A biologically motivated computational architecture inspired in the human immunological system to quantify abnormal behaviors to detect presence of intruders

In this article is presented a detection model of intruders by using an architecture based in agents that imitates the principal aspects of the Immunological System, such as detection and elimination of antigens in the human body. This model is based on the hypothesis of an intruder which is a strange element in the system, whereby can exist mechanisms able to detect their presence. We will use recognizer agents of intruders (Lymphocytes-B) for such goal and macrophage agents (Lymphocytes-T) for alerting and reacting actions. The core of the system is based in recognizing abnormal patterns of conduct by agents (Lymphocytes-B), which will recognize anomalies in the behavior of the user, through a catalogue of Metrics that will allow us quantify the conduct of the user according to measures of behaviors and then we will apply Statistic and Data Minig technics to classify the conducts of the user in intruder or normal behavior. Our experiments suggest that both methods are complementary for this purpose. This approach was very flexible and customized in the practice for the needs of any particular system.1st IFIP International Conference on Biologically Inspired Cooperative Computing - Biological Inspiration 2Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Latin American perspectives and the IT2017 curricular guidelines

The term information technology has many meanings for various stakeholders and continues to evolve. This discussion presents an overview of the developing curricular guidelines for rigorous, high quality, bachelor\u27s degree programs in information technology (IT), called IT2017. Panel participants will focus on Latin American academic and industry perspectives on IT undergraduate education. Discussion will seek to ascertain commonalities and differences between the current draft IT2017 report and perspectives from Latino/a professional and academic communities. It also addresses ways in which this endeavor contrasts with current practices in Latin America industry and academia

