Visualisation of Long in Time Dynamic Networks on Large Touch Displays

Any dataset containing information about relationships between entities can be modelled as a network. This network can be static, where the entities/relationships do not change over time, or dynamic, where the entities/relationships change over time. Network data that changes over time, dynamic network data, is a powerful resource when studying many important phenomena, across wide-ranging fields from travel networks to epidemiology.However, it is very difficult to analyse this data, especially if it covers a long period of time (e.g, one month) with respect to its temporal resolution (e.g. seconds). In this thesis, we address the problem of visualising long in time dynamic networks: networks that may not be particularly large in terms of the number of entities or relationships, but are long in terms of the length of time they cover when compared to their temporal resolution.We first introduce Dynamic Network Plaid, a system for the visualisation and analysis of long in time dynamic networks. We design and build for an 84" touch-screen vertically-mounted display as existing work reports positive results for the use of these in a visualisation context, and that they are useful for collaboration. The Plaid integrates multiple views and we prioritise the visualisation of interaction provenance. In this system we also introduce a novel method of time exploration called ‘interactive timeslicing’. This allows the selection and comparison of points that are far apart in time, a feature not offered by existing visualisation systems. The Plaid is validated through an expert user evaluation with three public health researchers.To confirm observations of the expert user evaluation, we then carry out a formal laboratory study with a large touch-screen display to verify our novel method of time navigation against existing animation and small multiples approaches. From this study, we find that interactive timeslicing outperforms animation and small multiples for complex tasks requiring a compari-son between multiple points that are far apart in time. We also find that small multiples is best suited to comparisons of multiple sequential points in time across a time interval.To generalise the results of this experiment, we later run a second formal laboratory study in the same format as the first, but this time using standard-sized displays with indirect mouse input. The second study reaffirms the results of the first, showing that our novel method of time navigation can facilitate the visual comparison of points that are distant in time in a way that existing approaches, small multiples and animation, cannot. The study demonstrates that our previous results generalise across display size and interaction type (touch vs mouse).In this thesis we introduce novel representations and time interaction techniques to improve the visualisation of long in time dynamic networks, and experimentally show that our novel method of time interaction outperforms other popular methods for some task types

