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

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

Mechanical characterization of the Amazonian Pomacea dolioides (Reeve, 1856) shell

We investigated the mechanical behavior of freshwater mollusk shells, Pomacea dolioides, collected from a floodplain area located in Amazonas, Brazil. With the purpose of characterizing the mechanical properties of the shells, bending, hardness and roughness tests were carried out. To determine the shell flexural strength, a new methodology was proposed for the calculation of it, considering the curved geometry of the specimens taken from the shells. It was also described the mechanical properties as a function of shell position and thickness, variation of the surface hardness along the shell and the low level of superficial irregularity in the inner layer of the shells. Shell presented a mean flexural rupture modulus (MOR) of 128.0 MPa, Rockwell HR15N hardness = 50 ± 8.3 and a low level of irregularities in the inner layer, roughness Ra = 0.160 μm.Investigamos el comportamiento mecánico de las conchas de moluscos de agua dulce, Pomacea dolioides, recolectados en un área de llanuras aluviales en Amazonas, Brasil. Con el fin de caracterizar las propiedades mecánicas de éstas, se utilizaron ensayos de flexión, dureza y rugosidad. Para determinar la resistencia a la flexión del material, se propuso una nueva metodología para el cálculo de la resistencia a la flexión, considerando la geometría curva de los cuerpos de prueba retirados de las conchas. También se describieron las propiedades mecánicas analizados en función de la posición y de la espesura de la concha, la variación de la superficie de la rigidez con el concha y el nivel bajo de irregularidad superficial en la superficie interna de las conchas. La concha presentó el Módulo de Ruptura a la Flexión (MOR) medio de 128.0 MPa, dureza superficial Rockwell HR15N = 50 ± 8.3 y un bajo nivel de irregularidades en la capa interna, con rugosidad Ra = 0.160 μm