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- Dark Tetrad e a perceção do consentimento na coerção sexual: um estudo com metodologia de vinhetasPublication . Pires, Ana Margarida dos Santos Gonçalves e Rodrigues; Gomes, AlexandraEste estudo visa identificar o processo que envolve a interpretação do consentimento sexual, quando existe coerção sexual, e compreender qual o papel que a Dark Tetrad (i.e., traços negros da personalidade – psicopatia, narcisismo, maquiavelismo e sadismo) tem nessa interpretação. Recorreu-se ao método de vinhetas para construir cenários próximos da realidade. Foram desenhados quatro questionários online em que se descrevia uma situação de coerção sexual para os participantes explicarem onde é que se encontrava o consentimento ou não consentimento. Aqui variava quem era o agressor (i.e., homem ou mulher), a vítima (i.e., homem ou mulher), e com quem pedíamos ao participante para se identificar (i.e., agressor ou vítima). Foi também utilizada a escala validada short dark tetrad, para medir os traços negros da personalidade. O estudo contou com 120 participantes, 80 mulheres e 40 homens, dos 20 aos 35 anos. Nos resultados, maior parte dos participantes errou a identificar as pistas do consentimento, o que ajuda a perceber quais as mais problemáticas de identificar. Adicionalmente, verificou-se que com quem era pedido aos participantes para se identificarem influenciava a resposta. Descobriu-se também que tanto o maquiavelismo como o sadismo influenciavam significativamente a interpretação do consentimento. Esta investigação tem uma grande implicação teórica visto que conecta três conceitos pouco estudados juntos e faz o levantamento da identificação com os diferentes papéis. Percebe-se também que os traços negros da personalidade impactam a interpretação do consentimento. Futuramente dever-se-ia estudar em profundidade estes conceitos para possibilitar a criação de estratégias que ajudem interpretar corretamente o consentimento.
- Exploiting gan as an oversampling method for imbalanced data augmentation with application to the fault diagnosis of an industrial robotPublication . Pu, Ziqiang; Oliveira, José Valente de; Li, ChuanO diagnóstico inteligente de falhas baseado em aprendizagem máquina geralmente requer um conjunto de dados balanceados para produzir um desempenho aceitável. No entanto, a obtenção de dados quando o equipamento industrial funciona com falhas é uma tarefa desafiante, resultando frequentemente num desequilíbrio entre dados obtidos em condições nominais e com falhas. As técnicas de aumento de dados são das abordagens mais promissoras para mitigar este problema. Redes adversárias generativas (GAN) são um tipo de modelo generativo que consiste de um módulo gerador e de um discriminador. Por meio de aprendizagem adversária entre estes módulos, o gerador otimizado pode produzir padrões sintéticos que podem ser usados para amumento de dados. Investigamos se asGANpodem ser usadas como uma ferramenta de sobre amostra- -gem para compensar um conjunto de dados desequilibrado em uma tarefa de diagnóstico de falhas num manipulador robótico industrial. Realizaram-se uma série de experiências para validar a viabilidade desta abordagem. A abordagem é comparada com seis cenários, incluindo o método clássico de sobre amostragem SMOTE. Os resultados mostram que a GAN supera todos os cenários comparados. Para mitigar dois problemas reconhecidos no treino das GAN, ou seja, instabilidade de treino e colapso de modo, é proposto o seguinte. Propomos uma generalização da GAN de erro quadrado médio (MSE GAN) da Wasserstein GAN com penalidade de gradiente (WGAN-GP), referida como VGAN (GAN baseado numa matriz V) para mitigar a instabilidade de treino. Além disso, propomos um novo critério para rastrear o modelo mais adequado durante o treino. Experiências com o MNIST e no conjunto de dados do manipulador robótico industrial mostram que o VGAN proposto supera outros modelos competitivos. A rede adversária generativa com consistência de ciclo (CycleGAN) visa lidar com o colapso de modo, uma condição em que o gerador produz pouca ou nenhuma variabilidade. Investigamos a distância fatiada de Wasserstein (SWD) na CycleGAN. O SWD é avaliado tanto no CycleGAN incondicional quanto no CycleGAN condicional com e sem mecanismos de compressão e excitação. Mais uma vez, dois conjuntos de dados são avaliados, ou seja, o MNIST e o conjunto de dados do manipulador robótico industrial. Os resultados mostram que o SWD tem menor custo computacional e supera o CycleGAN convencional.
- Contribution of tribbles protein family members in glioblastoma cellsPublication . Leite, Letícia de Pinho; Ferreira, Bibiana I.; Link, WolfgangGlioblastoma (GBM) is the most lethal and common form of brain tumor. Currently, the standard treatment comprises surgery, radiotherapy, and chemotherapy with temozolomide (TMZ). However, its prognosis is very deficient due to acquired resistance to therapy and frequent tumor recurrence. Despite research advances, GBM remains largely incurable, with an average survival expectation of 15 months. To improve patients’ response to treatment there is an urgent need for new therapeutic strategies. Tribbles family members (TRIB1, TRIB2, and TRIB3) are pseudokinases known to regulate essential processes such as cell survival and proliferation by modulating signaling pathways. The upregulation of Tribbles has been correlated with a poor prognosis in different types of cancer, such as colorectal and breast cancer, although little is known about their role in GBM. Previous studies have linked high levels of Tribbles with the progression of different tumors. Preliminary data from our laboratory identified the correlation of high mRNA levels in GBM, resulting in a worse prognosis. Thus, we hypothesized that Tribbles proteins have a tumorigenic role in GBM. Our project focused on generating cell-based tools that allowed the modulation of Tribbles protein levels on GBM cells. Our results showed that we successfully generated knock-out (KO) GBM lines for TRIB2 and TRIB3. Assays with the generated KO lines demonstrated that inhibition of TRIB3 resulted in decreased proliferation and cell viability in GBM cells. Furthermore, the reduction of TRIB2 levels caused arrest in the mTOR signaling pathway. In general, our results lead to the understanding that Tribbles proteins contribute to the tumorigenesis of GBM cells.