Papers by RAPHAEL JUDAH RIVERA
Gastroscopic observations during anaphylaxis in a human
Gastrointestinal Endoscopy, 1972
Anaphlaxis to a test dose of urographic medium was shortly followed by abdominal pain and hematem... more Anaphlaxis to a test dose of urographic medium was shortly followed by abdominal pain and hematemesis. Endoscopy revealed a severe hemorrhagic gastritis. The author comments on the possible relationship between anaphylaxis and the intense but transient gastric mucosal reaction.
Chitin-Chitosan Membranes
Annals of the New York Academy of Sciences, 1990
Poly(N-acetyl-D-glucosamine), or chitin, is the second most abundant natural polymer after cellul... more Poly(N-acetyl-D-glucosamine), or chitin, is the second most abundant natural polymer after cellulose. The deacetylated form, poly-2-amino-2-deoxy-D-glucose, or chitosan, is made by treating chitin with hot basic solutions. FIGURE 1 presents the structural formulas for chitin and chitosan. Chitin is processed from shellfish waste and recently a few commercial suppliers have begun to provide refined chitin and chitosan. Because the starting material for chitosan is chitin, there are some acetylated amine groups (usually < 15%) in the chitosan material used in this and other studies. Chitosan is a polysaccharide with a molecular mass of approximately 120,000 (it can also be made available with masses from a dimer to > 2 million daltons). This will vary with the conditions of the deacetylation and subsequent treatments. It is essentially a primary aliphatic polyamine, with a polyelectrolyte character derived from the high density of regularly spaced amino groups. It has excellent film-forming abilities and will form gels in the presence of cross-linking agents. Due to the free amino groups, it will selectively chelate transition metals. Whereas chitin is insoluble in ordinary solvents, chitosan is soluble in organic acidic solutions and slightly soluble in low concentrations of inorganic acids. There are many ways of derivatizing chitosan through either the amine or the hydroxyl group. Derivatizations that have been reported have been done for applications in chromatography, mineral recovery, animal feeds, wound healing, and fiber finishing. ‘ Many results’ have been reported on the use of chitosan as a support medium for cell and enzyme immobilization. Most of this work has involved variations on microencapsulation. Some techniques utilizing absorption have also been successful. Crosslinking of the chitosan produces a stable, insoluble physical structure. Chitosan films are readily made. Most recent work focuses on the characterization of film tensile properties resulting from variations in formulations, processing conditions, environmental variables, and der i~a t iza t ion .~-~ Some studies of permeation through chitosan have been made. Muzzarelli’ reports permeabilities of H,O, O,, N,,
Desquamative Interstitial Pneumonia
Annals of Internal Medicine, 1967
Confict, Jul 5, 2013
A representação de conhecimento em aplicativos computacionais está cada vez mais presente, junto ... more A representação de conhecimento em aplicativos computacionais está cada vez mais presente, junto com a popularização de meios avançados de se interagir e utilizar o computador no cotidiano dos usuários. Os meios usuais de interação (através de teclados, mouses, e outros dispositivos) começam a dar lugar para novos meios (touchscreen, comandos de voz, gestos, entre outros), que buscam superar as limitações dos predecessores, incorporando inteligência e naturalidade de interação humano-computador. Para isso é necessário representar conhecimento do domínio da aplicação, de forma que o aplicativo possa reconhecer e processar a informação que o usuário humano está passando por computador através de gestos, movimentos do corpo ou fala. Nesse processo se envolvem técnicas de inteligência computacional, reconhecimento de padrões, visão computacional, entre outros. O conhecimento é geralmente representado, entre outros métodos, se usando Modelo de Markov Oculto (HMM-Hidden Markov Model) que é um modelo estocástico, representado através de grafos de estados que possuem probabilidades de transições entre si, e observações que são funções probabilísticas dos estados. O modelo HMM é definido mediante treino com o algoritmo de Baum-Welch que estima os valores das probabilidades de transição e de observação, com um critério de maximização, a partir de um conjunto de seqüências de dados. Posteriormente, com base nesse modelo treinado, novas seqüências de dados poderão ser classificadas e reconhecidas pelo algoritmo de Viterbi. O objetivo deste trabalho é definir um modelo de HMM que seja possível de se usar em reconhecimento de gestos, fala, e outros padrões. Nossa implementação está baseada em implementações disponíveis como software livre, na linguagem de programação C++, buscando adaptá-las ao uso específico neste projeto, em particular para reconhecimento de gestos de corpo e posteriormente para reconhecimento de fala.
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