442 registros encontrados - programa Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica E área de concentração Engenharia de Computação
Paula, Antônio Robson de, 1978-
DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP P281a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2013.
Assunto: Sistemas de hipertexto
Resumo: O termo hipertexto foi introduzido por Theodore Nelson em 1965 e, desde então, houve muitos avanços tecnológicos que popularizaram a navegação...
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Resumo
Resumo: O termo hipertexto foi introduzido por Theodore Nelson em 1965 e, desde então, houve muitos avanços tecnológicos que popularizaram a navegação em hipertextos. Apesar disso, o processo de produção de hipertextos com múltiplas perspectivas de leitura é ainda objeto de estudos pela comunidade de pesquisadores da área, que apresenta demandas ainda não atendidas. Uma delas é a facilitação para a produção de hipertextos a partir de conteúdos existentes na forma de textos tradicionais, lineares. Este trabalho apresenta uma revisão das pesquisas relacionadas à produção de hipertextos e propõe um processo de retextualização digital para a construção de hipertextos a partir de um texto linear. Adicionalmente, é proposta uma ferramenta de autoria de hipertextos inspirada nesse processo. Um exemplo de aplicação do processo e do uso da ferramenta ilustra a viabilidade de construção de hipertextos segundo essa abordagem
BAE (1)
BCCL (1)
BCCL (1)
A comparative study of countermeasures to detect spoofing attacks in face authentication system
Pereira, Tiago de Freitas, 1985-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP P414c
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2013.
Assunto: Biometria
Resumo: O Resumo poderá ser visualizado no texto completo da tese digital
BAE (1)
BCCL (1)
BCCL (1)
A comparison among cognitive architectures [rso eletrônico] = theoretical and practical analysis
Lucentini, Danilo Fernando, 1986-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP L963c
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2017.
Assunto: Inteligência artificial
Resumo: Este trabalho apresenta uma comparação teórica e prática entre três das mais populares arquiteturas cognitivas: SOAR, CLARION e LIDA. A...
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Resumo
Resumo: Este trabalho apresenta uma comparação teórica e prática entre três das mais populares arquiteturas cognitivas: SOAR, CLARION e LIDA. A comparação teórica é realizada com base em um conjunto de funções cognitivas supostamente existentes no ciclo cognitivo humano. A comparação prática é realizada aplicando-se um mesmo experimento em todas as arquiteturas, coletando alguns dados e comparando-as usando como base algumas métricas de qualidade de software. O objetivo é enfatizar semelhanças e diferenças entre os modelos e implementações, com o objetivo de aconselhar um novo usuário a escolher a arquitetura mais apropriada para uma certa aplicação
Angare, Leandro Martin Guertzenstein, 1986-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP An42d
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2021.
Assunto: Animação por computador
Resumo: A presente dissertação expõe a pesquisa que culminou na proposição de um método para síntese da animação de transições entre sinais de um...
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Resumo
Resumo: A presente dissertação expõe a pesquisa que culminou na proposição de um método para síntese da animação de transições entre sinais de um avatar sinalizante da Língua Brasileira de Sinais (Libras). Nos últimos anos tem sido cada vez mais incentivada e presente no dia-a-dia a acessibilidade em materiais multimídia (filmes, televisão, internet, etc.) fruto da demanda de uma parcela considerável da população que se sente mais confortável comunicando-se em língua de sinais. Um intérprete de sinais virtuais (avatar) deve, assim como um intérprete humano, traduzir e apresentar o conteúdo que lhe é passado. Uma abordagem para se atingir essa meta é a concatenação de sinais armazenados em uma base de dados. Tal concatenação, objeto desta pesquisa, deve ser feito de tal forma que não prejudique a legibilidade, buscando movimentos suaves e naturais para o avatar. Uma pesquisa inicial buscava uma solução com animação procedural baseada em regras cinemáticas que seguiriam algum modelo do tipo da Lei de Donders, porém como não há consenso em trabalhos acadêmicos de bio-mecânica humana para tal a solução adotada foi um sistema de animação híbrido entre baseado em dados (data-driven) e procedural. Esta solução foi possível criando-se um banco de dados de conjuntos de curvas de animação de transições entre sinais gravadas de intérpretes com equipamento de captura de movimento. Estas curvas de animação para serem guardadas e manipuladas foram ajustadas em segmentos de curvas de Hermite e em B-Splines, a primeira através de método próprio e a segunda utilizando-se de algoritmo proposto por Paul Dierckx que utiliza gradiente conjugado para minimizar o conjunto de nós e coeficientes aos dados. Associado a estas curvas de animação estão conjuntos de parâmetros que descrevem os momentos anteriores e posteriores à transição utilizando Transformada Discreta de Cossenos (DCT) das curvas de animação dos sinais. Esses parâmetros são utilizados para encontrar o conjunto de curvas de animação de transição mais próximo ao intervalo que se quer sintetizar, utilizando distância mínima quadrática. Por fim, é apresentado um comparativo entre diferentes curvas utilizadas para sintetizar animações entre sinais de Libras utilizando como parâmetro o erro quadrático médio (RMSE) entre as animações geradas e o sinal original
Reis, Filipe Antonio de Barros, 1990-
DISSERTAÇÃO - Multilíngua
Número de chamada: T/UNICAMP R277g
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2020.
Assunto: Expressão facial - Simulação por computador
Resumo: As áreas de computação gráfica e interação humano-computador evoluíram significativamente ao longo da última década, mudando a maneira como...
