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Исследование дегазации жидкости в кавитационных течениях. Проблемы моделирования
Authors: Иваницкий Георгий Константинович , Целень Богдан Ярославович , Недбайло Анна Євгенівна , Коник Аліна Василівна
Published: September 2019

Гидродинамическая кавитация используется  в технологиях дегазации как эффективный метод удаления растворенных газов и/или свободного газа в виде пузырьков из различных жидкостей, Математические модели кавитационной дегазации недостаточно представлены в литературе. Поэтому создание достоверной модели, описывающей дегазацию в кавитационных течениях, является важной фундаментальной и прикладной задачей. В статье рассматриваются основные проблемы, которые затрудняют создание надежной математической модели. С целью разработки такой модели нами был выполнен вычислительный эксперимент по деаэрации воды с использованием сопла Вентури в качестве гидродинамического кавитатора. Цель исследования заключается в установлении корреляции между гидродинамическими характеристиками течения и кинетикой кавитационного вскипания жидкости при сужении потока из-за присутствия в ней микро-пузырьков свободного газа. Установлено влияние геометрии сопла и режимных параметров на эволюцию кавитационного кластера и на уровень динамических эффектов в потоке жидкости в сопле. Описан метод удаления растворенных или свободных газов из жидкости, которая под действием высокого давления течет через сопло со скоростью достаточной для активации газовых зародышей и начала кавитационного вскипания. Кавитатор на выходе соединяется через короткую трубу с вакуумируемой емкостью. Показана необходимость при исследовании  дегазации конкретной жидкости провести предварительный анализ содержания в ней свободного газа. Рассмотрено влияние начального размера зародышей газа и их концентрации в жидкости на интенсивность процесса кавитационной дегазации. Результаты данного исследования могут быть полезны при выборе и обосновании рациональной конструкции кавитационного дегазатора и оптимальных режимов его работы.
Модель процесу тепломасопереносу при конвективному сушінні м'ясних виробів
Authors: Ощипок Ігор Миколайович
Published: September 2019

У статті розглянута модель. розв’язання актуального завдання у сфері техніки й технології сушіння м’ясних виробів, яка пов’язана з факторами вивчення і поглиблення уяви про фізичну сутність і закономірність переносу енергії й речовини при різних методах сушіння для створення науково обґрунтованої методики техніко-економічної оцінки сушильних установок при сушінні м’ясних виробів. Питання математичного моделювання процесу сушіння поверхневої вологи з виробів після відповідної технологічної обробки є актуальним, і визначає терміни тривалого зберігання. Задача випаровування рідини з поверхні капілярно-пористого тіла розглянута в трьох аспектах, а загальна задача моделювання процесів тепломасопереносу при конвективному сушінні м’ясних продуктів з додатковим підведенням ІЧ енергії, розглянута у двох складових. Перша коли математична модель описує період умовно постійної швидкості висушування і пов'язана з винесенням вільної вологи з поверхні виробу до досягнення нею повітряно-сухого рівноважного стану. Друга коли описує період з спадною швидкістю сушіння, коли фронт випаровування вологи проникає всередину продукту. Записані диференціальні рівняння переносу для теплоносія при обтіканні поверхні виробу потоком в граничному шарі при розгляді градієнтів швидкості, температури і вмісту вологи. розглянутий період спадної швидкості сушіння, коли фронт випаровування проникає всередину матеріалу. були проведені експериментальні дослідження і після їх обробки отримали деякі критеріальні рівняння для опису процесу сушіння м’ясних виробів. На підставі проведеного аналізу перепадів вологості в матеріалі встановлено, що проведення процесу сушіння при більш високих температурах характеризується меншими значеннями перепадів вологовмісту, ніж при нижчих.
Модульный принцип организации производства пеллет из растительного сырья
Authors: Бунецкий Владимир Александрович , Зыков Александр Викторович , Войтенко Алексндр Кириллович , Безбах Игорь Витальевич , Кашкарев А. А.
Published: September 2019

В работе решается задача создания в Украине современного уровня проекта предприятия по тоннажному производству пеллет из биомассы. Основной технической концепцией такого проекта является блочно-модульный принцип комплектации технологической линии, узла приемки сырья и энергетического комплекса. В проекте использованы передовые идеи экономичного функционирования сложных энергоемких производств – альтернативные источники энергии и глубокая утилизация теплоты теплоносителей, возврат их энергии в технологию. Основным энергоносителем производства являются пеллеты собственного производства. В качестве тепловых утилизаторов проектируются аппараты на термосифонах. Именно такие аппараты не имеют альтернатив в современных системах утилизации теплоты газов для нагрева воздушных потоков. Декомпозиция производственной линии, структуры модулей обоснованы технологически, энергетически и экономически.
Для этого рассмотрена современная классификация рынка пеллет, его три наиболее ёмких сегмента. Рассмотрена классификация качественных характеристик пеллет из растительного сырья, требования по их сертификации. Дан анализ современных технологий производства альтернативного топлива из биомассы. Выявлены мировые тенденции развития пеллетных технологий. Исследованы тенденции рынка пеллет по разным сегментам, по странам Европы. Показано, что в настоящее время спрос на пеллеты превышает предложения. Определены проблемы и научно-технические противоречия пеллетных технологий. С одной стороны растет потребность в мощных заводах по производству альтернативного топлива из биомассы. С другой стороны – источники сырья оказываются нестабильными. А это серьезный барьер для строительства крупных заводов. Решение этого противоречия в предлагаемом инновационном проекте – переход на блочно-модульный принцип. В рамках модуля решаются технологические задачи, которые требуют оборудования, соответствующего виду сырья. Предложены модули для механической переработки, сушки, грануляции. Предварительное дробление сырья осуществляется оригинальными дезинтеграторами конструкции авторов. Предложенный проект позволяет в кратчайшие сроки провести монтаж оборудования, его передислокацию в другой сырьевой район, повысить тоннажность производства, перевести его на другой вид сырья.
Teoria das Restrições aplicada a uma empresa de moldados de EPS
Authors: Wanderley de Siqueira João Paulo Rangel , Dália da Silva Wilson Sotero
Published: September 2019

