1º lugar. Inteligência artificial no sistema de seleção aduaneira por aprendizado de máquina

Neste trabalho, descrevemos o módulo de inteligência artificial (IA) do Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina (Sisam), hoje em uso em todas as unidades aduaneiras da Receita Federal do Brasil (RFB).Número de páginas: p. 9-64Tecnologia da Informação e ComunicaçãoCapítulo do livro: BRASIL. Ministério da Fazenda. Secretaria da Receita Federal. Administração Pública: Prêmio de Criatividade e Inovação da RFB: 14o Prêmio RFB - 2015: coletânea de monografias premiadas. Brasília: SRF, 2016

2º lugar: gerência da expectativa de retorno do sonegador e simulação de estratégias fiscais

Usando um simulador de estratégias fiscais, mostramos que, para contribuintes com tendências idênticas e uma força fiscal idêntica, algumas estratégias fiscais conseguem vencer a sonegação, enquanto outras quase não têm impacto sobre ela. Mostramos também que métodos preditivos de alta qualidade são importantes, mas que, mesmo um método preditivo perfeito, falha em vencer a sonegação quando não é associado a uma estratégia fiscal adequada. Também demonstramos que as estratégias vencedoras não são as que maximizam a precisão da fiscalização e sim as que, mesmo realizando muitas fiscalizações sem resultado imediato, gerenciam a expectativa de retorno do sonegador, um conceito que equivale a uma versão quantificada da noção de presença fiscal. Fica também demonstrada a importância do emprego das autorregularizações e são apontados alguns cuidados em sua forma de uso. Considerando as perdas e ganhos hoje possíveis para um sonegador, mostramos que induzir as empresas à conformidade é difícil e pode demorar muito. Por fim, propomos uma estratégia para facilitar essa tarefa, cuja base é a regularização parcial dos impostos devidos.26 páginasAdministração PúblicaOrçamento e Finança

2º lugar: gerência da expectativa de retorno do sonegador e simulação de estratégias fiscais

Usando um simulador de estratégias fiscais, mostramos que, para contribuintes com tendências idênticas e uma força fiscal idêntica, algumas estratégias fiscais conseguem vencer a sonegação, enquanto outras quase não têm impacto sobre ela. Mostramos também que métodos preditivos de alta qualidade são importantes, mas que, mesmo um método preditivo perfeito, falha em vencer a sonegação quando não é associado a uma estratégia fiscal adequada. Também demonstramos que as estratégias vencedoras não são as que maximizam a precisão da fiscalização e sim as que, mesmo realizando muitas fiscalizações sem resultado imediato, gerenciam a expectativa de retorno do sonegador, um conceito que equivale a uma versão quantificada da noção de presença fiscal. Fica também demonstrada a importância do emprego das autorregularizações e são apontados alguns cuidados em sua forma de uso. Considerando as perdas e ganhos hoje possíveis para um sonegador, mostramos que induzir as empresas à conformidade é difícil e pode demorar muito. Por fim, propomos uma estratégia para facilitar essa tarefa, cuja base é a regularização parcial dos impostos devidos.26 páginasAdministração PúblicaOrçamento e Finança

1º lugar. Inteligência artificial no sistema de seleção aduaneira por aprendizado de máquina

Neste trabalho, descrevemos o módulo de inteligência artificial (IA) do Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina (Sisam), hoje em uso em todas as unidades aduaneiras da Receita Federal do Brasil (RFB).Número de páginas: p. 9-64Tecnologia da Informação e ComunicaçãoCapítulo do livro: BRASIL. Ministério da Fazenda. Secretaria da Receita Federal. Administração Pública: Prêmio de Criatividade e Inovação da RFB: 14o Prêmio RFB - 2015: coletânea de monografias premiadas. Brasília: SRF, 2016

