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Forecast dengue fever cases using time series models with exogenous covariates: climate, effective reproduction number, and twitter data
(2018-04-17)
Dengue é uma doença infecciosa que afeta países subtropicais. Autoridades de saúde locais utilizam informações sobre o número de notificações para monitorar e prever epidemias. Este trabalho foca na modelagem do número de ...
Using supervised machine learning and sentiment analysis techniques to predict homophobia in portuguese tweets
(2018-04-16)
Este trabalho estuda a identificação de tweets homofóbicos, utilizando uma abordagem de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O objetivo é construir um modelo preditivo que possa detectar, com razoável ...
A machine learning approach to dengue forecasting: comparing LSTM, Random Forest and Lasso
(2018-04-12)
We used the Infodengue database of incidence and weather time-series, to train predictive models for the weekly number of cases of dengue in 790 cities of Brazil. To overcome a limitation in the length of time-series ...
Learning about corruption: a statistical framework for working with audit reports
(2018-03-26)
Quantitative studies aiming to disentangle public corruption effects often emphasize the lack of objective information in this research area. The CGU Random Audits Anti-Corruption Program, based on extensive and unadvertised ...
Modelagem probabilística da dinâmica da Zika usando modelos hierárquicos bayesianos
(2018-03-06)
The Zika virus (ZIKV) is a pathogen of the family Flaviviridae, transmitted in Brazil mainly by the mosquito Aedes aegypti and in less extent by sexual relations. In addition to symptoms common to dengue and chikungunya, ...
Utilização do método de decomposição empírico no processamento de dados de mobilidade urbana
(2018)
A transformada de Hilbert-Huang é um método relativamente recente para ana- lisar séries temporais. Incentivados por seus resultados positivos em séries temporais de diversas naturezas, decidimos implementar o mesmo ...
A cooperative conjugate gradient method for linear systems permitting efficient multi-thread implementation
(Springer, 2018)
This paper revisits, in a multi-thread context, the so-called multi-parameter or block conjugate gradient (B-CG)methods, first proposed as sequential algorithms by O’Leary and Brezinski, for the solution of the linear ...
Aplicação do movimento browniano em análise complexa
(2017-11)
O movimento Browniano (ou processo de Wiener), que além de sua riqueza como um objeto central na teoria dos processos estocásticos, tem propriedades interessantes relacionadas `a análise complexa, que estudamos neste ...
Modelo estocástico da dinâmica de um livro de ordens
(2017-11)
No trabalho é apresentado um modelo estocástico em tempo contínuo da dinâmica de um livro de ordens. O modelo pode ser estimado facilmente, pois utiliza apenas dados históricos, e podem ser calculadas algumas probabilidades ...
Modelos de previsão das mudanças na meta da taxa selic baseados em processamento de linguagem natural
(2017-11)
Como objetivo principal, queremos estimar quais serão as mudanças na meta da taxa Selic, decididas nas reuniões do Copom - Comitê de Política Monetária. Utilizaremos, primeiramente, modelos de Machine Learning e técnicas ...