Este artigo tem como finalidade avaliar a aplicabilidade da Teoria das Restrições (Theory of Constraints - TOC) no âmbito logístico de sua subcategoria, o Sistema Tambor-Pulmão-Corda (TPC). Fez-se um estudo de caso da produção de moldados de Poliestireno Expandido (EPS), em uma empresa situada na região nordeste do Brasil, com enfoque nos cinco passos de focalização da TOC. Os dados coletados na pesquisa permitiram avaliar e comparar a demanda com o gargalo do processo e aplicar graficamente, em formato de diagrama, o funcionamento do sistema TPC. Este diagrama possibilitou a revisão no processo produtivo: identificou-se pontos ideais para a aplicação de pulmões e dimensionadas as cordas necessárias para a otimização de trabalho do sistema, para que este opere sempre sincronizado com o mínimo de inventário em processo. Além disso, o uso do sistema TPC proporcionou a capacidade crítica para criação de pontos de controle, beneficiando o seu processo de implantação do sistema. Conclui-se que, a partir da identificação do gargalo, é possível propor diversas melhorias, e qualquer ganho nele é refletido como ganho global no processo.Palavras-chave: EPS. Teoria das Restrições. Tambor-Pulmão-Corda.
Combinação de Técnicas: Otimização-Simulação em uma Empresa do Setor Automotivo
Authors: Faria Luís Filipe Figueira de , Silva João Eduardo Azevedo Ramos da , Ferreira Deisemara
Published: September 2019

O presente artigo tem como objetivo avaliar o desempenho da combinação das técnicas de otimização e simulação de eventos discretos, que possuem abordagens distintas, mas podem ser complementares quanto ao alcance de objetivos. Por um lado, a otimização de sistemas busca, através de algoritmos, uma solução única e muitas vezes exata para um problema. Por outro lado, a simulação de eventos discretos analisa a interdependência e a interação entre os elementos do sistema em estudo e suas variáveis, ao longo do tempo. Espera-se então que, combinando as duas técnicas, seja possível extrair informações complementares das técnicas, de forma a potencializar os resultados do estudo. Dessa forma, o presente trabalho aplica essas técnicas, conjuntamente, para a solução de um problema real de seleção de mix produtivo gerado em função da expansão de uma empresa do setor automotivo, com designação de quais produtos serão produzidos em cada linha, por meio da otimização dos dados de entrada da simulação. Como principal resultado, observou-se um melhor aproveitamento das linhas e dos operadores, que apresentaram uma redução potencial de até 40% em sua utilização global.Palavras-chave: otimização-simulação, combinação de técnicas, linha de produção, setor automotivo.
Proposta de implantação de uma célula de manufatura: um estudo de caso em uma metalúrgica
Authors: De Carvalho Patrícia Stefan , Schneider Vanessa Andréia , Parreira Leandro , Chapoval Neto Alexandre
Published: September 2019

Este estudo remete à importância da gestão da produção, onde conhecer os processos em profundidade é uma questão imprescindível para a redução de desperdícios. O trabalho foi motivado através da seguinte problemática: De que maneira a implantação de uma célula de manufatura com layout celular pode contribuir para aumentar a produtividade? No qual o objetivo foi propor a implantação de uma célula de manufatura que atenda às necessidades de aumento produtivo e eliminação de desperdícios. O mapeamento de fluxo de valor foi utilizado no entendimento do processo atual e simulação do processo futuro, a ferramenta gráfica Yamazumi foi usada na análise da distribuição das operações, e o diagrama de espaguete na comparação do layout atual com o proposto. Através da implantação de uma célula de manufatura, projeta-se redução do tempo de produção em 8 dias, com ganho potencial no tempo de produção de 27,58%, possibilitando produzir 3 peças a mais por dia, além da melhora do giro de estoque de 37,63% e redução de 3 pessoas envolvidas com a fabricação. O presente estudo apresentou a diminuição dos desperdícios em 20%, e otimização das atividades que agregam valor durante a cadeia produtiva.Palavras-chave: Célula de manufatura. Mapeamento de fluxo de valor. Redução de desperdícios. Yamazumi.
BPMN e ferramentas da qualidade para melhoria de processos: um estudo de caso
Authors: Almeida Lucas da Costa , Salles Sérgio Augusto Faria , Carvalho Rafael Ladeira , Morais Alline Sardinha Cordeiro , Silva Simone Vasconcelos
Published: September 2019

