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163 results on '"Amorim, Renato"'

1. A Deep Learning Approach to Language-independent Gender Prediction on Twitter

Author

Hashempour, Reyhaneh, Plank, Barbara, Villavicencio, Aline, and de Amorim, Renato Cordeiro

Subjects
Computer Science - Computation and Language
Abstract

This work presents a set of experiments conducted to predict the gender of Twitter users based on language-independent features extracted from the text of the users' tweets. The experiments were performed on a version of TwiSty dataset including tweets written by the users of six different languages: Portuguese, French, Dutch, English, German, and Italian. Logistic regression (LR), and feed-forward neural networks (FFNN) with back-propagation were used to build models in two different settings: Inter-Lingual (IL) and Cross-Lingual (CL). In the IL setting, the training and testing were performed on the same language whereas in the CL, Italian and German datasets were set aside and only used as test sets and the rest were combined to compose training and development sets. In the IL, the highest accuracy score belongs to LR whereas in the CL, FFNN with three hidden layers yields the highest score. The results show that neural network based models underperform traditional models when the size of the training set is small; however, they beat traditional models by a non-trivial margin, when they are fed with large enough data. Finally, the feature analysis confirms that men and women have different writing styles independent of their language.

Published
2024

2. On large sum-free sets: revised bounds and patterns

Author

de Amorim, Renato Cordeiro

Subjects
Mathematics - Combinatorics
Abstract

In this paper we rectify two previous results found in the literature. Our work leads to a new upper bound for the largest sum-free subset of $[1,n]$ with lowest value in $\left [\frac{n}{3},\frac{n}{2}\right ]$, and the identification of all patterns that can be used to form sum-free sets of maximum cardinality.

Published
2023

3. On sum-free subsets of abelian groups

Author

de Amorim, Renato Cordeiro

Subjects
Mathematics - Combinatorics, Mathematics - Group Theory
Abstract

In this paper we discuss some of the key properties of sum-free subsets of abelian groups. Our discussion has been designed with a broader readership in mind, and is hence not overly technical. We consider answers to questions like: how many sum-free subsets are there in a given abelian group $G$? what are its sum-free subsets of maximum cardinality? what is the maximum cardinality of these sum-free subsets? what does a typical sum-free subset of $G$ looks like? among others.

Published
2022

4. Improving cluster recovery with feature rescaling factors

Author

de Amorim, Renato Cordeiro and Makarenkov, Vladimir

Subjects
Computer Science - Machine Learning
Abstract

The data preprocessing stage is crucial in clustering. Features may describe entities using different scales. To rectify this, one usually applies feature normalisation aiming at rescaling features so that none of them overpowers the others in the objective function of the selected clustering algorithm. In this paper, we argue that the rescaling procedure should not treat all features identically. Instead, it should favour the features that are more meaningful for clustering. With this in mind, we introduce a feature rescaling method that takes into account the within-cluster degree of relevance of each feature. Our comprehensive simulation study, carried out on real and synthetic data, with and without noise features, clearly demonstrates that clustering methods that use the proposed data normalization strategy clearly outperform those that use traditional data normalization.

Published
2020
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5. Identifying meaningful clusters in malware data

Author

de Amorim, Renato Cordeiro and Ruiz, Carlos David Lopez

Subjects
Computer Science - Cryptography and Security, Computer Science - Machine Learning, Statistics - Machine Learning
Abstract

Finding meaningful clusters in drive-by-download malware data is a particularly difficult task. Malware data tends to contain overlapping clusters with wide variations of cardinality. This happens because there can be considerable similarity between malware samples (some are even said to belong to the same family), and these tend to appear in bursts. Clustering algorithms are usually applied to normalised data sets. However, the process of normalisation aims at setting features with different range values to have a similar contribution to the clustering. It does not favour more meaningful features over those that are less meaningful, an effect one should perhaps expect of the data pre-processing stage. In this paper we introduce a method to deal precisely with the problem above. This is an iterative data pre-processing method capable of aiding to increase the separation between clusters. It does so by calculating the within-cluster degree of relevance of each feature, and then it uses these as a data rescaling factor. By repeating this until convergence our malware data was separated in clear clusters, leading to a higher average silhouette width.

