bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
By Their Fruits Ye Shall Know Them: Robert C. Neville’s Semiotic and Pragmatic Theory of Religious Truth
Authors: Rohr David
Published: March 2020

This essay explicates Robert Cummings Neville’s theory of religious truth, focusing especially upon its foundations in the semiotic and pragmatism of C. S. Peirce. In accordance with Peirce’s semiotic, Neville construes religious truth as consisting in a triadic relation obtaining between religious signs, the ultimate objects they represent, and the living interpreters who interpret those ultimate objects via religious signs. In accordance with Peirce’s pragmatism, Neville construes religious truth as consisting in the practical fruits of interpreting religious signs in the experience, behavior, and thought of living interpreters. Neville’s theory of religious truth also depends crucially upon his metaphysics, which hypothesizes that all determinate things are defined by four elements: form, components formed, existential location, and value-identity. These “cosmological ultimates” define the finite sides of four “finite/infinite contrasts” with the infinite, indeterminate ontological creative act that creates all determinate things out of nothing. Religious symbols are true in a semiotic sense when they represent what is ultimately real by schematizing the finite/infinite contrasts that actually define the boundedness of the creation over against the ontological creative act. And religious symbols are true in a pragmatic sense when interpreting those symbols causes interpreters to regard as their ultimate concerns the religious predicaments associated with having form, components, existential location, and a value-identity. In short, religious symbols are true insofar as they represent realities that are truly ultimate and their interpretation generates the good living fruits of righteousness, wholeness, love, and ultimate meaning.
RESTRUCTURING FARM-RUNNING ENTITIES – LEGAL ASPECTS
Authors: Majchrzak Adam
Published: March 2020

The Act of 9 November 2018 on debt restructuring for farm-running entities introduced, into Polish law, certain instruments aimed at improving the financial liquidity of agricultural enterprises, which are insolvent or threatened with insolvency, and ultimately, enhancing their competitiveness in the EU market. These instruments consist of providing state aid in the form of subsidies to the interest of restructuring loans or loans for financing the repayment of debt arising in connection with conducting agricultural activity, as well as in the National Support Centre for Agriculture (KOWR) providing state aid in the form of guarantees securing the repayment of the restructuring loan, and in KOWR taking over a farm-running entity’s debt arising in connection with conducting agricultural activity in exchange for the transfer of ownership of their property to the State Treasury. The solutions enacted function in parallel to the possibility of making an arrangement with creditors and effecting remedial actions based on the provisions of Restructuring Law. The aim of the article is to evaluate the enacted regulations from the point of view of their consistency with the provisions of Restructuring Law, their compliance with the principles and objectives presented in the justification of the bill, and the expected results. Interpretation of intent and systemic interpretation of legal acts was used, with the application of historical and logical methods. Following the analysis carried out, it was concluded that with the regulations currently in force, the objectives of the act assumed by the legislator and the anticipated results will not be achieved in full.
FARM STRUCTURES IN THE UNITED STATES OF AMERCA IN THE YEARS 1978-2017 – SELECTED ASPECTS
Authors: Berbeka Tomasz , Rutkiewicz Krzysztof
Published: March 2020

The aim of the study was an attempt to assess the level of changes in the agricultural farm structure of the United States of America within the years 1978-2017 in the he area. The main purpose of the study was to determine the share and dynamics in selected farm area groups in the process of farm area changes. The number of farms in the years 1978-2017 decreased from 2.29 million to 2.04 million (a decrease of 11%), while the area occupied by these farms decreased from 1,353 million acres to 900 million acres (down 33.5%) [USDA 2017]. The article puts forward the hypothesis that due to the long period of observation and regional diversity in agriculture – area changes in farms will confirm significant differences in the rate at which this phenomenon has occurred. The study shows the significant diversification of land resources, dynamics within the number of farms and land utilization within selected states. While the number of farms in the period under consideration increased in 17 states, it decreased in 33 states. The average area of farms in the case of 25 states increased, while it also decreased in 25 cases. The aggregated ratio of farm structure changes was characteristic of states where the most significant changes in farm structure occurred (Alaska, Arizona, Hawaii, New Mexico, North Carolina, Nevada and Massachusetts). Research confirmed relatively variable dynamics of farm area changes within a single country. Because of larger scale farms, in comparison to other countries (especially the EU region), the process of farm evolution seems to be slower and, in several cases, remains almost the same in terms of farm structure as 40 years ago. Farm area changes in the USA have shown significant spatial diversity.
DIVERSIFICATION OF HUMAN CAPITAL RESOURCES IN RURAL AND URBAN AREAS IN POLAND
Authors: Siemiński Paweł , Hadyński Jakub , Poczta Walenty
Published: March 2020

The aim of this paper is to estimate, as well as analyse and assess spatial diversification in human capital resources in rural and urban areas of Poland. Studies have static nature and relate to the state of the situation in 2018 year. A synthetic index of human capital resources (IHCR) was applied, based on which a hierarchy was developed for rural and urban areas, depending on the administrative division into provinces determining the degree of their diversification in terms of their human capital resources. Human capital resources were analysed in four categories, i.e. in terms of employment, education, entrepreneurship and unemployment, using data from the Local Data Bank CSO database. Research results indicate considerable regional (spatial) diversification of rural and urban areas. We may distinguish two homogeneous classes, including urban areas with a high level of human capital development, as well as rural areas with their low level. Moreover, there is a heterogeneous group of the so-called medium level of human capital, composed of both urban and rural areas. Particularly, observed polarization in human capital resources may in the future reduce the absorption of development impulses within both national and EU development policies.
EVALUATION OF THE COOPERATION OF FRUIT AND VEGETABLE PRODUCERS WITH LARGE-FORMAT RETAIL CHAINS – OPPORTUNITIES AND RISKS
Authors: Lubańska Aleksandra
Published: March 2020