O objetivo do presente estudo consiste na identificação de oportunidades de melhoria em processos de produção de uma serralheria. Como método, serão utilizadas técnicas da gestão da qualidade em conjunto com a modelagem de processos, através da notação BPMN. Inicialmente, foi aplicado o diagrama de Ishikawa para identificação das possíveis causas e correlações para os gargalos encontrados. Posteriormente, foi utilizado o método dos “5 por quês” para identificar as causas raízes do problema em questão. O atraso na entrega de projetos foi identificado como principal oportunidade de melhoria para a empresa, sendo apontando como ação de melhoria o investimento em treinamento de seus funcionários, assim como a descrição de procedimentos, para evitar erros durante as operações. A mudança no fluxo operacional também foi sugerida, através do diagrama “TO BE” que contém as melhorias no processo com base no problema e nas causas identificadas.Palavras-chave: BPMN. Gestão de processos. Redesenho de Processos.
Pegada de Carbono: Em busca de definição e método para uma Logística Verde
Authors: Santana Mateus , Oiko Olivia Toshie
Published: September 2019

A Pegada de Carbono é um conceito que vem sendo utilizado para mensuração de impactos relacionados a mudanças climáticas e que, quando utilizado para atividades logísticas, pode contribuir para a Logística Verde. Apesar da ampla utilização, não há consenso quanto a sua definição e métodos de cálculo. Este trabalho levantou, por meio de uma revisão sistemática da literatura, definições e métodos existentes para o cálculo de Pegada de Carbono aplicados a atividades de transporte. As definições mais frequentes foram comparadas quanto ao seu escopo de aplicação, gases considerados e métodos sugeridos - tópicos em que foram observadas divergências. Já os métodos mais recorrentes também foram comparados quanto ao escopo, gases, etapas de desenvolvimento e abordagens de cálculo. Ao término, observou-se que apesar da aparente diversidade de opções, todos os métodos são compatíveis com a maioria das definições e possuem a mesma equação base de cálculo, ou podem partir desta.Palavras-chave: Emissões de GEEs. Impactos Ambientais. Mudanças Climáticas. Pegada de Carbono. Logística de Transporte.
Avaliação da Gestão da Qualidade dm Obras Prediais: Contribuições Práticas a Partir de um Estudo de Caso
Authors: Klein Leander Luiz , Tonetto Mirela Schramm
Published: September 2019

Este trabalho tem por objetivo identificar ações tomadas por uma empresa de construção civil para a busca da qualidade nos processos de construção. Para fundamentar este trabalho teoricamente, foram abordados parâmetros e práticas para a gestão da qualidade. Como método de trabalho foi realizado um estudo de caso em uma obra predial onde foram identificados os procedimentos no controle e melhoria da qualidade a partir de entrevistas com a equipe de engenharia e observação participante. Os resultados obtidos mostram que, apesar de ser uma obra bem organizada, com projetos e planejamento adequado, e definição de responsáveis por cada atividade, foram identificados processos não documentados e retrabalho nas atividades da mesma. Observou-se também que há falhas no controle de recebimento e armazenamento de materiais, e na inspeção dos serviços, bem como, falta uma retroalimentação do sistema na qualificação de fornecedores de materiais e serviços, e agilidade no processo de compras. Dificuldades como estas mostram a necessidade padronizar e documentar os principais procedimentos da obra formando um sistema de controle da qualidade. Desta forma será possível reduzir retrabalho e desperdícios e promover estabilidade e previsibilidade para a gestão da obra.Palavras Chave: Qualidade. Obras Prediais. Gestão.
Proposta de redução de consumo de tintas em uma empresa produtora de aço pré-pintado
Authors: Showalter Isabella Roze Villar , Souza Fábio Lutgens , Zattar Izabel Cristina
Published: September 2019

O aço pré-pintado é uma solução eficiente para indústrias de construção civil e linha branca, substituindo o aço comum pintado por métodos pouco eficientes. Em uma empresa produtora de aço pré-pintado, é importante controlar o consumo de tinta aplicada sobre o produto para que suas características técnicas sejam atendidas e custos com matéria prima controlados. O presente artigo utilizou o Método de Análise e Solução de Problemas (MASP) para realizar experimentos, analisar resultados e criar ferramentas que capacitem uma empresa produtora de aço pré-pintado a reduzir o consumo de tintas. Os objetos de estudo foram o processo de aplicação de tinta em uma linha de aço pré-pintado e as variáveis que influenciam o consumo de tintas e o processo de medição de espessura de camada. Para tal, diferentes métodos de medição foram avaliados para determinar o método mais adequado. Métricas de controle de camada e consumo de tintas foram criadas e comparadas em gráficos que possibilitaram identificar anomalias técnicas e de medição de camada. O estudo gerou uma redução no consumo de tintas de mais de R$ 1 milhão em oito meses de implementação das ações na empresa estudada.Palavras-chave: Consumo de tintas. Medição de camada de tinta. Aço pré-pintado.
A Inteligência Artificial (Lógica Fuzzy) para cálculo de estoque de segurança local em empresas multinacionais
Authors: Sá Yuri Vasconcelos de Almeida , Wen Tung Chiun
Published: September 2019