Towards reinforcement learning based N­Clustering

Tese de Mestrado, Ciência de Dados, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasBiclustering and triclustering are becoming increasingly popular for unsupervised analysis of two­ and three­dimensional datasets. Among other patterns of interest, using n­clusters in unsupervised data analy sis can identify potential biological modules, illness progression profiles, and communities of individuals with consistent behaviour. Despite this, most algorithms still rely on exhaustive approaches to produce high­quality results. The main limitation of using deep learning to solve this task is that n­clusters are computed assuming that all elements are represented under equal distance. This assumption invalidates the use of locality simplification techniques like neural convolutions. Graphs are flexible structures that could represent a dataset where all elements are at an equal distance through fully connected graphs, thus encouraging the use of graph convolutional networks to learn their structure and generate accurate embeddings of the datasets. Because n­clustering is primarily viewed as an iterative task in which elements are added or re moved from a given cluster, a reinforcement learning framework is a good fit. Deep reinforcement learn ing agents have already been successfully coupled with graph convolutional networks to solve complex combinatorial optimization problems, motivating the adaptation of reinforcement learning architectures to this problem. This dissertation lays the foundations for a novel reinforcement learning approach for n­clustering that could outperform state of the art algorithms while implementing a more efficient algorithm. To this end, three libraries were implemented: a synthetic data generator, a framework that models n­clustering tasks as Markov decision process, and a training library. A proximal policy­based agent was implemented and tunned using population­based training, to evaluate the behaviour of the reinforcement learning en vironments designed. Results show that agents can learn to modify their behaviour while interacting with the environment to maximize their reward signal. However, they are still far from being a solution to n­clustering. This dissertation is the first step towards this solution. Finally, future steps to improve these results are pro posed. This dissertation has presented foundational work that enables modelling n­clustering as an MDP, paving the way for further studies focused on improving task performance.Os seres humanos evoluíram para encontrar padrões. Esta capacidade está presente na nossa vida quotidiana, e não sobreviveríamos sem ela. Na realidade, esta é uma característica que parecemos partilhar com todos os seres inteligentes, a necessidade de compreender padrões e de criar rotinas. Os padrões são lugares seguros onde podemos agir conscientemente, onde as relações causais que ligam as nossas acções às suas consequências são conhecidas por nós. A compreensão de um padrão pode ser a diferença entre vida e morte, o suave som de folhas pode implicar um ataque mortal, a presença de humidade no solo pode indicar um riacho próximo, enquanto um cheiro pode ajudar a distinguir entre amigo ou inimigo. Encontrar padrões e distinguir entre padrões e acontecimentos aleatórios permitiu à nossa sociedade chegar tão longe. Hoje, enfrentamos problemas mais complexos em quase todos os campos de estudo científicos e sociais, por vezes escondidos por detrás de quantidades massivas de eventos aleatórios. É literalmente como encontrar uma agulha num palheiro. Como tal, recorremos mais uma vez a máquinas para nos ajudar neste empreendimento desafiante. Técnicas de aprendizagem sem supervisão começaram a ser propostas por estatísticos e matemáticos muito antes do aparecimento de campos como a prospecção de dados. No entanto, estes campos, juntamente com um significativo interesse restaurado na área pela indústria, na esperança de rentabilizar grandes quantidades de dados guardados ao longo dos anos, deram grandes passos em frente. Nos últimos anos, temos visto muitos avanços notáveis neste campo e uma nova face da inteligência artificial em geral (por exemplo, aprendizagem de máquinas, aprendizagem profunda). Foram propostas abordagens de clusters revigoradas que combinavam técnicas clássicas com aprendizagem profunda para gerar representações precisas e produzir clusters a partir destes vectores de dados. Biclustering e triclustering estão a tornar-­se cada vez mais populares para análises não supervisionadas de conjuntos de dados bidimensionais e tridimensionais. Entre outros padrões de interesse, a utilização de n­clusters na análise não supervisionada de dados pode identificar potenciais módulos biológicos, perfis de progressão de doenças, e comunidades de indivíduos com comportamento consistente. Nos domínios médicos, as aplicações possíveis incluem a análise de sinais fisiológicos multivariados, onde os n­clusters identificados podem capturar respostas fisiológicas coerentes para um grupo de indivíduos; análise de dados de neuroimagem, onde os n­clusters podem capturar funções de resposta hemodinâmica e conectividade entre regiões cerebrais; e análise de registos clínicos, onde os n­clusters podem corresponder a grupos de pacientes com características clínicas correlacionadas ao longo do tempo. Relativamente