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests. Resumen Los bosques tropicales son los ecosistemas más diversos y productivos del mundo y entender su funcionamiento es crítico para nuestro futuro colectivo. Sin embargo, hasta hace muy poco, los esfuerzos para medirlos y monitorearlos han estado muy desconectados. El trabajo en redes es esencial para descubrir las respuestas a preguntas que trascienden las fronteras y los plazos de las agencias de financiamiento. Aquí mostramos cómo una comunidad global está respondiendo a los desafíos de la investigación en ecosistemas tropicales a través de diversos equipos realizando mediciones árbol por árbol en miles de parcelas permanentes de largo plazo. Revisamos los descubrimientos más importantes de este trabajo y discutimos cómo este proceso está cambiando la ciencia relacionada a los bosques tropicales. El enfoque central de nuestro esfuerzo implica la conexión de iniciativas locales de largo plazo con protocolos estandarizados y manejo de datos para producir resultados que se puedan trasladar a múltiples escalas. Conectando investigadores tropicales, elevando su posición y estatus, nuestro modelo de Red Social de Investigación reconoce el rol fundamental que tienen, para el descubrimiento científico, quienes generan o producen los datos. Concebida en 1999 con RAINFOR (Suramérica), nuestras redes de parcelas permanentes han sido adaptadas en África (AfriTRON) y el sureste asiático (T-FORCES) y ampliamente replicadas en el mundo. Actualmente todas estas iniciativas están integradas a través de la ciber-infraestructura de ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países en 24 redes diferentes de parcelas. Colectivamente, estas redes están transformando nuestro conocimiento sobre los bosques tropicales y el rol de éstos en la biósfera. Juntos hemos descubierto cómo, dónde y porqué el carbono y la biodiversidad de los bosques tropicales está respondiendo al cambio climático y cómo se retroalimentan. Esta colaboración pan-tropical de largo plazo ha expuesto un gran sumidero de carbono y sus tendencias, mostrando claramente cuáles son los factores más importantes, qué procesos se ven afectados, dónde ocurren los cambios, los tiempos de reacción y las probables respuestas futuras mientras el clima continúa cambiando. Apalancando lo que realmente es una tecnología antigua, las redes de parcelas están generando una verdadera y moderna revolución en la ciencia tropical. En el futuro, la humanidad puede beneficiarse enormemente si se nutren y cultivan comunidades de investigadores de base, actualmente con la capacidad de generar información única y de largo plazo para entender los que probablemente son los bosques más preciados de la tierra. Resumo Florestas tropicais são os ecossistemas mais diversos e produtivos da Terra. Embora uma boa compreensão destas florestas seja crucial para o nosso futuro coletivo, até muito recentemente os esforços de medições e monitoramento foram amplamente desconexos. É essencial formarmos redes para obtermos respostas que transcendem fronteiras e horizontes de agências financiadoras. Neste estudo nós mostramos como uma comunidade global está respondendo aos desafios da pesquisa de ecossistemas tropicais, com equipes diversas medindo florestas, árvore por árvore, em milhares de parcelas monitoradas à longo prazo. Nós revisamos as maiores descobertas científicas deste trabalho, e mostramos também como este processo está mudando a ciência de florestas tropicais. Nossa abordagem principal envolve unir iniciativas de base a protocolos padronizados e gerenciamento de dados a fim de gerar resultados robustos em escalas ampliadas. Ao conectar pesquisadores tropicais e elevar seus status, nosso modelo de Rede de Pesquisa Social reconhece o papel-chave do produtor dos dados na descoberta científica. Concebida em 1999 com o RAINFOR (América do Sul), nossa rede de parcelas permanentes foi adaptada para África (AfriTRON) e Sudeste asiático (T-FORCES), e tem sido extensamente reproduzida em todo o mundo. Agora estas múltiplas iniciativas estão integradas através de uma infraestrutura cibernética do ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países de 24 redes de parcelas. Estas iniciativas estão transformando coletivamente o entendimento das florestas tropicais e seus papéis na biosfera. Juntos nós descobrimos como, onde e por que o carbono e a biodiversidade da floresta estão respondendo às mudanças climáticas, e seus efeitos de retroalimentação. Esta duradoura colaboração pantropical revelou um grande sumidouro de carbono persistente e suas tendências, assim como tem evidenciado quais direcionadores são mais importantes, quais processos florestais são mais afetados, onde eles estão mudando, seus atrasos no tempo de resposta, e as prováveis respostas das florestas tropicais conforme o clima continua a mudar. Dessa forma, aproveitando uma notável tecnologia antiga, redes de parcelas acendem faíscas de uma moderna revolução na ciência das florestas tropicais. No futuro a humanidade pode se beneficiar incentivando estas comunidades basais que agora são coletivamente capazes de gerar conhecimentos únicos e duradouros sobre as florestas mais preciosas da