Dislocation and Adjustment of International Student-Athletes

One reason that attracts international student-athletes to American universities could be the interest in earning high quality education with the possibility of playing high performance sports. However, when compared to other international students, differences are seen: Other foreign students who look for a degree in the US desire not only an international education, but also potentially staying in the country. The University of San Francisco, where a cosmopolitan city meets education, fits it best. At USF, 82 countries are represented, reaching a number of 1708 students. Approximately ¼ of the whole student population is international. The ratio with student-athletes is not different, from which 49 of them are foreigners, coming from 20 countries, representing almost a third of the whole athletics department. This study analyzes how sports contribute within their adjustment in comparison with general students, and how sports ease this process, after arriving from their home countries. Aspects such as food, weather, language barriers, campus life and academic challenges have been observed to make that comparison. Also, we will understand if living in San Francisco, a city compromised with diversity and non-discrimination, makes a positive difference within the acclimatization to life abroad. With that said, it will be possible to analyze major advantages of international student-athletes over non-athletes. Being welcomed by the athletic community (teammates, coaches and athletes from other sports) creates a feeling of belonging. This environment, however, has disadvantages. For instance, athletes are isolated from the rest of campus activities, missing a connection between the athletics department and the rest of the school. Because of their busy routines, they have no time to get involved with other activities on campus. For that, at the end of this study it is recommended the creation of an office within the athletics department that would work to include athletes (Americans and foreigners) in other campus activities, such as University Ministry, for example

On the subspace learning for network attack detection

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.O custo com todos os tipos de ciberataques tem crescido nas organizações. A casa branca do goveno norte americano estima que atividades cibernéticas maliciosas custaram em 2016 um valor entre US$57 bilhões e US$109 bilhões para a economia norte americana. Recentemente, é possível observar um crescimento no número de ataques de negação de serviço, botnets, invasões e ransomware. A Accenture argumenta que 89% dos entrevistados em uma pesquisa acreditam que tecnologias como inteligência artificial, aprendizagem de máquina e análise baseada em comportamentos, são essenciais para a segurança das organizações. É possível adotar abordagens semisupervisionada e não-supervisionadas para implementar análises baseadas em comportamentos, que podem ser aplicadas na detecção de anomalias em tráfego de rede, sem a ncessidade de dados de ataques para treinamento. Esquemas de processamento de sinais têm sido aplicados na detecção de tráfegos maliciosos em redes de computadores, através de abordagens não-supervisionadas que mostram ganhos na detecção de ataques de rede e na detecção e anomalias. A detecção de anomalias pode ser desafiadora em cenários de dados desbalanceados, que são casos com raras ocorrências de anomalias em comparação com o número de eventos normais. O desbalanceamento entre classes pode comprometer o desempenho de algoritmos traficionais de classificação, através de um viés para a classe predominante, motivando o desenvolvimento de algoritmos para detecção de anomalias em dados desbalanceados. Alguns algoritmos amplamente utilizados na detecção de anomalias assumem que observações legítimas seguem uma distribuição Gaussiana. Entretanto, esta suposição pode não ser observada na análise de tráfego de rede, que tem suas variáveis usualmente caracterizadas por distribuições assimétricas ou de cauda pesada. Desta forma, algoritmos de detecção de anomalias têm atraído pesquisas para se tornarem mais discriminativos em distribuições assimétricas, como também para se tornarem mais robustos à corrupção e capazes de lidar com problemas causados pelo desbalanceamento de dados. Como uma primeira contribuição, foi proposta a Autosimilaridade (Eigensimilarity em inglês), que é uma abordagem baseada em conceitos de processamento de sinais com o objetivo de detectar tráfego malicioso em redes de computadores. Foi avaliada a acurácia e o desempenho da abordagem proposta através de cenários simulados e dos dados do DARPA 1998. Os experimentos mostram que Autosimilaridade detecta os ataques synflood, fraggle e varredura de portas com precisão, com detalhes e de uma forma automática e cega, i.e. em uma abordagem não-supervisionada. Considerando que a assimetria de distribuições de dados podem melhorar a detecção de anomalias em dados desbalanceados e assimétricos, como no caso de tráfego de rede, foi proposta a Análise Robusta de Componentes Principais baseada em Momentos (ARCP-m), que é uma abordagem baseada em distâncias entre observações contaminadas e momentos calculados a partir subespaços robustos aprendidos através da Análise Robusta de Componentes Principais (ARCP), com o objetivo de detectar anomalias em dados assimétricos e em tráfego de rede. Foi avaliada a acurácia do ARCP-m para detecção de anomalias em dados simulados, com distribuições assimétricas e de cauda pesada, como também para os dados do CTU-13. Os experimentos comparam nossa proposta com algoritmos amplamente utilizados para detecção de anomalias e mostra que a distância entre estimativas robustas e observações contaminadas pode melhorar a detecção de anomalias em dados assimétricos e a detecção de ataques de rede. Adicionalmente, foi proposta uma arquitetura e abordagem para avaliar uma prova de conceito da Autosimilaridade para a detecção de comportamentos maliciosos em aplicações móveis corporativas. Neste sentido, foram propostos cenários, variáveis e abordagem para a análise de ameaças, como também foi avaliado o tempo de processamento necessário para a execução do Autosimilaridade em dispositivos móveis.The cost of all types of cyberattacks is increasing for global organizations. The Whitehouse of the U.S. government estimates that malicious cyber activity cost the U.S. economy between US$57 billion and US$109 billion in 2016. Recently, it is possible to observe an increasing in numbers of Denial of Service (DoS), botnets, malicious insider and ransomware attacks. Accenture consulting argues that 89% of survey respondents believe breakthrough technologies, like artificial intelligence, machine learning and user behavior analytics, are essential for securing their organizations. To face adversarial models, novel network attacks and counter measures of attackers to avoid detection, it is possible to adopt unsupervised or semi-supervised approaches for network anomaly detection, by means of behavioral analysis, where known anomalies are not necessaries for training models. Signal processing schemes have been applied to detect malicious traffic in computer networks through unsupervised approaches, showing advances in network traffic analysis, in network attack detection, and in network intrusion detection systems. Anomalies can be hard to identify and separate from normal data due to the rare occurrences of anomalies in comparison to normal events. The imbalanced data can compromise the performance of most standard learning algorithms, creating bias or unfair weight to learn from the majority class and reducing detection capacity of anomalies that are characterized by the minority class. Therefore, anomaly detection algorithms have to be highly discriminating, robust to corruption and able to deal with the imbalanced data problem. Some widely adopted algorithms for anomaly detection assume a Gaussian distributed data for legitimate observations, however this assumption may not be observed in network traffic, which is usually characterized by skewed and heavy-tailed distributions. As a first important contribution, we propose the Eigensimilarity, which is an approach based on signal processing concepts applied to detection of malicious traffic in computer networks. We evaluate the accuracy and performance of the proposed framework applied to a simulated scenario and to the DARPA 1998 data set. The performed experiments show that synflood, fraggle and port scan attacks can be detected accurately by Eigensimilarity and with great detail, in an automatic and blind fashion, i.e. in an unsupervised approach. Considering that the skewness improves anomaly detection in imbalanced and skewed data, such as network traffic, we propose the Moment-based Robust Principal Component Analysis (mRPCA) for network attack detection. The m-RPCA is a framework based on distances between contaminated observations and moments computed from a robust subspace learned by Robust Principal Component Analysis (RPCA), in order to detect anomalies from skewed data and network traffic. We evaluate the accuracy of the m-RPCA for anomaly detection on simulated data sets, with skewed and heavy-tailed distributions, and for the CTU-13 data set. The Experimental evaluation compares our proposal to widely adopted algorithms for anomaly detection and shows that the distance between robust estimates and contaminated observations can improve the anomaly detection on skewed data and the network attack detection. Moreover, we propose an architecture and approach to evaluate a proof of concept of Eigensimilarity for malicious behavior detection on mobile applications, in order to detect possible threats in offline corporate mobile client. We propose scenarios, features and approaches for threat analysis by means of Eigensimilarity, and evaluate the processing time required for Eigensimilarity execution in mobile devices

