Task-Oriented Query Reformulation with Reinforcement Learning

Search engines play an important role in our everyday lives by assisting us in finding the information we need. When we input a complex query, however, results are often far from satisfactory. In this work, we introduce a query reformulation system based on a neural network that rewrites a query to maximize the number of relevant documents returned. We train this neural network with reinforcement learning. The actions correspond to selecting terms to build a reformulated query, and the reward is the document recall. We evaluate our approach on three datasets against strong baselines and show a relative improvement of 5-20% in terms of recall. Furthermore, we present a simple method to estimate a conservative upper-bound performance of a model in a particular environment and verify that there is still large room for improvements.Comment: EMNLP 201

Development of a Mechatronic Platform for Passive Tactile Stimulation Using a Rotating Drum with Embossed Patterns

Tese de mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasHere by it is presented Emily, an automatically controlled mechatronic platform for passive tactile stimulation using a rotating drum with different embedded textured surfaces. The stimulator has two DC motors and therefore two degrees of freedom, one from the rotating drum and one from the linear guide where the drum is mounted, which moves the stimulator along the guide changing the stimuli presented to the subject. The stimulator is a in house design built with 3D printed components with a versatile design concept allowing for a variety of experimental protocols. The platform uses a sbRIO-9637 with LabVIEW FPGA installed, which guarantees a high degree of flexibility on how the platform can be programmed to operate. The goal of this platform is to create an automatically controlled, versatile, and standardized manner of performing tactile stimulation while conducting parallel electrophysiological and psychophysiological tests to deepen our understanding of the neuronal processes underlying the human sense of touch. Emily comprises a series of advantages such as (1) automatic control; (2) small size and ease of transportation; (3) control of the motors rotation speed; (4) display of the contact force exerted by the subject in real-time by a force sensor; (5) stimulation with different topographies in short intervals; (6) the use of the sbRIO with LabVIEW FPGA embedded making the experimental protocol configurable, improvable and versatile, while allowing to view live the status of the platform with great accuracy; (7) low electromagnetic interference by the use of a linear current amplifier; (8) use of commercially available components. This thesis is a guide on how the platform was thought out, designed, and built, so that in the future other investigators can recreate, and improve upon it to further progress our knowledge of the neural processes of touch in humans.O tato é a capacidade inata de um ser vivo sentir o ambiente em seu redor através do contacto físico com o mesmo. Este contacto é registado por neurónios sensoriais que os animais possuem na pele que ao serem estimulados emitem informação sobre a estrutura em que tocam para o sistema nervoso central. A utilidade deste sentido transcende variadas vezes a nossa noção basal do quotidiano humano porque é impossível “desligá-lo”, não nos permitindo compreender totalmente o impacto que tem nas nossas vidas. As principais utilidades do tato são a comunicação e a sobrevivência. A primeira surge por diferentes meios como um abraço, um aperto de mão ou até mesmo atos violentos como um encontrão na rua ou um soco. A segunda provém da distinção empírica do que é potencialmente seguro ou perigoso, desde superfícies rugosas ou com espinhos ou matérias quentes até objetos macios e confortáveis. O tato permite ainda sentir matérias em outros estados físicos, como a água nas marés, o ar, como o vento ou vibrações causadas por objetos distantes. Durante a infância o tato apresenta ainda um importante papel no desenvolvimento, permitindo ao bebé criar uma relação afetuosa com os seus progenitores, aumentado a capacidade de sobrevivência e impulsionando o crescimento do seu cérebro. Durante o contacto o ser humano é capaz de reconhecer e distinguir, a partir da sua enorme variedade de recetores táteis, a forma e textura dos objetos usando apenas exploração tátil. Apenas com a necessidade de haver contacto físico entre as duas matérias, não importando se a pele toca no objeto (exploração ativa) ou o objeto na pele (exploração passiva). Contudo, existem pessoas que por razões genéticas, perda da funcionalidade dos recetores táteis, ou remoção de um membro não conseguem ter acesso a este sentido. Atualmente, a ciência procura criar próteses que consigam devolver às pessoas esta habilidade, mas para o fazer é primeiro necessário compreender como o cérebro regista a informação sobre as texturas, como as distingue e como é propagada a informação. Desta forma, esta dissertação foca-se no desenvolvimento de uma plataforma mecatrónica que realiza estimulação tátil dos dedos da mão usando um cilindro rotativo com diferentes padrões topográficos embutidos. De forma a compreender como a estimulação tátil opera serão realizados testes neurofisiológicos em paralelo que estudam a atividade elétrica tanto durante a transmissão da informação para o cérebro, microneurografia, como a atividade cerebral durante o processamento da mensagem, eletroencefalografia. Serão também realizados testes psicofísicos para relacionar a perceção do sujeito com as características de cada estímulo (rugosidade, velocidade e forma). O estudo da estimulação tátil desde sempre necessitou que um investigador estimulasse ativamente o paciente, o que devido a incapacidades humanas cria experiências desiguais dado que fatores como, a força aplicada e a velocidade de estimulação não são possíveis de manter constantes de experiência para experiência. Para estandardizar estas experiências e as tornar mais eficientes foram criadas máquinas robóticas que fazem a estimulação pelo investigador, mantendo os parâmetros referidos constantes