Terra. Résume Les forêts tropicales sont les écosystèmes les plus diversifiés et les plus productifs de la planète. Si une meilleure compréhension de ces forêts est essentielle pour notre avenir collectif, jusqu'à tout récemment, les efforts déployés pour les mesurer et les surveiller ont été largement déconnectés. La mise en réseau est essentielle pour découvrir les réponses à des questions qui dépassent les frontières et les horizons des organismes de financement. Nous montrons ici comment une communauté mondiale relève les défis de la recherche sur les écosystèmes tropicaux avec diverses équipes qui mesurent les forêts arbre après arbre dans de milliers de parcelles permanentes. Nous passons en revue les principales découvertes scientifiques de ces travaux et montrons comment ce processus modifie la science des forêts tropicales. Notre approche principale consiste à relier les initiatives de base à long terme à des protocoles standardisés et une gestion de données afin de générer des résultats solides à grande échelle. En reliant les chercheurs tropicaux et en élevant leur statut, notre modèle de réseau de recherche sociale reconnaît le rôle clé de l'auteur des données dans la découverte scientifique. Conçus en 1999 avec RAINFOR (Amérique du Sud), nos réseaux de parcelles permanentes ont été adaptés à l'Afrique (AfriTRON) et à l'Asie du Sud-Est (T-FORCES) et largement imités dans le monde entier. Ces multiples initiatives sont désormais intégrées via l'infrastructure ForestPlots.net, qui relie des collègues de 54 pays à travers 24 réseaux de parcelles. Ensemble, elles transforment la compréhension des forêts tropicales et de leur rôle biosphérique. Ensemble, nous avons découvert comment, où et pourquoi le carbone forestier et la biodiversité réagissent au changement climatique, et comment ils y réagissent. Cette collaboration pan-tropicale à long terme a révélé un important puits de carbone à long terme et ses tendances, tout en mettant en évidence les facteurs les plus importants, les processus forestiers qui sont affectés, les endroits où ils changent, les décalages et les réactions futures probables des forêts tropicales à mesure que le climat continue de changer. En tirant parti d'une technologie remarquablement ancienne, les réseaux de parcelles déclenchent une révolution très moderne dans la science des forêts tropicales. À l'avenir, l'humanité pourra grandement bénéficier du soutien des communautés de base qui sont maintenant collectivement capables de générer une compréhension unique et à long terme des forêts les plus précieuses de la Terre. Abstrak Hutan tropika adalah di antara ekosistem yang paling produktif dan mempunyai kepelbagaian biodiversiti yang tinggi di seluruh dunia. Walaupun pemahaman mengenai hutan tropika amat penting untuk masa depan kita, usaha-usaha untuk mengkaji dan mengawas hutah-hutan tersebut baru sekarang menjadi lebih diperhubungkan. Perangkaian adalah sangat penting untuk mencari jawapan kepada soalan-soalan yang menjangkaui sempadan dan batasan agensi pendanaan. Di sini kami menunjukkan bagaimana sebuah komuniti global bertindak balas terhadap cabaran penyelidikan ekosistem tropika melalui penglibatan pelbagai kumpulan yang mengukur hutan secara pokok demi pokok dalam beribu-ribu plot jangka panjang. Kami meninjau semula penemuan saintifik utama daripada kerja ini dan menunjukkan bagaimana proses ini sedang mengubah bidang sains hutan tropika. Teras pendekatan kami memberi tumpuan terhadap penghubungan inisiatif akar umbi jangka panjang dengan protokol standar serta pengurusan data untuk mendapatkan hasil skala besar yang kukuh. Dengan menghubungkan penyelidik-penyelidik tropika dan meningkatkan status mereka, model Rangkaian Penyelidikan Sosial kami mengiktiraf kepentingan peranan pengasas data dalam penemuan saintifik. Bermula dengan pengasasan RAINFOR (Amerika Selatan) pada tahun 1999, rangkaian-rangkaian plot kekal kami kemudian disesuaikan untuk Afrika (AfriTRON) dan Asia Tenggara (T-FORCES) dan selanjutnya telah banyak dicontohi di seluruh dunia. Kini, inisiatif-inisiatif tersebut disepadukan melalui infrastruktur siber ForestPlots.net yang menghubungkan rakan sekerja dari 54 negara di 24 buah rangkaian plot. Secara kolektif, rangkaian ini sedang mengubah pemahaman tentang hutan tropika dan peranannya dalam biosfera. Kami telah bekerjasama untuk menemukan bagaimana, di mana dan mengapa karbon serta biodiversiti hutan bertindak balas terhadap perubahan iklim dan juga bagaimana mereka saling bermaklum balas. Kolaborasi pan-tropika jangka panjang ini telah mendedahkan sebuah sinki karbon jangka panjang serta arah alirannya dan juga menjelaskan pemandu-pemandu perubahan yang terpenting, di mana dan bagaimana proses hutan terjejas, masa susul yang ada dan kemungkinan tindakbalas hutan tropika pada perubahan iklim secara berterusan di masa depan. Dengan memanfaatkan pendekatan lama, rangkaian plot sedang menyalakan revolusi yang amat moden dalam sains hutan tropika. Pada masa akan datang, manusia sejagat akan banyak mendapat manfaat jika memupuk komuniti-komuniti akar umbi yang kini berkemampuan secara kolektif menghasilkan pemahaman unik dan jangka panjang mengenai hutan-hutan yang paling berharga di dunia

