Novel Edge States in Self-Dual Gravity

In contrast to the Einstein-Hilbert action, the action for self-dual gravity contains vierbeins. They are eleminated at the level of observables by an $SL(2,\mathbb{C})$ gauge condition implied by the action. We argue that despite this condition, new "edge" or superselected state vectors corresponding to maps of the spheres $S^2_{\infty}$ at infinity to $SL(2, \mathbb{C})$ arise. They are characterised by new quantum numbers and they lead to mixed states. For black holes, they arise both at the horizon and the spatial infinity and may be relevant for the black hole information paradox. Similar comments can be made about the Einstein-Palatini action which uses vierbeins.Comment: 15 pages, reference added, some minor notational changes - no changes in conclusio

Eavesdropping Hackers: Detecting Software Vulnerability Communication on Social Media Using Text Mining

Abstract—Cyber security is striving to find new forms of protection against hacker attacks. An emerging approach nowadays is the investigation of security-related messages exchanged on Deep/Dark Web and even Surface Web channels. This approach can be supported by the use of supervised machine learning models and text mining techniques. In our work, we compare a variety of machine learning algorithms, text representations and dimension reduction approaches for the detection accuracies of software-vulnerability-related communications. Given the imbalanced nature of the three public datasets used, we investigate appropriate sampling approaches to boost detection accuracies of our models. In addition, we examine how feature reduction techniques, such as Document Frequency Reduction, Chi-square and Singular Value Decomposition (SVD) can be used to reduce the number of features of the model without impacting the detection performance. We conclude that: (1) a Support Vector Machine (SVM) algorithm used with traditional Bag of Words achieved highest accuracies (2) The increase of the minority class with Random Oversampling technique improves the detection performance of the model by 5% on average, and (3) The number of features of the model can be reduced by up to 10% without affecting the detection performance. Also, we have provided the labelled dataset used in this work for further research. These findings can be used to support Cyber Security Threat Intelligence (CTI) with respect to the use of text mining techniques for detecting security-related communicatio

Moving Targets: Addressing Concept Drift in Supervised Models for Hacker Communication Detection

Abstract—In this paper, we are investigating the presence of concept drift in machine learning models for detection of hacker communications posted in social media and hacker forums. The supervised models in this experiment are analysed in terms of performance over time by different sources of data (Surface web and Deep web). Additionally, to simulate real-world situations, these models are evaluated using time-stamped messages from our datasets, posted over time on social media platforms. We have found that models applied to hacker forums (deep web) presents an accuracy deterioration in less than a 1-year period, whereas models applied to Twitter (surface web) have not shown a decrease in accuracy for the same period of time. The problem is alleviated by retraining the model with new instances (and applying weights) in order to reduce the effects of concept drift. While our results indicated that performance degradation due to concept drift is avoided by 50% relabelling, which is challenging in real-world scenarios, our work paves the way to more targeted concept drift solutions to reduce the re-training tasks. Index Terms—Cyber Security, Machine Learning, Concept Drift, Hacker Communication, Software Vulnerabilitie

Detecting Hacker Threats: Performance of Word and Sentence Embedding Models in Identifying Hacker Communications

Abstract—Cyber security is striving to find new forms of protection against hacker attacks. An emerging approach nowadays is the investigation of security-related messages exchanged on deep/dark web and even surface web channels. This approach can be supported by the use of supervised machine learning models and text mining techniques. In our work, we compare a variety of machine learning algorithms, text representations and dimension reduction approaches for the detection accuracies of software-vulnerability-related communications. Given the imbalanced nature of the three public datasets used, we investigate appropriate sampling approaches to boost detection accuracies of our models. In addition, we examine how feature reduction techniques such as Document Frequency Reduction, Chi-square and Singular Value Decomposition (SVD) can be used to reduce the number of features of the model without impacting the detection performance. We conclude that: (1) a Support Vector Machine (SVM) algorithm used with traditional Bag of Words achieved highest accuracies (2) The increase of the minority class with Random Oversampling technique improves the detection performance of the model by 5% on average, and (3) The number of features of the model can be reduced by up to 10% without affecting the detection performance. Also, we have provided the labelled dataset used in this work for further research. These findings can be used to support Cyber Security Threat Intelligence (CTI) with respect to the use of text mining techniques for detecting security-related communication

PARÂMETROS REPRODUTIVOS E PRODUTIVOS DE MATRIZES SUÍNAS LANDRACE E LARGE WHITE.

A suinocultura desempenha papel importante na alimentação humana. A carne de porco é a carne mais produzida e consumida no mundo. A utilização de melhores raças disponíveis, em conjunto com programas de melhoramento genético, são os principais meios disponíveis para melhorar a eficiência produtiva e reprodutiva dos suínos. O estudo de características produtivas, tais como tamanho da leitegada, idade ao primeiro parto, número de leitões nascidos vivos e mortos, pesos ao nascimento e desmame, peso total ao nascimento e desmame são amplamente empregadas a fim de se medir a eficiência reprodutiva, e é um importante fator para a manutenção da lucratividade da suinocultura. Assim, este trabalho objetivou estudar características produtivas e reprodutivas de fêmeas das raças Landrace e Large White de um plantel de suínos da Faculdade Doutor Francisco Maeda, na cidade de Ituverava-SP. As raças avaliadas apresentaram bom desempenho técnico em todos os parâmetros avaliados

