Navegação Periódicos - Artigos por assunto "machine learning"

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  • IPEN-DOC 28076

    PERIGO, ELIO A.; FARIA, RUBENS N. de . Artificial intelligence-engineering magnetic materials: current status and a brief perspective. Magnetochemistry, v. 7, n. 6, p. 1-11, 2021. DOI: 10.3390/magnetochemistry7060084

    Abstract: The implementation of artificial intelligence into the research and development of (currently) the most economically relevant classes of engineering hard and soft magnetic materials is addressed. Machine learning is nowadays the key approach utilized in the discovery of new compounds, physical–chemical properties prediction, microstructural/magnetic characterization, and applicability of permanent magnets and crystalline/amorphous soft magnetic alloys. Future opportunities are envisioned on at least two fronts: (a) ultra-low losses materials, as well as processes that enable their manufacturing, unlocking the next step for higher efficiency electrification, power conversion, and distribution; (b) additively manufactured magnetic materials by predicting and developing novel powdered materials properties, generative design concepts, and optimal processing conditions.

    Palavras-Chave: magnetic materials; programming; artificial intelligence; artificial intelligence; amorphous state; machine learning

  • IPEN-DOC 28166

    DEL-VALLE, MATHEUS ; SANTOS, MOISES O. dos ; SANTOS, SOFIA N. dos ; CASTRO, PEDRO A.A. de ; BERNARDES, EMERSON S. ; ZEZELL, DENISE M. . The impact of scan number and its preprocessing in micro-FTIR imaging when applying machine learning for breast cancer subtypes classification. Vibrational Spectroscopy, v. 117, p. 1-6, 2021. DOI: 10.1016/j.vibspec.2021.103309

    Abstract: The breast cancer molecular subtype is an important classification to outline the prognostic. Gold-standard assessing using immunohistochemistry adds subjectivity due to interlaboratory and interobserver variations. In order to increase the diagnosis confidence, other techniques need to be examined, where the FTIR spectroscopy imaging allied with machine learning techniques may provide additional and quantitative information regarding the molecular composition. However, the impact of co-added scans acquisition parameter into machine learning classifications still needs better evaluation. In this study, FTIR images of Luminal B and HER2 subtypes were acquired varying the scan number and preprocessing techniques. It was demonstrated a spectral quality improvement when the scan number was increased, decreasing the standard deviation and outliers. Six machine learning models were used to classify the subtypes: Linear Discriminant Analysis, Partial Least Squares Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Random Forest and Extreme Gradient Boosting. Best mean accuracy of 0.995 was achieved by Extreme Gradient Boosting model. It was found that all models achieved similar high accuracies with groups b256_064 (256 background and 064 scans), b256_128 and b128_128. Besides assessing the performance of different models, the b256_064 was established as the optimal group due to the minimum acquisition time. Therefore, this work indicates b256_064 for breast cancer subtype classification and also as a basis for other studies using machine learning for cancer evaluation.

    Palavras-Chave: fourier transform spectrometers; mammary glands; neoplasms; machine learning; histological techniques

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É possível efetuar a busca de um autor ou um termo em todo o RD, por meio do Buscar no Repositório , isto é, o termo solicitado será localizado em qualquer campo do RD. No entanto esse tipo de pesquisa não é recomendada a não ser que se deseje um resultado amplo e generalizado.

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Exemplo:

Buscar os artigos apresentados em um evento internacional de 2015, sobre loss of coolant, do autor Maprelian.

Autor: Maprelian

Título: loss of coolant

Tipo de publicação: Texto completo de evento

Ano de publicação: 2015

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O RD disponibiliza um quadro estatístico de produtividade, onde é possível visualizar o número dos trabalhos agrupados por tipo de coleção, a medida que estão sendo depositados no RD.

Na página inicial nas referências são sinalizados todos os autores IPEN, ao clicar nesse símbolo será aberta uma nova página correspondente à aquele autor – trata-se da página do pesquisador.

Na página do pesquisador, é possível verificar, as variações do nome, a relação de todos os trabalhos com texto completo bem como um quadro resumo numérico; há links para o Currículo Lattes e o Google Acadêmico ( quando esse for informado).

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ESTE TEXTO "AJUDA" ESTÁ SUJEITO A ATUALIZAÇÕES CONSTANTES, A MEDIDA QUE NOVAS FUNCIONALIDADES E RECURSOS DE BUSCA FOREM SENDO DESENVOLVIDOS PELAS EQUIPES DA BIBLIOTECA E DA INFORMÁTICA.

O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

1. Portaria IPEN-CNEN/SP nº 387, que estabeleceu os princípios que nortearam a criação do RDI, clique aqui.


2. A experiência do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN/SP) na criação de um Repositório Digital Institucional – RDI, clique aqui.

O Repositório Digital do IPEN é um equipamento institucional de acesso aberto, criado com o objetivo de reunir, preservar, disponibilizar e conferir maior visibilidade à Produção Científica publicada pelo Instituto, desde sua criação em 1956.

Operando, inicialmente como uma base de dados referencial o Repositório foi disponibilizado na atual plataforma, em junho de 2015. No Repositório está disponível o acesso ao conteúdo digital de artigos de periódicos, eventos, nacionais e internacionais, livros, capítulos, dissertações, teses e relatórios técnicos.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.