Published
2020
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8. An efficient density-based clustering algorithm using reverse nearest neighbour

Author

Chowdhury, Stiphen and de Amorim, Renato Cordeiro

Subjects
Computer Science - Machine Learning, Statistics - Machine Learning
Abstract

Density-based clustering is the task of discovering high-density regions of entities (clusters) that are separated from each other by contiguous regions of low-density. DBSCAN is, arguably, the most popular density-based clustering algorithm. However, its cluster recovery capabilities depend on the combination of the two parameters. In this paper we present a new density-based clustering algorithm which uses reverse nearest neighbour (RNN) and has a single parameter. We also show that it is possible to estimate a good value for this parameter using a clustering validity index. The RNN queries enable our algorithm to estimate densities taking more than a single entity into account, and to recover clusters that are not well-separated or have different densities. Our experiments on synthetic and real-world data sets show our proposed algorithm outperforms DBSCAN and its recent variant ISDBSCAN., Comment: Accepted in: Computing Conference 2019 in London, UK. http://saiconference.com/Computing

Published
2018

9. On Large Sum-Free Sets: Revised Bounds and Patterns.

Author

Cordeiro de Amorim, Renato

Subjects
*ADDITIVE number theory
Abstract

In this paper, we rectify two previous results found in the literature. Our work leads to a new upper bound for the largest sum-free subset of [ 1 , n ] with the lowest value in n 3 , n 2 , and the identification of all patterns that can be used to form sum-free sets of maximum cardinality. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2024
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10. Impacts of Urbanization on the Riverine Flooding in Major Cities Across the Eastern United States.

Author

Amorim, Renato and Villarini, Gabriele

Subjects
RAINFALL, PARETO distribution, METROPOLIS, CITIES & towns, METROPOLITAN areas, WATERSHEDS
Abstract

The increase in the societal and economic impacts of flooding across the eastern United States has brought attention to the potential link between long‐term increases in urban areas and changes in the watersheds' flood response. One outstanding challenge is to isolate the effects of land cover changes from other flood‐related factors. To advance our understanding of these processes and their nexus, we utilise a statistical framework in which we use different parameterizations of the Generalised Pareto distribution (GPD) to model sub‐daily peak‐over‐threshold (POT) events at 102 stream gauges in the following metropolitan areas across the eastern United States: Boston, New York, Philadelphia, Baltimore, Charlotte, Atlanta, Houston, and Tampa. While we keep the shape parameter constant, we allow the scale parameter to: (1) be constant; (2) depend on hourly accumulated rainfall; or (3) be dependent on a combination of hourly accumulated rainfall and the temporal changes in the percentage of the watershed's developed land. Based on our modelling results, we select the model with the land change as a predictor in only 3% of the watersheds. Moreover, the model configuration in which rainfall is the only predictor is selected the most frequently (~80% of the sites) across the eight metropolitan regions. Therefore, our findings indicate that rainfall is the key flood driver in urban basins across the eastern United States considered in this study, without clear evidence linking long‐term changes of impervious area (i.e., urbanisation) and the watersheds' flood response. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2024
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11. A-Ward_p\b{eta}: Effective hierarchical clustering using the Minkowski metric and a fast k -means initialisation

Author

de Amorim, Renato Cordeiro, Makarenkov, Vladimir, and Mirkin, Boris

Subjects
Computer Science - Learning, Statistics - Machine Learning
Abstract

In this paper we make two novel contributions to hierarchical clustering. First, we introduce an anomalous pattern initialisation method for hierarchical clustering algorithms, called A-Ward, capable of substantially reducing the time they take to converge. This method generates an initial partition with a sufficiently large number of clusters. This allows the cluster merging process to start from this partition rather than from a trivial partition composed solely of singletons. Our second contribution is an extension of the Ward and Ward p algorithms to the situation where the feature weight exponent can differ from the exponent of the Minkowski distance. This new method, called A-Ward p\b{eta} , is able to generate a much wider variety of clustering solutions. We also demonstrate that its parameters can be estimated reasonably well by using a cluster validity index. We perform numerous experiments using data sets with two types of noise, insertion of noise features and blurring within-cluster values of some features. These experiments allow us to conclude: (i) our anomalous pattern initialisation method does indeed reduce the time a hierarchical clustering algorithm takes to complete, without negatively impacting its cluster recovery ability; (ii) A-Ward p\b{eta} provides better cluster recovery than both Ward and Ward p.

