Extração de caracteristícas e reconhecimento automático de espécies florestais

Anais do VI Encontro de Iniciação Científica e II Encontro Anual de Iniciação ao Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI 2017 - 04 a 06 de outubro de 2017 - temática Ciências Exatas e da TerraAs espécies florestais podem ser facilmente reconhecidas quando se encontram em seu habitat natural, porém depois que a árvore é extraída e cortada em tábuas, apenas um especialista é capaz de afirmar de qual espécie a referida tábua está relacionada. Com isso, a falta de fiscalização apropriada, pode fazer com que madeiras de uma determinada espécie sejam comercializadas como se pertencessem a outra, ou espécies mais valorizadas podem ser trocadas por outras de menor valor, podendo acarretar prejuízo ao comprador, até mesmo um problema ambiental, com o comércio de madeiras extraídas de espécies ilegais. Embora, as autoridades se esforcem cada vez mais para obter um controle nesse tipo de indústria, o controle apropriado para a comercialização dependeria de um grande número de especialistas. Entretanto, o orçamento do governo é geralmente limitado, não sendo assim possível. Nesse contexto, busca-se uma alternativa com menores custos, fazendo-se um estudo para o desenvolvimento de softwares que sejam capazes de reconhecer uma espécie florestal a partir da imagem capturada de uma madeira, auxiliando o ser humano no processo de classificaçãoUniversidade Federal da Integração Latino-Americana (Unila); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Fundação Araucária; Parque Tecnológico Itaipu (PTI) e Companhia de Saneamento do Paraná (SANEPAR

Judicialização da Saúde: Análise das decisões Judiciais sobre Pedidos de Fornecimento de Canabidiol no Tribunal de Justiça de São Paulo (2015-2017)

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino Americano de Ciências da Vida e da Natureza da Universidade Federal da Integração Latino Americana, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Saúde Coletiva.O canabidiol (CBD) é uma substância não-psicotrópica, extraída da Cannabis sativa. No princípio do século XXI seu uso terapêutico foi reconhecido para tratamento de formas de epilepsia refratária em crianças e adolescentes. No Brasil, o uso, prescrição e fornecimento do CBD era proibido até o ano de 2015, quando seu uso compassivo foi regulamentado pelo CFM e sua importação para uso pessoal foi autorizada pela ANVISA. Finalmente, em dezembro de 2019, o primeiro fármaco com o princípio ativo do canabidiol teve seu registro deferido pela ANVISA, sendo desde então comercializado no Brasil. A pesquisa à qual este trabalho se encontra vinculado teve início no ano de 2017, num contexto em que ainda não existia qualquer fármaco à base de CBD na farmacopeia brasileira, e a demanda por CBD continuava sendo judicializada. Naquele contexto observava-se um acentuado crescimento do número de processos judiciais propostos por usuários que demandavam a importação e o fornecimento gratuito do fármaco por operadoras de saúde e pela rede pública de serviços de saúde. Este trabalho teve por objetivo sistematizar os fundamentos abordados pelo TJSP em ações que versaram sobre pedidos de fornecimento forçado de canabidiol, permitindo o reconhecimento e a identificação das razões mais frequentemente empregadas nas decisões judiciais. Nesta análise, buscou-se identificar as razões discutidas em juízo pela parte autora e pelos reclamados, bem como os fundamentos adotados pelo Poder Judiciário para a resolução dos litígios nelas narrados. Em conclusão, verificou-se que o caso do canabidiol permite lançar luz aos problemas derivados do critério e da forma de elaboração das listas padronizadas de medicamentos essenciais do SUS e à forma como os juízes realizam o deferimento das decisões sobre fornecimento forçado de medicamentos sem que esses se encontrem padronizados

Clasificación de especies forestales usando aprendizaje en profundidad (Deep Learning)