A lógica fuzzy é uma técnica que emprega um grau de incerteza e gradientes de verdade para avaliar e calcular o pertencimento de uma variável de entrada à uma ou mais variáveis de saída. É amplamente utilizada em sistemas de apoio a decisão, controladores e qualquer aplicação de análise multivalorada. Neste prisma, pode ser utilizada para imitar o processo decisório humano. Este artigo propõe então um método de cálculo do estoque de segurança local em uma empresa multinacional do ramo de saúde, considerando as exigências locais e características particulares.Palavras-chave: Logica nebulosa. Inteligência artificial. Gestão de Estoque. Inventário. Cadeia de fornecimento.
Interpretable Preference Learning: A Game Theoretic Framework for Large Margin On-Line Feature and Rule Learning
Authors: Polato Mirko , Aiolli Fabio
Published: September 2019

A large body of research is currently investigating on the connection between machine learning and game theory. In this work, game theory notions are injected into a preference learning framework. Specifically, a preference learning problem is seen as a two-players zero-sum game. An algorithm is proposed to incrementally include new useful features into the hypothesis. This can be particularly important when dealing with a very large number of potential features like, for instance, in relational learning and rule extraction. A game theoretical analysis is used to demonstrate the convergence of the algorithm. Furthermore, leveraging on the natural analogy between features and rules, the resulting models can be easily interpreted by humans. An extensive set of experiments on classification tasks shows the effectiveness of the proposed method in terms of interpretability and feature selection quality, with accuracy at the state-of-the-art.
Learning to Solve NP-Complete Problems: A Graph Neural Network for Decision TSP
Authors: Prates Marcelo , Avelar Pedro H. C. , Lemos Henrique , Lamb Luis C. , Vardi Moshe Y.
Published: September 2019

Graph Neural Networks (GNN) are a promising technique for bridging differential programming and combinatorial domains. GNNs employ trainable modules which can be assembled in different configurations that reflect the relational structure of each problem instance. In this paper, we show that GNNs can learn to solve, with very little supervision, the decision variant of the Traveling Salesperson Problem (TSP), a highly relevant NP-Complete problem. Our model is trained to function as an effective message-passing algorithm in which edges (embedded with their weights) communicate with vertices for a number of iterations after which the model is asked to decide whether a route with cost < C exists. We show that such a network can be trained with sets of dual examples: given the optimal tour cost C∗, we produce one decision instance with target cost x% smaller and one with target cost x% larger than C∗. We were able to obtain 80% accuracy training with −2%,+2% deviations, and the same trained model can generalize for more relaxed deviations with increasing performance. We also show that the model is capable of generalizing for larger problem sizes. Finally, we provide a method for predicting the optimal route cost within 2% deviation from the ground truth. In summary, our work shows that Graph Neural Networks are powerful enough to solve NP-Complete problems which combine symbolic and numeric data.
Deep Recurrent Survival Analysis
Authors: Ren Kan , Qin Jiarui , Zheng Lei , Yang Zhengyu , Zhang Weinan , Qiu Lin , Yu Yong
Published: September 2019

Survival analysis is a hotspot in statistical research for modeling time-to-event information with data censorship handling, which has been widely used in many applications such as clinical research, information system and other fields with survivorship bias. Many works have been proposed for survival analysis ranging from traditional statistic methods to machine learning models. However, the existing methodologies either utilize counting-based statistics on the segmented data, or have a pre-assumption on the event probability distribution w.r.t. time. Moreover, few works consider sequential patterns within the feature space. In this paper, we propose a Deep Recurrent Survival Analysis model which combines deep learning for conditional probability prediction at finegrained level of the data, and survival analysis for tackling the censorship. By capturing the time dependency through modeling the conditional probability of the event for each sample, our method predicts the likelihood of the true event occurrence and estimates the survival rate over time, i.e., the probability of the non-occurrence of the event, for the censored data. Meanwhile, without assuming any specific form of the event probability distribution, our model shows great advantages over the previous works on fitting various sophisticated data distributions. In the experiments on the three realworld tasks from different fields, our model significantly outperforms the state-of-the-art solutions under various metrics.
RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine for Session-Based Recommendation
Authors: Ren Pengjie , Chen Zhumin , Li Jing , Ren Zhaochun , Ma Jun , De Rijke Maarten
Published: September 2019

Recurrent neural networks for session-based recommendation have attracted a lot of attention recently because of their promising performance. repeat consumption is a common phenomenon in many recommendation scenarios (e.g., e-commerce, music, and TV program recommendations), where the same item is re-consumed repeatedly over time. However, no previous studies have emphasized repeat consumption with neural networks. An effective neural approach is needed to decide when to perform repeat recommendation. In this paper, we incorporate a repeat-explore mechanism into neural networks and propose a new model, called RepeatNet, with an encoder-decoder structure. RepeatNet integrates a regular neural recommendation approach in the decoder with a new repeat recommendation mechanism that can choose items from a user’s history and recommends them at the right time. We report on extensive experiments on three benchmark datasets. RepeatNet outperforms state-of-the-art baselines on all three datasets in terms of MRR and Recall. Furthermore, as the dataset size and the repeat ratio increase, the improvements of RepeatNet over the baselines also increase, which demonstrates its advantage in handling repeat recommendation scenarios.
Devil in the Details: Towards Accurate Single and Multiple Human Parsing
Authors: Ruan Tao , Liu Ting , Huang Zilong , Wei Yunchao , Wei Shikui , Zhao Yao
Published: September 2019

