Synthesizing human motion through learning techniques is becoming an increasingly popular approach to alleviating the requirement of new data capture to produce animations. Learning to move naturally from music, i.e., to dance, is one of the more complex motions humans often perform effortlessly. Each dance movement is unique, yet such movements maintain the core characteristics of the dance style. Most approaches addressing this problem with classical convolutional and recursive neural models undergo training and variability issues due to the non-Euclidean geometry of the motion manifold structure. In this paper, we design a novel method based on graph convolutional networks to tackle the problem of automatic dance generation from audio information. Our method uses an adversarial learning scheme conditioned on the input music audios to create natural motions preserving the key movements of different music styles. We evaluate our method with three quantitative metrics of generative methods and a user study. The results suggest that the proposed GCN model outperforms the state-of-the-art dance generation method conditioned on music in different experiments. Moreover, our graph-convolutional approach is simpler, easier to be trained, and capable of generating more realistic motion styles regarding qualitative and different quantitative metrics. It also presented a visual movement perceptual quality comparable to real motion data. The dataset and project are publicly available at: https://www.verlab.dcc. ufmg.br/motion-analysis/cag2020.
A literatura acadêmica atual apresenta progresso no entendimento do desenvolvimento de estratégias das empresas, quanto ao aprimoramento das competências e recursos, para enfrentar a concorrência e a turbulência do ambiente competitivo. Neste trabalho são examinados os relacionamentos dos construtos orientação empreendedora (NAMAN; SLEVIN, 1993) e capacidade de marketing (VORHIES; HARKER, 2000) no desempenho empresarial (GONZÁLES-BENITO; GONZÁLES-BENITO; MUÑOZ-GALLEGO, 2009) percebido pelos gestores, focando as pequenas empresas varejistas. Foram avaliadas as evidências empíricas de modelos propostos na literatura para orientação empreendedora, capacidade de marketing, desempenho empresarial e o papel dos seus relacionamentos sob os efeitos moderadores do tipo da empresa, local da sua instalação e a idade desde a sua fundação. Os dados foram coletados em uma amostra transversal não probabilística de 262 empresas do comércio e de serviço, localizadas no Estado de Mato Grosso do Sul. As hipóteses foram testadas por meio das abordagens estatísticas da análise fatorial exploratória e da modelagem das equações estruturais, empregando-se a estimação da máxima verossimilhança e índices de ajuste do modelo conceitual. A verificação dos dados empíricos proporciona evidências para a confirmação dos modelos teóricos adotados, favorecendo a inferência de que as pequenas empresas varejistas alcançam maior desempenho empresarial, quanto maior a intensidade da orientação empreendedora e da capacidade de marketing. As evidências empíricas suportam que não existem diferenças significativas nas práticas da orientação empreendedora e da capacidade de marketing entre as empresas do tipo micro ou pequena. No entanto, foram observadas práticas diferentes entre estes dois construtos para as empresas quanto a sua localização, idade e setor empresarial. No que se refere às implicações gerenciais, decorrentes dos resultados deste artigo, leva à sugestão que os empresários varejistas adotem uma postura mais empreendedora, no conhecimento das ações estratégicas dos concorrentes e no entendimento dos desejos e necessidades dos consumidores, como na intensificação das ferramentas de marketing para a obtenção de maior desempenho empresarial. Destaca-se a originalidade deste estudo ao suprir as possíveis lacunas de poucos estudos empíricos relacionados às ações estratégicas e o desempenho empresarial das pequenas empresas varejistas, disponíveis na literatura nacional e internacional.
Os incêndios e as queimadas que ocorrem no Pantanal causam grandes prejuízos à fauna e flora locais. A previsão de eventos é de grande importância por possibilitar que as catástrofes nesse ecossistema sejam amenizadas ou, até mesmo evitadas. Este estudo teve como objetivo avaliar as ocorrências de queimadas e incêndios no Pantanal Sul-Mato-Grossense, associadas às variáveis meteorológicas e realizar uma modelagem de previsão a partir de técnicas de análise multivariada de dados. As variáveis ambientais envolvidas nesse processo foram extraídas da base de dados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do banco de dados meteorológicos para ensino e pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Foram observadas que a temperatura, umidade relativa e radiação solar, possuem um relacionamento estreito com a ocorrência dos focos e as correlações resultantes foram satisfatórias para a aplicação das modelagens de previsão. A técnica de Regressão Linear Múltipla apresentou 41% de ajustamento e a técnica de Análise Auto-regressiva Integrada de Médias Móveis apresentou ajustamento de 66,5% e desempenho geral de 68,4%, tornando-a a metodologia mais recomendada para a previsão.
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