An object-based visual selection model combining physical features and memory

In this paper, a new visual selection model is proposed, which combines both early visual features and object-based visual selection modulations. This model integrates three main mechanisms. The first is responsible for the segmentation of the scene allowing the identification of objects. In the second one, the average of saliency of each object is calculated for each feature considered in this work, which provides the modulation of the visual attention for one or more features. Finally, the third mechanism is responsible for building the object-saliency map, which highlights the salient objects in the scene. It will be shown that top-down modulation can overcome bottom-up saliency by selecting a known object instead of the most salient (bottom-up) and is even clear in the absence of any bottom-up clue. Several experiments with synthetic and real images are conducted and the obtained results demonstrate the effectiveness of the proposed approach for visual attention

PREVALÊNCIA DE ENTEROPARASITOSES EM CASOS DIAGNOSTICADOS NO MUNICÍPIO DE JOÃO PINHEIRO-MG

Introdução: As enteroparasitoses são definidas como parasitos que vivem no trato gastrointestinal e são classificadas como um dos principais problemas de saúde pública presentes nos países em desenvolvimento. O estudo teve como objetivo, avaliar e comparar com a literatura, a prevalência de enteroparasitoses em pacientes atendidos pelo laboratório municipal de análises clínicas da cidade de João Pinheiro- MG, entre o período de janeiro de 2010 a dezembro de 2010. Métodos: Neste período, foram diagnosticados 510 casos positivos através do exame parasitológico das fezes, e do total destes casos, foram observados 18 (3,5%) resultados para helmintos e 467 (91,6%) resultados positivos para protozoários intestinais. Os protozoários encontrados com maior frequência foram a Entamoeba coli com 254 (49,8%) amostras positivas, seguido por Giardia lamblia com 121 (23,7%) amostras positivas e Endolimax nana com 92 (18,0%) amostras positivas. Entre os helmintos, o Enterobius vermiculares aparece como principal causa, com 7 (1,4%) amostras positivas. Conclusões: As análises dos resultados mostraram que entre os parasitos analisados neste período, foi observada uma maior prevalência entre os protozoários comensais. A espécie Giardia lamblia teve destaque entre os parasitos considerados patogênicos, causador de complicações intestinais em crianças e pacientes imunossuprimidos, principalmente. A importância do estudo e análise da prevalência das enteroparasitoses no município localizado na região noroeste de Minas Gerais é um indicador para o conhecimento das condições sanitárias locais, possibilitando a implementação de melhorias na região

The missing links:A global study on uncovering financial network structures from partial data

Capturing financial network linkages and contagion in stress test models are important goals for banking supervisors and central banks responsible for micro- and macroprudential policy. However, granular data on financial networks is often lacking, and instead the networks must be reconstructed from partial data. In this paper, we conduct a horse race of network reconstruction methods using network data obtained from 25 different markets spanning 13 jurisdictions. Our contribution is two-fold: first, we collate and analyze data on a wide range of financial networks. And second, we rank the methods in terms of their ability to reconstruct the structures of links and exposures in networks