Eis que esta edição renova a parceria pedagógico-científica, estabelecida no ano de 2018 com a, Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA), representada pelo professor Rodrigo Cantu, presidente do Comitê Local de Iniciação Científica da UNILA. Aqui, apresentamos o fruto dessa parceria, para publicação de uma edição especial contendo trabalhos apresentados no VII Encontro de Iniciação Científica e III Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (EICTI) em 2018.O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um sistema para o reconhecimento automático de espécies florestais usando aprendizagem profunda (Deep Learning). Neste tipo de sistema, uma imagem digitalizada de uma madeira é utilizada como entrada e a espécie florestal da tábua é automaticamente informada como saída. Este trabalho está organizado como segue. Primeiramente, apresentamos as técnicas envolvendo a rede neural convolutiva utilizada. Em seguida, descrevemos os experimentos e análises realizadas comparando os atuais resultados com técnicas já estudadas anteriormente de extração de características e classificação. As avaliações serão conduzidas utilizando uma base de imagens de 112 espécies florestais distintas.The main goal of this project is to develop a system for the automatic recognition of forest species using deep learning. In theses systems, a scanned image of a wood is used as input and the wood species of the board is automatically informed as output. This paper is organized as follows. First, we present the techniques involving the convolutional neural network used. Next, we describe the experiments and compare the current results with previously studied techniques of extraction of characteristics and classification. The experiments will be conducted using a database of images of 112 different forest species.El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema para el reconocimiento automático de especies forestales usando aprendizaje profundo (Deep Learning). En este tipo de sistema, una imagen digitalizada de una madera se utiliza como entrada y la especie forestal de la tabla es automáticamente informada como salida. Este trabajo está organizado de la siguiente manera. Primero, presentamos las técnicas envolviendo la red neural convolutiva utilizada. A continuación, describimos los experimentos y análisis realizados comparando los actuales resultados con técnicas ya estudiadas anteriormente de extracción de características y clasificación. Las evaluaciones se llevarán a cabo utilizando una base de imágenes de 112 especies forestales distintas

COMPETENCIAS INTERPROFESIONALES NUCLEARES EN SALUD: UN ESTUDIO TEÓRICO

Changes in the epidemiological profile, resulting from increased life expectancy and chronic health conditions, bring the need for comprehensive care, capable of addressing the biopsychosocial needs of individuals, groups and populations. Therefore, in order to improve collaboration and the quality of health care in an interactive way, there is Interprofessional Education, understood as a process of preparing people for collaborative practice, which encompasses six domains of competences to be developed in professionals to promote essential knowledge, skills, attitudes and values. This study aims to present and analyze interprofessional education and its respective domains from the perspective of the document entitled Canadian Interprofessional Health Collaborative, reflecting on academic training and health practices in the country. This is a theoretical study that individually discusses interprofessional competences and their development for a better quality of care provided in health services. It is concluded that training and education in health should enable a critical reflection on the transformations and actions of professionals in the health context, fostering the consolidation of user-centered care from a biopsychosocial perspective.Los cambios en el perfil epidemiológico, resultantes del aumento de la esperanza de vida y de las condiciones crónicas de salud, traen consigo la necesidad de una atención integral, capaz de atender las necesidades biopsicosociales de individuos, grupos y poblaciones. Por tanto, para mejorar la colaboración y la calidad de la atención en salud de forma interactiva, existe la Educación Interprofesional, entendida como un proceso de preparación de las personas para la práctica colaborativa, que engloba seis dominios de competencias a desarrollar en los profesionales para promover los conocimientos esenciales, habilidades, actitudes y valores. Este estudio tiene como objetivo presentar y analizar la educación interprofesional y sus respectivos dominios en la perspectiva del documento titulado Canadian Interprofessional Health Collaborative, reflexionando sobre la formación académica y las prácticas de salud en el país. Se trata de un estudio teórico que discute individualmente las competencias interprofesionales y su desarrollo para una mejor calidad de la atención prestada en los servicios de salud. Se concluye que la formación y la educación en salud deben posibilitar una reflexión crítica sobre las transformaciones y acciones de los profesionales en el contexto de la salud, favoreciendo la consolidación del cuidado centrado en el usuario desde una perspectiva biopsicosocial.As mudanças de perfil epidemiológico, consequentes do aumento da expectativa de vida e das condições crônicas de saúde, trazem a necessidade da integralidade do cuidado, capaz de contemplar as necessidades biopsicossociais de indivíduos, grupos e populações. Logo, no intuito de melhorar a colaboração e qualidade da atenção em saúde de modo interativo, tem-se a Educação Interprofissional, entendida como um processo de preparação de pessoas para a prática colaborativa, que abarca seis domínios de competências a serem desenvolvidos nos profissionais para promover os conhecimentos, habilidades, atitudes e valores essenciais. Esse estudo tem por objetivo apresentar e analisar a educação interprofissional e seus respectivos domínios na perspectiva do documento intitulado Canadian Interprofessional Health Collaborative, refletir sobre a formação acadêmica e as práticas em saúde no País. Trata-se de um estudo teórico que discute individualmente as competências interprofissionais e o seu desenvolvimento para uma melhor qualidade no atendimento prestado nos serviços de saúde. Conclui-se que a formação e a educação na saúde deve possibilizar uma reflexão crítica sobre as transformações e a atuação de profissionais no contexto da saúde fomentando a consolidação do cuidado centrado no usuário em uma perspectiva biopsicossocial.As mudanças de perfil epidemiológico, consequentes do aumento da expectativa de vida e das condições crônicas de saúde, trazem a necessidade da integralidade do cuidado, capaz de contemplar as necessidades biopsicossociais de indivíduos, grupos e populações. Logo, no intuito de melhorar a colaboração e qualidade da atenção em saúde de modo interativo, tem-se a Educação Interprofissional, entendida como um processo de preparação de pessoas para a prática colaborativa, que abarca seis domínios de competências a serem desenvolvidos nos profissionais para promover os conhecimentos, habilidades, atitudes e valores essenciais. Esse estudo tem por objetivo apresentar e analisar a educação interprofissional e seus respectivos domínios na perspectiva do documento intitulado Canadian Interprofessional Health Collaborative, refletir sobre a formação acadêmica e as práticas em saúde no País. Trata-se de um estudo teórico que discute individualmente as competências interprofissionais e o seu desenvolvimento para uma melhor qualidade no atendimento prestado nos serviços de saúde. Conclui-se que a formação e a educação na saúde deve possibilizar uma reflexão crítica sobre as transformações e a atuação de profissionais no contexto da saúde fomentando a consolidação do cuidado centrado no usuário em uma perspectiva biopsicossocial

