bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Liminality as an Autopoietic Process within Spatial Identity
Authors:   Univeristy of Sarajevo, Faculty of Architecture, Bošnjak Katarina
Published: December 2021

Spatial identity surpasses geographical boundaries of a certain space, and denotes not only physical characteristics of space, but its meaning to people that use it, as well as their intercommunication, which produces new social and spatial meaning. Unless there is an abrupt change in social structure or formal/functional transformation of (un)built environment, we perceive spatial identity as something almost permanent. However, it is in a constant state of change, existing in a present state that relies on our past experiences and contains projections of our future, maintained through constant background processes of disorganization and concomitant organization – in other words, identity is in the state of (perpetual) liminality. Liminality is the product, as well as the initiator of autopoietic processes within identity, which leads to the main premise of this article – (spatial) identity is an autopoietic system. This is analyzed through three chosen aspects of place attachment: ritual, memory and architecture.
The Effectiveness of Portage Early Intervention Program in Improving Adaptive Behavior Skills with Intellectual Disorders
Authors: Al-Wedyan Ashraf Bader Alddin , Al-Oweidi Alia Mohammed
Published: December 2021

The aim of this study was to find the effectiveness of the Portage Program for Early Intervention in improving cognitive competencies of mothers with children having intellectual disabilities in applying portage program, and in developing those children’s adaptive behavior. The experimental sample included 10 children from Irbid Governorate with simple intellectual disabilities, using single-group experimentation. To achieve the goal of the study, the Portage Program (second edition) was adopted as well as the cognitive competence scale for pre and post-test, and the adaptive behavior scale for children with intellectual disabilities. Data from the implemented scales were treated statistically using proper statistical methods. The study reached the following results: There were statistically significant differences at the level of significance (α=0.05) between the means of the pre- and post-test for performance of mothers of children with simple intellectual disabilities in the cognitive competence scale. There were statistically significant differences at the level of significance (α=0.05) between the pre- and post-test means for performance of children with simple intellectual disabilities in the adaptive behavior scale. There were statistically significant differences at the level of significance (α=0.05) between the post and follow up test means for performance of children with simple intellectual disabilities in the adaptive behavior scale. The study sets various recommendations in the fields of education and research. The results of the qualitative analysis indicated a noticeable improvement in the performance of the adaptive behavior skills of the individuals participated in study.
El testimonio en el espacio: entre la escena judicial y la narrativa situada del horror. Un análisis de la muestra permanente en el Museo Sitio de Memoria ESMA
Authors: Lampasona Julieta , Larralde Armas Florencia
Published: December 2021

En este artículo, estudiamos la propuesta museográfica del Museo Sitio de Memoria ESMA, emplazado desde el año 2015 en el edificio del ex Casino de Oficiales de la Escuela de Mecánica de la Armada (ESMA), donde funcionó entre 1976 y 1983 uno de los principales Centros Clandestinos de Detención (CCD) de la Argentina. Nuestro objetivo es comprender los usos y sentidos que asume la voz testimonial dentro de la narrativa museística a partir del análisis de los modos de incorporación del relato de las experiencias de violencia, las espacialidades que las albergan, los soportes de verdad, las temporalidades y sentidos que se configuran.
Lope de Vega, el tabaco y los cuernos: dos notas sobre polémica y burla en las "Rimas de Tomé de Burguillos" (1634)
Authors: Sanchez Jimenez Antonio
Published: December 2021

El presente estudio examina dos complejos pasajes de las Rimas de Tomé de Burguillos, ejemplos respectivos, pero elusivos, de polémica y burla, o más bien de burla con polémica y sin ella. En el primero, incluido en La Gatomaquia, estudiamos el sentido de una maliciosa referencia al poeta Anastasio Pantaleón de Ribera, ya difunto en 1634. En el segundo, el soneto 127 (129 en la edición de Carreño), mostramos el blanco satírico de otra referencia sarcástica, alusión que le confiere al poema un tono burlesco acorde con el de muchos otros sonetos de la colección. Para llevar a cabo nuestro estudio nos ceñimos a una metodología de comentario de texto. Tras examinar las lecturas de la crítica, y en especial las de los editores de los versos en cuestión, presentamos la nuestra, que ilustra el conceptismo de los pasajes poniéndolos en contraste con diversos lugares de obras de Lope y de otros escritores del momento.
"El renegado de Jerusalén": la lucha contra el infiel y las relaciones hispano-francesas de comienzos del siglo XVII
Authors: Sánchez Jiménez Raquel
Published: December 2021

En el presente artículo acometemos el estudio de una comedia inédita tradicionalmente atribuida al célebre dramaturgo barroco español Luis Vélez de Guevara y titulada El renegado de Jerusalén, poco conocida debido a su conservación en un manuscrito de difícil lectura. Este drama histórico escenifica la batalla de Hattin (3-4 de julio de 1187), predecesora de la Tercera Cruzada (1187-1192), destacando el pacto que el conde Raimundo III de Trípoli contrajo con el sultán Saladino contra Guido de Lusignan, rey de Jerusalén junto a su esposa Sibila. En las próximas páginas, documentaremos la presencia del texto en catálogos y obras de referencia, ofreceremos una descripción física del manuscrito que la contiene y resumiremos su argumento. Además, analizaremos sus fuentes literarias e históricas, propondremos un período temporal probable para su escritura y estudiaremos sus peculiaridades genéricas con la finalidad de ofrecer una apropiada interpretación de su sentido histórico-político, vinculado a su elaborada capacidad referencial y propagandística.
Errori o varianti d’autore? Un’ipotesi sulla tradizione manoscritta del sonetto 35 di Garcilaso de la Vega
Authors: Toscano Tobia R.
Published: December 2021

