ICT - Outras produções
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Submissões Recentes
- ItemEmbargoDados - desenho de peptídeos bioativos derivados de proteases de peixe(Não se aplica, 2022) Conceição, Katia [UNIFESP]; Cena, Gabrielle de [UNIFESP; Scavassa, Bruna Vitória [UNIFESP]; Jesus, Alison Teixeira de [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/5360223612968931Desenho de peptídeos bioativos derivados de proteases de peixe.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Adaptive biased random-key genetic algorithm with local search for the capacitated centered clustering problem(Elsevier, 2018) Chaves, Antonio Augusto [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/4973949421738244This paper proposes an adaptive Biased Random-key Genetic Algorithm (A-BRKGA), a new method with on-line parameter control for combinatorial optimization problems. A-BRKGA has only one problem-dependent component, the decoder and all other parts can be reused. To control diversification and intensification, a novel adaptive strategy for parameter tuning is introduced. This strategy is based on deterministic rules and self-adaptive schemes. For exploitation of specific regions of the solution space we propose a local search in promising communities. The proposed method is evaluated on the Capacitated Centered Clustering Problem (CCCP), which is an NP-hard problem where a set of n points, each having a given demand, is partitioned into m clusters each with a given capacity. The objective is to minimize the sum of the Euclidean distances between the points and their geometric cluster centroids. Computational results show that the A-BRKGA with local search is competitive with other methods of literature.
- ItemAcesso aberto (Open Access)O método de Levenberg-Marquadt estocástico aplicado ao treinamento de redes neurais artificiais(2020-07-30) Benatti, Kléber; Bueno, Luis Felipe Cesar da Rocha [UNIFESP]; Nazaré, TiagoEste trabalho apresenta resultados referentes ao TCC do primeiro autor no curso de especialização em Data Science financiado pelo Itaú-Unibanco. O método de Levenberg-Marquadt tem mostrado bons resultados na resolução de problemas de quadrados mínimos não linear, pois alia a convergência do método de Newton utilizando apenas informação de primeira ordem e a boa definição de todos os seus iterandos. Sendo assim, uma aplicação natural desta técnica seria utilizá-la para minimização da função custo associado ao treinamento de redes neurais artificiais. Porém, o cálculo da matriz Jacobiana associada ao sistema pode ser muito caro quando o número de instâncias é muito alto, o que torna a otimização muito lenta. Desta forma, neste trabalho é proposto um método do tipo Levenberg-Marquadt estocástico para a minimização de funções custo associadas às redes neurais. O desempenho do algoritmo é comparado com o método de Levenberg-Marquadt clássico, além do método Adam, que é usualmente aplicado neste contexto.
- ItemSomente MetadadadosEffect of chronic stress and aerobic exercise on glycemic control in rats(Federation Amer Soc Exp Biol, 2016) Marcondes, Fernanda Klein; Sanches, Andrea; Costa, Rafaela; Casarini, Dulce Elena [UNIFESP]; Cunha, Tatiana Sousa [UNIFESP]
- ItemSomente MetadadadosProduction of rotary jet spun ultrathin fibers of poly-butylene adipate-co- terephthalate (PBAT) filled with nanocomposites(Spie-Int Soc Optical Engineering, 2017) Andrade, P. O. [UNIFESP]; Santo, A. M. E. [UNIFESP]; Costa, M. M.; Lobo, A. O.Composite fibers of bioabsorbable poly-butylene adipate-co-terephthalate (PBAT) reinforced with superhydrophilic carbon nanotubes and hydroxyapatite nanocrystals were obtained by rotary jet spinning technique (RJS). The fibers were morphologically and biologically analyzed and found of potential use as scaffold for hard tissue engineering.