e tornando todo o processo mais automático e autónomo. A Emily é uma plataforma robótica autónoma para estimulação tátil passiva do dedo com dois graus de liberdade, que usa um cilindro rotativo com padrões de diferentes texturas embutidos, esta é suportada sobre uma guia horizontal que desloca o cilindro lateralmente alterando a topografia usada para estimular o paciente. Esta plataforma foi construída de modo a replicar alguns avanços feitos previamente por outros engenheiros e investigadores em outras máquinas, fundindo o máximo possível de benefícios de todas as plataformas numa só. As vantagens da Emily em relação às outras plataformas contruídas são: autonomia e independência de controlo humano para realizar experiencias; o tamanho reduzido e facilidade de transporte; a capacidade de controlar a velocidade de rotação do motor a qualquer momento durante a experiência e mantê-la constante; Exibição da força de contacto exercida pelo paciente em tempo real; estimulação com diferentes topografias em intervalos de tempo muito curtos; a filosofia de programação da maquina é configurável e melhorável, devido ao LabVIEW FPGA embutido no hardware que a controla, dando ao utilizador uma versatilidade quase infinita de experiências que pode realizar e permitindo ter acesso ao estado da maquina em direto e com grande precisão; utilização de um amplificador com reduzida interferência eletromagnética, de modo a não danificar os dados de testes mais sensíveis como a microneurografia; construída com materiais facilmente obtidos comercialmente, sendo fácil de recriar em qualquer laboratório. Estruturalmente a plataforma é composta pelo suporte do cilindro, que estimula o paciente, e por uma caixa que engloba todos os componentes eletrónicos e conexões entre os mesmos. O suporte do cilindro foi impresso em 3D e tem uma forma de “U” com dois “U’s” perpendiculares a este em cada um dos braços. No centro do suporte encontra-se o cilindro apoiado nos braços do suporte. O cilindro é formado por um prisma hexagonal carregado com vários cilindros com diferentes texturas na sua superfície lateral, sendo suportado no braço esquerdo por um motor rotativo que o controla e por um rolamento no lado direito. Na base do suporte encontram-se outras estruturas impressas que o conectam à guia linear e um medidor de força aplicada, que mede a força que o paciente aplica no cilindro durante estimulação. A guia inclui um motor que transforma o movimento rotativo em linear e desliza o suporte ao longo da mesma. Em cada um dos motores encontra-se um codificador que regista indiretamente a posição quer do suporte na guia como do cilindro no seu movimento rotativo através do número de iterações que executa enquanto gira. A plataforma é alimentada por uma conexão com um adaptador da parede que envia 220V para a caixa que contem os componentes eletrónicos. Dai passa por um disjuntor, um mecanismo de segurança que corta a alimentação caso haja um curto-circuito, e de seguida para conversores de energia de corrente alternada para direta, cada um fornecendo uma voltagem especifica dependendo do que iram alimentar. Dentro desta caixa encontra-se o controlador da plataforma, o sbRIO-9637, com o programa LabVIEW FPGA embutido, permitindo criar, adaptar e melhorar as operações executadas pela placa e de todos os componentes ligados a esta, através de uma linguagem de programação versátil e funcional. O sbRIO receberá a informação do estado da plataforma pelos codificadores usando-a para controlar os motores sobre que operação executar a cada iteração dos mesmos. Como intermediários para a conexão entre o sbRIO e cada motor temos o amplificador “Linear Actuator Amplifier, LCAM-1” que controla o motor superior responsável pelo cilindro e um conversor “TRACO POWER CONVERTER” de 15V que conecta a um buffer acoplado que conduz o motor inferior associado à guia linear. O sistema apresenta ainda ventilação de maneira a evitar o sobreaquecimento dos seus componentes. Para controlar a plataforma foi criado um código no programa LabVIEW FPGA que utiliza cada iteração dos codificadores como um marcador para introduzir no sistema uma operação especifica. O motor que controla o cilindro foi mantido em rotação constante, existindo para o mesmo apenas um input de voltagem no programa que permite alterar este valor em tempo real. O motor que controla a guia terá de parar em locais específicos para o paciente entrar em contacto com o cilindro. Como tal, foram definidos marcadores onde a plataforma iria parar, se o suporte não se encontrar nesse marcador deslocar-se-ia até ao mesmo, através da indução de voltagem do buffer no motor, movendo a guia. Ao atingir o marcador o buffer passa a fornecer 0 V, o suporte imobiliza-se durante um tempo definido ocorrendo a estimulação nesse período. Com o término do tempo define-se um novo destino para o suporte e é de novo fornecida voltagem ao motor. Para definir os marcadores ao longo da guia foi desenhado um contador de iterações do codificador, a guia foi definida empiricamente como tendo 118096 iterações, logo esta medida foi usada como uma escala de 118096 pontos e daí as posições de paragem são definidas de acordo com o local real que se pretende que a plataforma pare. De modo a certificar a exatidão dos dados dos codificadores foi criado um filtro que remove as flutuações ocorrentes durante o envio do sinal, estabilizando-o. De modo a verificar a validade dos controladores, contadores e filtros vários testes foram executados tendo o filtro e o contador provador realizar a sua função corretamente, contudo o controlador da ação do estimulador apresenta uma tendência para imobilizar o mesmo algumas iterações à frente de posição desejada (188 iterações ou 0,18 mm), este erro foi estudado e foi concluído que provem de um desfecho normal de um processo de travagem que não é feito momentaneamente, mas sim usando o atrito da guia, levando assim à diferença de posição observada. Por fim, definimos a Emily como uma plataforma de estimulação tátil com um cilindro rotativo que é versátil, melhorável, fácil de reconstruir, e leve, permitindo ainda um controlo da velocidade de estimulação e da força de contacto aplicada no cilindro