The article outlines the importance of large-format trade in Polish FMCG retail. The principal part of the article consists of opinions of fruit and vegetable producers on the positive and negative aspects of cooperation with large-format networks. The article also makes an attempt to analyse the bargaining power of suppliers – fruit and vegetable producers – as well as the opportunities and risks related to the cooperation of farms with retail networks. Research was conducted with 24 producers supplying fruits and vegetables to the distribution centres of retail chains. The research shows that suppliers tend to note far more positive than negative aspects in cooperation with this distribution channel. The major advantages of cooperating with networks turned out to be the stability and certainty of sales of large batches of goods, the predictability of sales and an increase in the quality and safety of offered products. The most important obstacles to cooperating with these customers are: the dominant position of networks, imposing terms and conditions and prices of sales and over frequent promotions in networks. The study showed that the aggregate of incentives to cooperate with large-format retail chains was twice as high as the aggregate of disincentives.
ORGANIZATION OF FOOD SUPPLY CHAINS IN DISPERSED PRODUCTION ON THE EXAMPLE OF THE VEGETABLE SECTOR IN POLAND
Authors: Klepacki Bogdan , Perkowska Aleksandra
Published: March 2020

The study aimed to recognize the supply chains used in the marketing of vegetables and their products, as well as the trends of changes occurring in it. An analysis of vegetable production in the World and Poland was made. The study presents a diagram of the supply chain in agribusiness prepared by the authors. Using the graphical method, a presentation of the flow of raw materials and vegetable products was made, starting from producers of production means for agriculture to the final consumer. The directions of changes in the production of vegetables and their products are presented. The literature of the subject, official statistical data, and studies prepared by the Ministry of Agriculture and Rural Development as well as the Institute of Agricultural Economics and Food Economy - National Research Institute were used in the research. It was found that the vegetable logistics chain includes thousands of farmers, fruit and vegetable processing units, wholesale and retail trade. Such a chain must be very flexible, adapting to the challenges of domestic and foreign markets. The condition for success in implementing supply chains of the vegetable sector is the efficiency of their management, solidarity and trust of participants.
DIRECTIONS OF CHANGES IN POLAND’S RETAIL TRADE
Authors: Wrzesińska-Kowal Joanna , Raczkowska Małgorzata
Published: March 2020

The aim of the research was to present changes taking place in retail trade in Poland after economic transformation. The diversity of retail sales forms was presented. Five stages of transformation of this sector were isolated. The directions of changes as well as the perspectives for the development of retail trade were indicated. The period under study was the years 1990-2018. This article was prepared mainly on the basis of literature and data obtained from the GUS (Eng. Central Statistical Office) and studies of the former Instytut Badań Rynku, Konsumpcji i Koniunktur (Eng. Institute for Market Research, Consumption and Business Cycles) in Warsaw. During the period under study, retail trade developed in Poland; both in terms of quantity and quality, in addition to a change in the structure of stores. Ensuing changes positively influenced the development of this sector, which, due to increasing demands of consumers, high competition, changes in legal regulations and technological innovations, will require further transformation. There are plans to create unmanned stores in Poland in the near future, without traditional cash registers, to use secure and fast payments thanks to biometrics and use artificial intelligence to optimise turnover and sales management.
Analysis of spatiotemporal data to predict traffic conditions aiming at a smart navigation system for sustainable urban mobility
Authors: Kyriakou Kalliopi , Lakakis Konstantinos , Savvaidis Paraskevas , Basbas Socrates
Published: March 2020

Urban traffic congestion created by unsustainable transport systems and considered as a crucial problem for the urbanised areas provoking air pollution, heavy economic losses due to the time and fuel wasted and social inequity. The mitigation of this problem can improve efficiency, connectivity, accessibility, safety and quality of life, which are crucial parameters of sustainable urban mobility. Encouraging sustainable urban mobility through smart solutions is essential to make the cities more liveable, sustainable and smarter. In this context, this research aims to use spatiotemporal data that taxi vehicles adequately provide, to develop an intelligent system able to predict traffic conditions and provide navigation based on these predictions. GPS (Global Positioning System) data from taxi are analysed for the case of Thessaloniki city. Trough data mining and map-matching process, the most appropriate data are selected for travel time calculations and predictions. Several algorithms are investigated to find the optimum for traffic states prediction for the specific case study concluding that ANN (Artificial Neural Networks) outperforms. Then, a new road network map is created by producing spatiotemporal models for every road segment under investigation through a linear regression implementation. Moreover, the possibility to predict vehicle emissions from travel times is investigated. Finally, an application with a graphical user interface is developed, that navigates the users with the criteria of the shortest path in terms of trip length, travel time shortest path and “eco” path. The outcome of this research is an essential tool for drivers to avoid congestion spots saving time and fuel, for stakeholders to reveal the problematic of the road network that needs amendments and for emergency vehicles to arrive at the emergency spot faster. Besides that, according to an indicator-based qualitative assessment of the proposed navigation system, it is concluded that it contributes significantly to environmental protection and economy enhancing sustainable urban mobility.
Hidrolisis serat selulosa dalam buah bintaro sebagai bahan baku bioetanol
Authors: Handoko Tony , Suhandjaja G , Muljana H
Published: March 2020