A dinâmica das rodas de conversa em aulas de ciências no Ensino Fundamental I

Este estudo analisa a dinâmica de uma proposta didática com o uso de rodas de conversa em aulas de ciências com estudantes do 1° ano do Ensino Fundamental I em estudo da temática água. As rodas de conversa são intervenções didáticas baseadas nos pressupostos dialógicos que buscam promover a participação crítica, dialógica e ativa dos sujeitos no processo de ensino e aprendizagem. A metodologia deste trabalho consistiu na videografia de dois momentos de roda de conversa dos estudantes com a professora. A análise de dados foi feita com base numa lista de observáveis proposta por Flores (2010). Como resultado desta pesquisa, foi possível verificar que as rodas de conversa podem contribuir para o processo de socialização dos alunos e na participação de forma crítica; permitem a discussão de temas do cotidiano; bem como a necessidade de melhor planejamento destes momentos no sentido de incentivar e promover a interação entre os alunos e a descentralização das falas.Este estudo analisa a dinâmica de uma proposta didática com o uso de rodas de conversa em aulas de ciências com estudantes do 1° ano do Ensino Fundamental I em estudo da temática água. As rodas de conversa são intervenções didáticas baseadas nos pressupostos dialógicos que buscam promover a participação crítica, dialógica e ativa dos sujeitos no processo de ensino e aprendizagem. A metodologia deste trabalho consistiu na videografia de dois momentos de roda de conversa dos estudantes com a professora. A análise de dados foi feita com base numa lista de observáveis proposta por Flores (2010). Como resultado desta pesquisa, foi possível verificar que as rodas de conversa podem contribuir para o processo de socialização dos alunos e na participação de forma crítica; permitem a discussão de temas do cotidiano; bem como a necessidade de melhor planejamento destes momentos no sentido de incentivar e promover a interação entre os alunos e a descentralização das falas.Este estudo analisa a dinâmica de uma proposta didática com o uso de rodas de conversa em aulas de ciências com estudantes do 1° ano do Ensino Fundamental I em estudo da temática água. As rodas de conversa são intervenções didáticas baseadas nos pressupostos dialógicos que buscam promover a participação crítica, dialógica e ativa dos sujeitos no processo de ensino e aprendizagem. A metodologia deste trabalho consistiu na videografia de dois momentos de roda de conversa dos estudantes com a professora. A análise de dados foi feita com base numa lista de observáveis proposta por Flores (2010). Como resultado desta pesquisa, foi possível verificar que as rodas de conversa podem contribuir para o processo de socialização dos alunos e na participação de forma crítica; permitem a discussão de temas do cotidiano; bem como a necessidade de melhor planejamento destes momentos no sentido de incentivar e promover a interação entre os alunos e a descentralização das falas