Published
2016
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12. Recovering the number of clusters in data sets with noise features using feature rescaling factors

Author

de Amorim, Renato Cordeiro and Hennig, Christian

Subjects
Statistics - Machine Learning, Computer Science - Learning
Abstract

In this paper we introduce three methods for re-scaling data sets aiming at improving the likelihood of clustering validity indexes to return the true number of spherical Gaussian clusters with additional noise features. Our method obtains feature re-scaling factors taking into account the structure of a given data set and the intuitive idea that different features may have different degrees of relevance at different clusters. We experiment with the Silhouette (using squared Euclidean, Manhattan, and the p$^{th}$ power of the Minkowski distance), Dunn's, Calinski-Harabasz and Hartigan indexes on data sets with spherical Gaussian clusters with and without noise features. We conclude that our methods indeed increase the chances of estimating the true number of clusters in a data set.

Published
2016
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13. A survey on feature weighting based K-Means algorithms

Author

de Amorim, Renato Cordeiro

Subjects
Computer Science - Learning
Abstract

In a real-world data set there is always the possibility, rather high in our opinion, that different features may have different degrees of relevance. Most machine learning algorithms deal with this fact by either selecting or deselecting features in the data preprocessing phase. However, we maintain that even among relevant features there may be different degrees of relevance, and this should be taken into account during the clustering process. With over 50 years of history, K-Means is arguably the most popular partitional clustering algorithm there is. The first K-Means based clustering algorithm to compute feature weights was designed just over 30 years ago. Various such algorithms have been designed since but there has not been, to our knowledge, a survey integrating empirical evidence of cluster recovery ability, common flaws, and possible directions for future research. This paper elaborates on the concept of feature weighting and addresses these issues by critically analysing some of the most popular, or innovative, feature weighting mechanisms based in K-Means., Comment: Journal of Classification (to appear)

Published
2015

16. An Efficient Density-Based Clustering Algorithm Using Reverse Nearest Neighbour

Author

Chowdhury, Stiphen, de Amorim, Renato Cordeiro, Kacprzyk, Janusz, Series Editor, Pal, Nikhil R., Advisory Editor, Bello Perez, Rafael, Advisory Editor, Corchado, Emilio S., Advisory Editor, Hagras, Hani, Advisory Editor, Kóczy, László T., Advisory Editor, Kreinovich, Vladik, Advisory Editor, Lin, Chin-Teng, Advisory Editor, Lu, Jie, Advisory Editor, Melin, Patricia, Advisory Editor, Nedjah, Nadia, Advisory Editor, Nguyen, Ngoc Thanh, Advisory Editor, Wang, Jun, Advisory Editor, Arai, Kohei, editor, Bhatia, Rahul, editor, and Kapoor, Supriya, editor

Published
2019
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18. Concepções de professores dos cursos de Química sobre as atividades experimentais e o Ensino Remoto Emergencial

Author

Francislainy Natália da Silva, Raniele Aparecida da Silva, Giovanna de Amorim Renato, and Rita de Cássia Suart

Subjects
Ensino superior, Concepções de professores, Atividades experimentais, Ensino Remoto Emergencial, Ensino de Química, Education
Abstract

Devido ao distanciamento social adotado em todo o mundo, a fim de amenizar os efeitos da pandemia da COVID-19, houve a necessidade de adequação do modo de vida de todas as pessoas, inclusive nas instituições de ensino, sejam da educação básica ou do ensino superior. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo investigar as concepções de professores universitários sobre as atividades experimentais e as dificuldades enfrentadas por eles para o seu desenvolvimento durante o Ensino Remoto Emergencial (ERE). Para tanto, durante os meses de maio a julho de 2020, foram elaborados dois questionários on-line, que abordaram questões relacionadas às atividades experimentais e ao ERE, e encaminhados aos professores responsáveis por ministrar disciplinas experimentais do curso de Química de uma universidade mineira. Através dos resultados, evidenciou-se que a maioria dos professores apontaram concepções muito simplistas sobre as atividades experimentais, ainda centradas na manipulação de vidrarias e comprovação de teorias. Ainda, eles mencionaram que as maiores dificuldades enfrentadas no ERE são o acesso restrito à internet, a alta demanda de atividades nesse período e a dificuldade que os estudantes apresentaram em desenvolver a autonomia no processo de ensino e aprendizagem.