Human parsing has received considerable interest due to its wide application potentials. Nevertheless, it is still unclear how to develop an accurate human parsing system in an efficient and elegant way. In this paper, we identify several useful properties, including feature resolution, global context information and edge details, and perform rigorous analyses to reveal how to leverage them to benefit the human parsing task. The advantages of these useful properties finally result in a simple yet effective Context Embedding with Edge Perceiving (CE2P) framework for single human parsing. Our CE2P is end-to-end trainable and can be easily adopted for conducting multiple human parsing. Benefiting the superiority of CE2P, we won the 1st places on all three human parsing tracks in the 2nd Look into Person (LIP) Challenge. Without any bells and whistles, we achieved 56.50% (mIoU), 45.31% (mean APr) and 33.34% (APp0.5) in Track 1, Track 2 and Track 5, which outperform the state-of-the-arts more than 2.06%, 3.81% and 1.87%, respectively. We hope our CE2P will serve as a solid baseline and help ease future research in single/multiple human parsing. Code has been made available at https://github.com/liutinglt/CE2P.
Congestion Graphs for Automated Time Predictions
Authors: Senderovich Arik , Beck J. Christopher , Gal Avigdor , Weidlich Matthias
Published: September 2019

Time prediction is an essential component of decision making in various Artificial Intelligence application areas, including transportation systems, healthcare, and manufacturing. Predictions are required for efficient resource allocation and scheduling, optimized routing, and temporal action planning. In this work, we focus on time prediction in congested systems, where entities share scarce resources. To achieve accurate and explainable time prediction in this setting, features describing system congestion (e.g., workload and resource availability), must be considered. These features are typically gathered using process knowledge, (i.e., insights on the interplay of a system’s entities). Such knowledge is expensive to gather and may be completely unavailable. In order to automatically extract such features from data without prior process knowledge, we propose the model of congestion graphs, which are grounded in queueing theory. We show how congestion graphs are mined from raw event data using queueing theory based assumptions on the information contained in these logs. We evaluate our approach on two real-world datasets from healthcare systems where scarce resources prevail: an emergency department and an outpatient cancer clinic. Our experimental results show that using automatic generation of congestion features, we get an up to 23% improvement in terms of relative error in time prediction, compared to common baseline methods. We also detail how congestion graphs can be used to explain delays in the system.
Sparse Reject Option Classifier Using Successive Linear Programming
Authors: Shah Kulin , Manwani Naresh
Published: September 2019

In this paper, we propose an approach for learning sparse reject option classifiers using double ramp loss Ldr. We use DC programming to find the risk minimizer. The algorithm solves a sequence of linear programs to learn the reject option classifier. We show that the loss Ldr is Fisher consistent. We also show that the excess risk of loss Ld is upper bounded by excess risk of Ldr. We derive the generalization error bounds for the proposed approach. We show the effectiveness of the proposed approach by experimenting it on several real world datasets. The proposed approach not only performs comparable to the state of the art, it also successfully learns sparse classifiers.
Geometric Hawkes Processes with Graph Convolutional Recurrent Neural Networks
Authors: Shang Jin , Sun Mingxuan
Published: September 2019

Hawkes processes are popular for modeling correlated temporal sequences that exhibit mutual-excitation properties. Existing approaches such as feature-enriched processes or variations of Multivariate Hawkes processes either fail to describe the exact mutual influence between sequences or become computational inhibitive in most real-world applications involving large dimensions. Incorporating additional geometric structure in the form of graphs into Hawkes processes is an effective and efficient way for improving model prediction accuracy. In this paper, we propose the Geometric Hawkes Process (GHP) model to better correlate individual processes, by integrating Hawkes processes and a graph convolutional recurrent neural network. The deep network structure is computational efficient since it requires constant parameters that are independent of the graph size. The experiment results on real-world data show that our framework outperforms recent state-of-art methods.
Multi-View Anomaly Detection: Neighborhood in Locality Matters
Authors: Sheng Xiang-Rong , Zhan De-Chuan , Lu Su , Jiang Yuan
Published: September 2019

Identifying anomalies in multi-view data is a difficult task due to the complicated data characteristics of anomalies. Specifically, there are two types of anomalies in multi-view data–anomalies that have inconsistent features across multiple views and anomalies that are consistently anomalous in each view. Existing multi-view anomaly detection approaches have some issues, e.g., they assume multiple views of a normal instance share consistent and normal clustering structures while anomaly exhibits anomalous clustering characteristics across multiple views. When there are no clusters in data, it is difficult for existing approaches to detect anomalies. Besides, existing approaches construct a profile of normal instances, then identify instances that do not conform to the normal profile as anomalies. The objective is formulated to profile normal instances, but not to estimate the set of normal instances, which results in sub-optimal detectors. In addition, the model trained to profile normal instances uses the entire dataset including anomalies. However, anomalies could undermine the model, i.e., the model is not robust to anomalies. To address these issues, we propose the nearest neighborbased MUlti-View Anomaly Detection (MUVAD) approach. Specifically, we first propose an anomaly measurement criterion and utilize this criterion to formulate the objective of MUVAD to estimate the set of normal instances explicitly. We further develop two concrete relaxations for implementing the MUVAD as MUVAD-QPR and MUVAD-FSR. Experimental results validate the superiority of the proposed MUVAD approaches.
Virtual-Taobao: Virtualizing Real-World Online Retail Environment for Reinforcement Learning
Authors: Shi Jing-Cheng , Yu Yang , Da Qing , Chen Shi-Yong , Zeng An-Xiang
Published: September 2019