Representações sociais sobre a doença de Alzheimer

Introdução. Na prática assistencial verifica-se empiricamente uma preocupação de idosos sadios com esta doença que pode influenciar provavelmente no seu modo ou qualidade de vida. De uma forma geral o Brasil vem enfrentando um processo de transição demográfica, que denota uma mudança no padrão de causas de morte, passando de um perfil de doenças infectocontagiosas para um perfil de doenças crônicas degenerativas e entre essas, encontram-se as síndromes demenciais, sendo a mais frequente a doença de Alzheimer (DA). No Brasil onde o envelhecimento populacional como em outros países tem se constituído um fenômeno proeminente e estabelecendo-se muito rapidamente. A pesquisa nesta área do envelhecimento tem criado subsídios para valorização da pessoa e qualidade de vida aos indivíduos que tem a oportunidade de envelhecer. Justificase, portanto, a relevância científica e social de se investigar as representações sociais sobre doença de Alzheimer em idosos sadios para comprovação da influência da preocupação dos idosos com a doença de Alzheimer no seu cotidiano. Objetivo. Conhecer as representações sobre a doença de Alzheimer construídas por idosos sadios. Metodologia. Tratou-se de um estudo exploratório como abordagem mista em que se priorizará a fala dos sujeitos e as suas vivências que utilizou como aporte teórico a Teoria das Representações Sociais (TRS) realizado no município de João Pessoa-Paraíba, Brasil, com 50 idosos, de ambos os sexos, atendidos no CAISI- Centro de Atenção Integral à Saúde do Idoso, a partir de uma amostra por conveniência. Os dados originaram-se de um Teste da Associação Livre de Palavras (TALP), com o termo indutor: «doença de Alzheimer» e entrevistas semiestruturadas, que foram processados pelo software Iramuteq que é um software desenvolvido sob a lógica do open source, tomando por base o ambiente estatístico do software R e a linguagem python. O mesmo permite realizar distintos tipos de análises textuais, como a lexicografia básica (cálculo de frequência de palavras) às análises multivariadas (classificação hierárquica descendente, análises de similitude). A partir de uma classificação hierárquica descendente apontou 582 segmentos de texto, dos 689 presentes no corpus que representa um aproveitamento de 84,74%. Resultados. Foram conformadas cinco classes ou categorias. Na classe um é formada pelas palavras: depressão; esquecimento; nervoso, tristeza; desgosto; maltratar; classe dois contempla as palavras: mãe; filho; senhor; pai; dono; amigo; sozinho; paciência; classe três formada por: idoso; Alzheimer; sofrer; doente; imaginar; difícil; classe quatro contemplou as palavras: banho; comer; médico; esquecer; remédio, dificuldade; classe cinco, formada com as palavras: não_contagiosa; não_tem_cura; velhice; degenerativa; solidão; dependência. Considerações Finais. Os resultados sugerem que existe uma dificuldade e uma grande preocupação por parte dos idosos para a aceitação de uma doença incurável a qual altera toda a rotina familiar e social. Percebem que é uma doença que acontece com o envelhecimento e com isto denotam que existe uma proximidade devido o avançar da idade, uma vez que, demonstram ter consciência que estão com maior probabilidade de se verem passando por esta situação. Espera-se, portanto, que este estudo contribua para a reflexão sobre a importância de conhecer e saber lidar com a doença e que sirva de subsidio para novos estudos sobre a temática, visto que pouco se aborda o conhecimento dos idosos sadios sobre o Alzheimer

Comparación morfológica in vitro de Cercospora caribea Ciferri & Cupp y C. henningsii Allescher en diferentes medios de cultivo

Se comparó el desarrollo de cultivos de Cercospora caribaea y C.henningsii en 8 diferentes medios, incubados a 22ºC durante 20 días, para verificar su influencia sobre el crecimiento radial de ambas especies. Posteriormente se estableció una curva de crecimiento basada en el peso seco de la masa micelial de estos hongos, en el medio que expresó el mayor diámetro de las colonias. Las colonias de C. caribaea, lo alcanzaron (19mm), en el medio de agar extracto de hoja de mandioca adicionado de extracto vitaminizado Piam, mientras las colonias de C. henningsii, lo obtuvieron (12mm), en el medio agar extracto de hoja de mandioca adicionado de extracto de malta compuesto. El peso seco de la masa micelial de ambas especies obtenida en medio iquido (extracto de hoja de mandioca adicionado con extracto de malta compuesto), demostró después de un período lag de 3 días, un crecimiento exponencial hasta el día 12 y una fase de desaceleración hasta el último día de observación (día 36). No se observó en el período de tiempo de estudio, la fase estacionaria

Prolonged Fecal Shedding of SARS-CoV-2 in Pediatric Patients. A Quantitative Evidence Synthesis

Objective: To investigate differences in viral shedding in respiratory and fecal samples from children with COVID-19. Methods: We searched PubMed, SCOPUS, Embase and Web of Science databases to identify pediatric studies comparing the pattern of fecal and respiratory shedding of SARS-CoV-2 RNA. Summary estimates were calculated using random-effects models. Results: Four studies reporting data from 36 children were included. A higher proportion of children had viral shedding in stools after 14 days of symptoms onset compared to respiratory samples (RR= 3.2, 95%CI 1.2 to 8.9, I2 = 51%). Viral RNA shedding was longer in fecal samples with a mean difference of approximately 9 days (Mean Difference = 8.6, 95%CI 1.7 to 15.4, I2 = 77%) compared with respiratory samples. Conclusion: SARS-CoV-2 shedding seems to be present in feces for a longer time than in the respiratory tract of children. Although fecal SARS-CoV-2 presence in feces do not confirm its transmissibility, the high and fast spread of the COVID-19 disease worldwide indicate other transmission routes are also plausible