Desenvolvimento de metodologias de quantização espacial para o processamento de sinais de retroespalhamento acústico e batimetria adquiridos por sonares multifeixe

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.O fundo marinho pode fornecer informações importantes que podem ser úteis para aplicações comerciais, acadêmicas e militares. Ondas acústicas são empregadas para a realização de coleta remota de informações do fundo marinho com a geração de sinais acústicos transdutores eletroacústicos de sonares, de onde se propagam pela coluna d’água em direção ao fundo do mar. Ao alcançarem o fundo, estes sinais interagem com os sedimentos lá encontrados e retornam para aos transdutores por meio de um fenômeno conhecido como retroespalhamento. O retorno é registrado nos sonares, que armazenam todas as informações recebidas na forma de datagramas assíncronos. Para o processamento, primeiramente é feita a leitura e interpretação dos datagramas para que sejam feitas as devidas correções dos feixes que voltam ao sonar. Estas correções resultam em um fluxo complexo de processamento com múltiplas intervenções. No entanto, partindo-se da hipótese de que os dados sonográficos são superamostrados espacialmente, pode-se simplificar o processamento a partir de um mapeamento adaptativo dos feixes acústicos em células de quantização espacial (bins), organizadas, por exemplo, em grades regulares. Todos os feixes de um levantamento sonográficos são então mapeados no conjunto espacial de células. Após o mapeamento, os feixes que incidem nos limites espaciais uma célula são guardados em uma lista específica associada a esta célula. Tanto um mosaico batimétrico quanto um mosaico de retroespalhamento podem ser obtidos diretamente das listas associadas às células de quantização espacial, a partir de uma simples filtragem de mediana. Os mosaicos finais resultantes deste processamento mais simples apresentam baixo nível de ruído e são comparáveis aos obtidos a partir de um processamento tradicional feito em um software comercial dedicado.The seabed has been thoroughly investigated since the beginning of navigation, mainly due to the need for a precise knowledge of the seabed bathymetric surface. However, the seabed can provide other information, which can be important for applications such as mineral resource exploration, underwater habitat mapping, terrain stability for offshore installations, among others. Due to mechanical characteristics of the aqueous medium, which make the propagation of electromagnetic waves extremely difficult, acoustic waves are used for the remote acquisition of seabed information. For that, acoustic signals are generated by electroacoustic transducers assembled in sonars, from where they propagate by the water column towards the seabottom. Then, these signals interact with bottom sediments and return to the transducers through a phenomenon known as backscatter. The return signal is recorded by the sonars, which store all received information in the form of asynchronous datagrams, which are specific to each sonar manufacturer. These records are extremely useful both for obtaining bathymetric models, which depict the relief of the bottom, and for the remote survey of geoacoustic features of the seabed. For that, first we need to read and interpreted the datagrams, in order to apply the necessary geometric and radiometric corrections for each beam returning to the sonar. These corrections result in a complex processing flowwith multiple interventions. However, based on the hypothesis that multibeam data are spatially super-sampled, we can simplify the processing by applying an adaptive mapping of the acoustic beams into spatial data bins, which can be organized, for instance, into a regular grid. All beams from the survey are then mapped into the spatial bins. After the mapping, all beams that fall into the boundaries of a bin are stored in a specific list associated with each that bin. A bathymetric mosaic and a backscatter mosaic are obtained directly from the lists associated with the bins, by the use of a simple median filtering. The final mosaics obtained from this simple processing show a low noise level and are comparable to those obtained from traditional processing pipeline, implemented in a dedicated commercial software

Desenvolvimento de metodologias de quantização espacial para o processamento de sinais de retroespalhamento acústico e batimetria adquiridos por sonares multifeixe