Il contributo offre una diversa interpretazione della tradizione manoscritta e a stampa del sonetto 35 di Garcilaso de la Vega, proponendo, sulla base del riesame delle varianti e della dimostrabile anteriorità del ms. Venezia Marciana It. IX, 137 rispetto alla princeps del 1574, di assumere i tre testimoni come redazioni d’autore in progress riconducibili a originali in movimento.
El cancionero revelado de la abadesa franciscana Juana de la Cruz (1481-1534). Edición y comentario
Authors: Acosta-García Pablo
Published: December 2021

En las siguientes páginas edito y comento un corpus inédito de cinco canciones vinculadas a la abadesa franciscana Juana de la Cruz (1481-1534). Además de un texto que se transcribe siguiendo criterios filológicamente fiables, proporciono una descripción material de la fuente y realizo un estudio métrico de las composiciones. Por otro lado, desde la ladera de su interpretación histórica, hago un breve comentario teológico de cada una de las piezas, que las propone como parte de la producción lírica franciscana europea, a la vez que las contextualizo en la predicación visionaria de la abadesa en su contexto cisneriano.
Introducción: Hibridismo y Poesía en el Siglo de Oro
Authors: Ponce Cárdenas Jesús
Published: December 2021

Introducción
Johann Arnold aus Marktbergel, "Elogio de imprenta" (1541) = Iohannes Arnoldus Bergellanus, "Encomion chalcographiae" (1541)
Authors: Solana Pujalte Julián
Published: December 2021

Reseña de Johann Arnold aus Marktbergel- Elogio de imprenta (1541) = Iohannes Arnoldus Bergellanus, Encomion chalcographiae (1541).
Clara Marías, "Conversaciones en verso. La epístola ética del Renacimiento y la construcción del yo poético"
Authors: Martín Baños Pedro
Published: December 2021

Reseña de Clara Marías, Conversaciones en verso. La epístola ética del Renacimiento y la construcción del yo poético.
Fray Melchor de la Serna, "Cómo han de ser amadas las mujeres", edición de Javier Blasco / Fray Melchor de la Serna – Ovidio, "Remedios de amor", edición de Patricia Marín Cepeda
Authors: Díez J. Ignacio
Published: December 2021

Reseña de Fray Melchor de la Serna, Cómo han de ser amadas las mujeres, edición de Javier Blasco y  Fray Melchor de la Serna – Ovidio, Remedios de amor, edición de Patricia Marín Cepeda.
Wyzwania przywódcze w organizacjach pozarządowych w kontekście pandemii COVID 19
Authors: Schmidt Joanna
Published: December 2021

Celem artykułu jest analiza znaczenia i roli przywódców organizacji pozarządowych w kontekście kryzysów organizacyjnych, ze szczególnym uwzględnieniem pandemii COVID-19. W artykule przedstawiono zagadnienia związane z przywództwem organizacyjnym w kontekście organizacji pozarządowych, a także omówiono zagadnienia związane z kryzysem w tych organizacjach i roli ich liderów w radzeniu sobie z nimi. W dalszej części pracy przedstawiono wyniki badań empirycznych przeprowadzonych na próbie 115 organizacji pozarządowych w Polsce w kwietniu i maju 2020 roku. Wyniki te wskazują, że najważniejsze wyzwania przywódcze organizacji pozarządowych są przede wszystkim związane z zarządzaniem zdalnym zespołem oraz finansowaniem działalności, a także z zachowaniem właściwych relacji z zewnętrznymi interesariuszami. W zależności od tego, czy i jakie wyzwania przywódcze dostrzegali liderzy, ich ocena sytuacji organizacji była zróżnicowana. Organizacje także rozmaicie oceniały swoje szanse przetrwania, przy czym te, dla których finanse oraz relacje z interesariuszami są największym wyzwaniem, oceniały swoją sytuację jako najtrudniejszą
Contemporary Terrorist Challenges and Threats in Europe
Authors: Trifunovic Darko , Piwowarski Juliusz
Published: December 2021

This article generally contains two parts. One is a theoretical approach to dealing with the phenomenon of terrorism as well as international terrorism. Within the first part, a unique definition of the concept of security science is given, without which it is not possible to properly perceive or investigate security threats and risks within which terrorism is one of the significant threats. The second part deals with models of terrorist activities with special attention to the webspace and the significant role that terrorists attach to the increasing use of the Internet for their purposes. The theoretical part leads to the conclusion that there are five essential elements whose presence, if detected in one territory or state, indicates the existence of a mechanism that produces or creates new jihad warriors. The paper also gives a unique forecast of the degree of endangerment on the example of a territory, which gives scientists who investigate these threats a new direction of research.
The Role of Social Logistics for the National, Economic and Social Security
Authors: Banabakova Vanya
Published: December 2021

Logistics continuously expands its application areas. In modern conditions, there is a need to apply logistics in areas not related to its traditional applications such as military and business spheres, resulting in the identification of a third area with the name social logistics. Social logistics aims to introduce a social (human) factor into the systems and to apply logistic principles and methods in solving the problems of society. Social logistics can be defined as a set of actions that ensure the effective functioning of social systems (such as a set of social phenomena, processes and subjects), applying the principles of logistics. For the purposes of this paper, a number of scientific approaches and methods have been applied, such as system approach, comparative analysis, critical analysis, synthesis and others. Social logistics plays an important role in national security, including economic and social security. The purpose of this paper is to explore the role of social logistics in enhancing national security, including economic and social security.
Om selvmord før Durkheim
Authors: Larsen Kim
Published: December 2021

