Clasificación Automática del Avance de Megaproyectos de Inversión Pública en Colombia, desde un Enfoque Técnico, Organizacional y Ambiental

Contexto: se considera el marco técnico, organizacional y ambiental (TOE, por sus siglas en inglés)  para el   análisis de proyectos de gran escala como contexto para el desarrollo de clasificadores de avance de megaproyectos, según las necesidades del Departamento Nacional de Planeación, Colombia. Método: se establecen algunas características para la clasificación del avance de proyectos de inversión pública, tomadas del marco TOE; a partir de estas, se construye una base de datos que se utiliza para entrenar dos clasificadores del avance de los proyectos reportados en la plataforma de seguimiento de proyectos de inversión del departamento de planeación nacional. Se empleó la información de cerca de 3200 proyectos registrados entre el 2008 y 2012, correspondientes a cuatro sectores económicos (medio ambiente y desarrollo sostenible, minas y energía, salud y protección social y transporte). La base de datos fue depurada siguiendo un enfoque analítico y cuantitativo. Se empleó el 70% de los datos para entrenamiento y el 30% para validación. Resultados: se obtienen algunos modelos con tasas de clasificación superiores al 70%, lo que valida la elección de características a partir del análisis del marco TOE. Conclusiones: este trabajo es un punto de partida para la configuración de una herramienta que pueda ser usada por el departamento nacional de planeación en la evaluación a priori del retraso de megaproyectos de inversión pública

Clasificación Automática del Avance de Megaproyectos de Inversión Pública en Colombia, desde un Enfoque Técnico, Organizacional y Ambiental

Context:   the TOE (Technical, Organizational, and Environmental) framework for the analysis of large scale projects is considered as the basis for the development of megaproject progress classification in accordance with the needs of the national planning agency in Colombia.Method: Classification of a megaproject progress is supported in the selection of several features taken from the TOE. These feature set is used to configure a database from the projects registered in the project-surveillance platform of the national planning agency in Colombia. The database is used to train two classification models. Information about 3200 projects from 2008 to 2012 was used, covering four economic sectors (Environment and sustainable development, Energy and mining, Health and social care and transportation). Debugging of the database was carried out by an analytic and quantitative approach. Model training and validation were computed with 70% and 30% of data respectively.  Results: obtained models have similar performances beyond 70% in precision and agree in relevant input features.Conclusions: this work is a starting point to develop an automatic tool that can be used by the national planning agency of Colombia in the a-priori evaluation of delays in public investment Megaprojects. Contexto: se considera el marco técnico, organizacional y ambiental (TOE, por sus siglas en inglés)  para el   análisis de proyectos de gran escala como contexto para el desarrollo de clasificadores de avance de megaproyectos, según las necesidades del Departamento Nacional de Planeación, Colombia.Método: se establecen algunas características para la clasificación del avance de proyectos de inversión pública, tomadas del marco TOE; a partir de estas, se construye una base de datos que se utiliza para entrenar dos clasificadores del avance de los proyectos reportados en la plataforma de seguimiento de proyectos de inversión del departamento de planeación nacional. Se empleó la información de cerca de 3200 proyectos registrados entre el 2008 y 2012, correspondientes a cuatro sectores económicos (medio ambiente y desarrollo sostenible, minas y energía, salud y protección social y transporte). La base de datos fue depurada siguiendo un enfoque analítico y cuantitativo. Se empleó el 70% de los datos para entrenamiento y el 30% para validación.Resultados: se obtienen algunos modelos con tasas de clasificación superiores al 70%, lo que valida la elección de características a partir del análisis del marco TOE.Conclusiones: este trabajo es un punto de partida para la configuración de una herramienta que pueda ser usada por el departamento nacional de planeación en la evaluación a priori del retraso de megaproyectos de inversión pública