Cellulose Fiber Hydrolysis of Bintaro Fruit as Bioetanol Raw Material Sea mango Cerbera odollam) is commonly planted to provide shade on roadsides. It can grow in an extreme environment and is easily found throughout Indonesia. The fruit will change its color after being peeled which indicates glucose content. It shows that the fruit has a value as a source for bioethanol production. The purposes of this research were to determine the optimum hydrolysis time and substrate concentration and the contents of lignin and cellulose. The benefits of this research were information about cellulose and lignin contents, optimum time and substrate concentration in enzyme hydrolysis, and an alternative utilization of sea mango as a prospective source in bioethanol production. The research methods consists of analyzing cellulose and lignin contents, determining the dilution of enzyme solution, the optimum time and the optimum substrate concentration in enzyme hydrolysis. Cellusoft L was used in hydrolysis with 5 g/L buffer concentration. The result showed that diluting enzyme solution would reduce the yield of glucose. The optimum time for enzyme hydrolysis is 72 hours and the optimum substrate concentration is 80 g/L. Cellulose and lignin contents are 36.945% and 38% respectively. Keywords: bioethanol, cellulose, enzyme hydrolysis, sea mango (Cerbera odollam)AbstrakPohon bintaro (Cerbera odollam) merupakan tanaman yang sering digunakan sebagai tanaman peneduh. Tanaman ini dapat tumbuh di lingkungan ekstrim dan banyak tersebar di Indonesia. Buah bintaro yang telah dikupas akan mengalami perubahan warna menjadi coklat yang menunjukkan adanya kandungan glukosa, yang berarti memiliki potensi sebagai sumber bioetanol. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui waktu dan konsentrasi substrat optimum yang memberikan perolehan glukosa tertinggi dan banyaknya kandungan selulosa dan lignin dalam buah bintaro. Manfaat penelitian ini adalah mendapatkan data kandungan selulosa dan lignin buah bintaro dan menambah pengetahuan berkaitan dengan proses hidrolisis enzim buah bintaro, berupa waktu hidrolisis optimum enzim dan konsentrasi substrat optimum, serta memberikan alternatif pemanfaatan buah bintaro sebagai salah satu bahan baku yang berprospek dalam pembuatan bioetanol. Metode penelitian terdiri dari penentuan kandungan selulosa dan lignin, penentuan pengenceran larutan enzim, waktu optimum dan konsentrasi substrat optimum dalam hidrolisis enzim. Hidrolisis menggunakan enzim Cellusoft L dengan konsentrasi 5 g/L buffer sitrat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengenceran larutan enzim saat hidrolisis enzim akan mengurangi perolehan glukosa. Waktu hidrolisis optimum enzim buah bintaro adalah 72 jam dan konsentrasi substrat optimum adalah 80 g/L. Kandungan selulosa dan lignin buah bintaro berturut-turut adalah 36,945% dan 38%.Kata kunci: bioetanol, buah bintaro (Cerbera odollam), hidrolisis enzim, selulosa
Finnish Secondary Students’ Mental Models of Magnetism
Authors: Kähkönen Anna-Leena , Sederberg David , Viiri Jouni , Lindell Anssi , Bryan Lynn
Published: March 2020

We examined Finnish lower secondary students’ mental models of magnetism through their drawings, written explanations and interviews. Secondary students in Finland (N=12) engaged in six lessons designed specifically to target three key concepts in understanding magnetism: structure and organization (magnetic domains), magnetic fields and magnetic interactions. We describe how, with a finite number of key concepts introduced, students reflected upon and revised their mental models of magnetism and magnetic interactions towards more sophisticated and normative scientific views. We found two new categories of students’ models: the pole model and pole/field model. The critical moments in evolving the models happened during the investigations regarding understanding magnetic fields and magnetic internal structure. This article gives an example for teachers and researchers of how to follow students’ development of mental models in science.
Biologilæreres kryssing av kulturgrenser – fra en naturvitenskapelig kultur til en skolekultur
Authors: Sjøberg Mari , Gregers Tone Fredsvik , Ødegaard Marianne , Tsigaridas Kristin Glørstad
Published: March 2020

The aim of this article is to understand biology teachers’ challenges with laboratory work in the light of tensions between the different cultures, or discourses, in biology teacher education. The data material in this study consists of a survey with 314 responses from biology teachers as well as a group interview. Our findings suggest that teachers struggle to transform the knowledge and experience from their pure biology education into their practice in the laboratory. Concepts from a scientific discourse, such as ‘hypothesis’ and ‘report’, are therefore integrated into traditional teacher-directed laboratory tasks where the results are given in advance. We argue that this contributes to a misleading image of science. One of the major challenges for teachers, we argue, is to design appropriate contexts for addressing aspects of nature of science in the laboratory. However, many biology teachers report that they lack knowledge about teaching methods in the laboratory.
Elaboração e validação do protocolo de desprescrição do clonazepam em idosos
Authors: Baldoni André De Oliveira , Zadra Priscilla Ferreira , Vilar Luisa Gallo , Anacleto Junior Marcos Antonio , Pimentel Ana Cristina de Lima , Nalon João Victor Loreto , Bichara Isadora Montoaneli , Dos Reis Tiago Marques
Published: March 2020