Circuitos digitais e mistos CMOS com aplicação em medidor de energia

The design of digital and mixed CMOS integrated circuits for energy meters is required in applications where energy measurement systems are installed with fast processing and low power consumption. The great challenge is to understand its operation and investigate topologies and/or design methodologies that allow to solve the difficulties in the design of integrated digital and mixed circuits, in order to find a good compromise between processing speed, power consumed and occupied area. In this work we present the development of new digital and mixed circuits to be used in an energy meter. The digital circuits uses a bypassing technique which avoids redundant calculations. This technique was applied in the low power multiplier, reducing its consumption by 40%. For the high-pass filter, the power consumption was reduced by 15%. And the low-pass filter had the consumption reduced by 26%. A pseudo-parallel sigma-delta modulator that was optimized at system level to attain maximum SNR using minimum capacitance values so that speed requirements of the analog blocks could be alleviated in order to reduce power consumption. The developed PSDM was verified by post-layout simulations, reaching a dynamic range of 99.8 dB for a signal bandwidth of 2 kHz, with an oversampling ratio of 128, occupying an area of 0.16 mm2 and consuming only 52.5 µW.O projeto de circuitos integrados CMOS digitais e mistos para medidores de energia se mostra necessário em aplicações nas quais se deseja diagnosticar sistemas de medição de energia elétrica com rapidez de processamento e/ou baixo consumo de potência. O grande desafio está em compreender o seu funcionamento e investigar topologias e/ou metodologias de projeto que permitam solucionar as dificuldades no projeto de circuitos integrados digitais e mistos, com o objetivo de otimizar o compromisso entre rapidez de processamento, potência consumida e área ocupada. Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento de novos circuitos digitais e mistos para serem utilizados em um medidor de energia. Os circuitos digitais se utilizam de uma técnica de desvio que evita cálculos redundantes. Essa técnica foi aplicada no multiplicador de baixo consumo, reduzindo seu consumo em 40%. Já para o filtro passa-altas, o consumo foi reduzido em 15%. E o filtro passa-baixas teve o consumo reduzido em 26%. Um modulador sigma delta pseudo-paralelo foi otimizado ao nível do sistema para atingir o SNR máximo usando valores de capacitância mínimos para que os requisitos de velocidade dos blocos analógicos pudessem ser aliviados para reduzir o consumo de energia. O PSDM desenvolvido foi verificado por simulações pós-leiaute, atingindo uma faixa dinâmica de 99,8 dB para uma largura de banda do sinal de 2 kHz, com uma razão de sobre-amostragem de 128, ocupando uma área de 0,16 mm2 e consumindo apenas 52,5 µW

A percepção de graduandos de Ciências Contábeis sobre a ética geral e profissional

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais, 2013.Pode-se dizer que a ética serve como guia para a atuação digna e íntegra de profissionais no mercado de trabalho. Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo identificar a percepção de alunos de graduação do Curso de Ciências Contábeis em Instituição de Ensino Superior do Distrito Federal sobre a ética, contemplando o conceito de ética, a ética na profissão e o código de ética do contador. Para tanto, foi aplicado questionário em uma amostra de 194 graduandos no segundo semestre de 2012. O estudo mostra, que 80% dos respondentes apresentam nível de conhecimento do código de ética do contador menor ou igual a 5, em uma escala de 1 a 10. A maioria dos respondentes concorda parcialmente que pretende cumprir todas as normas elaboradas pelo conselho profissional, mesmo que não concorde com elas. Quanto à parte conceitual, a maioria concorda parcialmente que ser ético é agir de acordo com a lei; a ética pode ser ensinada; ser ético é ser honesto; e que a ética depende da cultura. Em relação a ética na profissão, a maioria concorda com a essencialidade da ética no exercício da profissão. O teste do qui-quadrado foi insignificante para as questões, que abordam o conceito de ética, a ética na profissão e o código de ética do contador