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Resumo
Resumo: As áreas de computação gráfica e interação humano-computador evoluíram significativamente ao longo da última década, mudando a maneira como nossa sociedade interage com a tecnologia. A interação com computadores e outros dispositivos tem evoluído de interfaces do tipo WIMP (Windows, Icons, Menus, Pointer) para paradigmas mais naturais e similares às interações humanas, tais como a comunicação face-a-face. Essa mudança está muito relacionada aos avanços nas tecnologias de reconhecimento de fala, síntese de texto em fala e processamento de linguagem natural. Tais avanços alavancaram, por exemplo, o surgimento de assistentes virtuais cada vez mais capazes de proporcionarem uma experiência de comunicação natural. No entanto, tais assistentes ainda não possuem uma face. A fala visual é naturalmente multimodal, incluindo componentes verbais (movimentos articulatórios da fala) e não-verbais. Em particular, as expressões não-verbais enriquecem a comunicação e frequentemente influenciam os movimentos articulatórios da fala indicando, por exemplo, se uma frase é uma questão ou afirmação e fornecendo pistas sobre as emoções que acompanham a fala. Pela complexidade das expressões envolvidas na fala acompanhada de expressividade, a criação de cabeças falantes realistas, ou "talking-heads", é uma tarefa desafiadora. Este trabalho apresenta uma metodologia de síntese de animação de fala acompanhada de emoção, resultando numa "talking-head" videorrealista. O sistema utiliza uma rede generativa adversária, do inglês Generative Adversarial Network (GAN), para sintetizar a parte visual da fala com emoção, utilizando como entrada uma sequência de pontos chave da face. A rede contém estruturas dedicadas para garantir que as expressões faciais geradas estejam de acordo com a emoção desejada. Para avaliar o trabalho, foram utilizadas métricas objetivas e resultados de um estudo subjetivo perceptual baseado no reconhecimento de expressões faciais associadas a emoções, além de um teste de preferência entre diferentes métodos de síntese. Os resultados demonstram que nossa metodologia é capaz de incorporar expressões faciais de uma emoção alvo à animação facial, mantendo um alto nível de videorrealismo
Paraense, André Luis Ogando, 1983-
TESE - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP P212m
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2016.
Assunto: Trafego urbano
Resumo: Neste trabalho, apresentamos uma arquitetura cognitiva distribuída usada para o controle de tráfego em uma rede urbana. Essa arquitetura se...
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Resumo
Resumo: Neste trabalho, apresentamos uma arquitetura cognitiva distribuída usada para o controle de tráfego em uma rede urbana. Essa arquitetura se baseia em uma abordagem de consciência de máquina - Teoria do Workspace Global - de forma a usar competição e difusão em broadcast, permitindo que um grupo de controladores de tráfego locais interajam, resultando em melhor desempenho do grupo. A ideia principal é que controladores locais geralmente realizam um comportamento reativo, definindo os tempos de verde e vermelho do semáforo, de acordo com informações locais. Esses controladores locais competem de forma a definir qual deles está experienciando a situação mais crítica. O controlador nas piores condições ganha acesso ao workspace global, e depois realiza uma difusão em broadcast de sua condição (e sua localização) para todos os outros controladores, pedindo sua ajuda para lidar com sua situação. Essa chamada do controlador que acessa o workspace global causará uma interferência no comportamento local reativo, para aqueles controladores locais com alguma chance de ajudar o controlador na situação crítica, contendo o tráfego na sua direção. Esse comportamento do grupo, coordenado pela estratégia do workspace global, transforma o comportamento reativo anterior em uma forma de comportamento deliberativo. Nós mostramos que essa estratégia é capaz de melhorar a média do tempo de viagem de todos os veículos que fluem na rede urbana. Um ganho consistente no desempenho foi conseguido com o controlador "Consciência de Máquina" durante todo o tempo da simulação, em diferentes cenários, indo de 10% até maisde 20%, quando comparado ao controlador "Reativo Paralelo" sem o mecanismo de consciência artificial, produzindo evidência para suportar a hipótese de que um mecanismo de consciência artificial, que difunde serialmente em broadcast conteúdo para processos automáticos, pode trazer vantagens para uma tarefa global realizada por uma sociedade de agentes paralelos que operam juntos por uma meta comum
DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP C337m
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2020.
Assunto: Redes de computadores - Administração
Resumo: Com o crescente alcance dos serviços de Internet baseados em nuvem e o advento do 5G, o gerenciamento personalizado dos recursos de rede se...
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Resumo
Resumo: Com o crescente alcance dos serviços de Internet baseados em nuvem e o advento do 5G, o gerenciamento personalizado dos recursos de rede se torna uma tarefa essencial para melhorar o desempenho de rede com garantias de nível de serviço. Nesse cenário, o conceito de fatiamento de rede na nuvem oferece novos meios para o compartilhamento de recursos transparente e protegido por meio da interconexão de diferentes tipos de recursos em vários domínios administrativos. Esse paradigma abre várias questões desafiadoras, como a ausência de métodos padronizados específicos em relação ao gerenciamento e monitoramento de fatias de rede na nuvem. A orquestração de recursos não pode ser executada eficientemente sem mecanismos de monitoramento adequados, abrangendo diferentes domínios administrativos e tecnológicos. O principal objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução de monitoramento para fatias de redes em nuvens computacionais para ambientes multidomínio. Nesta tese, apresentamos uma estrutura baseada em ferramentas de monitoramento de código aberto que coletam as métricas de cada parte da fatia de maneira integrada e independente da tecnologia, usando rótulos para separar e identificar as métricas relevantes da fatia e armazená-las em um banco de dados de série temporal. Seguimos uma metodologia de prototipagem iterativa com avaliação de desempenho para provar o valor do monitoramento de fatias de rede em nuvem proposto. Os resultados de cinco experimentos baseadas em duas versões da arquitetura mostram os benefícios potenciais em termos de orquestração de recursos aprimorada e gerenciamento do sistema para oferecer um design escalável e elástico capaz de monitorar todos os componentes relevantes das instâncias de fatias de rede na nuvem
Aguiar, Nicole Santos e, 1994-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP Ag93m
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2019.
Assunto: Teoria dos valores extremos
Resumo: O principal objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem multitarefa, eficiente e automática para estimar limiares de uma distribuição...
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Resumo
Resumo: O principal objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem multitarefa, eficiente e automática para estimar limiares de uma distribuição generalizada de Pareto, visando uma previsão de alto desempenho de extremos em várias séries temporais de precipitação. Com base na teoria dos valores extremos, as únicas informações usadas para modelar uma distribuição de cauda pesada por estimação por máxima verossimilhança são fornecidas pelas amostras da série temporal que excedem um limiar definido pelo usuário. Essa abordagem sofre de duas desvantagens fundamentais: (1) a subjetividade na definição do limiar, mesmo quando se recorre a alguma orientação gráfica; (2) a natureza esparsa inerente das amostras acima do limiar, que, por definição, pertecem à cauda da distribuição. A proposta aqui apresentada para aprendizado multitarefa cria automaticamente um relacionamento hierárquico entre as tarefas de predição e usa uma validação cruzada aninhada para automatizar a escolha dos limiares mais indicados. Dada a relação hierárquica obtida entre as tarefas de predição, o aprendizado multitarefa explora os dados de várias tarefas de predição relacionadas para uma estimativa de máxima verossimilhança dos parâmetros que caracterizam a distribuição generalizada de Pareto mais robusta. A metodologia proposta foi aplicada em séries temporais de precipitação da América do Sul e sua performance foi comparada a um método de aprendizado monotarefa e à abordagem gráfica tradicional, indicando uma melhoria consistente de desempenho. Outra vantagem da abordagem é a possibilidade de realizar uma interpretação qualitativa da relação hierárquica obtida entre as tarefas, quando associada às localizações geográficas das séries temporais de precipitação
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP Is4p
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2021.
