Documentação da lógica de modelos de simulação por meio do uso da técnica de modelagem IDEF-SIM.

A gestão do conhecimento aplicada em projetos de simulação é de grande importância, uma vez que ela possibilita a retenção do conhecimento, podendo este ser repassado para outras pessoas e até mesmo utilizado em projetos futuros. Dessa forma, é necessário registrar as lógicas de programação utilizadas em modelos computacionais. Assim, o objetivo desse trabalho é verificar a aplicabilidade da técnica de modelagem IDEF-SIM no registro de lógicas de programação de modelos de Simulação a Eventos Discretos. Essa aplicabilidade será analisada, incluindo, se for necessário, alterações na técnica para aperfeiçoá-la. Para isso, primeiramente foi realizada uma revisão sistemática da literatura com a finalidade de verificar como a técnica IDEF-SIM está sendo utilizada, identificando as principais lacunas. Também foram definindos os parâmetros para a pesquisa, como a técnica utilizada e os softwares para a construção dos modelos computacionais. Logo em seguida, através do método de pesquisa-ação, foram selecionados três modelos simulados no software ProModel®. A cada ciclo da pesquisa-ação, um modelo foi reproduzido, sendo cada um deles convertidos para o IDEF-SIM com as suas lógicas de programação e depois reproduzido no software FlexSim®. Os softwares ProModel® e FlexSim® foram escolhidos devido à diferença existente em relação à programação dos mesmos. O grau de dificuldade e inserção de elementos foram aumentando em cada ciclo da pesquisa-ação. As análises e conclusões de cada ciclo foram feitas por testes estatísticos, uma vez que os modelos foram programados por dois diferentes especialistas. Ao final de cada seção, melhorias propostas no IDEF-SIM foram identificadas para o próximo ciclo. Para a confirmação da pesquisa, um processo hipotético foi construído e aplicado em uma sala de aula, onde os alunos estavam aprendendo Simulação a Eventos Discretos. Após a programação, um questionário foi aplicado para medir a aplicabilidade da técnica. Depois dos testes, uma alteração no método de modelagem e simulação de Montevechi et al. (2010) foi proposta. Através dos ciclos de pesquisa-ação e do questionário respondido, pode-se afirmar que a técnica de fato consegue reproduzir a programação da lógica do modelo computacional, de forma clara e sem gerar confusões, contribuindo para a gestão do conhecimento em projetos de simulação

Validação de modelos computacionais: um estudo integrando generative adversarial networks e simulação a eventos discretos

Computer model validation of Discrete Event Simulation (DES) is essential for project success since this stage guarantees that the simulation model corresponds to the real system. Nevertheless, it is not possible to assure that the model represents 100% of the real system. The literature suggests using more than one validation technique, but statistical tests are preferable. However, they have limitations, since the tests usually test the mean or standard deviation individually, and do not consider that the data may be within a pre-established tolerance limit. In this way, Generative Adversarial Networks (GANs) can be used to train, evaluate and discriminate data and validate DES models, because they are two competing neural networks, where one generates data and the other discriminates them. The proposed method is divided into two phases. The first is the "Training Phase" and it aims to train the data. The second, the "Test Phase" aims to discriminate the data. In addition, in the second phase, the Equivalence Test is performed, which statistically analyze if the difference between the judgments is within the tolerance range determined by the modeler. To validate the proposed method and to verify the Power Test, experiments were carried out in continuous, discrete, and conditional distributions and in a DES model. From the tests, the Power Test curves were generated considering a real tolerance of 5.0%, 10.0% and 20.0%. The results showed that it is more efficient to use the dataset that presents larger sample in the “Test Phase” while the set with smaller sample size needs to be used in the “Training Phase”. In addition, the confidence of the Power Test increases with big higher dataset in first phase, presenting smaller confidence intervals. Also, the more metrics are evaluated at once, the greater the amount of data inputted in the GANs' training. The method suggests classifying a validation based on the achieve tolerance: Very Strong, Strong, Satisfying, Marginal, Deficient and Unsatisfying. Finally, the method was applied to three real models, two of them in manufacturing and the last one in the health sector. We conclude that the proposed method was efficient and was able to show the degree of validation of the models that represent the real system.A validação de modelos computacionais de Simulação a Eventos Discretos (SED) é primordial para o sucesso do projeto, pois é a partir dela que se garante que o modelo simulado corresponde ao sistema real. Apesar disso, não é possível assegurar que o modelo represente 100% o sistema real. A literatura sugere várias técnicas de validação, porém é preferível o uso de testes estatísticos pois eles apresentam evidências matemáticas. Entretanto, existem limitações, pois testam média ou desvio padrão de forma individual, sem levar em consideração que os dados podem estar dentro de uma tolerância pré-estabelecida. Pode-se utilizar as Generative Adversarial Networks (GANs) para treinar, avaliar, discriminar dados e validar modelos de SED. As GANs são duas redes neurais que competem entre si, sendo que uma gera dados e a outra os discrimina. Assim, a tese tem como objetivo propor um método de validação de modelos computacionais de SED para avaliar uma ou mais métricas de saída, considerando uma tolerância para a comparação dos dados simulados com os dados reais. O método proposto foi dividido em duas fases, onde a primeira, denominada “Fase de Treinamento”, tem como objetivo o treinamento dos dados e a segunda, “Fase de Teste”, visa discriminar os dados. Na segunda fase, é realizado o Teste de Equivalência, o qual analisa estatisticamente se a diferença entre o julgamento dos dados está dentro da faixa de tolerância determinada pelo modelador. Para validar o método proposto e verificar o Poder do Teste, foram realizados experimentos em distribuições teóricas e em um modelo de SED. Assim, as curvas com o Poder do Teste para a tolerância real de 5.0%, 10.0% e 20.0% foram geradas. Os resultados mostraram que é mais eficiente o uso do conjunto de dados que apresenta uma amostra maior na “Fase de Teste” e é mais adequado o conjunto de tamanho amostral menor na “Fase de Treinamento”. Além disso, a confiança do Poder do Teste aumenta, apresentando intervalos de confiança menores. Ainda, quanto mais métricas são avaliadas de uma só vez, maior deve ser a quantidade de dados inseridos no treinamento das GANs. O método ainda sugere classificar a validação em faixas que mostram o quão válido o modelo é: Muito Forte, Forte, Satisfatória, Marginal, Deficiente e Insatisfatória. Por fim, o método foi aplicado em três modelos reais, sendo dois deles na área de manufatura e um na área da saúde. Concluiu-se que o método proposto foi eficiente e conseguiu mostrar a o grau de validação dos modelos que representam o sistema real