Transformative Effects of IoT, Blockchain and Artificial Intelligence on Cloud Computing: Evolution, Vision, Trends and Open Challenges

Cloud computing plays a critical role in modern society and enables a range of applications from infrastructure to social media. Such system must cope with varying load and evolving usage reflecting societies’ interaction and dependency on automated computing systems whilst satisfying Quality of Service (QoS) guarantees. Enabling these systems are a cohort of conceptual technologies, synthesised to meet demand of evolving computing applications. In order to understand current and future challenges of such system, there is a need to identify key technologies enabling future applications. In this study, we aim to explore how three emerging paradigms (Blockchain, IoT and Artificial Intelligence) will influence future cloud computing systems. Further, we identify several technologies driving these paradigms and invite international experts to discuss the current status and future directions of cloud computing. Finally, we proposed a conceptual model for cloud futurology to explore the influence of emerging paradigms and technologies on evolution of cloud computing

Cost-optimized redundant data storage in the cloud

The use of cloud-based storage systems for storing data is a popular alternative to local storage systems. Beside several benefits of cloud-based storages, there are also downsides like vendor lock-in or unavailability. Moreover, the selection of the best fitting storage solution can be a tedious and cumbersome task and the storage requirements may change over time. In this paper, we formulate a system model that uses multiple cloud-based services to realize a redundant and cost-efficient storage. Within this system model, we formulate a local and a global optimization problem that considers historical data access information and predefined quality of service requirements to select a cost-efficient storage solution. Furthermore, we present a heuristic optimization approach for the global optimization. Extensive evaluations show the benefits of our work in comparison with a baseline that follows a state-of-the-art approach. We show that our solutions save up to 30% of the cumulative cost in comparison with the baseline.Commission of the European Union - CREMA H2020-RI

Predictive Analysis to Support Fog Application Deployment

This chapter presents an extended version of FogTorchΠ, a prototype based on a model of the Internet‐of‐Things (IoT)+Fog+Cloud scenario to support application deployment in the Fog. It introduces a motivating example of a smart building application and describes FogTorchΠ predictive models and algorithms. The chapter presents and discusses the results obtained by applying FogTorchΠ to the motivating example. It provides some related work and a comparison with the iFogSim simulator. The chapter shows how both iFogSim and FogTorchΠ can be used together to solve the same input scenario. It reviews the virtual reality game case study employed for iFogSim, executed FogTorchΠ over it and compares the results obtained by both prototypes. The chapter also highlights future research directions and draws some concluding remarks