Assunto: Vídeos para Internet
Resumo: O tráfego de serviços de vídeo multimídia está crescendo rapidamente nas redes móveis nos últimos anos. Os serviços de vídeo que usam técnicas...
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Resumo
Resumo: O tráfego de serviços de vídeo multimídia está crescendo rapidamente nas redes móveis nos últimos anos. Os serviços de vídeo que usam técnicas de Dynamic Adaptive Streaming sobre HTTP (DASH) dominaram o tráfego total da Internet para transportar o tráfego de vídeo. Espera-se que as operadoras de rede móvel (Mobile Network Operators - MNOs) continuem atendendo a essa demanda crescente por tráfego de vídeo suportado por DASH, ao mesmo tempo em que fornecem uma alta qualidade de experiência (Quality of Experience - QoE) aos usuários finais. Além disso, as operadoras precisam ter um conhecimento claro acerca da qualidade de vídeo percebida pelos usuários finais e relacioná-la com o monitoramento em nível de rede, ou com informações de telemetria para identificação de problemas, análise da causa raiz e predição de padrões. Para garantir um gerenciamento de tráfego de rede com reconhecimento de QoE, um pré-requisito é que os MNOs monitorem o tráfego de rede passivamente e realizem medições efetivas de indicadores-chave de desempenho (Key Performance Indicators - KPIs) de QoE, como resoluções, eventos de paralisação, entre outros, que influenciam diretamente a percepção do usuário final. Muitas abordagens da literatura foram propostas para medir os KPIs com o objetivo de fornecer uma qualidade de serviço de vídeo aceitável. A maioria das soluções exige consciência de contexto do usuário final, o que não é viável do ponto de vista do MNO. No entanto, Deep Packet Inspection (DPI), outra solução mais amplamente usada para estimar os KPIs diretamente do tráfego de rede, não é mais uma solução conveniente para as operadoras devido à adoção de criptografia de streaming de vídeo fim-a-fim sobre TCP (HTTPs) e QUIC. Portanto, o aprendizado de máquina (Machine Learning - ML) passou a ser recentemente aceito como uma solução bem reconhecida para estimar KPIs de QoE, analisando os padrões de tráfego criptografados bem como estatísticas como qualidade de serviço (Quality of Service - QoS). Este trabalho apresenta uma abordagem mais refinada e leve, baseada em aprendizado de máquina, denominada Edge QoE Probe, para estimar QoE do usuário final para o serviço de vídeo DASH, monitorando passivamente o tráfego de rede criptografado na borda da rede. Nossa abordagem pode avaliar vários KPIs de QoE, como por exemplo resolução, taxa de bits, proporção de paralisação, entre outros, tanto em tempo real quanto por sessão. Além disso, neste trabalho investigamos o desempenho do vídeo DASH sobre o protocolo de transporte tradicional TCP (HTTPs) e QUIC. Para este propósito, avaliamos experimentalmente diferentes traces de rede celular em um ambiente emulado de alta fidelidade e comparamos o desempenho comportamental de algoritmos Adaptive Bitrate Streaming (ABS) considerando KPIs de QoE sobre TCP (HTTPs) e QUIC. Nossos resultados empíricos mostram que os algoritmos tradicionais de ABS usando QUIC como transporte precisariam alterações específicas para melhorar o desempenho em termos de QoE de vídeo baseados em DASH
Azevedo, Bruno Luis Pires de, 1977-
TESE - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP Az25p
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2019.
Assunto: Rastreabilidade
Resumo: Rastreabilidade tem sido um tópico de pesquisa no desenvolvimento de software por pelo menos 40 anos, sendo adicionada a muitos padrões, como...
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Resumo
Resumo: Rastreabilidade tem sido um tópico de pesquisa no desenvolvimento de software por pelo menos 40 anos, sendo adicionada a muitos padrões, como o DOD-STD-2167A e o IEEE 830-1998. Este último, por exemplo, afirma que uma boa especificação de requisitos de software deve ser rastreável. A rastreabilidade fornece muitos benefícios para projetos de software, tais como: identificação das razões para decisões de design, prevenção de problemas de dependência, identificação de responsabilidades em um projeto, estimação de impacto e de custo de modificações, e medição do progresso de desenvolvimento. Sucintamente, a rastreabilidade permite a geração de um produto de melhor qualidade. Dois principais focos surgiram na literatura nos últimos anos: desenvolvimento baseado em modelo e geração automática de rastros. O primeiro trata da modelagem de rastreabilidade, definindo relações e elementos de um projeto; o segundo trata da descoberta automática de relações entre elementos. Vários conceitos foram definidos até agora, como rastreabilidade bidirecional, rastreabilidade de especificações pré e pós-requisitos, rastreabilidade horizontal e vertical, e rastreabilidade explícita e implícita. Embora haja um consenso geral sobre a maioria dos conceitos relacionados a rastreabilidade, há uma falta de consenso sobre como, e o quê, deve ser rastreado; não há consenso sobre: quais relações são relevantes para os projetos de desenvolvimento de software, quais elementos devem ser rastreados, como as mudanças nos elementos de um projeto afetam as relações existentes, ou como atualizar as relações dadas certas mudanças. Os modelos de rastreabilidade visam responder a essas questões fornecendo um padrão para ser usado como uma guia em projetos de desenvolvimento de software; entretanto, não há consenso sobre o que um modelo deve conter. Existe uma variedade de modelos, cada um considerando diferentes tipos de relações, elementos, e possuindo diferentes focos. Além disso, a maioria dos modelos possui problemas que tornam o seu uso difícil, ou até mesmo impossível; por exemplo, existem modelos que não descrevem - suficientemente ou em nada - as ligações de rastreabilidade que propõem. Este trabalho visa a ajudar nesta questão, fornecendo uma contribuição dupla: um modelo de referência para criar e avaliar modelos de rastreabilidade, e um metamodelo abrangente, construído em cima do modelo de referência, para adicionar rastreabilidade a projetos de desenvolvimento de software. Nosso Modelo de Referência para rastreabilidade define os elementos básicos em um modelo de rastreabilidade e define conjuntos básicos de: ações, tipos de ligações, tipos de artefatos, e processos. Propriedades necessárias para o conjunto de tipos de ligações e o conjunto de tipos de artefatos também são fornecidas. Nosso Metamodelo para rastreabilidade é composto por: um modelo conceitual descrevendo e organizando os elementos de rastreabilidade; um conjunto de tipos de artefatos representando as atividades definidas no Modelo de Referência, além de um conjunto de tipos de artefatos criados para registrar decisões de design; um conjunto de tipos de ligações que modelam diferentes relações de rastreabilidade; e um conjunto de processos para garantir a consistência de projetos
Moia, Vitor Hugo Galhardo, 1990-
DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP M727s
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2016.