Arquitetura tradicional de Ouro Preto: preciosa por ser negra

O I Encontro Internacional do MALOCA Grupo de Estudos Multidisciplinares em Urbanismos e Arquiteturas do Sul teve por objetivo apresentar os resultados do seu primeiro triênio (2014-2016) e debater os rumos das pesquisas do grupo para o triênio 2017-2019. Divulgamos agora os Anais Eletrônicos do I Encontro, que aconteceu em outubro de 2017 na Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA). Confiram no link: https://revistas.unila.edu.br/anaismaloca/index :)Até o ano de 2005 constava na bandeira do município de Ouro Preto, Minas Gerais, Brasil, o dizer em latim Proetiosum tamen nigrum, que significa “precioso ainda que negro”, fazendo referência ao aspecto do ouro coberto por óxido de ferro encontrado na região ainda no final do século XVII. Tais dizeres, que perduraram na bandeira desde 1930, foram removidos como resultado da luta de atores do movimento negro da região, que também denunciam a opressão e a marginalização da população negra e de seus saberes na atualidadeGrupo de Estudos Multidisciplinar em Urbanismo e Arquitetura do Sul - MALOC

Detecção de vivacidade de impressões digitais baseada em software

Orientador: Roberto de Alencar LotufoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Com o uso crescente de sistemas de autenticação por biometria nos últimos anos, a detecção de impressões digitais falsas tem se tornado cada vez mais importante. Neste trabalho, nós implementamos e comparamos várias técnicas baseadas em software para detecção de vivacidade de impressões digitais. Utilizamos como extratores de características as redes convolucionais, que foram usadas pela primeira vez nesta área, e Local Binary Patterns (LBP). As técnicas foram usadas em conjunto com redução de dimensionalidade através da Análise de Componentes Principais (PCA) e um classificador Support Vector Machine (SVM). O aumento artificial de dados foi usado de forma bem sucedida para melhorar o desempenho do classificador. Testamos uma variedade de operações de pré-processamento, tais como filtragem em frequência, equalização de contraste e filtragem da região de interesse. Graças aos computadores de alto desempenho disponíveis como serviços em nuvem, foi possível realizar uma busca extensa e automática para encontrar a melhor combinação de operações de pré-processamento, arquiteturas e hiper-parâmetros. Os experimentos foram realizados nos conjuntos de dados usados nas competições Liveness Detection nos anos de 2009, 2011 e 2013, que juntos somam quase 50.000 imagens de impressões digitais falsas e verdadeiras. Nosso melhor método atinge uma taxa média de amostras classificadas corretamente de 95,2%, o que representa uma melhora de 59% na taxa de erro quando comparado com os melhores resultados publicados anteriormenteAbstract: With the growing use of biometric authentication systems in the past years, spoof fingerprint detection has become increasingly important. In this work, we implemented and compared various techniques for software-based fingerprint liveness detection. We use as feature extractors Convolutional Networks with random weights, which are applied for the first time for this task, and Local Binary Patterns. The techniques were used in conjunction with dimensionality reduction through Principal Component Analysis (PCA) and a Support Vector Machine (SVM) classifier. Dataset Augmentation was successfully used to increase classifier¿s performance. We tested a variety of preprocessing operations such as frequency filtering, contrast equalization, and region of interest filtering. An automatic and extensive search for the best combination of preprocessing operations, architectures and hyper-parameters was made, thanks to the fast computers available as cloud services. The experiments were made on the datasets used in The Liveness Detection Competition of years 2009, 2011 and 2013 that comprise almost 50,000 real and fake fingerprints¿ images. Our best method achieves an overall rate of 95.2% of correctly classified samples - an improvement of 59% in test error when compared with the best previously published resultsMestradoEnergia EletricaMestre em Engenharia Elétric