Unambiguous State Discrimination for Quantum Communications

Il problema della discriminazione tra stati non ortogonali è onnipresente nelle informazioni quantistiche e nel calcolo quantistico. L'approccio con Unambiguous State Discrimination (USD), introduce risultati inconcludenti per ottenere una perfetta discriminazione di stato e mira a massimizzare la probabilità di risultati conclusivi.La seguente tesi tratta USD per le comunicazioni quantistiche e verrà confrontata con i sistemi quantistici e classici.ope

Podify : a podcast streaming platform with automatic logging of user behaviour for academic research

Podcasts are spoken documents that, in recent years, have gained widespread popularity. Despite the growing research interest in this domain, conducting user studies remains challenging due to the lack of datasets that include user behaviour. In particular, there is a need for a podcast streaming platform that reduces the overhead of conducting user studies. To address these issues, in this work, we present Podify. It is the first web-based platform for podcast streaming and consumption specifically designed for research. The platform highly resembles existing streaming systems to provide users with a high level of familiarity on both desktop and mobile. A catalogue of podcast episodes can be easily created via RSS feeds. The platform also offers Elasticsearch-based indexing and search that is highly customisable, allowing research and experimentation in podcast search. Users can manually curate playlists of podcast episodes for consumption. With mechanisms to collect explicit feedback from users (i.e., liking and disliking behaviour), Podify also automatically collects implicit feedback (i.e., all user interactions). Users' behaviour can be easily exported to a readable format for subsequent experimental analysis. A demonstration of the platform is available at https://youtu.be/k9Z5w_KKHr8, with the code and documentation available at https://github.com/NeuraSearch/Podify

Educação física escolar e saúde : reflexões a partir do conceito de formação em Theodor Adorno

Orientador: Marcus Aurélio Taborda de OliveiraMonografia (licenciatura) - Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Curso de Educação Físic

Why people skip music? On predicting music skips using deep reinforcement learning

Music recommender systems are an integral part of our daily life. Recent research has seen a significant effort around black-box recommender based approaches such as Deep Reinforcement Learning (DRL). These advances have led, together with the increasing concerns around users' data collection and privacy, to a strong interest in building responsible recommender systems. A key element of a successful music recommender system is modelling how users interact with streamed content. By first understanding these interactions, insights can be drawn to enable the construction of more transparent and responsible systems. An example of these interactions is skipping behaviour, a signal that can measure users' satisfaction, dissatisfaction, or lack of interest. In this paper, we study the utility of users' historical data for the task of sequentially predicting users' skipping behaviour. To this end, we adapt DRL for this classification task, followed by a post-hoc explainability (SHAP) and ablation analysis of the input state representation. Experimental results from a real-world music streaming dataset (Spotify) demonstrate the effectiveness of our approach in this task by outperforming state-of-the-art models. A comprehensive analysis of our approach and of users' historical data reveals a temporal data leakage problem in the dataset. Our findings indicate that, overall, users' behaviour features are the most discriminative in how our proposed DRL model predicts music skips. Content and contextual features have a lesser effect. This suggests that a limited amount of user data should be collected and leveraged to predict skipping behaviour

On Building a Podcast Collection with User Interactions

The podcast is a growing listening medium that has surged in popularity in recent years. Despite the great research opportunities, it has only attracted limited attention from the community so far. This is mainly due to the lack of available data collections that have considerably restricted research in academia. To facilitate it, in 2020, the Spotify Podcast Dataset was released, a corpus of 100k episodes with associated text transcript and metadata. However, no user interactions are available, hence making its usability challenging for certain domains, such as recommendation, personalisation, and user behaviour and consumption analysis. In this position paper, we present various approaches to augment such collection with user interactions, together with their respective strengths and weaknesses. If developed further, this work has the potential of a broader impact on the research community

Why people skip music? On predicting music skips using deep reinforcement learning