Connectionist Taxonomy Learning

The thesis presents an unsupervised connectionist network using spreading activation mechanism. By means of self-organization, the network is capable of creating a taxonomy of concepts which serves as a backbone for a respective ontology. The system is a biologically inspired constructivist hybrid between connectionist networks using distributed and localist data representation. Unlike most currently developed models it is capable to deal with analog signals and displays cognitive properties of categorization process. The thesis presents the general overview over the system’s architecture and method of network build-up and shows results of several experiments exploring the nature of categorization performed with the use of the described network

A modelling-oriented scheme for control chart pattern recognition

Control charts are graphical tools that monitor and assess the performance of production processes, revealing abnormal (deterministic) disturbances when there is a fault. Simple patterns belonging to one of six types can be observed when a fault is occurring, and a Normal pattern when the process is performing under its intended conditions. Machine Learning algorithms have been implemented in this research to enable automatic identification of simple patterns. Two pattern generation schemes (PGS) for synthesising patterns are proposed in this work. These PGSs ensure generality, randomness, and comparability, as well as allowing the further categorisation of the studied patterns. One of these PGSs was developed for processes that fulfil the NIID (Normally, identically and independently distributed) condition, and the other for three first-order lagged time series models. This last PGS was used as base to generate patterns of feedback-controlled processes. Using the three aforementioned processes, control chart pattern recognition (CCPR) systems for these process types were proposed and studied. Furthermore, taking the recognition accuracy as a performance measure, the arrangement of input factors that achieved the highest accuracies for each of the CCPR systems was determined. Furthermore, a CCPR system for feedback-controlled processes was developed

Assessment e riabilitazione delle abilità sensomotorie e del linguaggio nell'autismo tramite l'utilizzo di interfacce tangibili e sistemi di analisi computazionale

Il presente lavoro descrive un percorso metodologico che mira ad intrecciare vari approcci e costrutti che avvolgono la sfera clinica dei disturbi dello spettro autistico (ASD) al fine di riuscire ad arricchire, in maniera dinamica ed innovativa, i processi di assessment diagnosi e riabilitazione che la caratterizzano. A partire da due approcci apparentemente lontani, l'Embodied Cognition e l' analisi del comportamento applicata (Applied Behavior Analysis), illustreremo come, avvalendoci delle potenzialità delle nuove tecnologie, possiamo ottenere nuove misure oggettive del disturbo e ridefinire i percorsi di riabilitazione a partire da esse. A partire dai costrutti teorici dell'Embodied Cognition abbiamo immaginato e sviluppato degli strumenti ad hoc per il rilevamento di pattern di movimento specifici. Servendoci dei principi metodologici dell'Applied Behavior Analysis, il lavoro illustra nuovi modi di affrontare la riabilitazione nell'ambito dell'autismo. Dividendo il lavoro in tre sessioni sperimentali il lavoro illustra tre aspetti distinti ma consequenziali dell'approccio all'autismo secondo questa nuova ottica: La prima sessione sperimentale è dedicata all'implementazione e alla verifica dell'efficacia di un nuovo strumento di comunicazione aumentativa alternativa (CAA) LI-AR, studiato ad hoc per riabilitare il comportamento comunicativo nell'autismo. La seconda sessione sperimentale descrive le potenzialità di un nuovo strumento per il rilevamento di pattern tipici di movimento nell'autismo. La terza sessione unisce gli approcci e propone l'utilizzo, in ambito riabilitativo, di un nuovo strumento che sfruttando una metodologia basata sul condizionamento classico e quindi di natura comportamentista, mira a riabilitare un aspetto trasparente del comportamento, ovvero, la propriocezione e i rapporti di causalità tra corpo e mondo esterno, tipicamente alterati in ASD. Lo studio spinge a ripensare ai modi di affrontare l'autismo senza perdere di vista la storia che ha caratterizzato la clinica del disturbo, ma anzi, a partire da essa, con l'obiettivo di potenziare i costrutti comportamentisti, ad oggi di elezione per il trattamento della sindrome, intrecciandoli ad approcci cognitivisti e cercando di sfruttare al massimo i vantaggi che oggi la tecnologia e i sistemi di intelligenza artificiale possono fornirci