PRÓTESES ARTICULARES: UMA REVISÃO INTEGRATIVA ACERCA DAS COMPLICAÇÕES E RISCOS

Joint replacement surgery is a significant milestone in orthopedic medicine, offering a valuable solution for patients suffering from chronic pain and loss of mobility due to debilitating joint conditions. These prostheses, designed to replace damaged or compromised joints, represent an effective approach to restoring function, relieving discomfort and improving quality of life. This article consists of an integrative review, in which it aims to discuss the complications and risks of joint prostheses, through considerations about them and their recovery and rehabilitation, in order to expand the knowledge of students and professionals in the area on the subject. in question. The work consists of an integrative literature review, in which a search was carried out in the databases. The use of joint prostheses is a notable achievement in orthopedic medicine, providing pain relief and restoration of mobility for countless patients. However, as with any medical procedure, there are complications and risks associated with these medical devices that must be fully understood and considered. In short, joint prostheses are a remarkable achievement in orthopedic medicine, offering pain relief and restoration of mobility for patients with debilitating joint conditions. However, the success of these medical devices depends on understanding the indications, choosing appropriate types and materials, performing an accurate surgical procedure, effective rehabilitation, and careful management of the associated risks and complications.A cirurgia de implantação de próteses articulares é um marco significativo na medicina ortopédica, oferecendo uma solução valiosa para pacientes que sofrem de dor crônica e perda de mobilidade devido a condições articulares debilitantes. Essas próteses, projetadas para substituir articulações danificadas ou comprometidas, representam uma abordagem eficaz para restaurar a função, aliviar o desconforto e melhorar a qualidade de vida. O presente artigo consiste em uma revisão integrativa, no qual tem como objetivo discorrer acerca das complicações e riscos das próteses articulares, mediante considerações sobre as mesmas e sua recuperação e reabilitação, no intuito de ampliar os conhecimentos de estudantes e profissionais da área acerca do tema em questão. O trabalho consiste em uma revisão de literatura do tipo integrativa, na qual foi realizada uma pesquisa nas bases de dados. A utilização de próteses articulares é uma notável conquista da medicina ortopédica, proporcionando alívio da dor e restauração da mobilidade para inúmeros pacientes. No entanto, como em qualquer procedimento médico, existem complicações e riscos associados a esses dispositivos médicos que devem ser compreendidos e considerados de forma abrangente. Em suma, as próteses articulares são uma notável conquista da medicina ortopédica, oferecendo alívio da dor e restauração da mobilidade para pacientes com condições articulares debilitantes. No entanto, o sucesso desses dispositivos médicos depende da compreensão das indicações, da escolha adequada dos tipos e materiais, da realização de um procedimento cirúrgico preciso, de uma reabilitação eficaz e da gestão cuidadosa dos riscos e complicações associados

Aprendizado de máquina em redes complexas: modelagem, análise e aplicações

Machine learning is evidenced as a research area with the main purpose of developing computational methods that are capable of learning with their previously acquired experiences. Although a large amount of machine learning techniques has been proposed and successfully applied in real systems, there are still many challenging issues, which need be addressed. In the last years, an increasing interest in techniques based on complex networks (large-scale graphs with nontrivial connection patterns) has been verified. This emergence is explained by the inherent advantages provided by the complex network representation, which is able to capture the spatial, topological and functional relations of the data. In this work, we investigate the new features and possible advantages offered by complex networks in the machine learning domain. In fact, we do show that the network-based approach really brings interesting features for supervised, semisupervised, and unsupervised learning. Specifically, we reformulate a previously proposed particle competition technique for both unsupervised and semisupervised learning using a stochastic nonlinear dynamical system. Moreover, an analytical analysis is supplied, which enables one to predict the behavior of the proposed technique. In addition to that, data reliability issues are explored in semisupervised learning. Such matter has practical importance and is found to be of little investigation in the literature. With the goal of validating these techniques for solving real problems, simulations on broadly accepted databases are conducted. Still in this work, we propose a hybrid supervised classification technique that combines both low and high orders of learning. The low level term can be implemented by any classification technique, while the high level term is realized by the extraction of features of the underlying network constructed from the input data. Thus, the former classifies the test instances by their physical features, while the latter measures the compliance of the test instances with the pattern formation of the data. Our study shows that the proposed technique not only can realize classification according to the semantic meaning of the data, but also is able to improve the performance of traditional classification techniques. Finally, it is expected that this study will contribute, in a relevant manner, to the machine learning areaAprendizado de máquina figura-se como uma área de pesquisa que visa a desenvolver métodos computacionais capazes de aprender com a experiência. Embora uma grande quantidade de técnicas de aprendizado de máquina foi proposta e aplicada, com sucesso, em sistemas reais, existem ainda inúmeros problemas desafiantes que necessitam ser explorados. Nos últimos anos, um crescente interesse em técnicas baseadas em redes complexas (grafos de larga escala com padrões de conexão não triviais) foi verificado. Essa emergência é explicada pelas inerentes vantagens que a representação em redes complexas traz, sendo capazes de capturar as relações espaciais, topológicas e funcionais dos dados. Nesta tese, serão investigadas as possíveis vantagens oferecidas por redes complexas quando utilizadas no domínio de aprendizado de máquina. De fato, será mostrado que a abordagem por redes realmente proporciona melhorias nos aprendizados supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. Especificamente, será reformulada uma técnica de competição de partículas para o aprendizado não supervisionado e semissupervisionado por meio da utilização de um sistema dinâmico estocástico não linear. Em complemento, uma análise analítica de tal modelo será desenvolvida, permitindo o entendimento evolucional do modelo no tempo. Além disso, a questão de confiabilidade de dados será investigada no aprendizado semissupervisionado. Tal tópico tem importância prática e é pouco estudado na literatura. Com o objetivo de validar essas técnicas em problemas reais, simulações computacionais em bases de dados consagradas pela literatura serão conduzidas. Ainda nesse trabalho, será proposta uma técnica híbrica de classificação supervisionada que combina tanto o aprendizado de baixo como de alto nível. O termo de baixo nível pode ser implementado por qualquer técnica de classificação tradicional, enquanto que o termo de alto nível é realizado pela extração das características de uma rede construída a partir dos dados de entrada. Nesse contexto, aquele classifica as instâncias de teste segundo qualidades físicas, enquanto que esse estima a conformidade da instância de teste com a formação de padrões dos dados. Os estudos aqui desenvolvidos mostram que o método proposto pode melhorar o desempenho de técnicas tradicionais de classificação, além de permitir uma classificação de acordo com o significado semântico dos dados. Enfim, acredita-se que este estudo possa gerar contribuições relevantes para a área de aprendizado de máquina

