Combinação de técnicas de interação humano-computador para avaliação de sistemas de recuperação de imagens por conteúdo.

A interação humana pode contribuir efetivamente para avaliar o desempenho de sistemas de recuperação de imagens baseadas em conteúdo (Content-based Image Retrieval - CBIR), tanto em relação à eficiência e eficácia, quanto a satisfação do usuário. O crescimento, aprimoramento e a excelência da pesquisa em técnicas CBIR, avaliados pela sua performance na recuperação de informações, contradizem-se com a ausência de procedimentos específicos de avaliação por meio da percepção visual do usuário. Um dos desafios decorrentes desses sistemas consiste na necessidade em prover aos usuários uma interface de alta necessidade em prover aos usuários uma interface de alta qualidade na formulação de perguntas e exibição dos resultados. O objetivos deste trabalho foi avaliar a interação humano-computador para sistemas CBIR que atuam em modo compartilhado usando intranet, aplicando uma combinação de técnicas de avaliação, levando em consideração o usuário final e os fatores humanos que influenciam o trabalho com grandes volumes de dados e imagens. Tal avaliação foi baseada em um estudo de caso aplicado à medicina, visando tornar o diagnóstico médico e a evolução dos tratamentos cada vez mais precisos e eficientes.WebMedia 200

Montando questionários para medir a satisfação do usuário: avaliação de interface de um sistema que utiliza técnica de recuperação de imagens por conteúdo.

O resumo intuitivo e atraente da interface com o usuário é essencial para o sucesso de qualquer sistema computacional. Dentro do escopo de sistemas CBIR (content-Based Image Retrieval), que são sistemas inerentemente interativos de recuperação de imagens baseadas em conteúdo, a interface do usuário ainda é um elemento constituído de pouca pesquisa e desenvolvimento. Um dos maiores obstáculos para a eficácia de design desses sistemas consiste da necessidade em prover aos usuários uma interface de alta qualidade na formulação de perguntas e exibição dos resultados. O objetivo principal deste trabalho visou analisar a interação do usuário em sistemas CBIR em relação à funcionalidade e usabilidade por meio da interação de usuários reais dentro do domínio da aplicação e propor questionário que reflita, fielmente os pontos avaliados. Para alcançar esse desafio, a interação humano-computador foi avaliada, adotando técnicas de questionamento a fim de mensurar a satisfação do usuário em relação ao uso do sistema

Transition Program from School to Employment in Youths with Intellectual Disability: Evaluation of the Irish Pilot Study E-IDEAS

open3siAim: The purpose of this pilot was to evaluate the effectiveness of the E-IDEAS curriculum, specifically designed for workplace inclusion of youths with intellectual disabilities (ID) and aimed to transfer social, communication, independent living and employment skills. Method: The curriculum was attended by 5 participants, and it was provided concurrently with five different work-placements across a period of six months. Two assessment tools were used to demonstrate the acquisition of such skills and an evidence-base improvement of their quality of life. Pre and postintervention standardized assessments were also taken for measuring the improvement in quality of life (through the San Mart n Scale) and adaptive behavior (through the Vineland-II Adaptive Behavior Scale). Results: The data collected showed increases in the acquisition of such skills. Evidence of maintenance and generalization were also demonstrated. Conclusion: Implications for practice and further research are discussed.openTraina I, Mannion A, Leader GTraina I, Mannion A, Leader

Mining relevant and extreme patterns on climate time series with CLIPSMiner.

One of the most important challenges for the researchers in the 21st Century is related to global heating and climate change that can have as consequence the intensification of natural hazards. Another problem of changes in the Earth's climate is its impact in the agriculture production. In this scenario, application of statistical models as well as development of new methods become very important to aid in the analyses of climate from ground-based stations and outputs of forecasting models. Additionally, remote sensing images have been used to improve the monitoring of crop yields. In this context we propose a new technique to identify extreme values in climate time series and to correlate climate and remote sensing data in order to improve agricultural monitoring. Accordingly, this paper presents a new unsupervised algorithm, called CLIPSMiner (CLImate PatternS Miner) that works on multiple time series of continuous data, identifying relevant patterns or extreme ones according to a relevance factor, which can be tuned by the user. Results show that CLIPSMiner detects, as expected, patterns that are known in climatology, indicating the correctness and feasibility of the proposed algorithm. Moreover, patterns detected using the highest relevance factor is coincident with extreme phenomena. Furthermore, series correlations detected by the algorithm show a relation between agroclimatic and vegetation indices, which confirms the agrometeorologists' expectations