Assunto: Criptografia
Resumo: Armazenamento de dados na nuvem é um serviço que traz diversas vantagens aos seus usuários. Contudo, em sistemas de nuvens públicas, os riscos...
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Resumo
Resumo: Armazenamento de dados na nuvem é um serviço que traz diversas vantagens aos seus usuários. Contudo, em sistemas de nuvens públicas, os riscos envolvidos na terceirização do armazenamento de dados pode ser uma barreira para a adoção deste serviço por aqueles preocupados com sua privacidade. Vários provedores de serviços em nuvem que afirmam proteger os dados do usuário não atendem alguns requisitos considerados essenciais em um serviço seguro, confiável e de fácil utilização, levantando questionamentos sobre a segurança efetivamente obtida. Apresentamos neste trabalho um estudo relacionado aos requisitos de privacidade dos usuários e de segurança de seus dados em nuvens públicas. O estudo apresenta algumas técnicas normalmente usadas para atender tais requisitos, juntamente com uma análise de seus benefícios e custos relativos. Além disso, ele faz uma avaliação destes requisitos em vários sistemas de nuvens públicas. Depois de comparar estes sistemas, propomos um conjunto de requisitos e apresentamos, como prova de conceito, uma aplicação baseada nos mesmos, a qual melhora a segurança dos dados e a privacidade dos usuários. Nós mostramos que é possível proteger os dados armazenados nas nuvens contra o acesso por terceiros (incluindo os administradores das nuvens) sem sobrecarregar o usuário com protocolos ou procedimentos complexos de segurança, tornando o serviço de armazenamento em nuvens uma escolha mais confiável para usuários preocupados com sua privacidade
Bassi, Pedro Ricardo Ariel Salvador, 1996-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP B294s
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2021.
Assunto: Interfaces cérebro-computador
Resumo: Neste trabalho utilizamos redes neurais profundas (DNNs, deep neural networks) para reconhecimento de imagens nos contextos de interfaces...
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Resumo
Resumo: Neste trabalho utilizamos redes neurais profundas (DNNs, deep neural networks) para reconhecimento de imagens nos contextos de interfaces cérebro-computador (BCIs, brain-computer interfaces) e detecção de COVID-19. Com BCIs, classificamos sinais de eletroencefalografia (EEG) em uma interface de um canal, baseada em Potenciais Visualmente Evocados em Regime Estacionário, a qual não requer calibração no usuário final. Convertemos sinais de EEG em espectrogramas e utilizamos transfer learning. Modificamos e aplicamos uma técnica de data augmentation, SpecAugment, criada para reconhecimento de fala. Alcançamos 82,2% de acurácia de teste média e F1-Score média de 0,825 usando o eletrodo Oz e sinais de 0,5 segundos. Nesta configuração, nossa DNN superou FBCCA e SVMs. O uso de transfer learning não melhorou as acurácias, mas deixou o treinamento mais rápido. SpecAugment criou um pequeno aumento de acurácia e pode ser combinada com janelamento para gerar melhor performance. No nosso estudo com COVID-19, classificamos raios-X torácicos como COVID-19, pneumonia ou normal, utilizando redes neurais densas (DenseNets). Utilizamos transfer learning duplo, treinando as redes em três bases de dados, ImageNet, NIH ChestX-ray14 e então o dataset de COVID-19. Nós propusemos uma mudança na técnica de transfer learning duplo, a qual chamamos de output neuron keeping (ONK), que se baseia na manutenção de neurônios de saída treinados. Atingimos 100% de acurácia de teste e constatamos que transfer learning duplo e ONK melhoraram performances, principalmente no início do treinamento. Analisamos as redes com Layer-wise Relevance Propagation (LRP), que gerou mapas de calor, os quais indicaram que palavras nos raios-X podem influenciar os classificadores. Entretanto, descobrimos que essa influência pouco mudava a acurácia. Na última parte de nosso trabalho, estudamos como bases de dados pequenas e mistas, como as disponíveis na época deste estudo, poderiam afetar a generalização de redes neurais, e como isso poderia ser melhorado com segmentação de pulmões. Treinamos uma DenseNet e uma DNN empilhada (formada por uma U-Net, um módulo intermediário original e uma DenseNet) que realiza segmentação e classificação. Novamente, classificamos raios-X torácicos como COVID-19, pneumonia ou normal. Avaliamos as redes utilizando um dataset externo (criado em localizações distintas). Com inferência Bayesiana estimamos distribuições de probabilidades de métricas de performance. A rede empilhada alcançou uma AUC de teste de 0,917, e a rede sem segmentação, 0,906. Com segmentação, inferência Bayesiana indicou acurácia média de teste de 76,1%, com HDI de 95% (intervalo em que se encontra 95% da massa de probabilidade) de [0,695, 0,826], e, sem segmentação, de 71,7% e [0,646, 0,786]. Comparamos mapas de calor criados com LRP com raios-X avaliados por radiologistas com a pontuação de Brixia. Isso indicou que áreas nas quais os radiologistas encontraram fortes sintomas de COVID-19 também eram aquelas que mais tinham influenciado a rede empilhada. Validação externa indicou acurácias menores que interna, mostrando a existência de viés do conjunto de dados, que é diminuído com segmentação. Nossas performances no dataset externo mostram que redes neurais podem ser treinadas em databases pequenas e mistas e ainda sim detectarem COVID-19. Porém, uma base grande, aberta e de boa qualidade seria muito benéfica
Santos, Davi Francisco Caetano dos, 1991-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP Sa59s
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2022.