Biología de Sistemas

A mediados de 2013, la Academia Nacional de Ciencias (ANC) y la AcademiaNacional de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (ANCEFN) comenzaron aconsiderar la posibilidad de encarar un estudio sobre la situación actual de lasciencias que cultivan ambas academias, emulando los estudios publicados porla Sociedad Científica Argentina en las décadas de 1920 y 1970.Este estudio era necesario, pues si bien se disponía de un sinnúmero deestadísticas nacionales de producción y productividad de los investigadores enlas distintas ciencias exactas, físicas y naturales, así como sobre la formaciónde recursos humanos, proyectos de investigación e inversión en ciencia ytecnología; no se disponía de un estudio cualitativo que reflejase la valoraciónde los científicos sobre la realidad y su visión sobre la evolución deseable de lasdisciplinas, sustentado en información concreta y estadística tomada de basesde datos confiables.En conocimiento de que la ANC y la ANCEFN estaban preocupadas por estosproblemas, la Secretaría de Articulación Científico Tecnológica del Ministeriode Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva invitó a ambas academias acolaborar para la producción de un documento que contribuyese a subsanaresas faltas.Esta invitación fue entusiastamente aceptada, pues otorgaba los recursoseconómicos necesarios para encarar el deseado diagnóstico de la situación delas ciencias exactas, físicas y naturales y a la vez poder cumplir con uno de losobjetivos principales de las academias, que es asesorar a los poderes públicosen los asuntos referentes a las ciencias que cultiva cada Academia. Fruto de estainvitación es el documento que estamos presentando.Para la producción de este documento se formó un Consejo DirectivoInteracadémico, integrado por los doctores Pedro Depetris y Roberto Rossipor la ANC, los doctores Eduardo Charreau y Mario Mariscotti por la ANCEFNy los presidentes de ambas academias. Este Consejo designó a distinguidosinvestigadores, no pertenecientes a las academias, para que hiciesen undiagnóstico de la situación de cada una de las principales ramas de las cienciasexactas, físicas y naturales desarrolladas en el país, destacando tanto losaspectos positivos como las falencias y sugiriendo ideas para subsanar estasúltimas. Estos informes sirvieron de base para los diez capítulos dedicados acada una de las ciencias consideradas.Además, se designó al Dr. Enrique Vallés para coordinar las actividadestendientes a la concreción del proyecto. En el capítulo inicial se describen endetalle estas actividades y el procedimiento utilizado para la elaboración deesos diez capítulos y se extraen algunas conclusiones de carácter general.A diferencia de las mencionadas publicaciones de la Sociedad CientíficaArgentina, en el presente estudio el énfasis no está puesto en una detalladadescripción de la evolución histórica de cada una de las ciencias, sino en lasituación actual.Creemos que el trabajo que presentamos será de utilidad para lasautoridades que deban diseñar las políticas de ciencia y técnica y es deseableque este tipo de diagnósticos se realicen periódicamente, para verificar losresultados de dichas políticas. También será de utilidad para la comunidadcientífica, los interesados en proseguir una carrera en algunas de las cienciasconsideradas en este informe y, por supuesto, para el gran público que tienederecho a conocer las potencialidades de nuestro país.En nombre de la ANC y la ANCEFN agradecemos a las autoridades delMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva de la Nación laconfianza depositada en nuestras instituciones para llevar a cabo este estudio.Asimismo, nuestro agradecimiento al Comité Interacadémico, al CoordinadorGeneral, a los Coordinadores y a los Evaluadores por el valioso trabajo realizado.Finalmente, nuestras expresiones de gratitud a los muchos científicos queaportaron su experiencia y valoración del estado de la ciencia en nuestro país ya todos los que contribuyeron a la concreción de este trabajo.El optimismo sobre el futuro reflejado en algunas publicaciones de ladécada de 1960, motivado por el gran desarrollo de la actividad científicadel país a partir de mediados de la década de 1950, se vio lamentablementefrustrado por los avatares políticos. Desde la restauración democrática se haconseguido un desarrollo continuo, con notables progresos en todas las áreas.Es nuestro ferviente deseo que así prosiga y que los logros obtenidos en cienciasbásicas generen aplicaciones que beneficien a nuestra sociedad.Fil: Boltovskoy, Demetrio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Balseiro, Esteban Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universidad Bariloche. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente; ArgentinaFil: Modenutti, Beatriz Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universidad Bariloche. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente; ArgentinaFil: Boltovskoy, Andres. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Cussac, Victor Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universidad Bariloche. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente; ArgentinaFil: Galetto, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Lopez de Casenave, Javier Nestor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires; ArgentinaFil: Lopez, Silvia. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Pastorino, Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia"; ArgentinaFil: Somoza, Gustavo Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; ArgentinaFil: Spinelli, Gustavo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Limnología "Dr. Raúl A. Ringuelet". Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Instituto de Limnología; ArgentinaFil: Stadler, Teodoro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Zunino, Gabriel Eduardo. Universidad Nacional de General Sarmiento; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