Handling interactions among high cardinality attributes

Orientador: Jacques WainerTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Analisamos o uso de métodos Bayesianos em um problema de classificação de padrões de interesse prático para a Receita Federal do Brasil que é caracterizado pela presença de atributos de alta cardinalidade e pela existência de interações relevantes entre eles. Mostramos que a presença de atributos de alta cardinalidade pode facilmente gerar tantas subdivisões no conjunto de treinamento que, mesmo tendo originalmente uma grande quantidade de dados, acabemos obtendo probabilidades pouco confiáveis, inferidas a partir de poucos exemplos. Revisamos as estratégias usualmente adotadas para lidar com esse problema dentro do universo Bayesiano, exibindo sua dependência em suposições de não interação inaceitáveis em nosso domínio alvo. Mostramos empiricamente que estratégias Bayesianas mais avançadas para tratamento de atributos de alta cardinalidade, como pré-processamento para redução de cardinalidade e substituição de tabelas de probabilidades condicionais (CPTs) de redes Bayesianas (BNs) por tabelas default (DFs), árvores de decisão (DTs) e grafos de decisão (DGs) embora tragam benefícios pontuais não resultam em ganho de desempenho geral em nosso domínio alvo. Propomos um novo método Bayesiano de classificação, chamado de hierarchical pattern Bayes (HPB), que calcula probabilidades posteriores para as classes dado um padrão W combinando as observações de W no conjunto de treinamento com probabilidades prévias que são obtidas recursivamente a partir das observações de padrões estritamente mais genéricos que W. Com esta estratégia, ele consegue capturar interações entre atributos de alta cardinalidade quando há dados suficientes para tal, sem gerar probabilidades pouco confiáveis quando isso não ocorre. Mostramos empiricamente que, em nosso domínio alvo, o HPB traz benefícios significativos com relação a redes Bayesianas com estruturas populares como o naïve Bayes e o tree augmented naïve Bayes, com relação a redes Bayesianas (BNs) onde as tabelas de probabilidades condicionais foram substituídas pelo noisy-OR, por DFs, por DTs e por DGs, e com relação a BNs construídas, após uma fase de redução de cardinalidade usando o agglomerative information bottleneck. Além disso, explicamos como o HPB, pode substituir CPTs e mostramos com testes em outro problema de interesse prático que esta substituição pode trazer ganhos significativos. Por fim, com testes em vários conjuntos de dados públicos da UCI, mostramos que a utilidade do HPB ser bastante amplaAbstract: In this work, we analyze the use of Bayesian methods in a pattern classification problem of practical interest for Brazil¿s Federal Revenue which is characterized by the presence of high cardinality attributes and by the existence of relevant interactions among them.We show that the presence of high cardinality attributes can easily produce so many subdivisions in the training set that, even having originally a great amount of data, we end up with unreliable probability estimates, inferred from small samples. We cover the most common strategies to deal with this problem within the Bayesian universe and show that they rely strongly on non interaction assumptions that are unacceptable in our target domain. We show empirically that more advanced strategies to handle high cardinality attributes like cardinality reduction by preprocessing and conditional probability tables replacement with default tables, decision trees and decision graphs, in spite of some restricted benefits, do not improve overall performance in our target domain. We propose a new Bayesian classification method, named hierarchical pattern Bayes (HPB), which calculates posterior class probabilities given a pattern W combining the observations of W in the training set with prior class probabilities that are obtained recursively from the observations of patterns that are strictly more generic than W. This way, it can capture interactions among high cardinality attributes when there is enough data, without producing unreliable probabilities when there is not. We show empirically that, in our target domain, HPB achieves significant performance improvements over Bayesian networks with popular structures like naïve Bayes and tree augmented naïve Bayes, over Bayesian networks where traditional conditional probability tables were substituted by noisy-OR gates, default tables, decision trees and decision graphs, and over Bayesian networks constructed after a cardinality reduction preprocessing phase using the agglomerative information bottleneck method. Moreover, we explain how HPB can replace conditional probability tables of Bayesian Networks and show, with tests in another practical problem, that such replacement can result in significant benefits. At last, with tests over several UCI datasets we show that HPB may have a quite wide applicabilityDoutoradoSistemas de InformaçãoDoutor em Ciência da Computaçã

Neurolysis for ulnar nerve compression syndrome: a surgical technique for outpatients

Submitted by Ana Maria Fiscina Sampaio ([email protected]) on 2016-08-15T13:57:07Z No. of bitstreams: 1 Jambeiro Gorge ES Neurolise externa ....pdf: 447595 bytes, checksum: 49b1b8a04934d655844b61bfc804de76 (MD5)Approved for entry into archive by Ana Maria Fiscina Sampaio ([email protected]) on 2016-08-15T14:11:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Jambeiro Gorge ES Neurolise externa ....pdf: 447595 bytes, checksum: 49b1b8a04934d655844b61bfc804de76 (MD5)Made available in DSpace on 2016-08-15T14:11:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jambeiro Gorge ES Neurolise externa ....pdf: 447595 bytes, checksum: 49b1b8a04934d655844b61bfc804de76 (MD5) Previous issue date: 1997Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública. Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilRibotEscola Bahiana de Medicina e Saúde Pública. Salvador, BA, BrasilRibotFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilEscola Bahiana de Medicina e Saúde Pública. Salvador, BA, BrasilApresenta-se uma técnica cirúrgica de neurólise externa do nervo ulnar com o uso de anestesia local e sem isquemia peroperatória. Crê-se que este procedimento representa boa opção de uso no tratamento ambulatorial em longa escala da neuropatia do nervo ulnar, especialmente em pacientes com hanseníaseThe authors present a simplified surgical technique for the treatment of ulnar compressive syndrome by using local anesthesia without ischemia in the neurolysis of the nerve. This procedure represents a new perspective as an outpatient surgery in the massive therapy of the handicapped, especially in Hansen’s disease

Avaliação da neurólise ulnar na neuropatia hansênica Assessment of ulnar neurolysis in leprous neuropathy

Os autores avaliam os resultados de 35 procedimentos de descompressão cirúrgica do nervo ulnar realizados em 28 pacientes hansênicos. Os parâmetros utilizados incluíram a escala analógica visual, a escala comportamental, a avaliação da força muscular, a estesiometria e a avaliação do efeito do procedimento no que tange à diminuição da corticoterapia no pós-operatório. Observou-se resolução imediata da dor após a realização da cirurgia, melhora da força muscular em metade dos pacientes, melhora da sensibilidade em metade dos pacientes. A diminuição da dosagem da prednisona após a cirurgia foi constante e significativa após a operação.<br>In this study, the authors assess the results of 35 surgical ulnar nerve decompression procedures performed on 28 leprous patients. The parameters employed included the visual analogue scale, the behavioral scale, the muscle strength evaluation, the esthesiometry and the evaluation of the effect of the procedure on decreasing postoperative corticoid therapy doses. Early resolution of pain was seen after surgery, muscle strength increased in half of the patients, sensitivity increased in half of the patients, with ongoing and significant decrease of prednisone doses after surgery