Applying reinforcement learning in physical-world tasks is extremely challenging. It is commonly infeasible to sample a large number of trials, as required by current reinforcement learning methods, in a physical environment. This paper reports our project on using reinforcement learning for better commodity search in Taobao, one of the largest online retail platforms and meanwhile a physical environment with a high sampling cost. Instead of training reinforcement learning in Taobao directly, we present our environment-building approach: we build Virtual-Taobao, a simulator learned from historical customer behavior data, and then we train policies in Virtual-Taobao with no physical sampling costs. To improve the simulation precision, we propose GAN-SD (GAN for Simulating Distributions) for customer feature generation with better matched distribution; we propose MAIL (Multiagent Adversarial Imitation Learning) for generating better generalizable customer actions. To further avoid overfitting the imperfection of the simulator, we propose ANC (Action Norm Constraint) strategy to regularize the policy model. In experiments, Virtual-Taobao is trained from hundreds of millions of real Taobao customers’ records. Compared with the real Taobao, Virtual-Taobao faithfully recovers important properties of the real environment. We further show that the policies trained purely in Virtual-Taobao, which has zero physical sampling cost, can have significantly superior real-world performance to the traditional supervised approaches, through online A/B tests. We hope this work may shed some light on applying reinforcement learning in complex physical environments.
Composable Modular Reinforcement Learning
Authors: Simpkins Christopher , Isbell Charles
Published: September 2019

Modular reinforcement learning (MRL) decomposes a monolithic multiple-goal problem into modules that solve a portion of the original problem. The modules’ action preferences are arbitrated to determine the action taken by the agent. Truly modular reinforcement learning would support not only decomposition into modules, but composability of separately written modules in new modular reinforcement learning agents. However, the performance of MRL agents that arbitrate module preferences using additive reward schemes degrades when the modules have incomparable reward scales. This performance degradation means that separately written modules cannot be composed in new modular reinforcement learning agents as-is – they may need to be modified to align their reward scales. We solve this problem with a Q-learningbased command arbitration algorithm and demonstrate that it does not exhibit the same performance degradation as existing approaches to MRL, thereby supporting composability.
Hierarchical Context Enabled Recurrent Neural Network for Recommendation
Authors: Song Kyungwoo , Ji Mingi , Park Sungrae , Moon Il-Chul
Published: September 2019

A long user history inevitably reflects the transitions of personal interests over time. The analyses on the user history require the robust sequential model to anticipate the transitions and the decays of user interests. The user history is often modeled by various RNN structures, but the RNN structures in the recommendation system still suffer from the long-term dependency and the interest drifts. To resolve these challenges, we suggest HCRNN with three hierarchical contexts of the global, the local, and the temporary interests. This structure is designed to withhold the global long-term interest of users, to reflect the local sub-sequence interests, and to attend the temporary interests of each transition. Besides, we propose a hierarchical context-based gate structure to incorporate our interest drift assumption. As we suggest a new RNN structure, we support HCRNN with a complementary bi-channel attention structure to utilize hierarchical context. We experimented the suggested structure on the sequential recommendation tasks with CiteULike, MovieLens, and LastFM, and our model showed the best performances in the sequential recommendations.
On the Persistence of Clustering Solutions and True Number of Clusters in a Dataset
Authors: Srivastava Amber , Baranwal Mayank , Salapaka Srinivasa
Published: September 2019

Typically clustering algorithms provide clustering solutions with prespecified number of clusters. The lack of a priori knowledge on the true number of underlying clusters in the dataset makes it important to have a metric to compare the clustering solutions with different number of clusters. This article quantifies a notion of persistence of clustering solutions that enables comparing solutions with different number of clusters. The persistence relates to the range of dataresolution scales over which a clustering solution persists; it is quantified in terms of the maximum over two-norms of all the associated cluster-covariance matrices. Thus we associate a persistence value for each element in a set of clustering solutions with different number of clusters. We show that the datasets where natural clusters are a priori known, the clustering solutions that identify the natural clusters are most persistent - in this way, this notion can be used to identify solutions with true number of clusters. Detailed experiments on a variety of standard and synthetic datasets demonstrate that the proposed persistence-based indicator outperforms the existing approaches, such as, gap-statistic method, X-means, Gmeans, PG-means, dip-means algorithms and informationtheoretic method, in accurately identifying the clustering solutions with true number of clusters. Interestingly, our method can be explained in terms of the phase-transition phenomenon in the deterministic annealing algorithm, where the number of distinct cluster centers changes (bifurcates) with respect to an annealing parameter.
Soft Facial Landmark Detection by Label Distribution Learning
Authors: Su Kai , Geng Xin
Published: September 2019