Assunto: Redes neurais profundas
Resumo: O Reconhecimento de Sirenes de Emergência (ESR) constitui uma tarefa relevante no processamento de áudio, que pode ser útil para o...
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Resumo
Resumo: O Reconhecimento de Sirenes de Emergência (ESR) constitui uma tarefa relevante no processamento de áudio, que pode ser útil para o desenvolvimento de sistemas de assistência ao motorista ou dispositivos vestíveis para gerar alertas alternativos quanto a sinais de emergência nas proximidades. Nesse contexto, uma solução efetiva para ESR envolve a implementação do modelo em um dispositivo com recursos limitados, no qual aspectos como consumo de energia e tamanho da memória são críticos. Neste trabalho, estudamos e aplicamos duas recentes arquiteturas de aprendizado profundo para o ESR: uma versão modificada do consolidado modelo GhostNet e uma rede neural convolucional (CNN) 1D de ponta a ponta. O desempenho na classificação, bem como as métricas relacionadas aos recursos computacionais necessários considerando a implementação em um dispositivo de baixa potência (STM32F407VGT6) foram avaliados. Diferentes taxas de amostragem, comprimentos de sinal e representações para os segmentos de áudio foram testados, considerando três conjuntos de dados disponíveis publicamente: ESC-50, US8K e AudioSet. O modelo com melhor desempenho no ESC-50 foi o GhostNet, alcançando um F-Score de 0,96 ± 0,01, com uma Multiply-and-Accumulate Complexity (MACC) de 0,517M, enquanto o 1D CNN obteve o melhor F-Score em US8K (0,93 ± 0,05), com um MACC de 27,125M. Além disso, verificamos que espectrogramas de log-Mel de 32 filtros em sinais de 1,5 segundos de duração amostrados a 16 kHz levaram aos melhores desempenhos. Ao projetar as representações latentes em espaços tridimensionais via t-SNE, observamos que o GhostNet teve melhor desempenho na extração de características das amostras do conjunto de dados ESC-50, enquanto a arquitetura CNN 1D de ponta a ponta teve melhor desempenho em amostras do conjunto de dados US8K. Além disso, a análise apoiada pela técnica GradCAM++ revelou a importância das harmônicas de alta frequência e sugere uma explicação de por que os melhores desempenhos de classificação ocorrem ao usar taxas de amostragem de 16 kHz junto com espectrogramas log-Mel com 32 filtros. Curiosamente, o modelo computacionalmente mais eficiente foi o GhostNet, treinado usando MFCCs calculados com filtros de 32, sinais de 1 segundo de duração com uma taxa de amostragem de 8820 Hz, que alcançou um F-Score de 0,92 ± 0,07 no ESC-50, apenas 0,04 abaixo do melhor desempenho geral, mas com um MACC 33 % menor (0,347M) e 40 % menos tempo de execução
Moia, Vitor Hugo Galhardo, 1990-
TESE - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP M727s
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2020.
Assunto: Computação forense
Resumo: A forense digital é apenas um dos ramos da Ciência da Computação que visa investigar e analisar dispositivos eletrônicos na busca por...
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Resumo
Resumo: A forense digital é apenas um dos ramos da Ciência da Computação que visa investigar e analisar dispositivos eletrônicos na busca por evidências de crimes. Com o rápido aumento da capacidade de armazenamento de dados, é necessário o uso de procedimentos automatizados para lidar com o grande volume de dados disponíveis atualmente, principalmente em investigações forenses, nas quais o tempo é um recurso escasso. Uma possível abordagem para tornar o processo mais eficiente é através da técnica KFF (Filtragem por arquivos conhecidos - Known File Filtering), onde uma lista de objetos de interesse é usada para reduzir/separar dados para análise. Com um banco de dados de hashes destes objetos, o examinador realiza buscas no dispositivo de destino sob investigação por qualquer item que seja igual ao buscado. No entanto, devido a limitações nas funções criptográficas de hash (incapacidade de detectar objetos semelhantes), novos métodos foram projetados baseando-se em funções de Pareamento Aproximado (ou Approximate Matching) (AM). Estas funções aparecem como candidatos para realizar buscas uma vez que elas têm a capacidade de identificar similaridade (no nível de bits) de uma maneira muito eficiente, criando e comparando representações compactas de objetos (conhecidos como resumos). Neste trabalho, apresentamos as funções de Pareamento Aproximado. Mostramos algumas das ferramentas de AM mais conhecidas e apresentamos as Estratégias de Busca por Similaridade baseadas em resumos, capazes de realizar a busca de similaridade (usando AM) de maneira mais eficiente, principalmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Realizamos também uma análise detalhada das estratégias atuais e, dado que as mesmas trabalham somente com algumas ferramentas específicas de AM, nós propomos uma nova abordagem baseada em uma ferramenta diferente que possui boas características para investigações forenses. Além disso, abordamos algumas limitações das ferramentas atuais de AM em relação ao processo de detecção de similaridade, onde muitas comparações apontadas como semelhantes, são de fato falsos positivos; as ferramentas geralmente são enganadas por blocos comuns (dados comuns em muitos objetos diferentes). Ao remover estes blocos dos resumos de AM, obtemos melhorias significativas na detecção de objetos similares. Também apresentamos neste trabalho uma análise teórica detalhada das capacidades de detecção da ferramenta de AM sdhash e propomos melhorias em sua função de comparação, onde a versão aprimorada apresenta uma medida de similaridade (score) mais precisa. Por último, novas aplicações de AM são apresentadas e analisadas: uma de identificação rápida de arquivos por meio de amostragem de dados e outra de identificação eficiente de impressões digitais. Esperamos que profissionais da área forense e de outras áreas relacionadas se beneficiem de nosso estudo sobre AM para resolver seus problemas
Faria, Euler Rodrigues de Sousa, 1993-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP F225s
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2019.
Assunto: Séries temporais
Resumo: Este projeto de pesquisa analisa criteriosamente eventos de fila de caminhões fora de estrada no momento de básculo em minas à céu aberto,...