aos domínios sociais, as aplicações possíveis vão desde a análise de redes sociais até à descoberta de comunidades de indivíduos com actividade e interacção correlacionadas (frequentemente referidas como comunidades em evolução coerente) ou conteúdos de grupo de acordo com o perfil do utilizador; grupos de utilizadores com padrões de navegação coerentes nos dados de utilização da web; análise de dados de comércio electrónico para encontrar padrões de navegação ocultos de conjuntos cor relacionados de utilizadores (web), páginas (web) visitadas, e operações ao longo do tempo; análise de dados de pesquisa de marketing para estudar a utilidade perceptível de vários produtos para diferentes fins, a julgar por diferentes grupos demográficos; dados de filtragem colaborativa para descobrir correlações accionáveis para sistemas de recomendação ou utilizadores de grupo com preferências semelhantes, entre outras aplicações. O clustering tradicional pode ser utilizado para agrupar observações neste contexto, mas a sua utili dade é limitada porque as observações neste domínio de dados são tipicamente apenas significativamente correlacionadas em subespaços do espaço global. Apesar da importância de n­clustering, a maioria dos algoritmos continua a basear­se em abordagens exaustivas para produzir resultados de qualidade. Como o n­clustering é uma tarefa complexa de opti mização combinatória, as abordagens existentes limitam a estrutura permitida, a coerência e a qualidade da solução. A principal limitação da utilização de aprendizagem profunda para resolver esta tarefa é que os n clusters são computados assumindo que todos os elementos são representados sob igual distância. Este pressuposto invalida o uso de técnicas de simplificação da localidade como as convoluções neurais. Os grafos são estruturas flexíveis que podem ser utilizadas para representar um conjunto de dados onde todos os elementos estão a uma distância igual, através de grafos completos, encorajando assim a utilização de redes convolucionais de grafos para aprender a sua estrutura e gerar representações precisas dos conjuntos de dados. Uma vez que o n­clustering é visto principalmente como uma tarefa iterativa em que os elemen tos são adicionados ou removidos de um dado cluster, uma estrutura de aprendizagem de reforço é um bom suporte. Agentes de aprendizagem de reforço profundos já foram acoplados com sucesso a redes convolucionais de grafos para resolver problemas complexos de otimização combinatória, motivando a adaptação de arquitecturas de aprendizagem de reforço a este problema. Esta dissertação lança as bases para uma nova abordagem de aprendizagem por reforço para n clustering que poderia superar os algoritmos de estado da arte, ao mesmo tempo que implementa um algoritmo mais eficiente. Para este fim, foram implementadas três bibliotecas: um gerador de dados sintéticos, uma framework que modela as tarefas de n­clustering como um processo de decisão de Markov, e uma biblioteca de treino. NclustGen foi implementado para melhorar a utilização programática dos geradores de dados sintéti cos de biclustering e triclustering de última geração. O NclustEnv modela n­clustering como um processo de decisão Markov através da implementação de ambientes de biclustering e triclustering. Segue a interface padrão de programação de aplicações proposta pelo Gym para ambientes de aprendizagem por reforço. A implementação de ambientes de qualidade que modelam a interação entre um agente e uma tarefa de n­clustering é da maior importância. Ao implementar esta tarefa utilizando o padrão Gym, o ambi ente pode ser implementado como agente agnóstico. Assim, qualquer agente será capaz de treinar neste ambiente, se correctamente configurado, independentemente da sua implementação. Esta capacidade de construir ambientes que modelam uma dada tarefa de uma forma agnóstica permite a implementação de uma framework geral para n­clustering baseada em aprendizagem por reforço. Os agentes podem depois utilizar esta framework de treino para encontrar uma solução de última geração para esta tarefa. A fim de avaliar o comportamento dos ambientes de aprendizagem por reforço que foram concebidos, foi implementado e calibrado um agente de optimização proximal de políticas utilizando treino baseado em populações. Um agente de optimização proximal de políticas foi escolhido porque pode servir como uma boa base para experiências futuras. Devido à sua versatilidade, os agentes de optimização proximal de políticas são largamente considerados como os agentes de referência para experiências em ambientes não explorados. A solução e as limitações alcançadas por este agente normalmente dão pelo menos uma ideia dos seguintes passos a tomar se o agente não conseguir alcançar uma boa solução. Os resultados mostram que os agentes podem aprender a modificar o seu comportamento enquanto interagem com o ambiente para maximizar o seu sinal de recompensa. No entanto, ainda estão longe de ser uma solução para o n­clustering. Esta dissertação é o primeiro passo para esta solução e apresentou o trabalho fundamental, mas ainda há muito mais trabalho a ser feito para que esta abordagem possa ultrapassar os algoritmos mais avança dos.Por fim, são propostos os próximos passos para melhorar estes resultados, e que para num futuro próximo, esta abordagem possa vir a resolver a tarefa do n­clustering