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018.O fundo marinho pode fornecer informações importantes que podem ser úteis para aplicações comerciais, acadêmicas e militares. Ondas acústicas são empregadas para a realização de coleta remota de informações do fundo marinho com a geração de sinais acústicos transdutores eletroacústicos de sonares, de onde se propagam pela coluna d’água em direção ao fundo do mar. Ao alcançarem o fundo, estes sinais interagem com os sedimentos lá encontrados e retornam para aos transdutores por meio de um fenômeno conhecido como retroespalhamento. O retorno é registrado nos sonares, que armazenam todas as informações recebidas na forma de datagramas assíncronos. Para o processamento, primeiramente é feita a leitura e interpretação dos datagramas para que sejam feitas as devidas correções dos feixes que voltam ao sonar. Estas correções resultam em um fluxo complexo de processamento com múltiplas intervenções. No entanto, partindo-se da hipótese de que os dados sonográficos são superamostrados espacialmente, pode-se simplificar o processamento a partir de um mapeamento adaptativo dos feixes acústicos em células de quantização espacial (bins), organizadas, por exemplo, em grades regulares. Todos os feixes de um levantamento sonográficos são então mapeados no conjunto espacial de células. Após o mapeamento, os feixes que incidem nos limites espaciais uma célula são guardados em uma lista específica associada a esta célula. Tanto um mosaico batimétrico quanto um mosaico de retroespalhamento podem ser obtidos diretamente das listas associadas às células de quantização espacial, a partir de uma simples filtragem de mediana. Os mosaicos finais resultantes deste processamento mais simples apresentam baixo nível de ruído e são comparáveis aos obtidos a partir de um processamento tradicional feito em um software comercial dedicado.The seabed has been thoroughly investigated since the beginning of navigation, mainly due to the need for a precise knowledge of the seabed bathymetric surface. However, the seabed can provide other information, which can be important for applications such as mineral resource exploration, underwater habitat mapping, terrain stability for offshore installations, among others. Due to mechanical characteristics of the aqueous medium, which make the propagation of electromagnetic waves extremely difficult, acoustic waves are used for the remote acquisition of seabed information. For that, acoustic signals are generated by electroacoustic transducers assembled in sonars, from where they propagate by the water column towards the seabottom. Then, these signals interact with bottom sediments and return to the transducers through a phenomenon known as backscatter. The return signal is recorded by the sonars, which store all received information in the form of asynchronous datagrams, which are specific to each sonar manufacturer. These records are extremely useful both for obtaining bathymetric models, which depict the relief of the bottom, and for the remote survey of geoacoustic features of the seabed. For that, first we need to read and interpreted the datagrams, in order to apply the necessary geometric and radiometric corrections for each beam returning to the sonar. These corrections result in a complex processing flowwith multiple interventions. However, based on the hypothesis that multibeam data are spatially super-sampled, we can simplify the processing by applying an adaptive mapping of the acoustic beams into spatial data bins, which can be organized, for instance, into a regular grid. All beams from the survey are then mapped into the spatial bins. After the mapping, all beams that fall into the boundaries of a bin are stored in a specific list associated with each that bin. A bathymetric mosaic and a backscatter mosaic are obtained directly from the lists associated with the bins, by the use of a simple median filtering. The final mosaics obtained from this simple processing show a low noise level and are comparable to those obtained from traditional processing pipeline, implemented in a dedicated commercial software

Universality of political corruption networks

Corruption crimes demand highly coordinated actions among criminal agents to succeed. But research dedicated to corruption networks is still in its infancy and indeed little is known about the properties of these networks. Here we present a comprehensive investigation of corruption networks related to political scandals in Spain and Brazil over nearly three decades. We show that corruption networks of both countries share universal structural and dynamical properties, including similar degree distributions, clustering and assortativity coefcients, modular structure, and a growth process that is marked by the coalescence of network components due to a few recidivist criminals. We propose a simple model that not only reproduces these empirical properties but reveals also that corruption networks operate near a critical recidivism rate below which the network is entirely fragmented and above which it is overly connected. Our research thus indicates that actions focused on decreasing corruption recidivism may substantially mitigate this type of organized crime

On the effect of aluminum on the microstructure and mechanical properties of CrN coatings deposited by HiPIMS