Análise comparada das potencialidades e limitações dos dados Sentinel-2 e Landsat 8 para aplicações operacionais em ambiente e planeamento territorial. Caso de estudo: os municípios de Catumbela e Lobito, Angola

Propõe-se com este trabalho identificar as potencialidades dos dados Sentinel-2 e Landsat-8 e as suas respectivas limitações para produzir aplicações em ambiente e planeamento territorial nos municípios de Catumbela e Lobito. O trabalho teve como objectivos específicos: (i) explorar software que serve de suporte na análise comparada das potencialidades e limitações dos dados Sentinel-2 (S2) e Landsat-8 (L8) em ambiente e planeamento territorial; (ii) comparar e averiguar quais destes conjuntos de dados dará melhor resposta ao cálculo dos índices de vegetação, de mineralização, de água e LST e às classificações (pixel por pixel, orientação por objecto e orientada por segmentos) tendo em vista os resultados mais adequados no planeamento do território e ambiente. De forma a concretizar os objectivos propostos, optámos por uma metodologia que correspondeu a duas etapas. A primeira referiu-se aos cálculos radiométricos dos índices de Normalized Difference Vegetation Index (NDVI); Normalized Difference Water Index (NDWI); Normalized Difference Moisture Index (NDMI) e o Land Surface Temperature (LST). Para o índice/carta da LST feita a conversão dos valores digitais em temperatura do brilho (satellite brightness temperature), para posterior mapeamento da temperatura de superfície (Land Surface temperature) com recurso a Sistemas de Informação Geográfica (SIG) usando operações de álgebra dos mapas. A segunda etapa correspondeu às classificações de imagens e foi subdividida em duas fases: a primeira fase dedicou-se à segmentação de imagem e à segmentação da imagem orientada por objectos, com recurso ao software eCognition 9.0, utilizando o algoritmo multiresolution, classificado pelo algoritmo nearest neighbor, e a segunda fase referiu-se à classificação de imagem por abordagem pixel por pixel, de forma supervisionada, utilizando o algoritmo de máxima verosimilhança. Os resultados obtidos com métodos e técnicas de Detecção Remota e a utilização das imagens L8 e S2 possibilitaram a elaboração de mapas de uso do solo, sendo definidas 9 classes para as classificações feitas no eCognition 9.0 e 8 classes para as classificações pixel por pixel. A classificação com maior valor para exactidão global e coeficiente Kappa foi a orientada por objectos (dados L8 e S2), com valores entre os 0,97% para a exactidão geral e 0,96% para o coeficiente Kappa (dados L8); 0,95% para a exactidão geral e 0,93% para o coeficiente Kappa (dados S2). A classificação que obteve igualmente bons resultados foi a orientada por segmentos (dados S2) com 0,84% para a exactidão geral e 0,78% para o coeficiente Kappa. No que diz respeito aos cálculos dos índices, o NDVI foi utilizado para diferenciar a vegetação verde da seca; NDWI foi usado para monitorizar as mudanças no conteúdo da água na folha; NDMI foi usado para avaliar a estrutura interna da folha pelo conteúdo de matéria seca na folha, e não pelo teor de água; e LST foi aplicado para medir a temperatura de superfície nos municípios de Catumbela e Benguela. Os resultados dos dados S2 demonstraram melhor desempenho e apresentaram melhores resultados do NDMI e NDWI em comparação com os dados L8.This dissertation propose to identify the potentialities of the Sentinel-2 and Landsat-8 data, and their limitations in environment and territorial planning applications to the municipalities of Catumbela and Lobito. The objective of the present work was: (i) To explore the applications of the Geographic Information Systems that will support the comparative analysis of the potentialities and limitations of Sentinel-2 and Landsat-8 data in environment and territorial planning; (ii) To compare which of these datasets will best answer the calculation of vegetation, mineralization, water and LST indices and classifications (pixel-by-pixel, object-oriented, segmentation oriented) in view of the moste adequate results in territorial planning and environment. In order to materialize the proposed objectives, we opted for a methodology that corresponded to two stages. The first step was referring to the radiometric calculations of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) indexes; Normalized Difference Moisture Index (NDMI) and the Land Surface Temperature (LST), the LST index / letter made the conversion of the digital values into the brightness temperature (setellite brightness temperature). (Land Surface Temperature) with the use of Geographic Information Systems (GIS) using map algebra operations. The second step corresponded to the image classifications and was subdivided into two parts namely, in the first part executed image segmentation and object segmentation using the eCognition 9.0 software feature, using the multiresolution algorithm, also classified by the nearest neighbor algorithm, and in the second part, pixel image classification was supervised form, using the maximum likelihood algorithm. Remote sensing and use of L8 and S2 images, made possible the development of the land use maps were defined and 9 classes for the classifications made in eCognition 9.0 and 8 classes for ratings pixel per pixel. The classification with the highest value for global accuracy and Kappa coefficient was the object-oriented classification (data L8 and S2), with values between 0.97% for general accuracy and 0.96% for Kappa coefficient (data L8) and 0.95% for the general accuracy and 0.93% for the Kappa coefficient (data S2). The classification that obtained equally good results was the segment-oriented (data S2) with 0.84% for the general accuracy and 0.78% for the Kappa coefficient. Regarding the index calculations, NDVI was used to differentiate living vegetation from non-living vegetation. NDWI, which was used to monitor changes in the leaf water content; NDMI was used to evaluate the internal structure of the leaf by the content of dry matter in the leaf, but not by the water content and LST was used to measure the surface temperature in the municipalities of Catumbela and Benguela. The results of S2 data revealed better performance and presented better NDMI and NDWI results compared to L8 data

