Reconhecimento De Padroes Book PDF, EPUB Download & Read Online Free

Reconhecimento de Padrões

Reconhecimento de Padrões

Author: William Gibson
Publisher: Aleph
ISBN: 8576571889
Pages: 416
Year: 2015-09-16
Cayce Pollard é uma coolhunter. Suas habilidades como caçadora de tendências, aliadas a um quê de profetisa e a uma inusitada alergia a marcas registradas, faz dela uma profissional disputada por corporações do mundo inteiro. Chamada a Londres para uma nova oportunidade de trabalho, Cayce recebe uma proposta ambiciosa e obscura: descobrir quem está por trás da criação e disseminação do "filme", uma coleção de fragmentos de vídeo postados anonimamente na web e que atraem milhares de seguidores, inclusive ela mesma. Pivô de um jogo perigoso, Cayce correrá todos os riscos para atingir seu objetivo, lançando-se numa busca frenética que envolve sabotadores industriais, hackers de primeira linha, chefes da máfia russa, fanboys da internet e espiões aposentados. Reconhecimento de Padrões é um retrato brilhante da cultura de consumo e de esoterismo pós-moderno. Com ele, William Gibson abre a Trilogia Blue Ant, um mosaico do século 21 que se desdobra nos livros Território Fantasma e História Zero.
Combinação de classificadores para reconhecimento de padrões

Combinação de classificadores para reconhecimento de padrões

Author: Paulo Sérgio Prampero
Publisher:
ISBN:
Pages: 84
Year: 1998
O cérebro humano é formado por um conjunto de neurônios de diferentes tipos, cada um com sua especialidade. A combinação destes diferentes tipos de neurônios é um dos aspectos responsáveis pelo desempenho apresentado pelo cérebro na realização devárias tarefas. Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado no sistema nervoso e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma alternativa para melhorar o desempenho das RedesNeurais Artificiais é a utilização de técnicas de Combinação de Classificadores. Estas técnicas de combinação exploram as diferenças e as semelhanças das redes para a obtenção de resultados melhores. Dentre as principais aplicações de REdesNeurais Artificiais está o Reconhecimento de Padrões. Neste trabalho, foram utilizados técnicas de Combinação de Classificadores para a combinação de REdes Artificiais em problemas de Reconhecimento de Padrões.
Reconhecimento de padrões

