Information Theory is a branch of mathematics, more specifically probability theory, that studies information quantification. Recently, several researches have been successful with the use of Information Theoretic Learning (ITL) as a new technique of unsupervised learning. In these works, information measures are used as criterion of optimality in learning. In this article, we will analyze a still unexplored aspect of these information measures, their dynamic behavior. Autoregressive models (linear and non-linear) will be used to represent the dynamics in information measures. As a source of dynamic information, videos with different characteristics like fading, monotonous sequences, etc., will be used.
Resumo Direcionar as campanhas de coleta é um dos desafios dos hemocentros brasileiros, cujo objetivo é fornecer produtos a partir do sangue. Além disso, essas organizações precisam conciliar a oferta e a demanda dos produtos hemoterápicos. Assim, este artigo propõe um sistema para gerenciar os níveis de estoque de produtos nos bancos de sangue e direcionar as campanhas de coleta, de forma a maximizar o atendimento à demanda e minimizar o descarte em função dos prazos de validade dos produtos. O sistema foi implementado em ambiente de desenvolvimento open source, sem custo financeiro, por meio de linguagem de programação e banco de dados que permitam sua utilização em diferentes sistemas operacionais. A partir dos resultados, é possível constatar que o sistema é uma importante ferramenta de gestão para os bancos de sangue, por causa de seu potencial de fazer as previsões de demanda e, por meio da comparação com os níveis de estoque, de fornecer um direcionamento para as campanhas de coleta. O sistema possui uma interface clara e intuitiva com diversas funcionalidades de apoio às atividades rotineiras de hemocentros e é capaz de atendê-los, seja do Brasil, seja do mundo, quanto às suas necessidades.
O entendimento dos aspectos da educação de um país é de fundamental impor- tância para estabelecer metas de melhorias no ensino. O trabalho a seguir utiliza técnicas estatísticas e da ciência de dados com a finalidade de identificar características relevantes dos participantes do Exame Nacional do Ensino Médio do ano de 2019 e possíveis relações dessas características com o desempenho dos mesmos. Tem por objetivo verificar se tais características refletem no desempenho dos participantes do exame. Com o auxílio das bibliotecas Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy e sklearn da linguagem Python, foi possível encontrar alguns fatores que exercem influência no desempenho dos participantes do exame e categorizar algumas características do perfil dos mesmos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.