A prediction algorithm for drug response in patients with mesial temporal lobe epilepsy based on clinical and genetic information

FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOMesial temporal lobe epilepsy is the most common form of adult epilepsy in surgical series. Currently, the only characteristic used to predict poor response to clinical treatment in this syndrome is the presence of hippocampal sclerosis. Single nucleotide121FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOFAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO2013/07559-

Multicriteria power engineering problems and fuzzy set based methods of their solution

The results of research into the use of models and methods of multicriteria decision making in a fuzzy environment for solving power engineering problems are presented. Two general classes of models related to multiobjective ( models) and multiattribute ( models) problems as well as methods of their analysis based on the application of the Bellman-Zadeh approach to decision making in a fuzzy environment and techniques of fuzzy preference modeling, respectively, are briefly considered. A review of the authors’ results associated with the application of these models and methods for solving diverse types of problems of power system and subsystems planning, operation, and control is presented. The recent results on the use of and models and methods of their analysis for the allocation of reactive power sources in distribution systems and for the prioritization in maintenance planning in distribution systems, respectively, are considered.Наведено результати щодо досліджень використання моделей та методів багатокритеріального прийняття рішень в нечіткому середовищі при розв'язанні задач електроенергетичного спрямування. Розглянуто два класи моделей, які належать до багатоцільових ( модель) та багатоатрибутних ( модель) задач, а також методи їхнього аналізу, що засновані як на використанні підхода Беллмана-Заде до прийняття рішень у нечіткому середовищі, так і на техніці, пов'язаній з визначенням нечітких переваг. Представлено огляд результатів, які отримано авторами при використанні вказаних моделей та методів для вирішення задач проектування та управління роботою енергетичних систем і підсистем. Останні результати, пов'язані з використанням і моделей та методів їхнього аналізу, належать до задач роз- поділу джерел реактивної потужності у розподільних мережах та визначення пріоритетів при плануванні їхнього обслуговування.Представлены результаты исследований по использованию моделей и методов многокритериального принятия решений в нечеткой среде при решении задач электроэнергетического характера. При этом рассматривается два класса моделей, относящихся к многоцелевым (модель) и многоатрибутным (модель) задачам, а также методы их анализа, основанные как на использовании подхода Беллмана-Заде к принятию решений в нечеткой среде, так и технике, связанной с определением нечетких предпочтений. Представлен обзор результатов, полученных авторами при использовании указанных моделей и методов для решения различных задач, связанных с проектированием и управлением работой энергетических систем и подсистем. Последние результаты, связанные с применением и моделей и методов их анализа, относятся к задачам распределения источников реактивной мощности в распределительных сетях и определения приоритетов при планировании их обслуживания

Modelo para el tratamiento de la deuda técnica orientado a la evolución de los componentes para que las aplicaciones sean sostenibles a largo plazo

La Deuda Técnica es un fenómeno habitual del proceso de construcción de software, la cual es reconocida como un conjunto de malas prácticas y decisiones incorrectas en la fase de construcción de software, aceptada generalmente como efecto colateral en proyectos de software donde puede existir presiones de cronograma y con entregas continuas de valor a corto plazo. Ciertos aspectos de este fenómeno son conocidos de forma general, lo que sigue sin conocerse en profundidad, es cómo la deuda técnica se manifiesta y afecta específicamente los procesos de software, y cómo las técnicas de desarrollo de software empleadas acomodan o mitigan la presencia de esta deuda (Holvitie et al., 2018). La deuda técnica ha ganado visibilidad en los últimos años debido al interés en los proyectos de software que usan marcos de desarrollo ágil, los cuales detallan la responsabilidad que tienen los equipos de desarrollo en producir código de calidad, y que en su afán de entregar software funcionando en el menor tiempo posible, renuncian a actividades relacionadas con la producción de código de calidad, como son, el uso de buenas prácticas de codificación, definiciones de diseños y arquitecturas incompletas, poca cobertura de pruebas y documentación, entre otros, que a largo plazo acumulan una gran cantidad de deuda técnica que se vuelve perjudicial para el éxito de los proyectos. Parte de este estudio es comprender los antecedentes, dimensiones, atributos y consecuencias de la deuda técnica, para así poder proponer un modelo de referencia para el tratamiento de la deuda técnica, y cómo puede éste ser adaptado como parte de un proceso de madurez similar a los existentes en desarrollo de software general. El entendimiento de las causas para lograr que las aplicaciones puedan ser sostenibles a largo plazo, será el principal enfoque para la selección de las principales técnicas para el tratamiento de la deuda técnica definidas en la literatura, las tecnologías y herramientas que serán útiles para registrar y hacer las mediciones de deuda técnica, especificar qué actividades y ejemplos claros de cómo deberían ser implementadas según el modelo por parte de los equipos de desarrollo, contribuyendo a reducir y gestionar la deuda técnica en las aplicaciones. El modelo propuesto debe proporcionar un enfoque útil para comprender y gestionar la deuda técnica con fines prácticos, que involucre futuras líneas de investigación.Technical Debt is a common phenomenon of the software construction process, the quality is recognized as a set of bad practices and incorrect decisions in the software construction phase, normally accepted as a side effect in software projects where there may be schedule difficulties and with continuous deliveries of short-term value. Certain aspects of this phenomenon are generally known, what remains unknown in depth, is how technical debt manifests and specifically affects software processes, and how the software development techniques used accommodate or mitigate the presence of this debt (Holvitie et al., 2018).Technical debt has gained visibility in recent years due to interest in software projects that use agile development frameworks, which detail the responsibility that development teams have in producing quality code, and that in their eagerness to deliver software functioning in the shortest possible time, they give up activities related to the production of quality code, such as the use of good coding practices, definitions of incomplete designs and architectures, little evidence and documentation coverage, among others, that over term accumulate a large amount of technical debt that becomes detrimental to the success of the projects. Part of this study is to understand the background, dimensions, attributes and consequences of technical debt, in order to propose a reference model for the treatment of technical debt, and how it can be adapted as part of a maturity process similar to those existing in general software development. Understanding the causes to ensure that applications can be sustainable in the long term will be the main approach for the selection of the main techniques for the treatment of technical debt defined in the literature, the technologies and tools that will be useful for recording and make the measurements of technical debt, specify what activities and clear examples of how they should be implemented according to the model by the development teams, contributing to reduce and manage the technical debt in the applications. The proposed model should provide a useful approach to understand and manage technical debt for practical purposes, which involves future lines of research.Magíster en Ingeniería de SoftwareMaestrí