Introdução: Algumas alterações fisiológicas que ocorrem no indivíduo idoso favorecem o acúmulo e a intoxicação por medicamentos. Dentre estes, podemos citar a classe dos benzodiazepínicos, medicamentos que, apesar de amplamente prescritos, principalmente para tratamento de distúrbios do sono e ansiedade, são considerados potencialmente inapropriados para o uso em idosos. Portanto, a elaboração de protocolos para desprescrição desses medicamentos é estratégia necessária na gestão do cuidado dos pacientes geriátricos. Objetivo: Elaborar e validar um protocolo de desprescrição do clonazepam para idosos que fazem uso deste medicamento para ansiedade ou insônia. Métodos: Estudo metodológico, desenvolvido em duas etapas, sendo elas a elaboração e a validação do protocolo de desprescrição do clonazepam para idosos que fazem uso desse medicamento para ansiedade ou insônia, excetuando-se aqueles que preenchem os critérios de exclusão. A elaboração do protocolo resultou em três produtos: um fluxograma de desprescrição, um folheto sobre higiene do sono e um folheto contendo os benefícios da desprescrição do clonazepam sob supervisão médica. A validação do protocolo foi realizada por médicos especialistas, por meio da Técnica de Delphi. Já na validação dos folhetos, participaram, além dos especialistas, indivíduos com 60 anos ou mais, de ambos os sexos, que não fizessem uso do clonazepam. A partir dos resultados obtidos, foi analisada a concordância da avaliação por meio do Coeficiente de Validade de Conteúdo (CVC), uma vez que essa ferramenta objetiva medir o grau de concordância dos juízes participantes do processo de validação. Resultados: O fluxograma foi considerado validado após a segunda rodada de avaliação, pois todos os itens avaliados obtiveram CVC igual ou superior a 0,8 nesta rodada. Os folhetos foram considerados validados já na primeira rodada de avaliação, pois todos os itens também obtiveram CVC superior a 0,8 durante esta rodada. Conclusão: Considerando os resultados obtidos, o protocolo se apresenta como uma ferramenta importante ao guiar a conduta médica no processo de desprescrição do clonazepam.
Otimização multi-objetivo da sequência de camadas em arquiteturas de aprendizagem profunda
Authors: Castro Mayara , Neto Giuseppe , Miranda Péricles , Cordeiro Filipe , Prudêncio Ricardo
Published: March 2020

Selecionar a melhor arquitetura para uma Rede Neural Profunda (DNN) não é uma tarefa trivial, pois há uma enorme quantidade de configurações possíveis (camadas e parâmetros) e grande dificuldade em como escolhê-las. A fim de tornar essa tarefa mais independente da interação humana, este trabalho propõe um método inteligente para otimizar a arquitetura (sequência de camadas) de uma DNN estruturada em cadeia, levando em consideração múltiplos critérios: acurácia e F1 score. O método foi avaliado quanto ao desempenho e comparado às abordagens exaustiva e aleatória. Os resultados obtidos são promissores, mostrando o potencial do método proposto.
Análise Comparativa de Funções de Utilidade para o Algoritmo Minimax com Poda Alfa-Beta Aplicadas ao Jogo da Onça
Authors: Nascimento Felipe , Guedes Elloá
Published: March 2020

O Jogo da Onça é um legado da tradição cultural indígena brasileira. É jogado em um tabuleiro assimétrico com 31 posições no qual uma onça duela contra catorze cachorros e onde os adversários possuem diferentes objetivos. Com o intuito de apresentar resultados preliminares da utilização de técnicas de Inteligência Artificial neste domínio, a árvore de complexidade do jogo foi estimada a partir de uma abordagem força bruta com poda e cuja complexidade resultante mostra-se superior à do Jogo de Damas. Também foram propostas e avaliadas funções de utilidade para o algoritmo Minimax com Otimização de Poda Alfa-Beta. Os resultados das simulações enfatizam desafios no projeto das funções de utilidade para o jogador associado aos cachorros.
Continuous Monitoring in Wireless Sensor Networks: A Fuzzy-Probabilistic Approach
Authors: Nunes Flávio , Maia José
Published: March 2020

This work presents and evaluates a fuzzy-probabilistic strategy to save energy in Wireless Sensor Networks (WSNs). The energy savings are obtained with the sensor nodes, no longer sensing and transmitting measurements. In this simple strategy, in each epoch each sensor node transmits its measurement with probability p, and does not transmit with probability (1 􀀀 p), does not correlate with that of any other sensor node. The task at the sink node, which is to estimate the sensor field at non-sensed points, is solved using fuzzy inference to impute the non-transmitted data followed by regression or interpolation of the sensed scalar field. In this, Nadaraya-Watson regression, regression with Fuzzy Inference and Radial Base Functions Interpolation are compared. The compromise curve between the value of p and the accuracy of the sensor field estimation measured by root mean square error (RMSE) is investigated. When compared to a published linear prediction strategy of the literature, the results show a small loss of performance versus the great simplification of the procedure in the sensor node, making it advantageous in applications that require extremely simple network nodes.
Transfer learning of ImageNet Object Classification Challenge features to image aesthetic binary classification
Authors: Tinen Bruno , Okamoto Jun
Published: March 2020