Most existing facial landmark detection algorithms regard the manually annotated landmarks as precise hard labels, therefore, the accurate annotated landmarks are essential to the training of these algorithms. However, in many cases, there exist deviations in manual annotations, and the landmarks marked for facial parts with occlusion and large poses are not always accurate, which means that the “ground truth” landmarks are usually not annotated precisely. In such case, it is more reasonable to use soft labels rather than explicit hard labels. Therefore, this paper proposes to associate a bivariate label distribution (BLD) to each landmark of an image. A BLD covers the neighboring pixels around the original manually annotated point, alleviating the problem of inaccurate landmarks. After generating a BLD for each landmark, the proposed method firstly learns the mappings from an image patch to the BLD of each landmark, and then the predicted BLDs are used in a deformable model fitting process to obtain the final facial shape for the image. Experimental results show that the proposed method performs better than the compared state-of-the-art facial landmark detection algorithms. Furthermore, the proposed method appears to be much more robust against the landmark noise in the training set than other compared baselines.
Partial Multi-Label Learning by Low-Rank and Sparse Decomposition
Authors: Sun Lijuan , Feng Songhe , Wang Tao , Lang Congyan , Jin Yi
Published: September 2019

Multi-Label Learning (MLL) aims to learn from the training data where each example is represented by a single instance while associated with a set of candidate labels. Most existing MLL methods are typically designed to handle the problem of missing labels. However, in many real-world scenarios, the labeling information for multi-label data is always redundant , which can not be solved by classical MLL methods, thus a novel Partial Multi-label Learning (PML) framework is proposed to cope with such problem, i.e. removing the the noisy labels from the multi-label sets. In this paper, in order to further improve the denoising capability of PML framework, we utilize the low-rank and sparse decomposition scheme and propose a novel Partial Multi-label Learning by Low-Rank and Sparse decomposition (PML-LRS) approach. Specifically, we first reformulate the observed label set into a label matrix, and then decompose it into a groundtruth label matrix and an irrelevant label matrix, where the former is constrained to be low rank and the latter is assumed to be sparse. Next, we utilize the feature mapping matrix to explore the label correlations and meanwhile constrain the feature mapping matrix to be low rank to prevent the proposed method from being overfitting. Finally, we obtain the ground-truth labels via minimizing the label loss, where the Augmented Lagrange Multiplier (ALM) algorithm is incorporated to solve the optimization problem. Enormous experimental results demonstrate that PML-LRS can achieve superior or competitive performance against other state-of-the-art methods.
Non-Ergodic Convergence Analysis of Heavy-Ball Algorithms
Authors: Sun Tao , Yin Penghang , Li Dongsheng , Huang Chun , Guan Lei , Jiang Hao
Published: September 2019

In this paper, we revisit the convergence of the Heavy-ball method, and present improved convergence complexity results in the convex setting. We provide the first non-ergodic O(1/k) rate result of the Heavy-ball algorithm with constant step size for coercive objective functions. For objective functions satisfying a relaxed strongly convex condition, the linear convergence is established under weaker assumptions on the step size and inertial parameter than made in the existing literature. We extend our results to multi-block version of the algorithm with both the cyclic and stochastic update rules. In addition, our results can also be extended to decentralized optimization, where the ergodic analysis is not applicable.
Detección y notificación del maltrato infantil: un estudio en docentes de educación infantil y primaria
Authors: Romero Moreno Antonio Francisco , Carrión García Verónica , Martínez García Concha , Cruces Montes Serafín Jesús
Published: September 2019

El presente trabajo consiste en un estudio acerca de los conocimientos que poseen los profesionales del ámbito educativo en la detección, identificación y notificación de situaciones de maltrato infantil. Para ello se diseñó un cuestionario sobre detección del maltrato infantil que fue distribuido entre los profesores de Educación Infantil y Primaria de tres colegios de San Fernando (Cádiz). Los resultados indican la existencia de un desconocimiento generalizado por parte del profesorado acerca de cómo detectar, notificar y actuar ante un caso de maltrato infantil, así como la falta de conocimiento ante los protocolos de actuación sobre el maltrato infantil y de los instrumentos de notificación más usados. Asimismo, se evidencia el mantenimiento de algunas incertidumbres entre los docentes, entre las que destacan el proceso a seguir ante la sospecha de una situación de maltrato y su rol a la hora de intervenir en la forma en la que los padres educan a sus hijos. Por otro lado, un mayor número de años de experiencia docente no parece otorgar una visión más realista sobre el maltrato infantil, ni se relaciona con un mayor conocimiento de los procesos de detección y notificación del mismo. Se aboga por potenciar una mayor formación especializada del profesorado, que los dote de los conocimientos y herramientas necesarias para la detección de casos de maltrato, y su posible inclusión dentro del currículo de las carreras de magisterio.
Formación integral de educadores y docentes desde una perspectiva psicosocioeducativa
Authors: Salvador Robles María Cristina , Jurado Jiménez María Dolores
Published: September 2019