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Análise de Variáveis em Partidas de Futebol: Previsão de Resultados com Naïve Bayes e Poisson
Authors: Sehnem Rodrigo , Frozza Rejane , Bagatini Daniela Duarte da Silva , Peranconi Daniela Saccol
Published: December 2021

O objetivo desse trabalho é analisar conjuntos de variáveis que podem ter mais influência na previsão do resultado de uma partida de futebol, utilizando técnicas como cálculos de probabilidade e algoritmos de previsão, com a intenção de obter lucros em apostas. As técnicas utilizadas para o desenvolvimento foram redes bayesianas, com o algoritmo Naïve Bayes, e a de probabilidade, baseada no cálculo de Poisson. Os dados utilizados para treinamento foram do Campeonato Brasileiro, entre 2010 a 2017, sendo considerados os dados dos anos de 2018 e 2019 para testes. Os principais resultados atingidos foram de 53% de acerto do resultado de uma partida e as principais variáveis envolvidas foram força de ataque e força de defesa.
Comparison of GANs for Covid-19 X-ray classification
Authors: Cavalcanti Luiz Felipe , Berton Lilian
Published: December 2021

Image classification has been applied to several real problems. However, getting labeled data is a costly task, since it demands time, resources and experts. Furthermore, some domains like disease detection suffer from unbalanced classes. These scenarios are challenging and degrade the performance of machine learning algorithms. In these cases, we can use Data Augmentation (DA) approaches to increase the number of labeled examples in a dataset. The objective of this work is to analyze the use of Generative Adversarial Networks (GANs) as DA, which are capable of synthesizing artificial data from the original data, under an adversarial process of two neural networks. The GANs are applied in the classification of unbalanced Covid-19 radiological images. Increasing the number of images led to better accuracy for all the GANs tested, especially in the multi-label dataset, mitigating the bias for unbalanced classes.
Classification of chest X-ray images using Machine Learning and Histogram of Oriented Gradients
Authors: Barbosa Fellipe M. C. , Canuto Anne Magaly de P.
Published: December 2021

Este trabalho propõe um modelo de aprendizado de máquina para classificar e detectar a presença de pneumonia a partir de uma coleção de amostras de radiografias do tórax. Ao contrário da maioria dos trabalhos que utilizam abordagens de aprendizado profundo para classificar se a imagem é de um pulmão com pneumonia ou não, ou seja, duas classes para assim alcançar um desempenho de classificação notável, este modelo utiliza Histograma de Gradientes Orientados para extrair características de uma determinada imagem de raio-X de tórax e classificá-la em três classes, determinando se uma pessoa está ou não infectada com pneumonia viral ou bacteriana. Apesar de uma maior complexidade e utilização de modelos tradicionais de aprendizado de máquina, a maior acurácia alcançada foi de 91.32% superior a de trabalhos que utilizam redes profundas e buscam resolver o mesmo grau de complexidade.
Impact of the variation of the number of agents in the cooperative learning of optimal paths using LRTA-star
Authors: Klein Luan C. , Tacla Cesar A. , Morveli-Espinoza Mariela
Published: December 2021

Algoritmos de aprendizado de caminhos ótimos estão presentes em diversos cenários. Diante disso, o LRTA* (learning real time A*) surge como uma opção que concilia planejamento e ação. O presente artigo estuda como a variação da quantidade de agentes impacta nas distâncias percorridas por eles para encontrar o caminho ótimo utilizando o LRTA* em ambientes estáticos. Através de experimentos, observou-se a existência de uma relação de que ao aumentar o número de agentes, a quantidade de movimentos totais e per capita tendem a curvas matemáticas, sendo elas uma linear e uma exponencial decrescente, respectivamente. Por meio dessa relação, é possível definir a melhor quantidade de agentes na busca do caminho ótimo em termos de desempenho.
Identification of Emotions in Spoken Language Using Deep Learning
Authors: Oliveira Yasmin Maria Muniz de , Figueiredo Carlos Maurício Seródio
Published: December 2021

As emoções constituem um dos pilares da comunicação humana, especialmente da linguagem falada. Na fala emocional, as emoções podem ser identificadas por atributos inerentes à voz, como pitch, frequência, intensidade etc. Neste artigo, foi proposto um modelo baseado em aumento artificial de dados e Deep Learning, mais especificamente uma Rede Neural Recorrente Convolucional, para automatizar essa tarefa de identificação de emoções ao ser treinado na base de dados RAVDESS com técnica de validação cruzada. Avaliado pelas métricas acurácia e F1-score, o modelo atingiu nelas, respectivamente, 76,25% e 76% em média e uma máxima de 83,33% e 80%, o que são resultados levemente melhores que os apresentados em pesquisas relacionadas.
A Comparative Analysis of Countries' Performance According to SDG Indicators based on Machine Learning
Authors: Souza Guilherme , Santos Julian , SantClair Gabriel , Gomide Janaina , Santos Luan
Published: December 2021

The Sustainable Development Goals (SDGs) are part of a global effort to reduce the impacts of climate change, promoting social justice and economic growth. The United Nations provides a database with hundreds of indicators to track the SDGs since 2016 for a total of 302 regions. This work aims to assess which countries are in a similar situation regarding sustainable development. Principal Component Analysis was used to reduce the dimension of the dataset and k-means algorithm was used to cluster countries according to their SDGs indicators. For the years of 2016, 2017 and 2018 were obtained 11, 13 and 11 groups, respectively. This paper also analyses clusters changes throughout the years.
Thompson Sampling in Heuristic Selection for the Quadratic Assignment Problem
Authors: Pohlod Carlos Daniel , Venske Sandra M. , Almeida Carolina P.
Published: December 2021