THE CONSENT OF MAN: AN EXAMINATION OF PRIVACY AWARENESS, SURVEILLANCE, AND PRIVACY POLICY (MIS)USE

The problem of privacy is nuanced, pervasive, and requires an elevated approach. Given the lack of consistency with regard to privacy’s conceptualization and operationalization, research is needed that examines variables related to privacy to better understand how privacy operates in the present day. This dissertation aims to better understand nuances of privacy by gauging knowledge of online privacy, technological affordances related to privacy, and knowledge of surveillance. In this study, human subjects from a large southern University were presented with an opportunity to use a privacy-invasive smartphone application. After doing so, they viewed one of three privacy policies. Finally, they answered survey items measuring privacy awareness and surveillance awareness. It was found that there were no significant main effects between modality of privacy policy shown and awareness of privacy nor awareness of surveillance. However, significant individual differences were found between two types of privacy policies. It was also found that a significant and positive relationship existed between awareness of privacy, and awareness of surveillance. It was also found that a relationship existed between awareness of privacy and awareness of the communication affordances of visibility and encryption. The present study concludes with implications that benefit communication theory, social media research, and legal bodies who seek to address issues with present day privacy policies

The interplay between movement and perception: how interaction can influence sensorimotor performance and neuromotor recovery

openMovement and perception interact continuously in daily activities. Motor output changes the outside world and affect perceptual representations. Similarly, perception has consequences on movement. Nevertheless, how movement and perception influence each other and share information is still an open question. Mappings from movement to perceptual outcome and vice versa change continuously throughout life. For example, a cerebrovascular accident (stroke) elicits in the nervous system a complex series of reorganization processes at various levels and with different temporal scales. Functional recovery after a stroke seems to be mediated by use-dependent reorganization of the preserved neural circuitry. The goal of this thesis is to discuss how interaction with the environment can influence the progress of both sensorimotor performance and neuromotor recovery. I investigate how individuals develop an implicit knowledge of the ways motor outputs regularly correlate with changes in sensory inputs, by interacting with the environment and experiencing the perceptual consequences of self-generated movements. Further, I applied this paradigm to model the exercise-based neurorehabilitation in stroke survivors, which aims at gradually improving both perceptual and motor performance through repeated exercise. The scientific findings of this thesis indicate that motor learning resolve visual perceptual uncertainty and contributes to persistent changes in visual and somatosensory perception. Moreover, computational neurorehabilitation may help to identify the underlying mechanisms of both motor and perceptual recovery, and may lead to more personalized therapies.openXXXII CICLO - BIOINGEGNERIA E ROBOTICA - BIOENGINEERING AND ROBOTICS - Bioengineering and bioelectronicsSedda, Giuli

Seventh Annual Workshop on Space Operations Applications and Research (SOAR 1993), volume 2

This document contains papers presented at the Space Operations, Applications and Research Symposium (SOAR) Symposium hosted by NASA/Johnson Space Center (JSC) and cosponsored by NASA/JSC and U.S. Air Force Materiel Command. SOAR included NASA and USAF programmatic overviews, plenary session, panel discussions, panel sessions, and exhibits. It invited technical papers in support of U.S. Army, U.S. Navy, Department of Energy, NASA, and USAF programs in the following areas: robotics and telepresence, automation and intelligent systems, human factors, life support, and space maintenance and servicing. SOAR was concerned with Government-sponsored research and development relevant to aerospace operations

Continuous adoption of internet banking: evidence from Islamic banks in Malaysia

Drawing on UTAUT2 framework, this study aims to investigate the behavioural intention and adoption of internet banking (IB) among clients of local and foreign Islamic banks in Malaysia, using Partial Least Squares analysis. Survey questionnaires were distributed among the Islamic bank's clients at two main places (i) Klang Valley and (ii) Selangor and primary data was collected from 319 clients. The SmartPLS analysis yielded three main outcomes: 1) the variables such as performance expectancy, effort expectancy, price value, facilitating conditions and habit have a positive influence over the behavioural intention and subsequently lead to the adoption of IB. The other two variables, namely social influence and hedonic motivation were negatively related and insignificant for behavioural intention. Thirdly, we also noticed that facilitating conditions and habit have a direct relationship with the adoption of IB. The implications of these outcomes are discussed from theoretical and practical perspectives

Data Consistency for Data-Driven Smart Energy Assessment

In the smart grid era, the number of data available for different applications has increased considerably. However, data could not perfectly represent the phenomenon or process under analysis, so their usability requires a preliminary validation carried out by experts of the specific domain. The process of data gathering and transmission over the communication channels has to be verified to ensure that data are provided in a useful format, and that no external effect has impacted on the correct data to be received. Consistency of the data coming from different sources (in terms of timings and data resolution) has to be ensured and managed appropriately. Suitable procedures are needed for transforming data into knowledge in an effective way. This contribution addresses the previous aspects by highlighting a number of potential issues and the solutions in place in different power and energy system, including the generation, grid and user sides. Recent references, as well as selected historical references, are listed to support the illustration of the conceptual aspects