Efficacité de détection en tomographie d'émission par positrons: une approche par intelligence artificielle

En Tomographie d'Émission par Positrons (TEP), la course à la résolution spatiale nécessite des détecteurs de plus en plus petits, produisant plus de diffusion Compton avec un impact négatif sur l’efficacité de détection du scanner. Plusieurs phénomènes physiques liés à cette diffusion Compton entachent tout traitement des coïncidences multiples d'une erreur difficile à borner et à compenser, tandis que le nombre élevé de combinaisons de détecteurs complexifie exponentiellement le problème. Cette thèse évalue si les réseaux de neurones constituent une alternative aux solutions existantes, problématiques parce que statistiquement incertaines ou complexes à mettre en œuvre. La thèse réalise une preuve de concept pour traiter les coïncidences triples et les inclure dans le processus de reconstruction, augmentant l'efficacité avec un minimum d'impact sur la qualité des images. L'atteinte des objectifs est validée via différents critères de performance comme le gain d'efficacité, la qualité de l'image et le taux de succès du calcul de la ligne de réponse (LOR), mesurés en priorité sur des données réelles. Des études paramétriques montrent le comportement général de la solution : un réseau entraîné avec une source générique démontre pour le taux d'identification de la LOR une bonne indépendance à la résolution en énergie ainsi qu'à la géométrie des détecteurs, du scanner et de la source, pourvu que l'on ait prétraité au maximum les données pour simplifier la tâche du réseau. Cette indépendance, qui n'existe en général pas dans les solutions existantes, laisse présager d'un meilleur potentiel de généralisation à d'autres scanners. Pour les données réelles du scanner LabPET[indice supérieur TM], la méthode atteint un gain d'efficacité aux alentours de 50%, présente une dégradation de résolution acceptable et réussit à recouvrer le contraste de manière similaire aux images de référence, en plus de fonctionner en temps réel. Enfin, plusieurs améliorations sont anticipées