseqüência da peculiaridade da dívida pública brasileira, que se traduz numa dívida representada em grande parte por títulos de curto prazo e indexados a taxa de juros de curto prazo da economia (Selic). Para isso, utiliza-se uma abordagem que envolve a apresentação de dois modelos de administração de dívida pública e a análise desses modelos em conjunto com a evolução do nível e do perfil de indexação e prazo da dívida pública brasileira durante o período de 1995 - 2005. Dessa maneira, tenta-se apresentar o funcionamento desse suposto círculo vicioso e seus impactos para a evolução da dívida pública brasileira. Ainda utiliza-se o instrumental econométrico dos modelos Vetores auto-regressivos (VAR) e Vetores de Correção de Erros (VEC) para se estimarem exercícios que de certa forma corroboram a principal idéia sugerida nesse trabalho

Com o avanço da tecnologia, as estratégias tradicionais para identificação de pessoas se tornaram mais suscetíveis a falhas, de forma a superar essas dificuldades algumas abordagens vêm sendo propostas na literatura. Dentre estas abordagens destaca-se a Biometria. O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Em função disso, a biometria tem um amplo campo de aplicações em sistemas que exigem uma identificação segura de seus usuários. Os sistemas biométricos mais populares são baseados em reconhecimento facial ou de impressões digitais. Entretanto, existem outros sistemas biométricos que utilizam a íris, varredura de retina, voz, geometria da mão e termogramas faciais. Nos últimos anos, o reconhecimento biométrico obteve avanços na sua confiabilidade e precisão, com algumas modalidades biométricas oferecendo bom desempenho global. No entanto, mesmo os sistemas biométricos mais avançados ainda enfrentam problemas. Recentemente, esforços têm sido realizados visando empregar diversas modalidades biométricas de forma a tornar o processo de identificação menos vulnerável a ataques. Biometria multimodal é uma abordagem relativamente nova para representação de conhecimento biométrico que visa consolidar múltiplas modalidades biométricas. A multimodalidade é baseada no conceito de que informações obtidas a partir de diferentes modalidades se complementam. Consequentemente, uma combinação adequada dessas informações pode ser mais útil que o uso de informações obtidas a partir de qualquer uma das modalidades individualmente. As principais questões envolvidas na construção de um sistema biométrico unimodal dizem respeito à definição das técnicas de extração de característica e do classificador. Já no caso de um sistema biométrico multimodal, além destas questões, é necessário definir o nível de fusão e a estratégia de fusão a ser adotada. O objetivo desta dissertação é investigar o emprego de ensemble para fusão das modalidades biométricas, considerando diferentes estratégias de fusão, lançando-se mão de técnicas avançadas de processamento de imagens (tais como transformada Wavelet, Contourlet e Curvelet) e Aprendizado de Máquina. Em especial, dar-se-á ênfase ao estudo de diferentes tipos de máquinas de aprendizado baseadas em métodos de Kernel e sua organização em arranjos de ensemble, tendo em vista a identificação biométrica baseada em face e íris. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem proposta é capaz de projetar um sistema biométrico multimodal com taxa de reconhecimento superior as obtidas pelo sistema biométrico unimodal. / With the advancement of technology, traditional strategies for identifying people become more susceptible to failure, in order to overcome these difficulties some approaches have been proposed in the literature. Among these approaches highlights the Biometrics. The field of Biometrics encompasses a wide variety of technologies used to identify and verify the person\'s identity through the measurement and analysis of physiological and behavioural aspects of the human body. As a result, biometrics has a wide field of applications in systems that require precise identification of their users. The most popular biometric systems are based on face recognition and fingerprint matching. Furthermore, there are other biometric systems that utilize iris and retinal scan, speech, face, and hand geometry. In recent years, biometrics authentication has seen improvements in reliability and accuracy, with some of the modalities offering good performance. However, even the best biometric modality is facing problems. Recently, big efforts have been undertaken aiming to employ multiple biometric modalities in order to make the authentication process less vulnerable to attacks. Multimodal biometrics is a relatively new approach to biometrics representation that consolidate multiple biometric modalities. Multimodality is based on the concept that the information obtained from different modalities complement each other. Consequently, an appropriate combination of such information can be more useful than using information from single modalities alone. The main issues involved in building a unimodal biometric System concern the definition of the feature extraction technique and type of classifier. In the case of a multimodal biometric System, in addition to these issues, it is necessary to define the level of fusion and fusion strategy to be adopted. The aim of this dissertation is to investigate the use of committee machines to fuse multiple biometric modalities, considering different fusion strategies, taking into account advanced methods in machine learning. In particular, it will give emphasis to the analyses of different types of machine learning methods based on Kernel and its organization into arrangements committee machines, aiming biometric authentication based on face, fingerprint and iris. The results showed that the proposed approach is capable of designing a multimodal biometric System with recognition rate than those obtained by the unimodal biometrics Systems.