The genetic architecture of the human cerebral cortex

The cerebral cortex underlies our complex cognitive capabilities, yet little is known about the specific genetic loci that influence human cortical structure. To identify genetic variants that affect cortical structure, we conducted a genome-wide association meta-analysis of brain magnetic resonance imaging data from 51,665 individuals. We analyzed the surface area and average thickness of the whole cortex and 34 regions with known functional specializations. We identified 199 significant loci and found significant enrichment for loci influencing total surface area within regulatory elements that are active during prenatal cortical development, supporting the radial unit hypothesis. Loci that affect regional surface area cluster near genes in Wnt signaling pathways, which influence progenitor expansion and areal identity. Variation in cortical structure is genetically correlated with cognitive function, Parkinson's disease, insomnia, depression, neuroticism, and attention deficit hyperactivity disorder

Documentação da lógica de modelos de simulação por meio do uso da técnica de modelagem IDEF-SIM.

A gestão do conhecimento aplicada em projetos de simulação é de grande importância, uma vez que ela possibilita a retenção do conhecimento, podendo este ser repassado para outras pessoas e até mesmo utilizado em projetos futuros. Dessa forma, é necessário registrar as lógicas de programação utilizadas em modelos computacionais. Assim, o objetivo desse trabalho é verificar a aplicabilidade da técnica de modelagem IDEF-SIM no registro de lógicas de programação de modelos de Simulação a Eventos Discretos. Essa aplicabilidade será analisada, incluindo, se for necessário, alterações na técnica para aperfeiçoá-la. Para isso, primeiramente foi realizada uma revisão sistemática da literatura com a finalidade de verificar como a técnica IDEF-SIM está sendo utilizada, identificando as principais lacunas. Também foram definindos os parâmetros para a pesquisa, como a técnica utilizada e os softwares para a construção dos modelos computacionais. Logo em seguida, através do método de pesquisa-ação, foram selecionados três modelos simulados no software ProModel®. A cada ciclo da pesquisa-ação, um modelo foi reproduzido, sendo cada um deles convertidos para o IDEF-SIM com as suas lógicas de programação e depois reproduzido no software FlexSim®. Os softwares ProModel® e FlexSim® foram escolhidos devido à diferença existente em relação à programação dos mesmos. O grau de dificuldade e inserção de elementos foram aumentando em cada ciclo da pesquisa-ação. As análises e conclusões de cada ciclo foram feitas por testes estatísticos, uma vez que os modelos foram programados por dois diferentes especialistas. Ao final de cada seção, melhorias propostas no IDEF-SIM foram identificadas para o próximo ciclo. Para a confirmação da pesquisa, um processo hipotético foi construído e aplicado em uma sala de aula, onde os alunos estavam aprendendo Simulação a Eventos Discretos. Após a programação, um questionário foi aplicado para medir a aplicabilidade da técnica. Depois dos testes, uma alteração no método de modelagem e simulação de Montevechi et al. (2010) foi proposta. Através dos ciclos de pesquisa-ação e do questionário respondido, pode-se afirmar que a técnica de fato consegue reproduzir a programação da lógica do modelo computacional, de forma clara e sem gerar confusões, contribuindo para a gestão do conhecimento em projetos de simulação

Resumos concluídos - Ciências Ambientais

Resumos concluídos - Ciências Ambientai

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Resumos concluídos - Bioquímica

Resumos concluídos - Bioquímic