Recovering of information by similarity using intelligent techniques

A Recuperação de Informação por Similaridade (RIS) é um processo complexo que normalmente envolve bancos de dados volumosos e objetos em altas dimensões. Dois grupos do técnicas são amplamente utilizados para esse fim, Mapas Auto-Organizáveis (SOM Sdf-()rganizin(j Maps) e Métodos de Acesso (MA). Os dois grupos do técnicas apresentam limitações. A maioria dos SOM, especialmente os modelos derivados do mapa de Kohonen, utilizam quase que exclusivamente o processamento sequencial para encontrar a unidade vencedora. Por outro lado, tanto os Métodos de Acesso Espacial (MAE) quanto os Métodos de Acesso Métrico (MAM) não aproveitam o conhecimento gerado por consultas anteriores. (0111 o objetivo de resolver esses problemas, duas novas técnicas são propostas nesta tese. A primeira técnica está baseada em SOM e a segunda em MAE e MAM. Em primeiro lugar, para melhorar o desempenho de sistemas baseados em SOM, propoe-se a incorporação de MAE e MAM durante o treinamento, gerando-se as famílias denominadas SAM-SOM o MAM-SOM. Eni segundo lugar, os MAE e MAM foram aprimorados através da criação do módulo denominado PMAM, que é capaz de aproveitar o conhecimento gerado pelas consultas anteriores. A combinação do módulo PMAM com MAE e MAM deu origem às famílias MAE e MAM+. respectivamente. Como resultado deste trabalho ressalta-se que, tanto a família SAM-SOM quanto a MAM-SOM proporcionam uma melhora considerável em relação aos modelos de SOM tradicionais, os quais normalmente precisam de muito tempo de treinamento. Por outro lado. as famílias MAE+ e MAM+ têm a capacidade de reduzir, gradualmente. o número de operações necessárias para realizar uma consulta. Isto é possível porque o módulo PMAM permite reaproveitar o conhecimento gerado pelas consultas anteriores.largo and complex Data Bases. Two groups of techniques are widely used for it, Self-Organizing Maps (SOM) and - Spatial Access Methods (SAM) and Metric Access Mothods (MAM). Howovor. l)oth groups of techniques present iniportant drawbacks. Most of SOM make intensivo use1 of sequential comparison to find winner units. On the other hand, Access Mothods do not take advantage of knowledge generated by previous queries. In order lo overeome t liese problenis. two novel techniques are proposed to improve the SIH process. The lirst technique is based 011 SOM and the second one 011 SAM and MAM. Firstly. SOM was used jointly with SAM and MAM in order to improve SOM based svstenis. produoing two now families of techniques narned SAMSOM and MAMSOM rospoet i volv. Seoondlv. SAM and MAM themselves were improved by the creation of PMAM, a phig-111 modulo whieh is iiseful to take advantage of knowledge acquired by previous queries 111 order lo speed up following queries. The coinbination of PMAM jointly with SAM and MAM produced MAE+ and MAM+ families of Access Methods. As the niaiii result. SAM-SOM and MAM-SOM families outperform considerably traditional SOM based systems which norrnally need a long time for training. Aditionally. MAE+ and MAM+ families are capable of reducing gradually the nuniber of operations needed to answer a query, as new queries are introduced. This is possible because PMAM allows thern to take advantage of knowledge generated by sucessivo queries

