Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso.

Este trabalho apresenta um novo preditor de séries temporais baseado em rede neural sem peso que utiliza Virtual Generalized Random Access Memory para predizer retorno futuro de ações. Esse novo preditor foi avaliado na predição de retornos futuros semanais de 46 ações de mercado de ações brasileiro. Os resultados mostram que preditores neurais sem peso podem produzir predições de retornos com os mesmo níveis de erros e propriedades de um preditor neural autoregressivo, entretando, 5.000 vezes mais rápido

Avaliação de Oportunidades de Investimento no Mercado Futuro Brasileiro na Escala de Dezenas de Segundos

"A utilização de sistemas automáticos de investimentos na Bolsa de Valores brasileira (BM&FBovespa) vem crescendo a cada ano. Isso ocorre porque os sistemas automáticos de investimento, também chamados de robôs, são capazes de avaliar vários ativos financeiros simultaneamente e em escalas de tempo muito menores do que as de um investidor. Dessa forma, surge a necessidade de se criar algoritmos capazes de analisar grandes quantidades de dados em tempo real e de decidir acerca da melhor ação a ser tomada para um determinado ativo financeiro de interesse a cada instante. Neste trabalho, foram avaliadas oportunidades de investimento no mercado futuro brasileiro (uma parte da BM&FBovespa) na escala de tempo de dezenas de segundos, usando um sistema automático de investimento baseado em preditores e considerando os custos de operação. Inicialmente, foi avaliado o limite superior de retorno que pode ser gerado por investimentos no mercado futuro usando um preditor perfeito, comumente chamado de oráculo. Em seguida, foram avaliados dois tipos de preditores neurais: um baseado em redes neurais Multilayer Perceptron (MLP) e o outro baseado em redes neurais sem peso VG-RAM. Os resultados mostraram que existem diariamente grandes oportunidades de investimento nas escalas de tempo analisadas, mas estas são difíceis de serem preditas usando as redes neurais consideradas. Isso ocorre porque as cotações dos ativos financeiros do mercado futuro têm comportamento muito próximo ao de séries random-walk. Contudo, usando mecanismos de decisão baseados no desempenho recente dos preditores, é possível melhorar a qualidade das decisões de compra e venda e se beneficiar de momentos em que as séries de cotações dos ativos são mais previsíveis.

Sistema de Rastreamento Visual de Objetos Baseado em Movimentos Oculares Sacádicos

A busca visual é o mecanismo por meio do qual, a partir do conhecimento prévio da imagem de um objeto de interesse, conseguimos encontrá-lo no campo visual se o mesmo nele estiver presente. A região cerebral responsável pela realização da busca visual, realizada através dos movimentos sacádicos dos olhos, é conhecida como Superior Culliculus. A criação de um sistema computacional de busca visual a partir de um conjunto de imagens do mundo externo que busque similaridade com o sistema biológico requer modelar o sistema biológico de movimentos sacádicos dos olhos, as transformações sofridas pelas imagens captadas pelos olhos em seu caminho para o Superior Culliculus (SC) no cérebro e a resposta dos neurônios do SC para padrões aprendidos anteriormente. Neste trabalho apresentamos uma modelagem matemático-computacional de uma arquitetura neural que representa o Superior Culliculus. Esta arquitetura neural é baseada em Generalização Virtual de Memória de Acesso Aleatório em Redes Neurais Sem Peso (Virtual Generalizing Random Access Memory Weightless Neural Networks VGRAM WNN) e no mapeamento log-polar da retina para o Superior Culliculus. Com a nossa implementação desta arquitetura é possível, a partir de pontos de interesse em uma determinada imagem bidimensional previamente treinados, realizar a busca visual por estes pontos em imagens diferentes da treinada. O modelo de busca visual biologicamente inspirado foi incorporado em um sistema automático de rastreamento (tracking) de longo prazo de objetos de interesse em vídeo para lidar com todos os desafios apresentados que se equipara ao estado da arte