The aesthetic classification of photographies is a problem of separating aesthetically pleasing images from not pleasing images using algorithms that describe and evaluate both emotional and technical factors. Since the mass adoption of deep convolutional neural network (DCNN) models for image classification problems different DCNN architectures have been developed due to its overall better performance, pushing the boundaries of the state-of-the-art performance of the image classification further. This paper evaluates how architectures and features that were primarily developed for the ImageNet Object Classification Challenge perform when analyzed under the aesthetic scope. A high level transfer learning model composed of a DCNN layer and a top layer that behaves as a linear SVM is proposed and seven different DCNN architectures are trained using it. Scenarios with just transfer learning and with fine tuning are evaluated and a model using the ResNet-Inception V2 architecture is proposed, which achieves results better than current state-of-the-art for the experiment conditions used.
Simulação Multiagente para Controle de Poluição na Água
Authors: Leitzke Bruna , Pereira Letiane , Adamatti Diana
Published: March 2020

Um dos recursos naturais mais importantes para um ecossistema é a água. Entretanto, esse recurso vem sofrendo com o impacto da poluição. Para contornar esse problema, alternativas como os Sistemas Multiagente (SMA) podem ser utilizadas. A partir dessa técnica, é possível desenvolver sistemas virtuais semelhantes a realidade, onde a ação dos agentes e suas consequências no ambiente podem ser analisadas, e os resultados de cenários futuros podem ser utilizados para prevenir possíveis problemas dentro do sistema. Neste artigo, um SMA, chamado Poluição X Drone, é apresentado em detalhes. Nesse modelo, é possível analisar o impacto da poluição no ambiente, e como tecnologias, tal como drones, podem auxiliar na diminuição e controle de poluição.
Data Characterization for Electrical Load Disaggregation using Supervised Learning
Authors: Souza Wesley , Almeida Tiago
Published: March 2020

A energia elétrica é um serviço essencial e o seu uso otimizado é uma demanda cada vez maior nas redes elétricas modernas. A recente evolução dos microcontroladores permitiu a imersão de inteligência artificial em uma nova geração de medidores, chamados de medidores cognitivos. A principal característica do medidor cognitivo é a possibilidade de realizar a desagregação do consumo de energia elétrica por cargas. Para que isso seja possível, é necessário utilizar uma boa representação para os dados, de tal forma que leituras provenientes de medições elétricas possam ser usadas para identificar cada equipamento elétrico. Neste contexto, este artigo apresenta uma proposta de caracterização de dados para a desagregação do consumo por meio de 140 atributos. Para validar essa proposta, foi construído um conjunto de dados reais coletados a partir de 28 equipamentos elétricos, os quais foram usados para treinar três métodos tradicionais de classificação. Com base nos resultados obtidos, conclui-se que é possível realizar a efetiva desagregação de cargas em cenários reais e em tempo quase real, abrindo um grande conjunto de possibilidades para explorações de novos recursos e empregos de técnicas de inteligência computacional em medidores cognitivos.
Recomendação e Geração de Receitas Baseada na Substituição de Ingredientes
Authors: Oliveira Emilia , Britto Larissa , Pacífico Luciano , Ludermir Teresa
Published: March 2020

Atualmente, mesmo com o aumento no número de páginas web e sistemas de compartilhamento de receitas, usuários podem ter dificuldade na busca por pratos específicos através da enorme quantidade de dados contidas nesses repositórios. Encontrar receitas que se adequem a um conjunto de ingredintes em mãos, contemplando as vontades e restrições desses usuários, pode ser uma tarefa demorada ou mesmo impossível. Neste trabalho, um sistema de recomendação e geração de receitas é proposto, baseado na substituição de ingredientes das receitas e em uma abordagem focada nos dados, em uma tentativa de ajudar os usuários a encontrarem receitas que contemplem tanto seus desejos, quanto suas restrições alimentares, evitando desperdícios.
Uma extensa avaliação empírica de técnicas de pré-processamento e algoritmos de aprendizado supervisionado de uma classe para classificação de texto
Authors: Gôlo Marcos , Marcacini Ricardo , Rossi Rafael
Published: March 2020

Dado o volume massivo de textos sendo produzido nos dias atuais, a classificação automática de textos tem se tornado interessante tanto para fins acadêmicos quanto empresariais. Tradicionalmente, a classificação automática de textos é realizada por meio de aprendizado de máquina multi-classe, o qual requer que o usuário apresente textos rotulados de todas as classes de um domínio. Entretanto, em cenários onde deseja-se classificar apenas se um documento pertence ou não a uma classe de interesse, é mais adequada a utilização do aprendizado baseado em uma única classe (AMUC), o qual requer apenas textos rotulados da classe de interesse para se gerar um modelo de classificação. Apesar da aplicabilidade do AMUC, não há trabalhos na literatura que considerem avaliações experimentais envolvendo algoritmos de diferentes categorias, diferentes técnicas de pré-processamento de textos, e diferentes coleções de textos, de forma a indicar quais são as técnicas e algoritmos a serem utilizados em determinadas situações. Com isso, esse artigo visa sanar essa lacuna. Nos resultados é demonstrado que o algoritmo de AMUC baseado no k-Means obteve as melhores performances de classificação para a maioria dos experimentos realizados. Além disso, o uso de técnicas de redução de dimensionalidade, as quais são comumente empregadas na literatura, não proveram aumento na performance de classificação.
End-To-End Imitation Learning of Lane Following Policies Using Sum-Product Networks
Authors: Geh Renato , Mauá Denis
Published: March 2020