Reconhecimento de padrões

Author: Fernando Velázquez
Publisher:
ISBN:
Pages: 52
Year: 2014

Este trabalho apresenta a pesquisa e o desenvolvimento de um algoritmo baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para reconhecimento de padrões anatômicos em imagens de Tomografia Computadorizada (TC), visando a indexação e recuperação de imagens com base em conteúdo pictórico dentro de sistemas de arquivamento e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication Foi realizada uma etapa de pré-processamento para posterior inserção de padrões na Rede Neural Artificial (RNA). Nesta etapa, realizou-se a redução do tamanho das imagens, extração das assinaturas das linhas de cada imagem e posterior cálculo da entropia, em cada uma das assinaturas obtidas, buscando uma medida de informação. Estas medidas foram então utilizadas como padrões na RNA. A RNA utilizada foi a "Feed-forward' contemplando o algoritmo "backpropagation". Sua arquitetura é composta de três camadas, sendo uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. A RNA apresentou um desempenho de reconhecimento dos padrões anatômicos de 97,39 % de acerto.
O Presente Trabalho Desenvolve Uma Metodologia Para Se Fazer o Reconhecimento de Padrões Multivariados Padrões Que Contêm Várias Características Com Resposta Dicotômica Padrões Pertencentes a Dois Conjuntos A Ou B Apresentando Respostas 1 Ou 0 Respectivamente A Metodologia Propõe Que Se Faça Inicialmente Uma Análise Estatística dos Dados Coletados em Campo Com o Objetivo de Verificar a Existência de Diferença Estatisticamente Significativa Entre os Padrões de A e de B Identificar as Suas Principais Características e Detectar Padrões Atípicos por Meio de Análise dos Resíduos de Pearson Propõe Se a Seguir a Aplicação de Seis Métodos de Análise Discriminante Utilizados Para o Reconhecimento de Padrões Capazes de Fazer a Distinção Entre os Pontos dos Conjuntos A e B Com a Finalidade de Avaliar as Suas Performances na Classificação de Novos Pontos dos Métodos Pesquisados Dois Envolvem a Técnica da Programação Linear Três Métodos São Estatísticos e o Último Método Envolve Redes Neurais A Metodologia Apresentada Foi Aplicada em Dois Casos Reais no Diagnóstico Médico e na Investigação da Qualidade do Papel Industrial Sugere Se Ainda Procedimentos Para Fazer Se Simulação de Dados no Caso Destes Serem em Número Insuficiente Estes Procedimentos Foram Aplicados ao Caso Médico Como Complementação Já Para o Caso do Papel Industrial Apresenta Se Como Complementação a Construção de Um Modelo Matemático Que Interligado a Um Método de Reconhecimento de Padrões Fornece Uma Ferramenta Para o Controle de Qualidade na Indústria de Papel.
O Principal Objetivo Desta Tese é Desenvolver Um Modelo Matemático Para Realizar a Redução de Dimensionalidade O Modelo é Uma Forma Alternativa de Redução de Dimensionalidade e Reconhecimento de Padrões Através do Uso da Recursividade da Função Sujeita Aos Parâmetros Que Representam as Características dos Padrões O Modelo Proposto Chamado de Indexação Recursiva Utiliza o Processo de Recursão Ou Composição de Uma Função Matemática Para Encapsular em Um Número Apenas a Informação Contida em Um Padrão A Meta é Gerar Índices Próximos Quando São Indexadas Variações de Um Padrão Existente Com a Finalidade de Avaliar a Eficiência do Modelo Proposto a Indexação Recursiva é Utilizada em Três Problemas de Reconhecimento de Padrões Distintos Indexação de Imagens Classificação de Padrões Com Poucas Características Íris de Fisher e os Cromossomos Para os Grupos de Denver e Processamento de Sinal Digital Para o Processamento de Sinal Neste Caso Reconhecimento Automático das Fases do Sono a Indexação Recursiva é Utilizada Como Parte do Sistema Depré Processamento do Sinal de Eletroencefalograma.
AMLS: Advanced Medical Life Support