Advances in Sensors, Big Data and Machine Learning in Intelligent Animal Farming

Animal production (e.g., milk, meat, and eggs) provides valuable protein production for human beings and animals. However, animal production is facing several challenges worldwide such as environmental impacts and animal welfare/health concerns. In animal farming operations, accurate and efficient monitoring of animal information and behavior can help analyze the health and welfare status of animals and identify sick or abnormal individuals at an early stage to reduce economic losses and protect animal welfare. In recent years, there has been growing interest in animal welfare. At present, sensors, big data, machine learning, and artificial intelligence are used to improve management efficiency, reduce production costs, and enhance animal welfare. Although these technologies still have challenges and limitations, the application and exploration of these technologies in animal farms will greatly promote the intelligent management of farms. Therefore, this Special Issue will collect original papers with novel contributions based on technologies such as sensors, big data, machine learning, and artificial intelligence to study animal behavior monitoring and recognition, environmental monitoring, health evaluation, etc., to promote intelligent and accurate animal farm management

ReSCon '12, Research Student Conference: Book of Abstracts

The fifth SED Research Student Conference (ReSCon2012) was hosted over three days, 18-20 June 2012, in the Hamilton Centre at Brunel University. The conference consisted of 130 oral and 70 poster presentations, based on the high quality and diverse research being conducted within the School of Engineering and Design by postgraduate research students. The conference is held annually, and ReSCon plays a key role in contributing to research and innovations within the School

Computer Aided Verification

This open access two-volume set LNCS 13371 and 13372 constitutes the refereed proceedings of the 34rd International Conference on Computer Aided Verification, CAV 2022, which was held in Haifa, Israel, in August 2022. The 40 full papers presented together with 9 tool papers and 2 case studies were carefully reviewed and selected from 209 submissions. The papers were organized in the following topical sections: Part I: Invited papers; formal methods for probabilistic programs; formal methods for neural networks; software Verification and model checking; hyperproperties and security; formal methods for hardware, cyber-physical, and hybrid systems. Part II: Probabilistic techniques; automata and logic; deductive verification and decision procedures; machine learning; synthesis and concurrency. This is an open access book

A PHYSIOCRATIC SYSTEMS FRAMEWORK FOR OPEN SOURCE AGRICULTURAL RESEARCH AND DEVELOPMENT

This dissertation presents a new participatory approach to agricultural research and development. It surveys the biological, sociological, economic, and technical landscape and proposes a framework for adaptive management based on the 18th century Physiocratic school of land-based economics. Industrial specialization and heavy emphasis on deductive approaches to science have contributed to the disconnection of large portions of the population from natural systems. Conventional agriculture and agricultural research methods following this pattern have created expensive social, environmental, and economic external costs, while adaptive management and resilient agricultural systems have been hindered by the cost and complexity of quantifying environmental services. However, the convergence of low cost computing, sensors, memory, and resulting data analytic methods, combined with new collaborative tools and social media, have created an exciting open source environment with the potential to engage more people in analyzing and managing our natural environment

Selected Papers from the 5th International Electronic Conference on Sensors and Applications

This Special Issue comprises selected papers from the proceedings of the 5th International Electronic Conference on Sensors and Applications, held on 15–30 November 2018, on sciforum.net, an online platform for hosting scholarly e-conferences and discussion groups. In this 5th edition of the electronic conference, contributors were invited to provide papers and presentations from the field of sensors and applications at large, resulting in a wide variety of excellent submissions and topic areas. Papers which attracted the most interest on the web or that provided a particularly innovative contribution were selected for publication in this collection. These peer-reviewed papers are published with the aim of rapid and wide dissemination of research results, developments, and applications. We hope this conference series will grow rapidly in the future and become recognized as a new way and venue by which to (electronically) present new developments related to the field of sensors and their applications