Published
2020
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19. A Median-Based Consensus Rule for Distance Exponent Selection in the Framework of Intelligent and Weighted Minkowski Clustering

Author

de Amorim, Renato Cordeiro, Tahiri, Nadia, Mirkin, Boris, Makarenkov, Vladimir, Bock, Hans-Hermann, Editor-in-chief, Baier, Daniel, Series editor, Gaul, Wolfgang, Editor-in-chief, Vichi, Maurizio, Editor-in-chief, Critchley, Frank, Series editor, Decker, Reinhold, Series editor, Diday, Edwin, Series editor, Greenacre, Michael, Series editor, Lauro, Carlo Natale, Series editor, Meulman, Jacqueline, Series editor, Monari, Paola, Series editor, Nishisato, Shizuhiko, Series editor, Ohsumi, Noboru, Series editor, Opitz, Otto, Series editor, Ritter, Gunter, Series editor, Schader, Martin, Series editor, Weihs, Claus, Editor-in-chief, Palumbo, Francesco, editor, and Montanari, Angela, editor

Published
2017
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21. Assessing the performance of parametric and non‐parametric tests for trend detection in partial duration time series.

Author

Amorim, Renato and Villarini, Gabriele

Subjects
MONTE Carlo method, PARETO distribution, TREND analysis, MANN Whitney U Test, TIME series analysis, SAMPLE size (Statistics)
Abstract

The detection of nonstationarities in partial duration time series (PDS) depends on several factors, including the length of the time series, the selected statistical test, and the heaviness of the tail of the distribution. Because of the more limited attention received in the literature when compared to the trend detection on block maxima variables, we perform a Monte Carlo simulation study to evaluate the performance of different approaches: Spearman's rho, Mann–Kendall, ordinary least squares (OLS), Sen's slope estimator (SEN), and the nonstationary generalized Pareto distribution fit to identify the presence of trends in PDS records characterized by different sample sizes (n), shape parameter (ξ) and degrees of nonstationarity. The results point to a power gain for all tests by increasing n and the degree of nonstationarity and by reducing ξ. The use of a nonparametric test is recommended in samples with a high positive skew. Furthermore, the use of sampling rates greater than one to increase the PDS sample size is encouraged, especially when dealing with small records. The use of SEN to estimate the magnitude of a trend is preferable over OLS due to its slightly smaller probability of occurrence of type S error when ξ is positive. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2024
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30. Between Sound and Spelling: Combining Phonetics and Clustering Algorithms to Improve Target Word Recovery

Author

Zampieri, Marcos, de Amorim, Renato Cordeiro, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Kobsa, Alfred, Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Goebel, Randy, Series editor, Tanaka, Yuzuru, Series editor, Wahlster, Wolfgang, Series editor, Siekmann, Jörg, Series editor, Przepiórkowski, Adam, editor, and Ogrodniczuk, Maciej, editor

Published
2014
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32. An Empirical Evaluation of Different Initializations on the Number of K-Means Iterations

Author

de Amorim, Renato Cordeiro, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Goebel, Randy, editor, Siekmann, Jörg, editor, Wahlster, Wolfgang, editor, Batyrshin, Ildar, editor, and González Mendoza, Miguel, editor

Published
2013
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33. Weighting Features for Partition around Medoids Using the Minkowski Metric

Author

de Amorim, Renato Cordeiro, Fenner, Trevor, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Hollmén, Jaakko, editor, Klawonn, Frank, editor, and Tucker, Allan, editor

Published
2012
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34. On Initializations for the Minkowski Weighted K-Means

Author

de Amorim, Renato Cordeiro, Komisarczuk, Peter, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Hollmén, Jaakko, editor, Klawonn, Frank, editor, and Tucker, Allan, editor

Published
2012
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38. Análise de Tendências das Vazões no Brasil

Author

Souza, Saulo Aires, Amorim, Renato Souza, and Reis Jr, Dirceu Silveira

Abstract

Este capítulo apresenta os principais resultados de um estudo de detecção de tendências de índices de extremos de vazão em 855 estações fluviométricas espalhadas pelo território brasileiro. Esta atividade foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa intituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Published
2022
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42. Como Assegurar o Nível de Significância Desejado em Análise Regional de Tendências Hidrometeorológicas

Author

Amorim, Renato Souza, Souza, Saulo Aires, and Reis Jr, Dirceu Silveira

Abstract

Este capítulo discute como a realização simultânea de múltiplos testes de hipóteses para detectar tendência em séries hidrometeorológicos obtidas em diversas estações de monitoramento numa dada região de interesse pode resultar num número elevado de falsos positivos, caso essa questão não seja adequadamente tratada. Para que se obtenha resultados de detecção que respeitem o nível de significância a nível regional, sugere-se o uso do False Discovery Rate (FDR), um tipo de controle do Erro Tipo Imuito utilizado nas áreas de epidemiologia e genética. O capítulo procura explicar a relação entre a multiplicidade de testes de hipóteses e a tendência de se obter falsos positivos em número mais elevado do que se esperaria com base no nível de significância adotado em cada teste individualmente, fornece uma breve descrição do desenvolvimento históricodessas técnicas de controle, e finalmente emprega a técnica sugerida baseada no FDRnum estudo de detecção de tendência em extremos de precipitação na bacia do Rio São Francisco, no Brasil. Essa atividade de pesquisa foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa entituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Published
2022
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43. Análise de Extremos de Precipitação nas Regiões Hidrográficas Brasileiras

Author

Souza, Saulo Aires, Amorim, Renato Souza, and Reis Jr, Dirceu Silveira

Abstract

Este capítulo apresenta os principais resultados de um estudo de detecção de tendências de índices de extremos de precipitação em mais de 2450 estações pluviométricas espalhadas pelo território brasileiro. Esta atividade foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa intituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015, que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática.

Published
2022
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44. Além dos Erros Tipo I e II em Estudos de Tendência Hidrometeorológica: Uma Análise Baseada em Simulação Monte Carlo

Author

Amorim, Renato Souza, Souza, Saulo Aires, and Reis Jr, Dirceu Silveira

Abstract

Este capítulo apresenta dois novos elementos que estão em jogo quando se utiliza testes de hipóteses em estudos de detecção de tendência: estimar erroneamente o sinal da estimativa da tendência, chamado de erro tipo S (Sinal), e o viés relativo na estimativa da magnitude da tendência. A probabilidade de se cometer um erro do tipo S e o grau de viés da magnitude da mudança dependem fortemente do poder estatísticodo teste de hipótese, que por sua vez depende do tamanho da amostra, do grau de variabilidade da série, do valor real da mudança, e do grau de assimetria da distriubuição de probabilidades. Este capítulo quantifica a relação entre esses dois elementos, probabilidade de se cometer o erro tio S e a magintude do viés da estimativa da magnitude da tendência para diferentes situações hidrológicoas utilizando simulação Monte Carlo. Os resultados mostram que em situações de baixo poder, relativamente usual em séries hidrológicas, a probabilidade de estimar uma tendência com sinal trocado não é desprezível, o que pode distorcer sobremaneira a interpretação do que acontece na região, enquato que o viés relativo da magnitude da tendência pode ser bastante elevado. Essa atividade de pesquisa foi realizada no âmbito doprojeto de pesquisa entituladoIMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM EXTREMOS HIDROLÓGICOS (SECAS E CHEIAS), financiado pelas CAPES e Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico por meio doEdital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015,que contou com a participação da Universidade Federal do Ceará, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Campina Grande. Este capítulo faz parte do livro abaixo, Souza Filho, Francisco de Assis, Reis Jr, Dirceu Silveira, & Galvão, Carlos de Oliveira. (2022). SECAS E CHEIAS: Modelagem e Adaptação aos extremos hidrológicos no contexto da variabilidade e mudança do clima. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6569311. Organizadores Francisco de Assis de Souza Filho (UFC) Carlos de Oliveira Galvão (UFCG) Dirceu Silveira Reis Junior (UnB) Revisores Daniel Antônio Camelo Cid (UFC) Maycon Breno Macena da Silva (UFCG) Apresentação As mudanças climáticas têm nos recursos hídricos uma de suas dimensões mais relevantes. Os impactos das mudanças climáticas nos extremos hidrológicos (secas e cheias) podem impor aumento significativo da vulnerabilidade das populações humanas e do desenvolvimento social. Avaliar os riscos de aumento da frequência destes eventos e as severidades dos mesmos é passo inicial e necessário para a proposição de estratégias de adaptação que possibilitem maior resiliência da sociedade à variabilidade e mudança climática. Objetivando construir análise deste processo e propostas de mitigação, a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) decidiram constituir uma rede de colaboração com outras instituições internacionais e submeter proposta para o Edital Mudanças do Clima e Recursos Hídricos n° 19/2015 CAPES-ANA. A proposta intitulada “Impactos das Mudanças Climáticas em Extremos Hidrológicos (Secas e Cheias)” recebeu financiamento deste edital e os resultados do trabalho de pesquisa financiados por este projeto constituem os capítulos do presente livro. Os grupos de pesquisa da UFCG, UFC e UnB possuem colaboração anterior a este projeto, notadamente na Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais – REDE CLIMA, e as atividades desenvolvidas neste projeto podem ser consideradas no contexto desta rede de colaboração. As pesquisas foram desenvolvidas nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) da Universidade Federal do Ceará, em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos da Universidade de Brasília, em Engenharia Civil e Ambiental, em Gestão e Regulaçã o de Recursos Hídricos, e em Sistemas Agroindustriais, da Universidade Federal de Campina Grande. Alunos de graduação também foram envolvidos no projeto. Diversos pesquisadores deste projeto tiveram bolsas financiadas pelo CNPq, pela CAPES e pela Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP), a quem agradecemos. O presente livro é dividido em três partes: (i) modelos climáticos e detecção de mudanças; (ii) impactos das mudanças climáticas e (iii) estratégias de adaptação à mudança climática. &nbsp

Published
2022
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49. Dependable MPSoC framework for mixed criticality applications

Author

Amorim, Renato Costa, Martins, Rodolfo, Harikrishnan, Prem, Ghiglione, Max, and Helfers, Tim

Subjects
obdp2021, obdp, on-board processing
Abstract

System-on-Chip such as the Zynq UltraScale+ combine multi-core processors (PS), programmable logic (PL) and peripherals in a single device. For space applications, these devices offer the possibility for unprecedented functional integration and performance in a smaller form factor. Challenges arise in mixed-critical use-cases such as onboard computers with payload integration where the dependability of critical functions can not be compromised by adjacent functions. To improve the adoption of the MPSoC technology in space, avionics developers should consider providing a baseline design framework with native functionality and the possibility for users to further exploit other MPSoC resources. For both, a safe level of dependability shall be guaranteed, which can be balanced with performance according to the use-case. One possible solution is to exploit native MPSoC isolation and fault detection features. This is often not sufficient, especially when use-cases require data to be shared across domains with different criticality levels which may lead to failure propagation. EVOLEO and AIRBUS, in the frame of the ESA GSTP project CHICS, are developing an ADHA compatible radiation tolerant 3U computer, based on the Zynq Ultrascale+ for mixed criticality space applications. The solution considers a clear separation between platform and payload functions within the MPSoC. It is oriented towards parallel but independent developments for platform and payload functions, which are often the responsibility of different entities. The platform side includes lockstep ARM R5 cores and peripherals such as DDR4, SpaceWire router, CAN and UART. The solution offers IP cores, drivers, handlers and software to command and control these peripherals. The payload side considers four ARM A53 cores with XEN Hypervisor and cache coloring, high speed serial transceivers, and dedicated DDR4 and PL resources. These elements are connected via a generic AXI infrastructure. Multiple user applications (SW or logic based) can be easily integrated. Both criticality sides are connected via a bespoke “secure data exchange unit” in the PL. Besides the data exchange, this unit supports an “exchange monitor” for fault detection and isolation with the goal of avoiding fault propagation between criticality levels. The complexity of this exchange monitor is scalable to user needs and available FPGA resources. It can range from ECC, contextual aware limit-type checks up to machine learning algorithms. All alarms are collected and managed by a configurable FDIR function running on the secure side. The consortium explores this concept in a scenario with a SAVOIR OBC on the secure side and GNSS, star tracker on the user side. Position, velocity and time (PVT) are shared to an AOCS application running on the secure side. The exchange monitor detects any out-of-range PVT values before these are fed into the AOCS algorithms. Recurrence oriented HW/SW frameworks are a key enabler to explore the functional integration capabilities of state-of-the-art SoC. These have the possibility of simplifying payload integration into avionics systems, reducing overall costs. Fault detection and isolation may be handled by this infrastructure, providing baseline levels of dependability with upper dependability levels still limited by the device itself.

Published
2021
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