BNDES - BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIALCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOHard coatings are a suitable solution for increasing the lifetime of tools and components employed in different industrial applications. Coatings of transition metal nitrides have great use for tribological applications due to due to their unique mechanical properties. Although widely employed, current deposition methods such as cathodic arc evaporation produce coatings with many defects, which in turn reduce the resistance to wear, especially under severe conditions. High Power Impulse Magnetron Sputtering is a novel physical vapor deposition technique that produces homogeneous coatings. In this study, CrN and CrAlN monolayer coatings were deposited on AISI 304 stainless steel substrates using HiPIMS. X-Ray Diffraction, Scanning Electron Microscopy, Atomic Force Microscopy were used to evaluate the microstructure, phase composition, morphology and chemical composition of the coating. Results showed that HiPIMS is a promising technique to deposit CrN and CrAlN homogeneous coatings with high hardness and good adhesion to the substrate.21316BNDES - BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIALCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOBNDES - BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIALCAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL E NÍVEL SUPERIORCNPQ - CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO640/2012sem informaçãosem informaçã

Machine learning partners in criminal networks

Recent research has shown that criminal networks have complex organizational structures, but whether this can be used to predict static and dynamic properties of criminal networks remains little explored. Here, by combining graph representation learning and machine learning methods, we show that structural properties of political corruption, police intelligence, and money laundering networks can be used to recover missing criminal partnerships, distinguish among diferent types of criminal and legal associations, as well as predict the total amount of money exchanged among criminal agents, all with outstanding accuracy. We also show that our approach can anticipate future criminal associations during the dynamic growth of corruption networks with signifcant accuracy. Thus, similar to evidence found at crime scenes, we conclude that structural patterns of criminal networks carry crucial information about illegal activities, which allows machine learning methods to predict missing information and even anticipate future criminal behavior

Garcinia macrophylla e Clusia grandiflora (CLUSIACEAE LINDL.): ensaios antioxidantes e georreferenciamento na Estação Ecológica do Jari.

As plantas são uma excelente fonte de metabólitos secundários detentores de atividade biológica. Esses produtos naturais tem potencial para serem empregados em diferentes setores da indústria, como a de alimentos, agroquímica, farmacêutica, de cosméticas e perfumaria. Dentre as atividades apresentadas pelos metabólitos secundários de plantas, encontra-se a antioxidante, compostos com essas características são procurados pelas indústrias de alimentos e farmacêutica, para produção de conservantes, suplementos alimentares e medicamentos. Com base no pressuposto acima, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a atividade antioxidante de espécies da família Clusiaceae, encontradas na estação ecológica do Jari, assim como georreferenciar essas espécies dentro da Área de Proteção Permanente. As espécies envolvidas nesse estudo foram a Garcinia macrophilla, popularmente conhecida como bacuripari e Clusia grandiflora, que possui o nome popular de cebola “braba”. Os ensaios antioxidantes foram realizados com o extrato etanólico das raízes das duas plantas, pela técnica de bioautografia. Os resultados dos ensaios, atestaram que os extratos de ambas espécies são ativos e que possuem várias substâncias antioxidantes em sua composição. Com relação ao georreferenciamento, foram produzidos mapas de distribuição espacial, que contribui para a localização das espécies na Estação Ecológica do Jari

Deep Learning Criminal Networks

Recent advances in deep learning methods have enabled researchers to develop and apply algorithms for the analysis and modeling of complex networks. These advances have sparked a surge of interest at the interface between network science and machine learning. Despite this, the use of machine learning methods to investigate criminal networks remains surprisingly scarce. Here, we explore the potential of graph convolutional networks to learn patterns among networked criminals and to predict various properties of criminal networks. Using empirical data from political corruption, criminal police intelligence, and criminal financial networks, we develop a series of deep learning models based on the GraphSAGE framework that are capable to recover missing criminal partnerships, distinguish among types of associations, predict the amount of money exchanged among criminal agents, and even anticipate partnerships and recidivism of criminals during the growth dynamics of corruption networks, all with impressive accuracy. Our deep learning models significantly outperform previous shallow learning approaches and produce high-quality embeddings for node and edge properties. Moreover, these models inherit all the advantages of the GraphSAGE framework, including the generalization to unseen nodes and scaling up to large graph structures.Comment: 14 two-column pages, 5 figure

