Analytic approximations, perturbation theory, effective field theory methods and their applications

We summarize the parallel session B4: 'Analytic approximations, perturbation theory effective field theory methods and their applications' and the joint session B2/B4: 'Approximate solutions to Einstein equations: Methods and Applications', of the GR20 & Amaldi10 conference in Warsaw, July 2013. The contributed talks reported significant advances on various areas of research in gravity.Comment: 15 pages. Contribution to the Proceedings of GR20 - Amaldi1

Development, fabrication and application of electrochemical devices using 3D-printing

Esta tese tem como foco o uso de recentes inovações em manufatura aditiva (impressao 3D) na confecção de células e sensores eletroquímicos. Como introdução este trabalho faz uma revisão completa sobre o tema, seguida de construção, caracterizações e aplicações de sensores e células impressas em 3D na eletroanalítica. A primeira delas é uma célula eletroanalítica para medidas hidrodinâmicas e estacionárias. A segunda se trata de sensores impressos por 3D baseado em um termoplástico condutivo, dopado com materiais carbonáceos (grafeno ou negro de fumo). A combinação destas células e eletrodos impressos em 3D contendo grafeno, foram aplicados na área forense na amostragem, identificação e quantificação do explosivo 2,4,6-trinitrotolueno, o conhecido TNT. O dispositivo foi proposto para amostragens em locais suspeitos de crimes que envolvam manuseio deste material. Um limite de detecção (LOD) de 0,4 −1 em uma faixa linear de 1 – 870 mol L−1 foram reportados. Na área de bioanalítica, 3 moléculas foram analisadas em metodologias propostas. A primeira utilizando ou amperometria de múltiplos pulsos, para analise simultânea de nitrito e ácido úrico, em saliva e urina atingindo resultados de faixa linear de 0,5–250 mol L−1 para ambos analitos e LODs de 0,02 e 0,03 mol L−1 para ácido úrico e nitrito respectivamente, com precisão calculada de até RSD < 2,1 %. A modificação do sensor com a enzima glicose oxidase (GOx) foi proposta, atingindo LOD de 15 mol L−1, precisão intra-dia de 5% e índices de recuperação entre 90–105 % para glicose em plasma sanguíneo. Todos os dispositivos apresentaram custo inferior a U$0,50/unidade e alta precisão de fabricação (RSD = 4uma caneta 3D pode ser utilizada na construção de sensores com termoplástico condutivo contendo negro de fumo como material condutor. Em uma comparação o eletrodo impresso por impressora 3d! apresentou melhores característica analíticas em comparação ao eletrodo 3 em 1 proposto usando a caneta 3D, porém características promissoras foram observadas como possibilidade de análise em uma gota, baixo consumo de plástico condutivo na construção e resultados voltamétricos comparáveis a eletrodos SPE’s comerciais. Tudo isso com formato portátil e totalmente adaptável.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisFAU - Fundação de Apoio UniversitárioIQUFU - Instituto de Química da Universidade Federal de UberlândiaTese (Doutorado)Recent advances in the manufacturing of electroanalytical sensors, cells and devices using 3D-printing is the focus of this work. This thesis introduces this theme/topic with a wide and critical literature review, followed by several proposed applications at electroanalytical prototyping and sensing. The first of those is an electroanalytical cell, for hydrodynamic and stationary measurements, and 3D-printed sensors based on a conductive thermoplastic with carbonaceous materials (graphene or carbon black). The electrodes were applied in the forensic field by quantification, detection and sampling 2,4,6-trinitrotoluene, well known as TNT. The proposed device is a flexible samplersensor for suspect powders in crime scenes and presented proper analytical characteristics reaching a LOD of 0.4 mol L−1 in a linear interval of 1 – 870 molL−1 for TNT. This thesis also shows how a 3D pen can be used to fabricate electrochemical sensors, also proposed for TNT detection,presenting higher LOD, but interesting characteristics such as low volume in a drop of 100 L, low conductive plastic consumption and voltammetric results similar to a commercial SPE. All this in portable shape cylindrical or three in one electrode. In the field of bioanalytics, glucose was a target molecule for 3D-printed electrodes modified with glucose oxidase, using chronoamperometry, reaching LOD of 15 molL−1, inter-day and intra-day precision lower than 5 analysis of blood plasma. A simultaneous method using amperometric detection of nitrite and uric acid within a linear range from 0.5–250 mol L−1 for both analytes, LODs of 0.02 and 0.03 mol L−1 for uric acid and nitrite, respectively, and high precision (RSD < 2.1 biosensors for the analysis of real biological samples with analytical features comparable to conventional modified electrodes.All the 3D-printed devices presented a unit cost lower than U$0.50 and high precision of fabrication (RSD = 4%)