Este trabalho propõe uma Hiper-Heurística (HH) de seleção baseada na abordagem Thompson Sampling (TS) para a solução do Problema Quadrático de Alocação (PQA). O PQA tem como objetivo a alocação de instalações em um conjunto de possíveis localidades já conhecidas, a fim de minimizar o custo total de todas as movimentações entre as instalações. A HH proposta é aplicada na configuração automática de um algoritmo memético, atuando na seleção de uma combinação de heurísticas de baixo nível. Cada combinação envolve a seleção de uma heurística de recombinação, de uma estratégia de busca local e de uma heurística de mutação. O algoritmo foi analisado em 15 instâncias do benchmark Nug e o desempenho da HH é superior àquele obtido por qualquer combinação de heurísticas aplicada de forma isolada, demonstrando a sua eficiência na configuração automática do algoritmo. Os experimentos mostram que o desempenho da TS é afetado pela qualidade do conjunto de heurísticas de baixo nível. A melhor versão da HH obtém a solução ótima em 9 instâncias e o desvio médio percentual da solução ótima (gap), considerando todas as 15 instâncias foi de 8,6%, sendo que os maiores gaps foram encontrados para as três maiores instâncias.
Data Cleansing of Multiple Environmental Monitoring Time Series Using Spatio-Temporal Correlation
Authors: Moura Ranier A. A. , Santos Domingos B. S. , Lira Daniel G. M. , Maia José E. B.
Published: December 2021

Aplicações computacionais baseadas em dados de sensores são uma realidade, mas os dados coletados e transmitidos para as aplicações raramente chegam prontos para o uso devido a perdas e ruídos de vários tipos. Neste trabalho desenvolve-se uma abordagem baseada em correlação espaço temporal para limpeza de dados de múltiplas séries temporais de sensores quanto à ruído, dados ausentes e outliers. O método foi testato em seis conjuntos de dados reais publicamente disponíveis e o seu desempenho foi comparado com um método baseline, com um autoencoder denoising e com outro método publicado. Os resultados mostram que a abordagem proposta é competitiva e requer menos dados de treinamento do que os concorrentes.
Zeroth Order Policy Search Methods for Global Optimization Problems: An Experimental Study
Authors: Silva Filho Moésio W. da , Barbosa Gabriel A. , Miranda Péricles B. C. , Nascimento André C. A. , Mello Rafael Ferreira
Published: December 2021

Os métodos Policy Search (PS) vem sendo utilizados nos últimos anos para se aprender, automaticamente, algoritmos de otimização, obtendo resultados animadores. Neste trabalho, consideramos métodos PS para aprender algoritmos de otimização para problemas de otimização global, considerando um cenário pouco estudado: funções de alta dimensionalidade e os algoritmos de otimização não possuem acesso às derivadas da função a ser otimizada. Os resultados apontam, que apesar das dificuldades, os algoritmos de otimização aprendidos têm um desempenho promissor no cenário estudado.
Universal Approximation Theorem for Tessarine-Valued Neural Networks
Authors: Carniello Rafael A. F. , Vital Wington L. , Valle Marcos Eduardo
Published: December 2021

The universal approximation theorem ensures that any continuous real-valued function defined on a compact subset can be approximated with arbitrary precision by a single hidden layer neural network. In this paper, we show that the universal approximation theorem also holds for tessarine-valued neural networks. Precisely, any continuous tessarine-valued function can be approximated with arbitrary precision by a single hidden layer tessarine-valued neural network with split activation functions in the hidden layer. A simple numerical example, confirming the theoretical result and revealing the superior performance of a tessarine-valued neural network over a real-valued model for interpolating a vector-valued function, is presented in the paper.
A Comparative Analysis of Machine Learning Named Entity Recognition Tools for the Brazilian and European Portuguese Language Variants
Authors: Pinheiro Breno David Lopes , Souza Ellen Polliana Ramos , Vitório Douglas , Albuquerque Hidelberg Oliveira
Published: December 2021

Informações textuais, apesar de digitais, não são computacionalmente estruturadas, necessitando do uso de técnicas para estruturá-las e extrair informações. Este trabalho tem o objetivo de avaliar ferramentas de REN utilizando machine learning para as variantes brasileira e europeia da língua portuguesa. As ferramentas Apache OpenNLP, Stanford CoreNLP e spaCy foram selecionadas; o corpus HAREM foi usado para treinar e avaliar os modelos; uma ferramenta foi desenvolvida para pré-processar o corpus HAREM. Dois tipos de comparações foram realizadas: uma geral e outra entre variantes do português. Foi possível identificar que as variantes podem afetar no treinamento e avaliação de modelos de REN (Reconhecimento de entidades nomeadas).
Hybrid Swarm Enhanced Classifier Ensembles
Authors: Barbosa José Matheus Lacerda , Lima Adriano Marabuco de Albuquerque , Mattos Neto Paulo Salgado Gomes de , Oliveira Adriano Lorena Inácio de
Published: December 2021