Not available

Este trabalho descreve o projeto, desenvolvimento e aplicação de um simulador de Redes Neurais Construtivas para o Reconhecimento de Padrões. Este trabalho faz parte do projeto SAPRI (Sistema para Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens) que está sendo desenvolvido para a Marinha do Brasil. A definição da topologia de uma Rede Neural é um dos principais aspectos a serem considerados quando da sua utilização. A alternativa mais comum envolve a utilização de Redes Neurais com topologia fixa. O problema apresentado por essa técnica é que um grande número de arquiteturas precisam ser testadas antes de encontrar a melhor arquitetura. Os algoritmos construtivos tentam encontrar a melhor topologia para resolver um determinado problema sem a intervenção do usuário. Para verificar o correto funcionamento dos algoritmos construtivos implementados junto ao simulador, foram realizados diversos experimentos utilizando três conjuntos de dados. O primeiro conjunto é formado por Imagens de Navios capturadas de um radar pela Marinha do Brasil. O segundo conjunto utilizado é formado por vetores de características de Imagens de Navios obtidos da Marinha Americana. Finalmente, o terceiro conjunto de dados utilizado é formado por vetores de características de Silhuetas de Veículos.This work describes the design, development and analysis of a simulator of constructive neural networks to be used for pattern recognition. This work is part of the SAPRI (system for pstterns acquisition, processing and recognition) which is being developed for the Brazilian Navy. The definition of the network topology is one of the main aspects to be considered for its use. The most common approach is the use of fixed topology neural networks. The problem of falis approach is the high number of architectures to be tested before the best one is chosen. The constructive algorithms try to find the best topology to solve a given problem without the user intervension. In order to verify the correct performance of the constructive algorithms implemented by the simulator, a few experiments were cairied out using three different datasets. The first dataset is composed by radar images of ships collected by the Brazilian Navy. The second dataset is made of feature vectors of ships obtained from the American Navy. Finally, the third dataset used is formed by feature vectors of vehides silhouettes

Recovering of information by similarity using intelligent techniques

A Recuperação de Informação por Similaridade (RIS) é um processo complexo que normalmente envolve bancos de dados volumosos e objetos em altas dimensões. Dois grupos do técnicas são amplamente utilizados para esse fim, Mapas Auto-Organizáveis (SOM Sdf-()rganizin(j Maps) e Métodos de Acesso (MA). Os dois grupos do técnicas apresentam limitações. A maioria dos SOM, especialmente os modelos derivados do mapa de Kohonen, utilizam quase que exclusivamente o processamento sequencial para encontrar a unidade vencedora. Por outro lado, tanto os Métodos de Acesso Espacial (MAE) quanto os Métodos de Acesso Métrico (MAM) não aproveitam o conhecimento gerado por consultas anteriores. (0111 o objetivo de resolver esses problemas, duas novas técnicas são propostas nesta tese. A primeira técnica está baseada em SOM e a segunda em MAE e MAM. Em primeiro lugar, para melhorar o desempenho de sistemas baseados em SOM, propoe-se a incorporação de MAE e MAM durante o treinamento, gerando-se as famílias denominadas SAM-SOM o MAM-SOM. Eni segundo lugar, os MAE e MAM foram aprimorados através da criação do módulo denominado PMAM, que é capaz de aproveitar o conhecimento gerado pelas consultas anteriores. A combinação do módulo PMAM com MAE e MAM deu origem às famílias MAE e MAM+. respectivamente. Como resultado deste trabalho ressalta-se que, tanto a família SAM-SOM quanto a MAM-SOM proporcionam uma melhora considerável em relação aos modelos de SOM tradicionais, os quais normalmente precisam de muito tempo de treinamento. Por outro lado. as famílias MAE+ e MAM+ têm a capacidade de reduzir, gradualmente. o número de operações necessárias para realizar uma consulta. Isto é possível porque o módulo PMAM permite reaproveitar o conhecimento gerado pelas consultas anteriores.largo and complex Data Bases. Two groups of techniques are widely used for it, Self-Organizing Maps (SOM) and - Spatial Access Methods (SAM) and Metric Access Mothods (MAM). Howovor. l)oth groups of techniques present iniportant drawbacks. Most of SOM make intensivo use1 of sequential comparison to find winner units. On the other hand, Access Mothods do not take advantage of knowledge generated by previous queries. In order lo overeome t liese problenis. two novel techniques are proposed to improve the SIH process. The lirst technique is based 011 SOM and the second one 011 SAM and MAM. Firstly. SOM was used jointly with SAM and MAM in order to improve SOM based svstenis. produoing two now families of techniques narned SAMSOM and MAMSOM rospoet i volv. Seoondlv. SAM and MAM themselves were improved by the creation of PMAM, a phig-111 modulo whieh is iiseful to take advantage of knowledge acquired by previous queries 111 order lo speed up following queries. The coinbination of PMAM jointly with SAM and MAM produced MAE+ and MAM+ families of Access Methods. As the niaiii result. SAM-SOM and MAM-SOM families outperform considerably traditional SOM based systems which norrnally need a long time for training. Aditionally. MAE+ and MAM+ families are capable of reducing gradually the nuniber of operations needed to answer a query, as new queries are introduced. This is possible because PMAM allows thern to take advantage of knowledge generated by sucessivo queries