Near real-time network analysis for the identification of malicious activity

The evolution of technology and the increasing connectivity between devices lead to an increased risk of cyberattacks. Reliable protection systems, such as Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention System (IPS), are essential to try to prevent, detect and counter most of the attacks. However, the increased creativity and type of attacks raise the need for more resources and processing power for the protection systems which, in turn, requires horizontal scalability to keep up with the massive companies’ network infrastructure and with the complexity of attacks. Technologies like machine learning, show promising results and can be of added value in the detection and prevention of attacks in near real-time. But good algorithms and tools are not enough. They require reliable and solid datasets to be able to effectively train the protection systems. The development of a good dataset requires horizontal-scalable, robust, modular and faulttolerant systems so that the analysis may be done in near real-time. This work describes an architecture design for horizontal-scaling capture, storage and analyses, able to collect packets from multiple sources and analyse them in a parallel fashion. The system depends on multiple modular nodes with specific roles to support different algorithms and tools.A evolução da tecnologia e o aumento da conectividade entre dispositivos, levam a um aumento do risco de ciberataques. Os sistemas de deteção de intrusão são essenciais para tentar prevenir, detetar e conter a maioria dos ataques. No entanto, o aumento da criatividade e do tipo de ataques aumenta a necessidade dos sistemas de proteção possuírem cada vez mais recursos e poder computacional. Por sua vez, requerem escalabilidade horizontal para acompanhar a massiva infraestrutura de rede das empresas e a complexidade dos ataques. Tecnologias como machine learning apresentam resultados promissores e podem ser de grande valor na deteção e prevenção de ataques em tempo útil. No entanto, a utilização dos algoritmos e ferramentas requer sempre um conjunto de dados sólidos e confiáveis para treinar os sistemas de proteção de maneira eficaz. A implementação de um bom conjunto de dados requer sistemas horizontalmente escaláveis, robustos, modulares e tolerantes a falhas para que a análise seja rápida e rigorosa. Este trabalho descreve a arquitetura de um sistema de captura, armazenamento e análise, capaz de capturar pacotes de múltiplas fontes e analisá-los de forma paralela. O sistema depende de vários nós modulares com funções específicas para oferecer suporte a diferentes algoritmos e ferramentas

Remote health monitoring system for the elderly based on mobile computing and IoT

This document presents the work done in the Master’s thesis in Telecommunications and Computer Engineering and describes the development, implementation and subsequent of a Remote Health Monitoring System for the Elderly based on Mobile Computing and IoT. Due to increasing technological innovation over the last decades, the average life expectancy of humans is increasing year-by-year. Although this is an excellent step forward for humanity, it has led older population to being more prone to illness and accidents such as falls. In this work a study is made on the existing literature in nonintrusive remote health monitoring systems, towards the design and implementation of an IoT system capable of identifying falls and monitor cardiac data. A Systematic Literature Review (SLR) method was considered, taking into account the existing literature on remote health monitoring systems, fall detection algorithms and IoT. The Design Science Research (DSR) methodology was used to seek to enhance technology and science knowledge about this dissertation’s topic, through the creation of an innovative artifact. The system includes a smart watch (LILYGO T-WATCH-2020-V2), programmable in C under Arduino IDE to detect falls and a photoplethysmography monitoring unit (PPG) based on a Onyx 9560 Bluetooth oximeter, capable of measuring the user’s blood oxygen percentage (SpO2) and heart rate, in real time. It also provides remote monitoring through a user-friendly website to visualize live data about the health status of the user. The system was tested in volunteers to show the effectiveness of remote health monitoring systems for the elderly population.Este documento apresenta o trabalho realizado na tese de Mestrado em Engenharia de Telecomunicações e Informática e descreve o desenvolvimento, implementação e validação de um Sistema de Monitorização Remota da Saúde para Idosos. Devido à crescente inovação tecnológica ao longo dos anos, a esperança média de vida dos seres humanos está a aumentar anualmente. Embora seja um excelente passo em frente para a humanidade, tem levado à população mais idosa a ser propensa a doenças e acidentes, tais como quedas. Neste trabalho, efectua-se um estudo sobre a literatura existente em sistemas não intrusivos de monitorização remota da saúde, com vista à concepção e implementação de um sistema IoT capaz de identificar quedas e monitorizar dados cardíacos. Foi concebida uma Revisão Sistemática da Literatura (SLR), tendo em conta literatura existente sobre sistemas de monitorização da saúde, algoritmos de detecção de quedas e IoT. A metodologia Design Science Research (DSR) foi utilizada para procurar melhorar os conhecimentos tecnológicos sobre o tema desta dissertação, através da criação de um artefacto inovador. O sistema inclui um relógio inteligente (LILYGO T-WATCH-2020-V2), programável em C sob a IDE Arduino para detectar quedas e um dispositivo de monitorização fotopletismográfico (PPG) baseada num oxímetro Onyx 9560 Bluetooth, capaz de medir a percentagem de oxigénio no sangue (SpO2) e o ritmo cardíaco. Fornece ainda monitorização remota através de um website para visualizar dados em direto sobre a saúde do utilizador. O sistema foi testado em voluntários para mostrar a eficácia dos sistemas de monitorização remota da saúde em idosos

Decision Trees for Optimization Display Campaigns for Conversion

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Driven Marketing, specialization in Marketing IntelligenceDigital technology's evolution has impacted the marketing landscape and brought both opportunities and challenges for advertisers. Traditional marketing strategies have been shown to be supported by, and in some cases replaced by digital marketing techniques. Even though there are many different channels and forms for online advertising today, programmatic advertising has shown a lot of potential, particularly in terms of automation and algorithm development for buying ad space in real-time. This study aims to explore the application of Decision Tree Algorithms in optimizing display campaigns for conversion and the competitive benefits they provide over traditional optimization methods, on the programmatic exchange. In order to evaluate the effectiveness of the Decision Tree Algorithm, the research will be divided into three phases: phases 1, 2 and 3. Where phases 1 and 2 will focus on testing different bid modifier ranges to reach the best outcome. And, in phase 3 the two campaigns, utilizing the Decision Tree Algorithm and the Standard Optimization, will be directly compared with relevant KPIs, in an A/B test environment. The results obtained showed that after the systematic testing process of multiple bid modifier ranges, it was possible to determine that the best-performing one has a range of 0,1 to 1,5, which, in phase 3, outperformed the standard optimization and generated more 21% clicks, 54% conversions and a 28% higher conversion rate

Red cell distribution width (RDW) as a predictor of cardiovascular outcomes in extensive aortoiliac disease

Introdução: A doença arterial periférica aorto-ilíaca pode originar claudicação limitante do membro inferior ou isquemia ameaçadora do membro inferior crónica, que se associam a um aumento da morbi-mortalidade a curto e a longo prazo. O coeficiente de variação da amplitude de distribuição dos glóbulos vermelhos (RDW-CV) tem sido capaz de prever eventos em várias doenças ateroscleróticas, como o enfarte agudo do miocárdio e o acidente vascular cerebral. O principal objetivo deste estudo foi avaliar a capacidade preditiva do RDW-CV peri-operatório em predizer com precisão eventos cardiovasculares adversos major (MACE) e mortalidade por todas as causas a curto e a longo prazo em doentes submetidos a revascularização aorto-ilíaca devido a doença aorto-ilíaca aterosclerótica extensa. Métodos: De 2013 a 2020, os pacientes submetidos a revascularização aorto-ilíaca por doença aorto-ilíaca grave foram incluídos numa coorte prospetiva. Foram colhidas amostras de sangue no período pré-operatório e os dados demográficos, as comorbilidades e os resultados pós-operatórios dos pacientes foram analisados. O modelo de regressão multivariável de Cox foi utilizado para ajustar os fatores de confundimento e para avaliar o efeito independente destes fatores prognósticos sobre os resultados. Resultados: 107 pacientes foram incluídos no grupo de estudo. O acompanhamento médio foi de 57 (95% CI 34,4-69,6) meses. O RDW-CV pré-operatório estava aumentado em trinta e oito pacientes (35,5%). O aumento do RDW-CV foi associado a insuficiência cardíaca congestiva odd's ratio ajustado de 5,043 (IC 95% 1,436-17,717, p=0,012) e conseguiu prever a ocorrência a longo prazo de MACE (hazard ratio ajustado, aHR = 1,065, IC 95% 1,014-1,118, p = 0,011), mortalidade por todas as causas (aHR = 1,069, IC 95% 1,014-1,126, p = 0,013) , insuficiência cardíaca aguda (AHF) (aHR=1,569, IC 95% 1,179-2,088, p=0,002) e acidente vascular cerebral (aHR=1,343, IC 95% 1,044-1,727, p=0,022). Conclusão: O RDW-CV é um marcador amplamente disponível e de baixo custo que foi capaz de predizer independentemente a ocorrência a longo prazo de insuficiência cardíaca aguda, acidente vascular cerebral, MACE e mortalidade por todas as causas em pacientes com doença aorto-ilíaca extensa submetidos à revascularização. Este biomarcador pode ajudar a avaliar quais os pacientes que provavelmente beneficiariam de um acompanhamento mais rigoroso a longo prazo.Background: Aortoiliac peripheral artery disease may lead to disabling lower limb claudication or to lower limb chronic threatening ischemia, which is associated with increased short and long-term morbi-mortality. The red blood cell distribution width-coefficient of variation (RDW-CV) has been able to predict outcomes in other atherosclerotic diseases, such as myocardial infarction and stroke. The main objective of this study was to assess the predictive ability of perioperative RDW-CV in accurately predicting short and long-term major adverse cardiovascular events (MACE) and all-cause mortality in patients submitted to aortoiliac revascularization due to extensive aortoiliac atherosclerotic disease. Methods: From 2013 to 2020, patients who underwent aortoiliac revascularization due to severe aortoiliac disease were included in a prospective cohort. Blood samples were taken preoperatively and the patient's demographics, comorbidities, and postoperative outcomes were assessed. A multivariate Cox regression model was used to adjust for confounding and assess the independent effect of these prognostic factors on the outcomes. Results: The study group included 107 patients. Median follow-up was 57 (95% CI 34.4-69.6) months. Preoperative RDW-CV was increased in thirty-eight patients (35.5%). Increased RDW-CV was associated with congestive heart failure - adjusted odds ratio of 5.043 (95% CI 1.436-17.717, p=0.012). It could predict long-term occurrence of MACE (adjusted hazard ratio, aHR=1.065, 95% CI 1.014-1.118, p=0.011), all-cause mortality (aHR=1.069, 95% CI 1.014-1.126, p=0.013), acute heart failure (AHF) (aHR=1.569, 95% CI 1.179-2.088, p=0.002), and stroke (aHR=1.343, 95% CI 1.044-1.727, p=0.022). Conclusions: RDW-CV is a widely available and low-cost marker that was able to independently predict long-term AHF, stroke, MACE, and all-cause mortality in patients with extensive aortoiliac disease submitted to revascularization. This biomarker could help assess which patients would likely benefit from stricter follow-up in the long-term

Failure Handling in BDI Plans via Runtime Enforcement

This project CONVINCE has received funding from the European Union’s Horizon research and innovation programme G.A. n. 101070227. This publication is funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the authors only and do not necessarily reflect those of the European Union or European Commission (the granting authority). Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for themPublisher PD

Análise de coerência de dados e otimização

Orientadores: Guido Costa Souza de Araújo, Marcio Machado PereiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Embora a computação heterogenea tenha permitido ganhos de desempenho (speed-ups) impressionantes, o conhecimento sobre a arquitetura dos dispositivos aceleradores para colher todos os benefícios de seu hardware ainda é algo crítico. A programação em cima dessas arquiteturas é complexa, propensa a erros e geralmente é feita por meio de lin- guagens especializadas (por exemplo, CUDA) ou bibliotecas (por exemplo, OpenCL). Em particular, para os programadores não especialistas, o custo de mover e manter dados co- erentes entre host e o dispositivo acelerador (device) pode facilmente eliminar quaisquer ganhos de desempenho alcançados pela aceleração. Esta dissertação propõe Análise de Coerência de Dados (DCA), uma simples e útil técnica de análise de fluxo de dados que determina como as variáveis são usadas pelo host/device em cada ponto do programa. Ela também introduz a Otimização de Coerência de Dados (DCO), um algoritmo baseado em DCA que: (a) usa informações das variáveis para alocar buffers OpenCL compartilhados entre o host e o device; e (b) inserir chamadas de função OpenCL apropriadas em pontos do programa de modo a minimizar o número de operações de coerência de dados. O DCO foi implementado no compilador GPUClang LLVM que é capaz de traduzir automatica- mente os loops anotados do OpenMP 4.X para kernels OpenCL, escondendo assim toda a complexidade da programação direta no OpenCL. Os resultados experimentais revelam que, enquanto GPUClang mostra desempenho de até 78x, GPUClang com DCO consegue speed-ups de até 84x em programas do benchmark Polybench rodando em um Exynos 8890 Octacore CPU com ARM Mali-T880 MP12 GPU e até 92x em um Processador dual core Intel Core i5 de 2,4 GHz equipado com uma unidade Intel Iris GPUAbstract: Although heterogeneous computing has enabled some impressive program speed-ups, knowledge about the architecture of the target device is still critical to reap the full benefits of its hardware. Programming such architectures is complex, error-prone and is usually done by means of specialized languages (e.g. CUDA) or complex function libraries (e.g. OpenCL). In particular, for non-expert programmers the cost of moving and keeping host/device data coherent can easily eliminate any performance gains achieved by accel- eration. This dissertation proposes Data Coherence Analysis (DCA) a simple and yet useful data-flow analysis technique that determines how variables are used by host/device at each program point. It also introduces Data Coherence Optimization (DCO), a DCA- based algorithm that: (a) uses variable information to allocate OpenCL shared buffers between host and devices; and (b) inserts appropriate OpenCL function calls into program points so as to minimize the number of required data coherence operations. DCO was implemented in the GPUClang LLVM compiler which is capable of automatically trans- lating OpenMP 4.X annotated loops to OpenCL kernels, thus hiding all the complexity of directly programming in OpenCL. Experimental results reveal that while GPUClang shows performance of up to 78x, GPUCLang with DCO can achieve speed-ups of up to 84x on programs from the Polybench benchmark running on an Exynos 8890 Octacore CPU with ARM Mali-T880 MP12 GPU and up to 92x on a 2.4 GHz dual-core Intel Core i5 processor equipped with an Intel Iris GPU unitMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação4719.8Funcam

Antropología Física: Aportaciones fundamentales y proyecciones como ciencia interdisciplinar

La Antropología Física en tanto que aproximación integradora a la comprensión de nuestra especie, incorporando dimensiones evolutivas, ecológicas y bioculturales, ha realizado aportaciones fundamentales al conocimiento de aspectos clave de nuestra biología, orígenes, evolución y variación, a través del tiempo y el espacio, mediante el estudio de poblaciones humanas pasadas y presentes. Los distintos autores, escuelas y corrientes en la investigación antropológica, durante más de 150 años de historia de la disciplina, han acumulado hechos, conceptos y teorías que representan una importante contribución a la ciencia moderna, y a la demanda social de un mejor conocimiento de nuestra realidad humana. Especialmente significativas han sido las aportaciones a la ciencia, y a la sociedad en general, de los avances hacía una mejor comprensión de temas con importantes implicaciones sociales y de interés general, tal como la naturaleza de la evolución, variación y diversidad humana, aclarando los términos adecuados para el uso de polémicos conceptos y concepciones sobre los orígenes y la variabilidad humana; o la acumulación de amplia información descriptiva en distintas poblaciones sobre procesos clave de la biología humana, tales como el crecimiento, la maduración sexual, la reproducción y fertilidad, o la nutrición y alimentación humana, con importantes aplicaciones en el ámbito de la salud públic