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Time-series analysis based on machine learning for occupational risk evaluation in public administration
Occupational diseases are currently a concerning problem for office workers, who spend
long periods of time seated in static positions. Musculoskeletal disorders, specifically,
have the highest prevalence among workers, contributing negatively by 17% to the Years
Lived with Disability worldwide.
This work is part of the PrevOccupAI project, which monitors office workers through
wearable sensors and questionnaires, in order to provide them reports that bring to their
attention some risk factors that can potentiate occupational diseases. During this work, a
study with 40 subjects working in a real environment was carried out.
After data pre-processing and synchronization, as it was only intended to analyze
sitting data, the periods in which the participants were not seated were removed from the
acquired signals. For this purpose, a machine learning model was developed, which uses
features from the smartphone’s accelerometer signal to distinguish between sitting and
walking. The best model reached an accuracy of 100.0%.
Additionally, a model capable of partially predicting the participants’ answers to daily
pain questionnaires was developed. Using the electromyography signals and personal
information gathered from other questionnaires, it was possible to train a model that
predicts if the subject reported pain or not, both at the beginning and end of the working
day. Using the Random Forest algorithm, it was possible to achieve a mean accuracy of
86.3%.
For each acquisition performed by the 40 participants, a relative ergonomic occupa-
tional risk was assigned through variables that characterize postural variability. Using
machine learning algorithms, models were trained to attempt to predict the modelled risk.
A mean accuracy of 65.7% was achieved for the classification model, and a mean absolute
error of 0.84 for the regression model.As doenças ocupacionais são, atualmente, um problema preocupante em trabalhadores
de escritório, que passam muito tempo sentados em posições estáticas. As doenças muscu-
loesqueléticas, especificamente, são as que têm maior prevalência entre os trabalhadores,
contribuindo negativamente em 17% para os Anos Vividos com Incapacidade.
Esta dissertação é parte do projeto PrevOccupAI, que monitoriza trabalhadores de
escritório através de sensores e questionários, de forma a fornecer-lhes relatórios que cha-
mem à sua atenção alguns dos fatores de risco que podem potenciar doenças ocupacionais.
Durante este trabalho, foi realizado um estudo em 40 sujeitos a trabalhar em contexto real.
Depois de pré-processamento e sincronização dos dados, como só se pretendia analisar
dados de trabalhadores sentados, os períodos em que os participantes não estiveram
sentados foram retirados dos sinais adquiridos. Para isso, foi desenvolvido um modelo de
aprendizagem automática, que usa características do sinal do acelerómetro do telemóvel
para distinguir entre sentado e a andar. O melhor modelo atingiu uma exatidão de 100,0%.
Adicionalmente, foi desenvolvido um modelo capaz de prever parcialmente as respos-
tas dos participantes a questionários diários de dor. Através dos sinais de eletromiografia
e informação pessoal retirada de outros questionários, foi possível treinar um modelo que
prevê se o sujeito reportou dor ou não, tanto no início como no fim do dia de trabalho.
Utilizando o algoritmo de Floresta Aleatória, foi possível atingir uma exatidão média de
86,3%.
A cada aquisição realizada pelos 40 participantes foi atribuído um risco ocupacional
ergonómico relativo, através de variáveis que caracterizam a variabilidade postural. Uti-
lizando algoritmos de aprendizagem automática, foram treinados modelos para tentar
prever o risco modelado. Para o modelo de classificação, atingiu-se uma exatidão média de
65,7%, enquanto que para o modelo de regressão se conseguiu que o erro médio absoluto
não ultrapassasse 0,84
The future is now: the impact of digital transformation on business models and corporate communication
We are living in a world of rapid evolving technologies that are fusing the physical, digital and biological worlds and impacting all disciplines, economies and industries, and even challenging ideas about what it means to be human (WEF, n.d.). Amidst the so-called 4th industrial revolution, every company’s success is now more than ever dependent on its capacity to adjust to this new era and make smart investments in the future. The aim of the present work is to demonstrate how Digital Transformation (DT) plays a key role in that process, shaping today’s business models, customer relationship and even the way we communicate. To accomplish that goal, examples of DT from Amazon, Santander and Emel shall be explored in order to illustrate this trend and showcase how these organizations, in particular, are progressing along the digital maturity path.Not Publishe
The minimum cost network upgrade problem with maximum robustness to multiple node failures
The design of networks which are robust to multiple failures is gaining increasing attention in areas such as telecommunications. In this paper, we consider the problem of upgrading an existent network in order to enhance its robustness to events involving multiple node failures. This problem is modeled as a bi-objective mixed linear integer formulation considering both the minimization of the cost of the added edges and the maximization of the robustness of the resulting upgraded network. As the robustness metric of the network, we consider the value of the Critical Node Detection (CND) problem variant which provides the minimum pairwise connectivity between all node pairs when a set of c critical nodes are removed from the network. We present a general iterative framework to obtain the complete Pareto frontier that alternates between the minimum cost edge selection problem and the CND problem. Two different approaches based on a cover model are introduced for the edge selection problem. Computational results conducted on different network topologies show that the proposed methodology based on the cover model is effective in computing Pareto solutions for graphs with up to 100 nodes, which includes four commonly used telecommunication networks.publishe
Opportunistic predation of a colony of Polybia platycephala (Richards) (Hymenoptera, Vespidae) by Labidus praedator (Smith) (Hymenoptera, Formicidae)
Social wasps have developed several defense mechanisms, especially against ants. Predator attacks are the main threat to their nests. The strategy adopted by the wasps, when attacked by ants, is to abandon the nest, thus preserving the adult population for future nesting. The present study reports in detail the predation of a colony of Polybia platycephala by Labidus praedator
Muscle residual force enhancement: a brief review
Muscle residual force enhancement has been observed in different muscle preparations for more than half a century. Nonetheless, its mechanism remains unclear; to date, there are three generally accepted hypotheses: 1) sarcomere length non-uniformity, 2) engagement of passive elements, and 3) an increased number of cross-bridges. The first hypothesis uses sarcomere non-homogeneity and instability to explain how "weak" sarcomeres would convey the higher tension generated by an enhanced overlap from "stronger" sarcomeres, allowing the whole system to produce higher forces than predicted by the force-length relationship; non-uniformity provides theoretical support for a large amount of the experimental data. The second hypothesis suggests that passive elements within the sarcomeres (i.e., titin) could gain strain upon calcium activation followed by stretch. Finally, the third hypothesis suggests that muscle stretch after activation would alter cross-bridge kinetics to increase the number of attached cross-bridges. Presently, we cannot completely rule out any of the three hypotheses. Different experimental results suggest that the mechanisms on which these three hypotheses are based could all coexist
Importância do currículo e da família na prevenção da indisciplina escolar
Monografia (especialização)—Universidade de Brasília, Ministério da Educação, Centro de Estudos Avançados Multidisciplinares, Centro de Formação Continuada de Professores, Secretaria de Educação do Distrito Federal, Escola de Aperfeiçoamento de Profissionais da Educação, Curso de Especialização em Coordenação Pedagógica, 2013.O objetivo geral deste trabalho é o de fazer uma relação entre a indisciplina no ambiente escolar com a necessidade de uma nova concepção de proposta curricular e a participação da família do aluno na vida escolar deste, e em todo o processo pedagógico da escola. Como objetivos específicos, pretende-se mostrar como alguns aspectos podem ser efetivos na diminuição da indisciplina no Centro de Ensino Fundamental 15 do Gama-DF, como: a participação da família do aluno em sua vida escolar, no planejamento, execução e avaliação de projetos e ações da escola; uma alteração da proposta curricular da escola, levando em conta as particularidades da sua realidade, sem se esquecer dos parâmetros curriculares nacionais; situar o coordenador pedagógico como uma figura de imprescindível ator em todo esse processo. Para desenvolver esta pesquisa, optou-se por uma metodologia de abordagem qualitativa e quantitativa de informações, que servem de suporte para análises referentes à temática abordada. Foi realizada, portanto, uma pesquisa descritiva. Com aplicação de um questionário contendo 21 perguntas, aplicado a uma amostra de 224 famílias da comunidade escolar da referida instituição de ensino, e as respostas foram a fonte da coleta de dados, procedendo-se a seguir uma análise qualitativa e quantitativa desses dados. Concluiu-se que as turmas onde o acompanhamento foi mais efetivo apresentaram melhores rendimentos ao longo do ano letivo de 2012
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