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Resumo
Resumo: Este projeto de pesquisa analisa criteriosamente eventos de fila de caminhões fora de estrada no momento de básculo em minas à céu aberto, elencando seus principais contribuidores. Um processo de mineração de dados é conduzido afim de reunir todas as características relevantes à disposição. Baseado neste conjunto de características, é proposta um sistema denotado por Oráculo. Oráculo é composto por três módulos, um módulo Preditor constituído por um modelo NARX basseado em uma Rede Neural Artificial capaz de prever o tempo médio de fila enfrentado pelos caminhões fora de estrada com performance de 12\% de RRMSE no conjunto de teste; um módulo Decisior responsável por produzir alarmes de surtos de fila com performando 0.71 de F1 score no conjunto de teste; um módulo Esclarecedor capaz de estratificar os principais contribuidores para os alarmes gerados provendo uma alavanca de ação afim de evitar ou minimizar tais cenários de forma antecipatória. Segundo o conhecimento do autor, não há nenhum sistema publicado ou no mercado até a atual data, capaz de executar o conjunto de capacidades realizadas pelo sistema Oráculo, o tornando o primeiro em sua linha. O sistema Oráculo foi testado com sucesso em uma mina localizada no Brasil e está atualmente sendo aplicado em um ambiente de produção por uma empresa multinacional do ramo de mineração
Abordagem de teste baseada em defeitos para esquemas de dados
Emer, Maria Claudia Figueiredo Pereira
TESE - Português
Número de chamada: T/UNICAMP Em32a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2007.
Assunto: Engenharia de software
Resumo: Dados são manipulados em várias aplicações de software envolvendo operações críticas. Em tais aplicações assegurar a qualidade dos dados...
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Resumo
Resumo: Dados são manipulados em várias aplicações de software envolvendo operações críticas. Em tais aplicações assegurar a qualidade dos dados manipulados é fundamental. Esquemas de dados definem a estrutura lógica e os relacionamentos entre os dados. O teste de esquemas por meio de abordagens, critérios e ferramentas de teste específicos é uma forma pouco explorada de assegurar a qualidade de dados definidos por esquemas. Este trabalho propõe uma abordagem de teste baseada em classes de defeitos comumente identificados em esquemas de dados. Um metamodelo de dados é definido para especificar os esquemas que podem ser testados e as restrições aos dados nos esquemas. Defeitos possíveis de serem revelados são os relacionados à definição incorreta ou ausente de restrições aos dados no esquema. A abordagem inclui a geração automática de um conjunto de teste que contém instâncias de dados e consultas a essas instâncias; as instâncias de dados e as consultas são geradas de acordo com padrões definidos em cada classe de defeito. Experimentos nos contextos de aplicações Web e de base de dados foram realizados para ilustrar a aplicação da abordagem
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Abordagem híbrida para alocação de máquinas virtuais em nuvens computacionais
TESE - Português
Número de chamada: T/UNICAMP R582a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2013.
Assunto: Computação em nuvem
Resumo: A Computação em Nuvem é um modelo para a oferta de serviços sob demanda na Internet. Neste modelo, um provedor de serviço de nuvem oferece...
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Resumo
Resumo: A Computação em Nuvem é um modelo para a oferta de serviços sob demanda na Internet. Neste modelo, um provedor de serviço de nuvem oferece serviços de processamento e armazenamento de informação por meio da virtualização de uma infraestrutura computacional, composta de servidores, equipamentos de comunicação, sistemas de armazenamento de dados, aplicativos, dentre outros. Na Computação em Nuvem as máquinas virtuais (VMs) são entidades que permitem o compartilhamento seguro de recursos na nuvem. Visando obter economia de escala, os provedores de serviço operam dezenas de data centers cada qual abrigando milhares de servidores e interconectados por redes de comunicação de alta capacidade. O consumo de energia nesta ampla infraestrutura física é responsável por uma parcela cada vez mais significativa dos custos operacionais das nuvens computacionais, além de contribuírem com a emissão de gases responsáveis pelo efeito estufa. Neste sentido, o processamento de informação em larga escala com baixas emissões de carbono, a chamada Computação Verde, assume um papel importante na Computação em Nuvem. O interesse pela Computação Verde tem motivado o surgimento de várias estratégias de alocação de recursos computacionais (VMs) em data centers com o objetivo de otimizar o consumo de energia na nuvem. Esta tese propõe uma estratégia capaz de otimizar o consumo de energia na infraestrutura de nuvem mantendo níveis de qualidade de serviço (QoS) na rede de comunicação dentro de limites definidos pelo provedor de serviço. Essa estratégia de otimização híbrida combina algoritmos genéticos, programação linear inteira mista e simulação de redes
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DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP M31a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2011.
Assunto: Redes neurais (Computação)
Resumo: Esta tese apresenta uma nova e efetiva abordagem neuro-genética denominada MAAM-GA constituída por um algoritmo genético e uma rede neural...
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Resumo: Esta tese apresenta uma nova e efetiva abordagem neuro-genética denominada MAAM-GA constituída por um algoritmo genético e uma rede neural associativa morfológica para a solução de problemas de reconhecimento de padrões. Especificamente, uma rede neural associativa morfológica é combinada com um algoritmo genético que é utilizado na construção da rede neural com a finalidade de aumentar a eficiência e robustez no reconhecimento de padrões. Um estudo detalhado do desempenho da abordagem é apresentado, utilizando imagens em níveis de cinza como padrões. Resultados numéricos e visuais da recuperação dos padrões são apresentados e o desempenho alcançado é comparado com outros modelos neurais associativos morfológicos relevantes para padrões de valor real, mostrando a eficiência e a robustez da abordagem proposta na recordação de imagens em níveis de cinza. Esta abordagem faz parte do desenvolvimento dos sistemas inteligentes que impulsionam o avanço de outras áreas. Pensando em uma potencial aplicação, a proposta neuro-genética é utilizada para resolver o problema de reconhecimento de gestos da mão. O reconhecimento de gestos é um caminho natural de interação humano-computador, e considerando a diversidade e a diferença manifestada pelo ser humano, para muitas pessoas que possuem deficiência física e sensorial, os gestos da mão são o meio principal de comunicação. Várias tecnologias têm sido propostas para trazer benefícios às pessoas com limitações de comunicação. Os ambientes inteligentes surgiram com o principal propósito de melhorar a qualidade de vida do ser humano baseados em ferramentas computacionais, facilitando o desenvolvimento de processos e ações de nosso cotidiano. O reconhecimento de gestos da mão é uma função do ambiente inteligente. Assim, para pessoas portadoras de deficiências físicas que limitem a sua comunicação oral, o reconhecimento de gestos em um ambiente inteligente poderá lhes trazer múltiplos benefícios na comunicação, interação e acessibilidade, permitindo a sua integração com o ambiente. Embora preocupados com pessoas portadoras de deficiências físicas, o sistema de reconhecimento de gestos da mão como parte de um ambiente inteligente destina-se, sobretudo a beneficiar todo e qualquer cidadão que dele tenha acesso. Assim, nesta tese é apresentado um estudo de um sistema de reconhecimento de gestos da mão baseado em visão artificial capaz de reconhecer gestos estáticos específicos da mão. Este sistema foi dividido em três módulos, módulo de detecção e segmentação, módulo de extração de características e o módulo de identificação e reconhecimento propriamente dito que utiliza a abordagem neuro-genética proposta. Métodos utilizados no pré-processamento das imagens para segmentação e caracterização também são apresentados. Resultados alcançados com a abordagem proposta são muito incentivadores e sugerem que a proposta possa ser considerada como uma ferramenta eficiente e robusta para recuperação e identificação a ser usada em diversas aplicações relacionadas à interface natural humano-computador. O ótimo desempenho do sistema é um passo para continuar na busca de novas tecnologias para criar um ambiente inteligente que dê suporte às necessidades de pessoas com deficiência visual, auditiva ou motora lhes dando certo nível de autonomia, capacidade de controle do entorno e de comunicação
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Acelerando redes neurais convolucionais para super-resolução de vídeo em GPUs integradas
Chrisóstomo, João Vítor Rafael, 1996-
DISSERTAÇÃO - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP C461a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2024.