Os Sistemas de Multi-Classificadores (MCSs) constituem um dos paradigmas mais competitivos para a obtenção de classificações precisas no campo do aprendizado de máquina. Este artigo busca avaliar se a utilização de algoritmos híbridos de enxames pode melhorar a performance dos MCSs por meio da otimização de pesos em combinações por voto majoritário ponderado. A metodologia proposta rendeu resultados competitivos em 25 conjuntos de dados de referência. Adotou-se a acurácia como função objetivo a ser maximizada pelas seguintes meta-heurísticas: otimização do exame de partículas (PSO), a colônia artificial de abelhas (ABC), e a alternativa híbrida das anteriores usando a técnica de multi enxames dinâmicos (DM-PSO-ABC).
Algoritmo Evolucionário com Inspiração Quântica e Sequências Caóticas para Seleção de Atributos em Interfaces Cérebro-Computador
Authors: Celecia Alimed , Vellasco Marley
Published: December 2021

Este trabalho descreve a exploração dos efeitos de adicionar ergodicidade a um Algoritmo Evolucionário com inspiração Quântica (QiEA) utilizando sequências caóticas em dois operadores: crossover uniforme caótico e porta quântica de atualização caótica. O algoritmo é aplicado na seleção de atributos de uma aplicação de interface cérebro-computador (BCI) que emprega o eletroencefalograma (EEG) da imaginação do movimento das mãos direita ou esquerda. Os resultados são comparados com os de um QiEA e Algoritmo Genético (GA) tradicionais, demonstrando que o QiEA caótico pode aperfeiçoar significativamente o tempo de convergência do modelo com só uma pequena perda na acurácia final do modelo.
Time Series Classification using Shape Features based on Angle Statistics
Authors: Rozin Bionda , Pedronette Daniel Carlos Guimarães
Published: December 2021

Séries temporais possuem grande aplicabilidade nos mais diversos cenários, incluindo os domínios científicos, agrícola, econômico, entre outros. Portanto, criar representações efetivas de uma série temporal é uma tarefa desafiadora, pois possibilita análises mais precisas e, consequentemente, obtenção de resultados e conclusões mais assertivas em diversas tarefas de aprendizado de máquina. Uma das principais tarefas associadas é a classificação, que pode ser realizada a partir de diferentes representações computacionais das séries temporais. Este trabalho tem como principal objetivo melhorar a eficácia de tarefas de classificação, utilizando uma representação das séries temporais obtida pelo algoritmo Beam Angle Statistics, um extrator de características de contorno baseado em estatísticas angulares.
Performance analysis of machine learning algorithms trained on biased data
Authors: Broder Renata Sendreti , Berton Lilian
Published: December 2021

The use of Artificial Intelligence and Machine Learning algorithms in everyday life is common nowadays in several areas, bringing many possibilities and benefits to society. However, since there is room for learning algorithms to make decisions, the range of related ethical issues was also expanded. There are many complaints about Machine Learning applications that identify some kind of bias, disadvantaging or favoring some group, with the possibility of causing harm to a real person. The present work aims to shed light on the existence of biases, analyzing and comparing the behavior of different learning algorithms – namely Decision Tree, MLP, Naive Bayes, Random Forest, Logistic Regression and SVM – when being trained using biased data. We employed pre-processing algorithms for mitigating bias provided by IBM's framework AI Fairness 360.
Triple-VAE: A Triple Variational Autoencoder to Represent Events in One-Class Event Detection
Authors: Gôlo Marcos P. S. , Rossi Rafael G. , Marcacini Ricardo M.
Published: December 2021

Events are phenomena that occur at a specific time and place. Its detection can bring benefits to society since it is possible to extract knowledge from these events. Event detection is a multimodal task since these events have textual, geographical, and temporal components. Most multimodal research in the literature uses the concatenation of the components to represent the events. These approaches use multi-class or binary learning to detect events of interest which intensifies the user's labeling effort, in which the user should label event classes even if there is no interest in detecting them. In this paper, we present the Triple-VAE approach that learns a unified representation from textual, spatial, and density modalities through a variational autoencoder, one of the state-ofthe-art in representation learning. Our proposed Triple-VAE obtains suitable event representations for one-class classification, where users provide labels only for events of interest, thereby reducing the labeling effort. We carried out an experimental evaluation with ten real-world event datasets, four multimodal representation methods, and five evaluation metrics. Triple-VAE outperforms and presents a statistically significant difference considering the other three representation methods in all datasets. Therefore, Triple-VAE proved to be promising to represent the events in the one-class event detection scenario.
A Comparative Study on Morphological Neural Networks for Binary Classification
Authors: Barros Luana Felipe de , Valle Marcos Eduardo
Published: December 2021

Redes neurais morfológicas representam uma classe de redes neurais artificiais cujos neurônios efetuam uma operação da morfologia matemática seguida da aplicação de uma função de ativação. Este artigo apresenta um estudo comparativo de diferentes abordagens que utilizam redes neurais morfológicas. Especificamente, de acordo com a regra de treinamento, revisamos abordagens incrementais, baseadas no método de máxima descida, máquinas de aprendizado extremo e procedimento de otimização convexa-côncava. Experimentos computacionais mostraram que, em média, o perceptron erosão-dilatação reduzido com as estratégias bagging e ensemble obteve melhores resultados em diversos problemas de classificação binária.
Speedup Evaluation of the Training Algorithm for a Multilayer Perceptron based on Colored Petri Nets Simulations
Authors: Gama Matheus Dias , Julia Stéphane , Julia Rita Maria Silva
Published: December 2021