Recent research has shown the potential of learning lane following policies from annotated video sequences through the use of advanced machine learning techniques. They however require high computational power, prohibiting their use in low-budget projects such as educational robotic kits and embedded devices. Sum-product networks (SPNs) are a class of deep probabilistic models with clear probabilistic semantics and competitive performance. Importantly, SPNs learned from data are usually several times smaller than deep neural networks trained for the same task. In this work, we develop an end-to-end imitation learning solution to lane following using SPNs to classify images into a finite set of actions. Images are obtained from a monocular camera, which is part of the low-cost custom made mobile robot. Our results show that our solution generalizes training conditions with relatively few data. We investigate the trade-off between computational and predictive performance, and conclude that sacrificing accuracy for the benefit of faster inference results in improved performance in the real world, especially in resource constrained environments.
Evaluation of recurrent neural network architectures to help motor disabled people through brain computer interface
Authors: Leite Fabricio , Dutra Lucas , Carneiro André , Lochter Johannes
Published: March 2020

Este trabalho avalia diferentes arquiteturas de redes neurais recorrentes para realizar o controle de um objeto virtual construı́do a partir do Robot Operating System (ROS) utilizando eletroencefalograma para aquisição de sinal. Para as funções de controle da interface foram utilizadas ações motoras voluntárias das mãos, onde cada mão indicava uma direção. A arquitetura LSTM apresentou melhores resultados devido ao tamanho da sequência e o protocolo experimental permitiu compreender que existe uma fase de adaptação do indivı́duo ao melhorar o resultado após diferentes tentativas sem precisar do retreinamento da rede.
Aprendizagem ativa em fluxo de dados com latência intermediária
Authors: Parreira Pedro , Prati Ronaldo
Published: March 2020

Um fluxo de dados é caracterizado por uma produção massiva de exemplos devido à chegada contínua desses exemplos. Em problemas de classificação em fluxo de dados, normalmente o rótulo real do exemplo é necessário para a avaliação do desempenho ou a detecção de mudança de conceito. No entanto, em muitas aplicações, a obtenção de todos os rótulos verdadeiros é impraticável devido ao alto custo associado. Apesar de existirem diversos trabalhos que utilizam a aprendizagem ativa em fluxo de dados para obter uma porção de exemplos rotulados, normalmente eles consideram que o rótulo verdadeiro é disponibilizado de forma imediata na requisição, o que nem sempre é possível devido ao tempo necessário de análise do exemplo. Este artigo tem por objetivo a investigação de um novo cenário de fluxo de dados com latência intermediária e restrição de rotulagem, além de propor algumas estratégias de aprendizagem ativa para esse cenário e um framework de suporte teórico para essas estratégias.
Redes Neurais Artificiais para Predição de Tolerância a Falhas em Redes Ópticas
Authors: Lira Christian , Barros Jonas , Araújo Pedro , Araújo Danilo De
Published: March 2020

Avaliar a resiliência de redes é uma tarefa computacionalmente custosa, visto que o método mais confiável e popular para este tipo de análise é por meio de simulações de falhas em enlaces ou em equipamentos da rede. Por outro lado, técnicas de aprendizagem de máquina tem sido usadas como bons substitutos para problemas semelhantes de predição de desempenho e aproximação de funções em geral em diversos domínios de aplicação. Este artigo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para predizer o nível de tolerância a falhas de enlaces de fibra óptica em redes de transporte, usando métricas topológicas e outras informações da rede como entrada da RNA. Neste trabalho foi produzida uma base de dados para treinamento derivada de redes ópticas implantadas atualmente e os resultados foram comparados com um simulador de eventos discretos usado em trabalhos anteriores. Foram consideradas falhas simples e duplas nos enlaces de fibra óptica. De acordo com os resultados obtidos, e possível obter um método de avaliação de falhas de redes baseado em RNA que é 51.050 vezes mais rápido do que as simulações tradicionais e que apresenta um erro médio quadrático em torno de 3 · 10-3.
Housing Prices Prediction with a Deep Learning and Random Forest Ensemble
Authors: Afonso Bruno , Melo Luckeciano , Oliveira Willian , Sousa Samuel , Berton Lilian
Published: March 2020

The development of a housing prices prediction model can assist a house seller or a real estate agent to make better-informed decisions based on house price valuation. Only a few works report the use of machine learning (ML) algorithms to predict the values of properties in Brazil. This study analyzes a dataset composed of 12,223,582 housing advertisements, collected from Brazilian websites from 2015 to 2018. Each instance comprises twenty-four features of five different data types: integer, date, string, float, and image. To predict the property prices, we ensemble two different ML architectures, based on Random Forest (RF) and Recurrent Neural Networks (RNN). This study demonstrates that enriching the dataset and combining different ML approaches can be a better alternative for prediction of housing prices in Brazil.
Uma Abordagem de Análise de Textos para a Classificação de Receitas Culinárias Baseadas em Documentos em Português Brasileiro
Authors: Britto Larissa , Oliveira Emilia , Pacífico Luciano , Ludermir Teresa
Published: March 2020