Assunto: Aprendizado de máquina
Resumo: Numa era dominada pelo consumo multimédia, a procura por conteúdos visuais de alta qualidade está aumentando. No entanto, há uma biblioteca...
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Resumo
Resumo: Numa era dominada pelo consumo multimédia, a procura por conteúdos visuais de alta qualidade está aumentando. No entanto, há uma biblioteca cada vez maior de conteúdos produzidos no passado visando telas de resoluções mais baixas e fatores como a banda disponível limitam a resolução em que o conteúdo moderno pode ser transmitido. As técnicas tradicionais de reamostragem geralmente não conseguem trazer o vídeo de baixa resolução aos padrões modernos, e a imagem acaba ficando borrada ou desprovida de detalhes. Este trabalho aborda esse desafio aproveitando os avanços recentes em aprendizado de máquina, especificamente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para super-resolução de vídeo. A arquitetura foi meticulosamente ajustada para encontrar um equilíbrio entre qualidade de reconstrução e eficiência computacional, visando inferência em tempo real em GPUs integradas de baixo consumo de energia. As técnicas exploradas neste trabalho vêm de modelos estabelecidos como SRCNN, FSRCNN, ESPCN, VDSR, ESRGAN, RDN e RCAN. Estes modelos citados, em sua maioria, focaram principalmente no aumento da qualidade da reconstrução, resultando em modelos muito lentos para inferência em tempo real. Neste trabalho, as mesmas técnicas foram adaptadas para arquiteturas menores na tentativa de encontrar o modelo ideal para inferência em tempo real. O modelo de partida, entitulado de EDSR baseline, alcançou um desempenho de 0.6 quadros por segundo para um fator de escala de 2x com entradas em 720p na GPU integrada Intel Iris Xe LP. O modelo final, após as várias simplificações, aumentou esta métrica para 28 quadros por segundo. O treinamento perceptual e adversário também se mostraram viáveis na rede final, tornando possível que o modelo alucine detalhes realistas. Finalmente, o mesmo modelo também foi treinado com imagens com compressão JPEG, forçando-o a aprender como limpar os artefatos de compressão. Ao explorar os limites das técnicas de super-resolução em hardware simples, este trabalho abre caminho para experiências multimídia de alta qualidade e em tempo real para uma ampla variedade de dispositivos
Acesso seguro a redes moveis IP
DISSERTAÇÃO - r d
Número de chamada: T/UNICAMP B234a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2008.
Assunto: Sistemas de comunicação sem fio
Resumo: Os dispositivos de rede sem fio estão cada vez mais populares. Quase todos os dispositivos portáteis atuais possuem uma interface de rede sem...
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Resumo
Resumo: Os dispositivos de rede sem fio estão cada vez mais populares. Quase todos os dispositivos portáteis atuais possuem uma interface de rede sem fio e pontos de acesso estão acessíveis a baixo custo para uso corporativo e doméstico. No entanto, este aumento no uso de redes sem fio gera novos desafios. O mais crítico deles é com relação à segurança no acesso à rede sem fio. A natureza da comunicação sem fio dificulta a confidencialidade da informação que viaja livremente em forma de ondas eletromagnéticas. Deste modo, as redes sem fio apresentam novas brechas de segurança que não existem em redes cabeadas. Outro desafio em redes sem fio é preservar as conexões da rede de transporte durante o handover. Handover é o processo pelo qual um dispositivo móvel substitui seu ponto de acesso atual por um outro que possui melhor relação sinal-ruído. Durante o handover, as conexões da rede de transporte mantidas pelo dispositivo móvel são comprometidas. Isto ocorre devido aos procedimentos de desassociação e re-associação entre os pontos de acesso e a atualização dos parâmetros de camada três do nó móvel para sua nova localização. Este trabalho tem como objetivo avaliar o impacto da segurança no overhead de handover e propor mecanismos pelos quais as camadas superiores sejam notificadas quando um handover ocorrer
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Adaptação de parâmetros em meta-heurísticas com sistemas nebulosos genéticos
DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP M348a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2011.
Assunto: Estimativa de parâmetro
Resumo: Esta dissertação introduz um sistema nebuloso genético (SNG) para adaptação de parâmetros em meta-heurísticas. Duas meta-heurísticas entre as...
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Resumo: Esta dissertação introduz um sistema nebuloso genético (SNG) para adaptação de parâmetros em meta-heurísticas. Duas meta-heurísticas entre as mais usadas foram consideradas como exemplos, algoritmo genético e busca tabu. Os parâmetros trabalhados na busca tabu são relacionados às memórias, de curto prazo e de longo prazo. Já os parâmetros do algoritmo genético a sofrer adaptação são as taxas de reprodução e mutação. Sistemas baseados em regras nebulosas oferecem um mecanismo natural para descrever comportamentos globais como combinação de regras de controle. Eles também herdam um meio de gradualmente alternar entre regras que conjuntamente definem uma estratégia de controle. Dessa forma, esses sistemas são candidatos naturais para construir estratégias de controle de parâmetro porque eles proveem um maneira de desenvolver mecanismos baseados na natureza específica de uma região de busca e as transições entre suas fronteiras. Uma aplicação usando o problema clássico de roteamento de veículos com janela de tempo foi incluído para avaliar o desempenho do sistema nebuloso genético. Resultados experimentais mostram que meta-heurísticas com o mecanismo de adaptação com SNG melhoram o comportamento da busca e a qualidade das soluções quando comparado à versões padrões ( sem SNG ) e com parâmetros constantes dos algoritmos genético e busca tabu. Eles também geram boas soluções sub-ótimas mais rápidas que métodos exatos desenvolvidos para o problema e que são reportados na literatura
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TESE - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP Si64a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2024.