Frequentemente, a complexidade da política de distribuição dos algoritmos distribuídos os tornam extremamente hostis a consagradas abordagens matemáticas de análise de desempenho, tais como análise assintótica, técnicas de recorrências e análise probabilística. Isso se deve ao fato de que tais métodos não provêm recursos adequados que lhes permitam avaliar o quão o gradual aumento do número de processadores impacta no tempo de execução do algoritmo. Diante disso, este artigo propõe uma abordagem visual e formal, baseada em simulações automáticas de modelos de Redes de Petri Coloridas Hierárquicas no ambiente gráfico Colored Petri Nets Tools (CPN Tools), para avaliar o speedup e o ponto de saturação de processadores de algoritmos distribuídos usados em Inteligência Artificial. Será usado como estudo de caso o algoritmo de treinamento dos Perceptrons de Múltiplas Camadas baseado na retro-propagação do erro.
Semantic Segmentation for People Detection on Beach Images
Authors: Monte Leonardo de A. , Oliveira Emília G. , Cordeiro Filipe R. , Macario Valmir
Published: December 2021

Nosso trabalho compara um conjunto de redes de segmentação semântica aplicados na detecção de pessoas em imagens de praia, como parte de um sistema de rastreamento automático para evitar que banhistas ultrapassem a região segura do mar. Em nossa análise, comparamos as redes de segmentação U-net, X-net, Linknet, e Unet++ usando os backbones prétreinados VGG-16 e VGG-19. Nós propomos nossa própria base de imagens, composta de 300 imagens. Os modelos foram avaliados utilizando a métrica F-score. Nossos resultados mostraram que a Linknet obteve o melhor valor de F-score, com 90.89%, enquanto a Linknet foi mais rápida que as outras redes, sem diferença estatística significativa.
A Comparison of Deep Learning Architectures for Automatic Gender Recognition from Audio Signals
Authors: Ferreira Alef Iury S. , Oliveira Frederico S. , Silva Nádia F. Felipe da , Soares Anderson S.
Published: December 2021

O reconhecimento de gênero a partir da fala é um problema relacionado à análise de fala humana, e possui diversas aplicações que vão desde a personalização na recomendação de produtos à ciência forense. A identificação da eficiência e custos de diferentes abordagens que lidam com esse problema é imprescindível. Este trabalho tem como foco investigar e comparar a eficiência e custos de diferentes arquiteturas de deep learning para o reconhecimento de gênero a partir da fala. Os resultados mostram que o modelo convolucional unidimensional consegue os melhores resultados. No entanto, constatou-se que o modelo fully connected apresentou resultados próximos com menor custo, tanto no uso de memória, quanto no tempo de treinamento.
Comparative Analysis of Collaborative Filtering-Based Predictors of Scores in Surveys of a Large Company
Authors: Oliveira Markos F. B. G. , Delgado Myriam , Lüders Ricardo
Published: December 2021

Collaborative Filtering (CF) can be understood as the process of predicting the preferences of users and deriving useful patterns by studying their activities. In the survey context, it can be used to predict answers to questions as combinations of other available answers. In this paper, we aim to test five CF-based algorithms (item-item, iterative matrix factorization, neural collaborative filtering, logistic matrix factorization, and an ensemble of them) to estimate scores in four survey applications (checkpoints) composed of 700,000 employee's ratings. These data have been collected from 2019 to 2020 by a large Brazilian tech company with more than 10,000 employees. The results show that collaborative filtering approaches provide relevant alternatives to score questions of surveys. They provided good quality estimates. This result can be further explored to eventually reduce the size of questionnaires, avoiding burden phenomena faced by respondents when dealing with large surveys.
The 5th Brazilian Competition on Knowledge Discovery in Databases (KDD-BR 2021)
Authors: Lorena Ana C. , Verri Filipe A. N. , Almeida Tiago A.
Published: December 2021

Este artigo editorial descreve a Competição Brasileira de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD-BR 2021) e resume as contribuições das três melhores soluções obtidas em sua quinta edição. A competição de 2021 envolveu a resolução de instâncias do Problema do Caixeiro Viajante, de diferentes tamanhos, usando uma abordagem de previsão de arestas.
KDD-BR 2021: Using Graph Neural Networks for Link Prediction in TSP Problem
Authors: Afonso Bruno Klaus de Aquino , Oliveira Willian Dihanster Gomes de , Lamosa Jéssica Domingues , Berton Lilian
Published: December 2021

No problema do caixeiro viajante (TSP), o objetivo é encontrar uma rota que passe por todas as cidades e retorne à cidade de origem com a menor distância total percorrida. Como um problema NP-completo, encontrar soluções não é fácil, e várias heurísticas foram propostas. Atualmente, com o avanço no uso do Aprendizado de Máquina (AM), é possível usar o AM para prever conexões entre cidades na solução ótima. Nosso modelo, baseado em redes neurais de grafos, obteve uma pontuação F1 de 0,10645 na tabela de classificação pública do KDD-BR 2021, o suficiente para superar a solução gulosa. Isso mostra que o AM pode ser uma boa técnica para gerar soluções mais rapidamente ou até mesmo construir soluções melhores.
Proposta de Modelagem Arquitetural para Gestão Efetiva de Dados em uma Instituição de Ensino Superior
Authors: Araújo Kevin Martins , Lima Eliomar Araújo de
Published: December 2021

Este estudo visa descrever os elementos candidatos a compor um modelo de gestão de dados, pautado pela variabilidade de representação, natureza heterogênea e grande volume de dados processados no mundo corporativo. Partindo de uma lógica normativa, o projeto técnico foi desenvolvido no âmbito de uma Instituição de Ensino Superior (IES). A pesquisa permitiu descrever blocos de componentes para fins de catalogação, definição básica de dados e descrição de práticas e processos de gestão de dados. Os resultados obtidos apontam para a proposição de um arcabouço contendo subsídios para a constituição de um modelo de governança de dados em uma IES.
Mineração de Dados Educacionais para identificação de Perfil de Retenção em um curso de Ciência da Computação
Authors: Rolim Joana Pacheco , Silva Rômulo César
Published: December 2021

