Sleep Stages Classification Using Spectral Based Statistical Moments as Features

In the pursuit of highly effective and efficient portable sleep classification systems, researchers have been testing a massive number of combinations of EEG features and classifiers.  State of art sleep classification ensembles achieve accuracy in the order of 90%.  However, there is presently no consensus regarding the best setof features for sleep staging with single channel EEG, leading researchers to modify feature selection according to the number of classification stages. This paper introduces a reduced set of frequency-domain features capable of yielding high classification accuracy (90.9%, 91.8%, 92.4%, 94.3% and 97.1%) for all 6- to 2-state sleep stages.  The proposed system uses fast Fourier transform (FFT) to convert data from Pz-Oz EEG channel into the frequency domain. Afterwards, eight statistical features are extracted from specific frequency ranges and fed into a random forest classifier

Apresentação do Volume 12 Número 24 da Revista Brasileira de História & Ciências Sociais

            Apresentação do Volume 12 Número 24 da Revista Brasileira de História & Ciências Sociais O presente número mantém a publicação de autores reconhecidos, assim como a possibilidade de submissão de todos os pesquisadores por meio de chamadas públicas, garantindo-se a transparência e o respeito aos trabalhos sérios realizados na área de cada artigo. Neste número, são ao todo doze artigos dentro do dossiê, delimitados tematicamente, além de sete artigos livres e uma resenha vinculada ao dossiê. A expectativa é que leitores e pesquisadores que utilizarem o material encontrem contribuições relevantes em suas áreas. Revista Brasileira de História & Ciências Sociais - RBHCS - publica, em dezembro de 2020, o Dossiê História e Direitos da Criança e do Adolescente na América Latina. É o volume 12, número 24, da revista, que se mantém ativa desde 2009, publicando dois números a cada ano. Mantem-se, assim, a continuidade de uma trajetória de números temáticos sobre assuntos das áreas de História & Ciências Sociais. Contudo, como foram muitos – e principalmente bons - os trabalhos recebidos para o presente dossiê, os Editores acolheram a proposta dos organizadores e – ainda no primeiro trimestre de 2021 – teremos uma edição especial dando continuidade ao presente dossiê temático.             Além da publicação, a revista traz uma importante novidade: após meses de preparação, a Universidade Federal do Rio Grande (FURG), a qual pertence a RBHCS, fez a atualização para a terceira versão do sistema operacional da revista, com alterações visuais substanciais e melhorias também com relação ao fluxo, tornando mais claro o processo e mais atrativo o layout do periódico.             O novo sistema não impõe novas demandas aos leitores e autores, mas procura dar algumas funcionalidades novas ao processo editorial e às capacidades dos editores durante o fluxo de avaliação e, após, durante a editoração e publicação.             Assim, desejamos aos leitores uma excelente leitura, que ela possa ser útil, agregadora, e que traga bons frutos dos esforços de todos os pesquisadores envolvidos na produção e avaliação deste número. Ótima leitura e que 2021 seja um ano muito melhor! Os Editores Profa. Denize Terezinha Leal Freitas (UNIPAMPA/SEDUC-RS) Prof. Fabiano Quadros Rückert (UFMS) Prof. José Carlos da Silva Cardozo (FURG) Prof. Jonathan Fachini da Silva (UAB-UFPel) Prof. Tiago da Silva Cesar (UNICAP) Prof. Wagner Silveira Feloniuk (FURG)   Rio Grande/RS, Verão de 202

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio