Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)最新文献_第5页

Applying Feature Selection Combination in Audios of Whale for Improving Classification 应用特征选择组合在鲸鱼音频中改进分类

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227616

Cephas A. S. Barreto, V. V. Targino, Tales V de M Alves, Lucas V. Bazante, Rafael V. R. de Oliveira, Ricardo A. R. do A. Junior, João C. Xavier-Júnior, Anne M. P. Canuto

{"title":"Applying Feature Selection Combination in Audios of Whale for Improving Classification","authors":"Cephas A. S. Barreto, V. V. Targino, Tales V de M Alves, Lucas V. Bazante, Rafael V. R. de Oliveira, Ricardo A. R. do A. Junior, João C. Xavier-Júnior, Anne M. P. Canuto","doi":"10.5753/eniac.2022.227616","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227616","url":null,"abstract":"Audio signal processing has been under investigation for the last decades. The majority of the works found in literature focus on signal analysis and classification. Most of them integrate Machine Learning (ML) algorithms with the audio signal processing techniques. As the performance of any ML algorithm depends on the features of a dataset used for training and testing purposes, using a dataset derived from the extraction of features from an audio is not trivial due to the fact that the correct combination of extraction techniques with the selection of the most relevant attributes needs to take place. In this sense, this paper proposes an empirical analysis on different audio extraction techniques combined with feature selection for improving Whale audio classification. Usually, the application of audio extraction techniques results in poor classification performance. However, the combination of feature selection can achieve better results. The experimental results have been promising, indicating that the idea of combining different audio extraction techniques with feature selection can improve the performance of ML classification algorithms over whales’ audios by 22 percentage points.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122056267","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Modelos de Previsão para Avaliação de Casos de Malária na Amazônia Legal Brasileira 巴西亚马逊地区疟疾病例评估的预测模型

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227370

N. Santos, E. Silva, C. Beluzo, L. C. Alves

{"title":"Modelos de Previsão para Avaliação de Casos de Malária na Amazônia Legal Brasileira","authors":"N. Santos, E. Silva, C. Beluzo, L. C. Alves","doi":"10.5753/eniac.2022.227370","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227370","url":null,"abstract":"A malária é uma doença infecciosa que acomete milhares de pessoas todos os anos ao redor do mundo. A região conhecida como Amazônia Legal brasileira, composta por nove estados das regiões norte, nordeste e centro-oeste, é a mais afetada no território nacional. Este trabalho realizou uma análise da série temporal do números de casos de malária ocorridos nesta região, a fim de identificar e treinar modelos estatísticos capazes de prever a incidência da doença no futuro (1 mês), baseando-se em dados históricos. Os dados utilizados foram obtidos do SIVEP-Malária (Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Malária) que é responsável pela coleta e divulgação de informações sobre a Malária no Brasil e contém registro de mais de três milhões de notificações entre os anos de 2006 a 2019. Os resultados da utilização do método de Validação Walk-Foward para modelos ARIMA se mostraram satisfatórios para a previsão de casos na região como um todo e, também, em cada um dos estados separadamente, com exceção do estado de Tocantins que possui uma incidência muito baixa de infecções.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131129849","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Aplicação de Modelos de Tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileiros 主题模型在巴西参议员演讲自动分析中的应用

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227634

Victor Landim Teixeirense Pinheiro, Thiago de Paulo Faleiros

{"title":"Aplicação de Modelos de Tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileiros","authors":"Victor Landim Teixeirense Pinheiro, Thiago de Paulo Faleiros","doi":"10.5753/eniac.2022.227634","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227634","url":null,"abstract":"Neste trabalho, pretende-se aplicar os modelos de tópicos e avaliar os resultados a fim de se obter informações relacionandos os assuntos dos discursos dos senadores ao longo do tempo. O contexto atual da sociedade é marcado por um excesso de informações. Dessa forma, uma abordagem de análise automatizada pode facilmente explicitar padrões em grandes coleções de dados. Uma dessas abordagens é a Modelagem de Tópicos. Tal ferramenta consome grandes coleções de documentos e evidencia padrões na forma de tópicos, que são conjuntos de palavras que descrevem um campo semântico. Neste contexto, almeja-se obter padrões ao analisar os tópicos obtidos a partir da extensa base textual de discursos de senadores, disponibilizada pelo Senado Federal. Acredita-se que é possível correlacionar a evolução temporal dos tópicos dos discursos com eventos históricos, políticos e econômicos. Os resultados encontrados são comparados com projetos de leis, datas relevantes e artigos jornalísticos. Com isso, este trabalho pode promover transparência aos cidadãos em relação às informações obtidas dos discursos de seus parlamentares. Por fim, o trabalho pode ser estendido com a avaliação de outras propostas de implementação de Modelos de Tópicos mais modernas.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131250881","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Improving steel making off-gas predictions by mixing classification and regression multi-modal multivariate models 采用分类回归多模态混合模型改进炼钢废气预测

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227570

Marcelo Magalhães do Carmo, Filipe Wall Mutz, L. Resendo

引用次数: 0

Convolutional architectures with LSTM and TCN to embolism classification: exploring dependency between data 使用LSTM和TCN的卷积架构进行栓塞分类:探索数据之间的依赖关系

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227585

Luiz G. K. Zanini, A. P. S. Silva, Felipe V. de Almeida, Fátima L. S. N. Marques, Anna H. R. Costa

{"title":"Convolutional architectures with LSTM and TCN to embolism classification: exploring dependency between data","authors":"Luiz G. K. Zanini, A. P. S. Silva, Felipe V. de Almeida, Fátima L. S. N. Marques, Anna H. R. Costa","doi":"10.5753/eniac.2022.227585","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227585","url":null,"abstract":"Pulmonary Embolism is an affection caused by obstruction of the pulmonary artery or one of its branches. This condition imposes a high mortality incidence, in the United States approximately 100.000 deaths per year. Computed Tomography Pulmonary Angiography is a radiologic modality and an essential technology for diagnosing this disease, providing a series of axial images. We trained two Convolutional Neural Networks (Efficient Net B0 and Resnet 3D 18) in the RSNA-STR Computed Tomography Pulmonary Angiography Dataset to identify this affection. After training these Convolutional Neural Networks, we added a new layer to the architecture by exploring the dependency between the images along the exam using Long Short-Term Memory or Temporal Convolutional Networks. With the models trained and tested, we compared these different approaches using different metrics. As a result, the Temporal Convolutional Network approach with Resnet 3D 18 improved significantly compared to the results found in the other methods. The main contribution of this work was to observe how different combinations of architectures can help classify Computed Tomography Pulmonary Angiography.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126759260","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Deep learning stacking for financial time series forecasting: an analysis with synthetic and real-world time series 金融时间序列预测的深度学习叠加:与合成和现实世界时间序列的分析

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227540

Eder Urbinate, L. Felizardo, E. Del-Moral-Hernandez

引用次数: 0

Multivariable Evolving Fuzzy Modeling Approach with Time Varying Order State Space 时变阶状态空间的多变量演化模糊建模方法

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.226779

Antonio Barros Feitosa Júnior, G. Serra

引用次数: 0

Using a labeling function for automatic classification of agribusiness news: A weak supervisory approach 使用标签功能对农业新闻进行自动分类:一种弱监管方法

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227219

Rodrigo Neves Trindade, Luiz H. D. Martins, G. N. Correa, I. J. Reis Filho

引用次数: 0

Investigating Lexical NP-Chunking with Universal Dependencies for Portuguese 葡萄牙语词汇np组块的普遍依赖关系研究

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227564

Aleksander Tomaz de Souza, E. Ruiz

引用次数: 1

A implementation mathematical-computational method for the detection and treatment of financial outliers in higher education 高等教育财务异常值检测与处理的实现数学计算方法

Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) Pub Date : 2022-11-28 DOI: 10.5753/eniac.2022.227587

Nathan C. Freitas, R. M. M. Gouveia, Gabriel A. de Albuquerque Júnior, M. D. C. M. Batista, Rodrigo Lins Rodrigues

引用次数: 0