O fenômeno da retenção no ensino superior é motivo de preocupações e impactos negativos tanto para a universidade e sociedade. Este trabalho propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais e Aprendizagem de Máquina para identificar o perfil de retenção de alunos de graduação em Ciência da Computação da Unioeste, campus de Foz do Iguaçu, aplicando os algoritmos KNN e SVM. Os resultados demonstraram que existe relação entre os dados como sexo, idade e a retenção, sendo útil para a instituição adotar estratégias que visem evitar o baixo rendimento estudantil.
MeshTools: uma ferramenta de manipulação de malhas de elementos finitos com foco em alto desempenho
Authors: Silva Guilherme M. F. , Camata José J.
Published: December 2021

Diversos fenômenos físicos e/ou problemas da Engenharia e ciências são modelados por equações diferenciais parciais. Essas equações podem ser solucionadas através de métodos numéricos, tais como, diferenças finitas, elementos finitos e volumes finitos. Em comum, esses métodos requerem alguma forma de discretização de domínio do problema, ou seja, é preciso determinar pontos específicos do domínio onde a solução da equação diferencial será calculada. Discretizações de alta resolução permitem obter soluções com alta precisão numérica. Por outro lado, podem demandar alto poder computacional. Dessa forma, torna-se necessária a utilização do paralelismo para uma execução em tempo hábil. Este trabalho, tem como foco a implementação de um arcabouço computacional que prepara uma malha de elementos finitos para o processamento paralelo em sistemas de memória compartilhada e distribuída. Resultados de desempenho demonstram uma boa escalabilidade paralela.
Mitigando o Impacto da Degradação do Processador via Multiprogramação
Authors: Costa Mariana , Marques Sandro M. V. N. , Rossi Fábio D. , Luizelli Marcelo C. , Beck Antonio Carlos S. , Lorenzon Arthur F.
Published: December 2021

O número de núcleos em um único chip tem aumentado a cada nova geração de processadores para satisfazer a demanda de desempenho de aplicações modernas. Entretanto, a potência consumida por área também tem aumentado, influenciando a temperatura de operação e acelerando os fenômenos responsáveis pela degradação dos processadores. Neste sentido, controlar a temperatura dos sistemas computacionais é essencial para aumentar a vida útil dos recursos computacionais. Sendo assim, nós propomos PampaAging: uma abordagem dinâmica, automática e transparente que realiza o ajuste do número de threads e a alocação do recursos de hardware para execução concorrente de um conjunto de aplicações com objetivo de maximizar a vida útil dos componentes de hardware enquanto também otimiza o desempenho das aplicações paralelas. Com a execução de vinte e quatro aplicações em duas arquiteturas multicore (Intel e AMD), mostramos que PampaAging consegue melhorar em até 42% a vida útil do processador e o desempenho em 2.52 vezes em comparação à maneira padrão que aplicações paralelas são executadas.
Aumentando a Eficiência na Execução de Algoritmos de Grafos em HPC
Authors: Moori Marcelo K. , Rocha Hiago Mayk G. de A. , Schwarzrock Janaina , Lorenzon Arthur F. , Beck Antonio Carlos S.
Published: December 2021

A crescente necessidade de extrair informações de dados massivos - estruturados como grafos - tem impulsionado o desenvolvimento de algoritmos paralelos cada vez mais robustos para este processamento. No entanto, o comportamento voltado à comunicação e a estrutura altamente irregular dos grafos usados cotidianamente são obstáculos para alcançar os mesmos níveis de desempenho e eficiência como os observados em outras aplicações paralelas. Neste artigo, nós mostramos que a escalabilidade de diferentes aplicações de grafos variam de acordo com o algoritmo usado e a sua base de dados e que, em muitos casos, utilizar todos recursos disponíveis (i.e. todos os núcleos do processador para a execução) não é a melhor opção em termos de eficiência. Com base nisso, nós propomos o MultGraph, um framework que permite o processamento simultâneo de vários algoritmos/grafos, distribuindo-os de maneira não uniforme entre os núcleos, ao invés de executá-los serialmente (i.e. um após o outro) com o máximo paralelismo disponível. MultGraph funciona em dois passos: (i) caracterizando os algoritmos/grafos pelos seus níveis de eficiência; (ii) definindo as alocações (agrupamentos de algoritmos e entradas a serem executados concorrentemente), número de threads para cada um deles, e a ordem de execução destes grupos. Resultados experimentais em três processadores multicore (Intel e AMD) mostram que o MultGraph melhora em até 9, 21x e 4, 52x em média o tempo de execução das aplicações em relação à execução padrão de aplicações em sistemas HPC.
PampaAffinity: Otimização de Aplicações Paralelas via Ajuste Dinâmico e Transparente do Grau de Paralelismo e Mapeamento de Threads
Authors: T. Junior Valmir , Medeiros Thiarles S. , Schwarzrock Janaína , Xavier-de-Souza Samuel , Rossi Fábio D. , Luizelli Marcelo C. , Beck Antonio Carlos S. , Lorenzon Arthur F.
Published: December 2021

