DISCO Nets: DISsimilarity COefficient Networks

We present a new type of probabilistic model which we call DISsimilarity COefficient Networks (DISCO Nets). DISCO Nets allow us to efficiently sample from a posterior distribution parametrised by a neural network. During training, DISCO Nets are learned by minimising the dissimilarity coefficient between the true distribution and the estimated distribution. This allows us to tailor the training to the loss related to the task at hand. We empirically show that (i) by modeling uncertainty on the output value, DISCO Nets outperform equivalent non-probabilistic predictive networks and (ii) DISCO Nets accurately model the uncertainty of the output, outperforming existing probabilistic models based on deep neural networks

Avaliação da atividade antimicrobiana de extrato aquoso e etanólico de Acanthospermum australe.

As plantas medicinais têm sido amplamente empregadas na terapia de diversas patologias, constituindo parte das ferramentas terapêuticas utilizadas no controle das mais variadas moléstias humanas. A atividade antibacteriana dos extratos aquoso e etanólico de Acanthospermum australe (Loefl.) O. Kuntze foi avaliada frente às bactérias Staphylococcus aureus (ATCC 6538P) e Escherichia coli (ATCC 25922), pelo método de difusão em Agar. Foi observada a inibição de crescimento destes microrganismos por ambos os extratos, nas concentrações testadas. Paralelamente, foi realizada a análise fitoquímica dos extratos aquoso e hidroetanólico para a determinação de compostos fenólicos (taninos, flavonoides, ácidos fenólicos e antraquinonas), alcaloides e compostos terpênicos. Os extratos apresentaram perfis qualitativamente semelhantes, apresentando taninos, flavonoides, ácidos fenólicos e compostos terpênicos

A new method for growing crystals of SiB2.8-4 type silicon boride from a metallic melt.

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Analytical investigations in the boron-carbon system.

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The properties and structure of the boron carbide phase.

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