Music recommender systems are an integral part of our daily life. Recent research has seen a significant effort around black-box recommender based approaches such as Deep Reinforcement Learning (DRL). These advances have led, together with the increasing concerns around users' data collection and privacy, to a strong interest in building responsible recommender systems. A key element of a successful music recommender system is modelling how users interact with streamed content. By first understanding these interactions, insights can be drawn to enable the construction of more transparent and responsible systems. An example of these interactions is skipping behaviour, a signal that can measure users’ satisfaction, dissatisfaction, or lack of interest. In this paper, we study the utility of users' historical data for the task of sequentially predicting users' skipping behaviour. To this end, we adapt DRL for this classification task, followed by a post-hoc explainability (SHAP) and ablation analysis of the input state representation. Experimental results from a real-world music streaming dataset (Spotify) demonstrate the effectiveness of our approach in this task by outperforming state-of-the-art models. A comprehensive analysis of our approach and of users’ historical data reveals a temporal data leakage problem in the dataset. Our findings indicate that, overall, users' behaviour features are the most discriminative in how our proposed DRL model predicts music skips. Content and contextual features have a lesser effect. This suggests that a limited amount of user data should be collected and leveraged to predict skipping behaviour

Encefalomielite Aguda Disseminada: um relato de caso

Encefalomielite Disseminada Aguda (ADEM) é uma doença rara, inflamatória - desmielinizante do sistema nervoso central que acomete principalmente crianças e adultos jovens. Em mais de ¾ dos casos, infecções virais, bacterianas, infecções inespecíficas, mormente das vias respiratórias superiores, ou imunizações, antecedem o início dos sintomas. Essa doença, em crianças, tem uma apresentação polissintomática que inclui sinais meníngeos, febre e encefalopatia. Já em adultos, a encefalopatia é menos frequente e a apresentação clínica geralmente é dominada por envolvimento de longo trato. Embora vírus sejam os agentes infecciosos mais frequentemente associados com ADEM, bactérias e parasitas podem estar, raramente, envolvidos.O diagnóstico de ADEM baseia-se em critérios clínicos e radiológicos. Dessa forma, o presente estudo teve como objetivo relatar o caso de uma paciente que, de forma secundária a um quadro de pneumonia, desenvolveu encefalomielite aguda disseminada. A paciente em questão foi admitida em unidade hospitalar devido a um quadro de paresia e parestesia de membros inferiores associados a retenção urinária e a constipação. Relatava também o tratamento prévio de pneumonia com resolução completa dos sintomas respiratórios apresentados na ocasião. Ao exame neurológico da admissão evidenciava força grau 3 em membros inferiores (MMII), hipoestesia tátil e dolorosa em MMII, com nível sensitivo em coluna torácica a nível de T10, reflexo cutâneo plantar em extensão (Babinski) bilateralmente, hiperreflexia em patelares. Realizada investigação do quadro com punção lombar, ressonância magnética (RM) de crânio, RM de coluna cervical, torácica e lombar, RM de órbitas. Após os exames realizados, foi evidenciado o quadro de encefalomielite aguda disseminada e iniciou-se o tratamento com Metilprednisolona 1g/dia por 5 dias. A paciente recebeu alta hospitalar com Prednisona 60 mg/dia até desmame gradual de corticoterapia.&nbsp