O desenvolvimento de aplicações que possam utilizar de maneira eficiente os recursos computacionais tem se tornado um desafio para os usuários devido às características do software e hardware que afetam a escalabilidade de muitas aplicações paralelas. Neste sentido, estratégias de ajuste dinâmico do número de threads e mapeamento de threads para núcleos de processamento têm sido empregadas para otimizar o uso destes recursos computacionais. No entanto, o espaço de exploração cresce significativamente com o número de núcleos da arquitetura, tornando a tarefa de encontrar uma configuração ideal de grau de paralelismo e mapeamento de threads desafiadora. Assim, nós propomos PampaAffinity, uma abordagem dinâmica, automática e transparente para o usuário, que realiza o ajuste do número de threads e políticas de mapeamento de threads para cada região paralela de aplicações OpenMP. Com a execução de treze aplicações em três arquiteturas multicore, mostramos que PampaAffinity converge para uma solução ideal com precisão média de 85% e otimiza o tradeoff entre desempenho e consumo de energia em 96.1% quando comparado à maneira padrão que aplicações paralelas são executadas.
Evaluation of Antimicrobial Activity of Several Medicinal Plants Against Clinically Isolated Staphylococcus aureus from Humans and Sheep
Authors: Fazeli-Nasab Bahman , Shahraki-Mojahed Laleh , Sohail-beygi Gelareh , Ghafari Mehrangiz
Published: December 2021

Background: Continuous and indiscriminate use of chemical drugs causes an important phenomenon of resistance to microorganisms. Accordingly, the effect of medications is minimized or offset, increasing drug use and the need to study mixtures with more latest and powerful formulations. On the other hand, it has been reported that many plants essential oils have a significant inhibitory effect on pathogenic microorganisms. Objectives: This study aimed to evaluate the antimicrobial activity of some curative herbs against some clinical bacteria of humans and sheep. Methods: The leaves of chicory (Cichorium intybus L.), Hypericum perforatum L., Lavandula angustifolia, Thymus vulgaris L., and Taxus baccata L. were collected and determined in the botanical laboratory of the University of Zabol. Forty grams of dried leaves was used in 400 mL of ethanol (96%) to prepare the ethanolic extract. DPPH was used to determine the activity of reactive oxygen species (ROS) trapping. The antimicrobial effects were studied by the disk diffusion (6 mm) method in Müller-Hinton agar medium according to the method by Bauer et al. Results: The minimum inhibitory concentrations (MICs) of chicory, thyme, H. perforatum, French lavender, and yarrow extracts in human clinical Staphylococcus aureus were 6.25, 12.5, 3.1, 25, and 6.25 ppm, respectively, but, in sheep, clinical S. aureus, were 12.5, 6.25, 3.1, 12.5, and 25 ppm, respectively. The minimum bactericidal concentrations (MBCs) of chicory, thyme, H. perforatum, French lavender, and yarrow extracts in human clinical S. aureus were 12.5, 25, 6.25, 50, and 12.5 ppm, respectively, but, in sheep clinical S. aureus, were 25, 12.5, 6.25, 25, and 50 ppm, respectively. The most effective extract in inhibiting the growth of S. aureus was the H. perforatum L. extract with an 8.9-mm diameter growth inhibition zone. Conclusions: Regarding the side effects of artificial medications and antimicrobials, as well as the significant influence of healing herb extracts used in this study, it was found that H. perforatum was the most effective plant against S. aureus. It should be noted that plant extracts were more effective in human clinical S. aureus than in sheep clinical S. aureus.
A Comprehensive Review of Intrusion Detection and Prevention Systems against Single Flood Attacks in SIP-Based Systems
Authors:   University of Mauritius / Faculty of Information, Communication and Digital Technologies, Reduit, Mauritius, Armoogum Sheeba. , Mohamudally Nawaz.
Published: December 2021

Voice over Internet Protocol (VoIP) is a recent voice communication technology and due to its variety of calling capabilities, the system is expected to fuel the market value even further in the next five years. However, there are serious concerns since VoIP systems are frequently been attacked. According to recent security alliance reports, malicious activities have increased largely during the current pandemic against VoIP and other vulnerable networks. This hence implies that existing models are not sufficiently reliable since most of them do not have a hundred percent detection rate. In this paper, a review of our most recent Intrusion Detection & Prevention Systems (IDPS) developed is proposed together with a comparative analysis. The final work consisted of ten models which addressed flood intentional attacks to mitigate VoIP attacks. The methodological approaches of the studies included the quantitative and scientific paradigms, for which several instruments (comparative analysis and experiments) were used. Six prevention models were developed using three sorting methods combined with either a modified galloping algorithm or an extended quadratic algorithm. The seventh IDPS was designed by improving an existing genetic algorithm (e-GAP) and the eighth model is a novel deep learning method known as the Closest Adjacent Neighbour (CAN). Finally, for a better comparative analysis of AI-based algorithms, a Deep Analysis of the Intruder Tracing (DAIT) model using a bottom-up approach was developed to address the issues of processing time, effectiveness, and efficiency which were challenges when addressing very large datasets of incoming messages. This novel method prevented intruders to access a system without authorization and avoided any anomaly filtering at the firewall with a minimum processing time. Results revealed that the DAIT and the e-GAP models are very efficient and gave better results when benchmarking with models. These two models obtained an F-score of 98.83%, a detection rate of 100%, a false rate of 0%, an accuracy of 98.7%, and finally a processing time per message of 0.092 ms and 0.094 ms respectively. When comparing with previous models in the literature from which it is specified that detection rates obtained are 95.5% and false-positive alarm of around 1.8%, except for one recent machine learning-based model having a detection rate of 100% and a processing time of 0.53 ms, the DAIT and the e-GAP models give better results.