EGRESSOS DE CURSO DE ODONTOLOGIA E SUA INSERÇÃO NO MERCADO DE TRABALHO

O campo de trabalho na odontologia tem vivido transformações devido ao surgimento de novas tecnologias direcionadas à área, e também aos movimentos de desenvolvimento do Sistema Único de Saúde e da economia brasileira. A avaliação dos egressos do curso de odontologia da UESB formados entre 2009 e 2017 foi realizada através de um questionário enviado por e-mail a todos os formandos. A taxa de resposta foi de 52,2%. Foi verificado que a maioria é do sexo feminino (68,4%), graduou-se dentro do período mínimo de integralização de 5 anos, com idade média de 27 anos, a maioria teve necessidade de aprimorar seus conhecimentos após o curso (96,8%) fazendo alguma pós-graduação, atua predominantemente no setor privado (63,0%), vivenciam a falta de condições adequadas de trabalho com baixa remuneração, estão parcialmente satisfeitos com a profissão (41,2%), otimistas com o futuro da profissão (54,7%) e grande parte cursaria odontologia novamente (69,5%). Ao expor o perfil profissional dos egressos do curso de odontologia este trabalho visa mostrar que as exigências do mercado de trabalho solicitam dos profissionais uma diversidade de habilidades que vão além do caráter técnico/clínico da odontologia. Competências intelectuais, de comunicação, sociais, comportamentais e organizacionais propiciarão ao egresso maiores chances de obter sucesso e satisfação profissional

Tailoring the Hybrid Magnetron Sputtering Process (HiPIMS and dcMS) to Manufacture Ceramic Multilayers: Powering Conditions, Target Materials, and Base Layers

The mechanical and wear behavior of CrN/CrAlN multilayers were improved by tailoring the experimental conditions of a hybrid magnetron sputtering process based on a high-power impulse (HiPIMS) and two direct current magnetron sputtering (dcMS) power supplies. To this end, the influence of the base layer and of the combination of Cr and CrAl targets, which were switched to the dcMS and HiPIMS power supplies in different configurations, were investigated with respect to the growth of ceramic CrN/CrAlN multilayers onto commercial gas-nitrided diesel piston rings. The microstructure, grain morphology, and mechanical properties were evaluated by field emission scanning electron microscopy (FE-SEM), atomic force microscopy (AFM), X-ray diffraction (XRD), and instrumented nanoindentation. Bench wear tests simulating the operation of a combustion engine were conducted against a gray cast iron cylinder liner under reciprocating conditions using 0W20 oil as a lubricating agent enriched with Al$_{2}$O$_{3}$ particles. The results revealed a significant increase in hardness, resistance to plastic strain, and wear resistance when two CrAl targets were switched to a HiPIMS and a dcMS power supply, and a Cr target was powered by another dcMS power supply. The compressive coating stresses were slightly reduced due to the soft Cr base layer that enabled stress relief within the multilayer. The proposed concept of hybrid magnetron sputtering outperformed the commercial PVD coatings of CrN for diesel piston rings manufactured by cathodic arc evaporation

A smart pool search matheuristic for solving a multi-objective microgrid storage planning problem.

In this paper, a multi-objective power dispatching problem that uses Plug-in Electric Vehicle (PEV) as storage units is considered. The problem involves several PEVs and a microgrid community, composed of small houses, residential areas, and different Renewable Energy Resources. Three different objectives are considered: microgrid total costs; usage of PEV batteries and maximum grid peak load. In order to find sets of non-dominated solutions, a matheuristic black box solves several Mixed Integer Linear Programming (MILP) subproblems. We improve a previously developed MILP model and design a new multi-objective matheuristic including new problem initialization mechanisms