Not available

Este trabalho descreve o projeto, desenvolvimento e aplicação de um simulador de Redes Neurais Construtivas para o Reconhecimento de Padrões. Este trabalho faz parte do projeto SAPRI (Sistema para Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens) que está sendo desenvolvido para a Marinha do Brasil. A definição da topologia de uma Rede Neural é um dos principais aspectos a serem considerados quando da sua utilização. A alternativa mais comum envolve a utilização de Redes Neurais com topologia fixa. O problema apresentado por essa técnica é que um grande número de arquiteturas precisam ser testadas antes de encontrar a melhor arquitetura. Os algoritmos construtivos tentam encontrar a melhor topologia para resolver um determinado problema sem a intervenção do usuário. Para verificar o correto funcionamento dos algoritmos construtivos implementados junto ao simulador, foram realizados diversos experimentos utilizando três conjuntos de dados. O primeiro conjunto é formado por Imagens de Navios capturadas de um radar pela Marinha do Brasil. O segundo conjunto utilizado é formado por vetores de características de Imagens de Navios obtidos da Marinha Americana. Finalmente, o terceiro conjunto de dados utilizado é formado por vetores de características de Silhuetas de Veículos.This work describes the design, development and analysis of a simulator of constructive neural networks to be used for pattern recognition. This work is part of the SAPRI (system for pstterns acquisition, processing and recognition) which is being developed for the Brazilian Navy. The definition of the network topology is one of the main aspects to be considered for its use. The most common approach is the use of fixed topology neural networks. The problem of falis approach is the high number of architectures to be tested before the best one is chosen. The constructive algorithms try to find the best topology to solve a given problem without the user intervension. In order to verify the correct performance of the constructive algorithms implemented by the simulator, a few experiments were cairied out using three different datasets. The first dataset is composed by radar images of ships collected by the Brazilian Navy. The second dataset is made of feature vectors of ships obtained from the American Navy. Finally, the third dataset used is formed by feature vectors of vehides silhouettes

DBM*-Tree: An efficient metric acces method

In this paper we propose a new dynamic Metric Access Method (MAM) called DBM*-Tree, which uses precomputed distances to reduce the construction cost avoiding repeated calculus of distance. Making use of the pre-calculated distances cost of similarity queries are also reduced by taking various local representative objects in order to increment the pruning of irrelevant elements during the query. We also propose a new algorithm to select the suitable subtree in the insertion operation, which is an evolution of the previous methods. Empiric tests on real and synthetic data have shown evidence that DBM*-Tree requires 25 % less average distance computing than Density Based Metric Tree (DBM-Tree) which is one of the most efficient and recent MAM found in the literature. © Copyright 2007 ACM.Trabajo de investigació

Using large databases and self-organizing maps without tears

Nowadays the need to process lots of complex multimedia databases is more frequent. Recent investigations such as MAM-SOM* and SAM-SOM* families propose the combination of Self-Organizing Maps (SOM) with Access Methods for a faster similarity information retrieval. In this investigation we present experimental results using recent Access Methods such as Slim-Tree and Omni-Sequential that show the improvement acquired by these techniques and their properties in contrast with a traditional SOM network, observing up to 90% of performance improvement. © 2006 IEEE.Trabajo de investigació