Percepção da população feminina de Anápolis - Goiás acerca da endometriose

A endometriose é definida como a presença de tecido endometrial em localização ectópica, sendo um problema que acomete mulheres em idade fértil e que pode comprometer fundamentalmente a qualidade de vida, tendo como principal complicação a infertilidade. Além disso, constitui-se uma doença de difícil diagnóstico, muitas vezes diagnosticada acidentalmente em mulheres mais velhas que procuram assistência médica por problemas de infertilidade. Portanto, em um contexto de alta incidência da endometriose, torna-se de extrema importância avaliar se a população feminina, a qual é afetada pela doença, conhece os principais aspectos da enfermidade, a fim de melhorar condições relacionadas ao diagnóstico precoce e melhoria da qualidade de vida, aliviando sintomas, função sexual e relacionamentos pessoais. Somado à escassez de estudos que abordem o conhecimento das pacientes ginecológicas sobre o tema, o objetivo geral deste trabalho é avaliar e caracterizar o conhecimento da população feminina de Anápolis, Goiás, acerca da endometriose. O trabalho trata-se de um estudo observacional analítico quantitativo do tipo transversal, e as informações serão coletadas através de um questionário aplicado no CAIS Mulher do município, dando preferência ao público feminino acima de 18 anos que procura assistência médica ginecológica. Por fim, espera-se como resultados, demonstrar o grau de conhecimento desse grupo sobre a endometriose e, a partir da divulgação da pesquisa, estimular o ensino sobre essa doença prevalente e mostrar que o subdiagnóstico e a infertilidade crônica podem ser evitados quando se tem o conhecimento sobre os principais sintomas da endometriose, possibilitando o tratamento e acompanhamento dessas mulheres

Consequências da pandemia de COVID-19 na saúde mental de adultos

A CoronaVirusDisease 2019(COVID-19) foi descoberta em dezembro de 2019 em Wuhan, na China. Devido a isso, a saúde em vários lugares enfrenta demanda esmagadora de atendimento aos pacientes e devido isso, houve a suspensão de cuidados não urgentes ou emergenciais psiquiátricos. Assim, uma das consequências da pandemia é o impacto no cuidado de pessoas com comorbidades, doenças crônicas e transtornos psiquiátricos, devido ao isolamento social e a diminuição da assistência em serviços de saúde. O presente estudo tem por objetivo analisar e descrever os efeitos da pandemia causada pelo vírus COVID-19 na saúde mental de adultos e suas consequências relacionadas. Trata-se de uma revisão integrativa de literatura realizada a partir de 10 artigos selecionados das bases de dados: Pubmed, SciELO, LILACS. Os critérios de inclusão foram: utilização de descritores “Saúde Mental” AND “Adultos” e as palavras-chaves “Saúde Mental” e “COVID-19” em inglês ou português; além de estudos publicados entre 2020 a 2021, período de início e andamento, respectivamente, da transmissão do vírus, de acordo com a relevância temática. Estudos mostram que o coronavírus acarreta distúrbios neurológicos e que a associação dessas alterações e da pandemia estão relacionadas com aumento de pessoas com problemas de saúde mental, enfatizando-se ansiedade e depressão. Na neurocognição, os sintomas associados à doença enquadram-se como comprometimento da memória do hipocampo e das corticais, problemas de atenção, delírio e déficits de aprendizagem em adultos. Os estudos, obtidos a partir das análises dos artigos, corroboram para a tese de que a COVID-19 acarreta o aumento de doenças e transtornos relacionados à saúde mental. Desse modo, é possível identificar  os  grupos  com  maior  risco  de  aparecimento  de  tais  doenças,  o  que permite intervenções a fim de possível prevenção clínica

Tumor de Krukenberg: perfil clínico-epidemiológico e fatores de risco

RESUMO: O Tumor de Krukenberg é conceituado como um adenocarcinoma ovariano metastático raro. Representa 1 a 2% dos canceres incidentes no ovário, nos quais o estômago é a localização primária mais habitual. Esse artigo propõe analisar as manifestações clínicas, perfis epidemiológicos e fatores de risco desse tumor. A metodologia utilizada foram pesquisas nos bancos de dados Scielo, PubMed e Google Académico. O quadro clínico é prevalente em mulheres de faixa etária entre 40 a 50 anos, localizado predominantemente em ambos os ovários, com tumor de aspecto sólido e pequenas dimensões. Os sintomas podem ser inespecíficos, com diagnóstico incidentais intra-operatórios, ou relacionados ao envolvimento ovariano, com dor, distensão abdominal e irregularidade menstrual. Os pacientes podem ser assintomáticos. De acordo com o prognóstico da doença, o tratamento do tumor envolve diferentes momentos, de acordo com o prognóstico da doença, cirúrgico e/ou quimioterápico. &nbsp