Neste trabalho, a classificação de receitas culinárias é abordada através da elaboração de uma ferramenta computacional própria para a análise de documentos textuais escritos em Português. A ferramenta proposta será parte fundamental no desenvolvimento de sistemas de recomendação de receitas para os brasileiros, no intuito do incentivo à prática de hábitos alimentares saudáveis por essa população. Uma base de dados nova, obtida através de páginas web brasileiras, é elaborada e testada pelo uso de algoritmos obtidos da literatura de Aprendizagem de Máquina. Experimentos foram efetuados no intuito da seleção dos melhores classificadores para a composição dos módulos de reconhecimento dos sistemas de recomendação a serem desenvolvidos.
Argumentação computacional estruturada como método de inferência para disputas em ordenamentos jurídicos positivos
Authors: Bill Felipe , Morveli-Espinoza M. Mariela , Tacla César
Published: March 2020

Argumentação computacional tem sido empregada com sucesso em problemas de disputas judiciais, principalmente no direito consuetudinário (baseado em precedentes). Para estender essa abordagem a outros sistemas -como o direito positivo- é necessário distinguir o respaldo dos argumentos baseados em precedentes das garantias dos argumentos baseados em normas. Neste trabalho, compara-se a expressividade dos frameworks de argumentação estruturada ASPIC+ e DeLP, para representar tais problemas de disputas judiciais em sistemas de direito positivo. Os resultados obtidos demonstram que tal extensão é possível, mas a adição de novas restrições encontra algumas limitações de expressividade nos frameworks citados.
Classificação do Índice Glicêmico a partir de Imagens de Alimentos com Redes Neurais Convolucionais
Authors: Januário Jailson , Guedes Elloá , Silva Fabio De
Published: March 2020

A identificação do índice glicêmico de alimentos é fundamental para o planejamento dietético e controle glicêmico, especialmente de pacientes com diabetes. Tendo em vista a determinação do índice glicêmico a partir de imagens de alimentos, este trabalho considera o uso de uma arquitetura de rede neural convolucional para abordar duas tarefas de classificação, sendo uma de frutas e outra de alimentos em geral. Ao avaliar o modelo proposto, obteve-se acurácia de 98,22% para a primeira tarefa e de 84,30% para a segunda, resultados que mostram-se competitivos com o estado da arte e que motivam o desenvolvimento de soluções computacionais que promovem a melhoria da qualidade de vida por meio da alimentação saudável.
Improving Monte Carlo Localization Performance Using Strategic Navigation Policies
Authors: Ferreira Júnior Henrique , Figueiredo Daniel
Published: March 2020

An important problem in robotics is to determine and maintain the position of a robot that moves through a previously known environment with indistinguishable reference points. This problem is made difficult due to the inherent noise in robot movement and identification of reference points and due to multiple identical reference points. Monte Carlo Localization (MCL) is a frequently used technique to solve this problem and its performance intuitively depends on how the robot explores the map. In this paper, we evaluate the performance of MCL under different navigation policies. In particular, we propose a novel navigation policy that aims in reducing the uncertainty in the robot's location by making a greedy movement at every step. We show that this navigation policy can significantly outperform random movements, particularly when the map has few reference points. Moreover, differently from random movements, the performance of the proposed navigation policy is not monotonic with the number of reference points on the map.
NSGA-III com Adaptação dos Pontos de Referência
Authors: Silva Rheidner , Britto André
Published: March 2020

Algoritmos Evolucionários Multi-objetivo enfrentam dificuldades na resolução de problemas com mais de 3 objetivos, os chamados Problemas de Otimização com Muitos Objetivos. Novos algoritmos então surgiram para contornar este problema, entre eles NSGA-III, que explora o conceito de pontos de referência para realizar a seleção de soluções. Porém, certas limitações ainda são apresentadas pelo algoritmo que pode ser melhorado. Assim, este trabalho propõe dois processos de adaptação dos pontos de referência no algoritmo NSGA-III, baseado no algoritmo MOEA/D-AWA. Os algoritmos com os dois processos propostos foram avaliados, buscando verificar se o processo de adaptação proposto melhora o desempenho do NSGA-III.
Comparação de modelos de Machine Learning aplicados a previsão de casos totais de Dengue
Authors: Carvalho Thiago , Tenório Gabriel , Figueiredo Karla , Vellasco Marley , Caarls Wouter
Published: March 2020

A dengue e uma doença endêmica que ocorre principalmente em áreas tropicais, devido à sua transmissão através de mosquitos. Usando mecanismos de pré-processamento e de aprendizado de máquina, esse trabalho objetiva desenvolver um modelo de previsão que estabeleça uma relação existente entre as condicões de uma cidade e a proliferação de epidemia de dengue, como parte da competição 'DengAI - predicting disease spread', fornecida pela plataforma DrivenData. Dentre os modelos implementados, o metodo Ensemble entre o Random Forest e Redes Neurais obtiveram a melhor performance, com melhora de 4,5% em relação ao Benchmark.
Selecting Decision Variables for Artificial Bee Colony using a Self-adaptive Variable Matrix
Authors: Mollinetti Marco , Gatto Bernardo , Neto Mario , Kuno Takahito
Published: March 2020