AMLS: Advanced Medical Life Support

Author: National Association of Emergency Medical Technicians (NAEMT)
Publisher: Jones & Bartlett Learning
ISBN: 1284187268
Pages:
Year: 2018-08-30
Advanced Medical Life Support (AMLS) is the leading course for prehospital practitioners in advanced medical assessment and treatment of commonly encountered medical conditions. Endorsed by the National Association of EMS Physicians, the course emphasizes the use of the AMLS Assessment Pathway, a systematic assessment tool that enables EMS practitioners to diagnose medical patients with urgent accuracy. In the Second Edition of AMLS, students learn to recognize, assess, and manage common medical crises in patients. Topics covered include: respiratory disorders, cardiovascular disorders, shock, neurologic disorders, abdominal disorders, endocrine and metabolic disorders, infectious diseases, environmental-related disorders, and toxicologic emergencies. Critical thinking scenarios encourage interaction and challenge students to apply their knowledge to realistic situations. During the scenarios, students: • Are at the patient's side from arrival on scene to delivery to the hospital. • Assess, review, and discern the possible diagnosis of the patient. • Choose the next step to take on the AMLS Assessment Pathway. • Con¬firm the final diagnosis and provide ongoing prehospital management of the patient. New to the Second Edition: • Refined AMLS Assessment Pathway. • Clear emphasis on the BLS provider and integration with ALS throughout the assessment process. • Expanded content on highly critical patients. • Expanded content on environmental-related disorders. • Expanded content on infectious diseases.
A Análise Microscópica da Metáfase dos Cromossomos Humanos Tem Como Objetivo Classificar os Cromossomas Formar o Cariotipo Para Avaliar Sua Integridade Estrutural O Estudo Microscópico é Demorado e Requer Extrema Experiência do Citogeneticista Tornando Se Um Trabalho Artesanal e Cansativo A Inspeção dos Cromossomos é Um Procedimento Essencial em Muitos Campos de Investigação Para Detectar Anormalidades Genéticas Danos Devido a Fatores Ambientais Diagnóstico de Câncer Ou Diagnóstico Pré Natal Para Propósitos Clínicos Um Cariotipo é Requisitado de Maneira Que os Cromossomos Devem Ser Atribuídos a Uma das 24 Classes 22 Pares Homólogos e Dois Cromossomos Sexuais X e Y O Cariotipo Requer Grande Habilidade do Citogenetecista Esta Tarefa Contém Substancial Elementos de Natureza Repetitiva e Tediosa Resultando em Algum Interesse em Recentes Anos no Desenvolvimento de Sistemas Automáticos de Cariotipagem os Principais Classificadores Empregados na Tarefa de Classificação de Cromossomos Seguem os Modelos Convencionais da Teoria de Reconhecimento de Padrões Estas Incluem Classificadores Paramétricos e Não Paramétricos Sendo Que na Sua Maioria Empregam a Estatística e a Probabilidade Com o Advento das Redes Neuronais Artificiais Uma Nova Classe de Classificadores de Padrões Emergiu e Novos Algorítmos Aparecem Como Alternativas em Tarefas de Classificação Assim Neste Trabalho Apresenta Se o Uso de Uma Rede Neuronal Artificial Rna Com Uma Função de Base Radial Rbf Para Classificar os Cromossomos Humanos em 24 Classes Aplicou Se Esta Nova Abordagem em Três Bases de Dados Referidas na Literatura Como Referencias de Avaliação Implementou Se Este Algorítmo no Matlah Versão 2 0 em Uma Sun Sparc Station 10 no Estudo Explorou Se Diferentes Combinações de Características Extraídas de Cromossomos Bem Como Diferentes Topologias e Parâmetros Para a Rede os Resultados Obtidos Comparados Com Estudos Anteriores Comprovaram Que Esta Classe de Rna Fornece Um Caminho Alternativo Com Uma Taxa de Erro de Classificação Menor Além Disto é Vantajosa Quanto ao Tempo Computacional Uma Vez Que a Rbf Tem Um Tempo de Treinamento Bastante Menor Quando Comparado Com Outros Tipos de Rna.
Nesta Dissertação Apresenta Se Um Novo Método de Aprendizagem Free Associative Neurons Fan Fan é Constituído por Neurônios Independentes Com Capacidade Autônoma de Aprendizado O Poder de Aprendizado de Fan Está Baseado na Granularidade na Representação da Informação O Método é Embasado na Lógica Difusa e nas Noções de Redes Neuronais Sendo Um Método Para Representação de Ambientes Complexos Fan Pode Ser Aplicado no Reconhecimento de Padrões Classificação e Diagnóstico A Aplicação Que Este Trabalho Trata é o Reconhecimento de Padrões Apresentam Se os Princípios Que Regem Fan e Também São Discutidos os Resultados Obtidos Pelo Método e Sua Comparação Com Outros Algoritmos Conhecidos de Redes Neuronais na Conclusão São Apresentadas Propostas Para Trabalhos Futuros.
FAN 2002

FAN 2002

Author: Roberto Tadeu Raittz, Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Publisher:
ISBN:
Pages: 176
Year: 2002

Reconhecimento de padrões auditivos de freqüência e de duração

Reconhecimento de padrões auditivos de freqüência e de duração

Author: Sheila Andreoli Balen
Publisher:
ISBN:
Pages: 175
Year: 2001
(Continuação) quando comparados por faixas etárias, tanto no TPF quanto no TPD em todas as situações de avaliação. Constatou-se melhora significativa do desempenho com a idade no TPF verbal e nos TPD não-verbal e verbal. O desempenho das crianças, em todas as faixas etárias, no TPF foi superior ao do TPD.
Reconhecimento de padrões usando indexação recursiva