Assunto: Sistemas de comunicação móvel 5G
Resumo: As funções de rede são normalmente executadas em switches de rede e processadores de uso geral, dependendo dos requisitos de aplicativos de...
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Resumo: As funções de rede são normalmente executadas em switches de rede e processadores de uso geral, dependendo dos requisitos de aplicativos de rede e visando flexibilidade e pro-gramabilidade específicas. Os switches de rede de funcionalidade fixa processam pacotes mais rapidamente, mas devido ao bloqueio do fornecedor, mesmo pequenas modificações funcionais levam anos para serem implementadas. As CPUs de uso geral, por outro lado, oferecem mais flexibilidade e programabilidade para executar atividades de rede, mas pro-cessam pacotes mais lentamente devido ao manuseio de interrupções de interfaces de redepara processar pacotes de entrada e saída e perdas de cache. Devido às duas limitações básicas observadas acima, o desempenho da rede pode ser significativamente impactado por: 1) usar servidores x86 para atividades de rede faz com que o jitter e a latência aumentem. 2) classificar o tráfego em servidores x86 para dar prioridade a fluxos específicos. Esse tipo de classificação x86 pode aumentar o tempo de detecção, especialmente para aplicativos com requisitos de latência rigorosos. Isso afeta diretamente a Qualidade de Serviço (QoS). Para superar esses problemas, esta dissertação usa switches Programmable Data Plane (PDP). Os switches PDP permitem que os operadores projetem e implementem métodos de processamento de pacotes em taxa de linha. As contribuições consistem em: 1) aceleração e escalabilidade da função de plano de usuário (UPF) 5G por (a) descarregamento de UPF para hardware programável, (b) divisão de funcionalidades de UPF entre dispositivos programáveis, chamados UPF híbridos, com base em recursos específicos do alvo e necessidades de aplicação. 2) classificação de tráfego no hardware do switch, especialmente para (a) jogos em nuvem e (b) fluxos de heavy hitter. Esses métodos de classificação oferecem suporte para configurar as filas de prioridade para fluxos críticos de atraso para melhorar a QoS
Advancements in hypothalamus segmentation : methodologies, datasets, and neurological applications
Rodrigues, Livia Maria de Aguiar, 1990-
TESE - Inglês
Número de chamada: T/UNICAMP R618a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2024.
Assunto: Hipotálamo
Resumo: O hipotálamo é uma estrutura cerebral composta por vários subnúcleos que contêm os corpos celulares de múltiplos subtipos de neurônios. Apesar...
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Resumo
Resumo: O hipotálamo é uma estrutura cerebral composta por vários subnúcleos que contêm os corpos celulares de múltiplos subtipos de neurônios. Apesar de suas pequenas dimensões, o hipotálamo desempenha um papel significativo no controle do sono, da temperatura corporal, do apetite e das emoções, entre outras funções. Sua disfunção tem sido implicada em vários distúrbios neurológicos, como demência frontotemporal comportamental, esclerose lateral amiotrófica e doença de Alzheimer. Embora a ressonância magnética (RM) seja amplamente utilizada para estudar o hipotálamo, sua segmentação manual é suscetível a alta variabilidade inter e intra-observador devido ao seu pequeno tamanho e baixo contraste com os tecidos vizinhos. No início deste projeto, não havia nenhum método automatizado para segmentação do hipotálamo disponível na literatura. Mesmo após a proposição de novos métodos, os métodos automatizados existentes eram limitados a sequências e resoluções específicas de RM, restringindo o potencial de pesquisa. Este projeto visa resolver essas limitações fornecendo dois conjuntos de dados públicos: MiLI (MICLab-LNI Initiative), que foca na estrutura completa em imagens T1 ponderadas com 1mm isotrópico, e HELM (Mapas de Rótulos \textit{ex vivo} do Hipotálamo - do inglês "\textit{Hypothalamus ex vivo label maps}), que contém a segmentação manual do hipotálamo e suas sub-regiões. Além disso, desenvolvemos dois métodos automatizados de segmentação: HypAST, focado em imagens T1 ponderadas, e H-SynEx, um método capaz de acomodar diversas sequências e resoluções de RM, facilitando assim uma pesquisa mais ampla sobre o hipotálamo. Por fim, aplicamos o H-SynEx em pacientes com três diferentes tipos de doenças (ataxias, lúpus e esclerose lateral amiotrófica) e encontramos diferenças significativas na maioria dos grupos quando comparados com imagens de controle
Jeronymo, Vitor Amancio, 1993-
DISSERTAÇÃO - Português
Número de chamada: T/UNICAMP J483a
Publicação: Campinas, SP : [s.n.], 2023.
Assunto: Processamento de linguagem natural (Computação)
Resumo: Esta tese fornece uma investigação e avaliação abrangente de quatro elementos críticos integrados à criação de um pipeline resiliente de...
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Resumo
Resumo: Esta tese fornece uma investigação e avaliação abrangente de quatro elementos críticos integrados à criação de um pipeline resiliente de information retrieval multilíngue e cross-lingual. Esses componentes incluem: a escolha de um modelo de reranker adequado, a importância da magnitude do modelo, a determinação de um ranqueador de primeira fase confiável e a aplicação de tradutores autônomos para facilitar finetuning multilíngue em information retrieval. Nossas descobertas enfatizam a importância de utilizar modelos maiores com maior capacidade de generalização, incorporando um recuperador de primeira fase de alta recordação, aproveitando o conjunto de dados MS-Marco traduzido automaticamente para idiomas de baixo recurso, e propõe o m-monoT5 como o modelo de reranker apropriado. Experimentos abrangentes realizados com essas descobertas demonstram a eficácia de ponta do pipeline em vários conjuntos de dados multilíngues e cross-lingual, incluindo mMarco, Mr. Tydi, mRobust, Amazon KDD e NeuCLIR