Artificial Bee Colony (ABC) is a Swarm Intelligence optimization algorithm well-know for its versatility. The selection of decision variables to up-date is purely stochastic, incurring in several issues to the local search capability of the ABC. To address these issues, a self-adaptive decision variable selec-tion mechanism is proposed with the goal of balancing the degree of explorationand exploitation throughout the execution of the algorithm. This selection,named Adaptive Decision Variable Matrix (ADVM) represents both stochasticand deterministic parameter selection in a binary matrix and regulates the ex-tent of how much each selection is employed based on the estimation of thesparsity of the solutions in the search space. Influence of the proposed approachto performance and robustness of the original algorithm is validated by experi-menting on fifteen highly multimodal benchmark optimization problems. ADVMis integrated into the original ABC and variations in order to showcase the flex-ibility of the method. Numerical comparison is made against the ABC and theirvariants, as well as to other population-based algorithms (e.g., Particle SwarmOptimization and Differential Evolution). Results show an improvement of theperformance of the algorithms with the ADVM in the most difficult instances.
Combining active learning and graph-based semi-supervised learning
Authors: Candao Jhonatan , Berton Lilian
Published: March 2020

The scarcity of labeled data is a common problem in many applications. Semi-supervised learning (SSL) aims to minimize the need for human annotation combining a small set of label data with a huge amount of unlabeled data. Similarly to SSL, Active Learning (AL) reduces the annotation efforts selecting the most informative points for annotation. Few works explore AL and graph-based SSL, in this work, we combine both strategies and explore different techniques: two graph-based SSL and two query strategy of AL in a pool-based scenario. Experimental results in artificial and real datasets indicate that our approach requires significantly less labeled instances to reach the same performance of random label selection.
An empirical comparison of distance/similarity measures for Natural Language Processing
Authors: Magalhães Dimmy , Pozo Aurora , Santana Roberto
Published: March 2020

Text Classification is one of the tasks of Natural Language Processing (NLP). In this area, Graph Convolutional Networks (GCN) has achieved values higher than CNN's and other related models. For GCN, the metric that defines the correlation between words in a vector space plays a crucial role in the classification because it determines the weight of the edges between two words (represented by nodes in the graph). In this study, we empirically investigated the impact of thirteen measures of distance/similarity. A representation was built for each document using word embedding from word2vec model. Also, a graph-based representation of five dataset was created for each measure analyzed, where each word is a node in the graph, and each edge is weighted by distance/similarity between words. Finally, each model was run in a simple graph neural network. The results show that, concerning text classification, there is no statistical difference between the analyzed metrics and the Graph Convolution Network. Even with the incorporation of external words or external knowledge, the results were similar to the methods without the incorporation of words. However, the results indicate that some distance metrics behave better than others in relation to context capture, with Euclidean distance reaching the best values or having statistical similarity with the best.
Classificação de Uma Classe para Detecção de PIWI-interacting RNAs
Authors: Ferreira Rafaela , Campos Adriano De , Cerri Ricardo
Published: March 2020

A predição de PIWI-Interacting RNAs (piRNAs) é um tópico de interesse relacionado a pequenos RNAs não-codificantes, fornecendo pistas para a compreensão do mecanismo de geração de gametas. Várias abordagens de aprendizado de máquina foram propostas para a predição de piRNAs, mas ainda busca-se melhorias. Devido à grande variedade de RNAs não-codificantes, a escolha de quais deles serão utilizados como exemplos negativos pode ser uma tarefa trabalhosa. Em tais cenários, classificadores de uma classe podem ser uma opção. Assim, este trabalho investiga o poder de predição de classificadores de uma única classe em comparação aos classificadores binários para predição de piRNAs.
Sentence Classification and Information Retrieval for Petroleum Engineering
Authors: Ferraz Thiago , Ferreira Gabriel , Cozman Fábio , Santos Ismael
Published: March 2020

Classifying sentences in industrial, technical or scientific reports can enhance text mining and information retrieval tasks with useful machinereadable metadata. This paper describes a search engine that employs sentence classification so as to search for abstracts from scholarly papers in Petroleum Engineering. The sentences were classified into four classes, based on the popular IMRAD categories. We produced a dataset containing more than 2,200 manually labeled sentences from 278 scholarly articles in the field of Petroleum Engineering in order to be used as training and testing data. The classifier with best results was logistic regression, with an accuracy of 86.4%. The information retrieval system built on top of the classification system yielded a mAP of 0.80.
MOEA/D com Busca Local para o Flow Shop Multiobjetivo
Authors: Antunes Geovani , Venske Sandra , Almeida Carolina , Delgado Myriam , Lüders Ricardo
Published: March 2020

Este artigo aborda o Flow Shop de Permutação, um problema de sequenciamento presente em muitos mecanismos de gerenciamento de processos de produção industrial. A abordagem multiobjetivo considerada neste trabalho envolve a minimização do tempo máximo para completar um trabalho (makespan) e do tempo total de atraso (total tardiness). Para isso é utilizada uma plataforma multiobjetivo denominada MOEA/D-DRA (do inglês Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition with Dynamic Resource Allocation). O foco do trabalho reside na utilização de um mecanismo muito conhecido por seus bons resultados nas versões mono-objetivo do problema. Este mecanismo, denominado NEH, é adaptado para ser utilizado na busca local incluída no MOEA/D-DRA, aplicado na solução de 11 instâncias do Flow Shop de permutação com tamanhos variando de 20 a 200 tarefas e 5 a 20 máquinas. A abordagem proposta é comparada com o MOEA/D-DRA utilizando NEH apenas na inicialização da população. Os resultados mostram que, em apenas 2 instâncias, a versão do MOEA/D-DRA sem busca local supera a abordagem proposta.