Reconhecimento de padrões usando indexação recursiva

Author: João Artur de Souza, Roberto Carlos dos Santos Pacheco, Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Publisher:
ISBN:
Pages: 78
Year: 1999

Neste trabalho é apresentado um método para reconhecimento de seres humanos através da textura da íris. A imagem do olho é processada através da análise do gradiente, com uma técnica de dispersão aleatória de sementes. Um vetor de características é extraído para cada íris, baseado na análise dos componentes wavelet em diversos níveis de decomposição. Para se mensurar as distâncias entre esses vetores foi utilizado o cálculo da distância Euclidiana, gerando-se curvas recall x precision para se medir a eficiência do método desenvolvido. Os resultados obtidos com algumas famílias wavelets demonstraram que o método proposto é capaz de realizar o reconhecimento humano através da íris com uma precisão eficiente.
Utilizando redes neurais no reconhecimento de padrões cefalométricos

Utilizando redes neurais no reconhecimento de padrões cefalométricos

Author: Paulo Roberto Bertholdi, Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Publisher:
ISBN:
Pages: 146
Year: 2002
A Inteligência Artificial tem sido um dos principais campos de estudo na área da Ciência da Computação tentando resolver problemas de difícil solução. Todos os problemas são difíceis até que sua solução seja conhecida (Fogel, 1995). Os métodos de abordagem de problemas de difícil solução encontram na Inteligência Artificial respostas satisfatórias através de paradigmas como os modelos conexionistas baseados na estrutura neuronal do cérebro humano. As Redes Neurais surgiram com o intuito de obter resultados satisfatórios comparados aos sistemas especialistas, que falham em área de competência não restrita. Essa característica é imprescindível quando tratamos problemas voltados ao âmbito biológico, pois é preciso interagir com o meio, reconhecer padrões, adaptar-se e estabelecer processos indutivos e dedutivos. A Ciência da Computação tem propiciado a evolução do conhecimento na área de Ciência Biológica e da Saúde. Citando pesquisas como o Projeto Genoma, visualizamos a Ciência da Computação não apenas como fator auxiliar, mas sim como fator limitante no desenvolvimento destas pesquisas. Isso têm direcionado grande número de trabalhos de defesa de tese voltados para a área de Ciência Biológica e da Saúde objetivando a aplicação de Inteligência Artificial em processos de classificação e diagnóstico, onde os métodos convencionais falham ou a precisão não alcança um valor de confiança suficiente. A proposta deste trabalho é utilizar as Redes Neurais como ferramenta no processo de classificação cefalométrica de um indivíduo. A Cefalometria utiliza métodos estatísticos convencionais para obtenção destes resultados, estudando um universo de indivíduos restritos a áreas geopoliticamente isoladas ou com pouco cruzamento racial. A aplicação de Redes Neurais como Método de Classificação Cefalométrica pode aproximar a precisão dos resultados a um valor de confiança suficiente comparada aos métodos atuais.
Pattern Recognition

Pattern Recognition

Author: William Gibson
Publisher: Penguin UK
ISBN: 0141904461
Pages: 368
Year: 2004-06-24
One of the most influential and imaginative writers of the past twenty years turns his attention to London - with dazzling results. Cayce Pollard owes her living to her pathological sensitivity to logos. In London to consult for the world's coolest ad agency, she finds herself catapulted, via her addiction to a mysterious body of fragmentary film footage, uploaded to the Web by a shadowy auteur, into a global quest for this unknown 'garage Kubrick'. Cayce becomes involved with an eccentric hacker, a vengeful ad executive, a defrocked mathematician, a Tokyo Otaku-coven known as Eye of the Dragon and, eventually, the elusive 'Kubrick' himself. William Gibson's new novel is about the eternal mystery of London, the coolest sneakers in the world, and life in (the former) USSR.