Network-based high level data classification

Traditional supervised data classification considers only physical features (e. g., distance or similarity) of the input data. Here, this type of learning is called low level classification. On the other hand, the human (animal) brain performs both low and high orders of learning and it has facility in identifying patterns according to the semantic meaning of the input data. Data classification that considers not only physical attributes but also the pattern formation is, here, referred to as high level classification. In this paper, we propose a hybrid classification technique that combines both types of learning. The low level term can be implemented by any classification technique, while the high level term is realized by the extraction of features of the underlying network constructed from the input data. Thus, the former classifies the test instances by their physical features or class topologies, while the latter measures the compliance of the test instances to the pattern formation of the data. Our study shows that the proposed technique not only can realize classification according to the pattern formation, but also is able to improve the performance of traditional classification techniques. Furthermore, as the class configuration's complexity increases, such as the mixture among different classes, a larger portion of the high level term is required to get correct classification. This feature confirms that the high level classification has a special importance in complex situations of classification. Finally, we show how the proposed technique can be employed in a real-world application, where it is capable of identifying variations and distortions of handwritten digit images. As a result, it supplies an improvement in the overall pattern recognition rate.Sao Paulo State Research Foundation (FAPESP)Brazilian National Research Council (CNPq

Network-based stochastic semisupervised learning

Semisupervised learning is a machine learning approach that is able to employ both labeled and unlabeled samples in the training process. In this paper, we propose a semisupervised data classification model based on a combined random-preferential walk of particles in a network (graph) constructed from the input dataset. The particles of the same class cooperate among themselves, while the particles of different classes compete with each other to propagate class labels to the whole network. A rigorous model definition is provided via a nonlinear stochastic dynamical system and a mathematical analysis of its behavior is carried out. A numerical validation presented in this paper confirms the theoretical predictions. An interesting feature brought by the competitive-cooperative mechanism is that the proposed model can achieve good classification rates while exhibiting low computational complexity order in comparison to other network-based semisupervised algorithms. Computer simulations conducted on synthetic and real-world datasets reveal the effectiveness of the model.Sao Paulo State Research Foundation (FAPESP)Brazilian National Research Council (CNPq