Entre las finalidades del Sistema Educativo Español, se encuentra “el pleno desarrollo de la personalidad y de las capacidades de los alumnos” (MECD, 2013 art.2) es decir, contribuir a su crecimiento integral. Esta misma normativa contempla que “los poderes públicos prestarán atención prioritaria a la formación del profesorado”. Pero ¿realmente se está formando a los educadores y docentes de manera integral? De aquí surge nuestro planteamiento ya que dicha formación, actualmente no se contempla como tal en los planes de estudio de los futuros docentes en las universidades españolas. En este trabajo se explicita cómo se ha integrado el enneagrama, como parte de una formaciónuniversitaria de manera transversal (durante los cursos académicos 2017/18 y 2018/19), en el Grado de Educación Infantil y en el MAES (CEU Cardenal Spínola CEU-Universidad de Sevilla) y en el Grado de Educación Social (Facultad de Ciencias Sociales. Universidad Pablo de Olavide de Sevilla) incluyéndose como contenido en diversas materias. El objetivo principal de este estudio es analizar la valoración y percepción que muestra el alumnadoal descubrir y trabajar con una nueva herramienta que los ayuda a conocerse y percibir la realidad del otro desde una perspectiva diferente. El procedimiento en el aula se ha realizado con aportaciones teóricas y dinámicas de introspección, facilitando la comunicación individual y grupal. En este trabajo se utiliza una metodología cualitativa donde se analiza la información registrada en: cuestionarios, diarios, reflexiones y entrevistas individuales con el alumnado participante (un total de 110).Los resultados indican que hay un fuerte interés por conocer más la herramienta y profundizaren ella, pues este proceso formativo ha llevado a tomar conciencia de la necesidad de crecimiento,tanto en el plano personal como en el profesional. La discusión de estos resultados, gira en torno adescubrir cómo se trabajan el enneagrama y otras herramientas que, ayudan a una comprensiónmayor que va desde lo singular a lo grupal.
Prueba de cribado mamográfico: cómo reciben la información y cómo quieren ser informadas las usuarias
Authors: Luque-Ribelles Violeta , Quílez Cutillas Alicia , Rosado Varela Petra , Baena José Manuel
Published: September 2019

Actualmente existe un intenso debate sobre los beneficios de ofrecer las pruebas de cribado de cáncer de mama (PCCM) a todas las mujeres a partir de los 50 años, ya que no está claro que sean superiores a sus riesgos. Asimismo, la percepción pública no es realista. Las participantes sobreestiman los beneficios y están ajenas del impacto físico o psicológico negativo del sobrediagnóstico y de los falsos positivos. Además, no hay una estrategia clara para facilitar que tomen decisiones informadas acerca de su participación en la prueba. En este contexto, se llevó a cabo un proceso de Democracia Deliberativa (DD) en Cádiz (España) con el doble objetivo de conocer la opinión de las participantes sobre la información recibida acerca del PCCM; y saber qué estrategias consideran que mejorarían el proceso de recepción de información que facilitaría la toma de decisiones informada. Participaron trece mujeres de 50 a 65 años. El proceso de DD se llevó a cabo durante tres tardes: se suministró información sobre el cribado mamográfico; se dieron argumentos a favor y en contra del PCCM; las participantes deliberaron sobre la información suministrada, y propusieron cambios en la información que reciben. Las participantes expresaron su opinión sobre la información que reciben del PCCM en cuanto a sus objetivos, las fuentes de información y las destinatarias, la claridad de la misma, y cuándo y  cómo la reciben. Asimismo, indicaron cómo les gustaría recibir información sobre la PCCM—canal de llegada de la misma—, el momento, los contenidos sobre los que les gustaría estar informadas, personas destinatarias y protocolo de actuación. Se concluye que es necesario conocer el punto de vista de las participantes en el PCCM para mejorar la información que reciben, adaptarla a sus necesidades y que puedan llevar a cabo una toma de decisiones informada sobre su participación.
Revisión bibliométrica de 2014 – 2019 sobre competencia social y clima de aula en niños y adolescentes
Authors: Muñoz Bastías Elizabeth Elena
Published: September 2019

Es relevante realizar una revisión de la literatura científica sobre la competencia social en elentorno escolar, puesto que es la capacidad de un individuo para relacionarse e interactuar de forma apropiada con otras personas, que se basa en habilidades sociales, cognitivas y afectivas básicas como el respeto, el autocontrol y la comunicación efectiva. Las cuales permiten crear un ambiente propicio para el aprendizaje. El objetivo de este estudio fue analizar la productividad científica sobre la competencia social y el clima escolar publicada en la base de datos Web of Science, entre el año 2014 y el 2019. Se seleccionaron 56 artículos en función del objeto de estudio, los cuales fueron analizados con base en distintos indicadores bibliométricos, como el análisis de la producción temporal, las revistas y autores más productivos sobre el tópico y el índice de coautoría, así como un análisis y discusión de las temáticas identificadas. Los resultados obtenidos indicaron un crecimiento progresivo de los niveles de productividad y destacan el interés científico por las temáticas de clima de aula (89%) y la variable socioemocional (45%) seguidas por la violencia entre iguales (12,5%) y la caracterización del comportamiento (5,3%). Además, se observó una tendencia a realizar los trabajos en colaboración con un índice de coautoría de 3,5%. Este estudio bibliométrico permite conocer la evolución que ha seguido la investigación sobre competencia social y clima escolar durante los últimos 5 años, sirviendo como marco de referencia para futuras investigaciones.