Submitted by Stephany Silva (stephany.silva@cpqam.fiocruz.br) on 2016-09-16T13:46:13Z No. of bitstreams: 1 2015lima-kfa.pdf: 3114947 bytes, checksum: 0d9150a2df9afa75d5a290834a43483a (MD5) / Approved for entry into archive by Adagilson Silva (adagilson@cpqam.fiocruz.br) on 2016-09-16T19:22:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015lima-kfa.pdf: 3114947 bytes, checksum: 0d9150a2df9afa75d5a290834a43483a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-16T19:22:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015lima-kfa.pdf: 3114947 bytes, checksum: 0d9150a2df9afa75d5a290834a43483a (MD5) Previous issue date: 2015 / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil / Este estudo avaliou o desempenho biológico e reprodutivo de machos de Aedes aegypti esterilizados por radiação gama e seu potencial para uso no controle da espécie, através da técnica do inseto estéril (TIE). A eficácia de esterilização de diferentes doses de radiação gama, 30, 40 e 50 Gy, foi avaliada em machos irradiados (MI) na fase de pupa. O seu efeito sobre a longevidade e competitividade de acasalamento dos MI, sobre a fecundidade e fertilidade das fêmeas acasaladas com estes machos, bem como de fêmeas também irradiadas (FI), foram parâmetros analisados. Os testes de competitividade foram conduzidos em gaiolas teladas (2 X 2 m) em condições simuladas de campo, onde foram liberados machos irradiados e machos não irradiados (MNI), nas seguintes proporções: 5:1, 10:1 e 15:1. Os resultados revelaram que o fitness biológico e reprodutivo dos mosquitos são afetados pela radiação, de modo que os efeitos são diretamente proporcionais a dose de radiação utilizada. O parâmetro de longevidade apresentou diferenças significativas, tanto quando os MI foram analisados de forma individual quanto em grupo. Para a maior dose, MI e FI viveram em média 19,6 ± 2,2 dias e 25,8 ± 2,2 dias, respectivamente, enquanto que no grupo controle, estes valores foram de 24,9 ± 2,5 dias e 30,4 ± 2,5 dias. Foi observado também um efeito da radiação na fecundidade das fêmeas irradiadas (FI), visto que 100 por cento delas não realizaram postura e na fertilidade de machos irradiados (MI), expostos às doses de 40 e 50 Gy, cujo cruzamento com fêmeas não irradiadas promoveu cerca de 80 por cento e 100 por cento de inviabilidade dos embriões. Nos experimentos de competitividade, na menor proporção (5:1) apenas 24,5 por cento dos ovos estavam inviáveis, enquanto que nas proporções maiores (10:1 e 15:1) este percentual aumentou para cerca de 80 por cento. Estes resultados sugerem que para a supressão de A. aegypti pela TIE, em campo, será necessária uma quantidade de machos estéreis, pelo menos, 10 vezes maior do que a de machos selvagens. Em conclusão, machos esterilizados por radiação gama parecem ser competitivos e com potencial para uso nas condições locais de campo, como um método espécie-específico de controle para A. aegypti (AU)