Tereza Kelly Gomes Carneiro

A Model for Improving the Learning Curves of Artificial Neural Networks

In this article, the performance of a hybrid artificial neural network (i.e. scale-free and small-world) was analyzed and its learning curve compared to three other topologies: random, scale-free and small-world, as well as to the chemotaxis neural network of the nematode Caenorhabditis Elegans. One hundred equivalent networks (same number of vertices and average degree) for each topology were generated and each was trained for one thousand epochs. After comparing the mean learning curves of each network topology with the C. elegans neural network, we found that the networks that exhibited preferential attachment exhibited the best learning curves.

Prevalência de amputações de membros superiores e inferiores no estado de Alagoas atendidos pelo SUS entre 2008 e 2015

A amputacao e um recurso terapeutico utilizado para realizar a remocao de um membro, outro apendice ou saliencia do corpo, na ocorrencia de lesoes graves de nervos, arterias, partes moles e ossos. O objetivo desta pesquisa foi verificar a prevalencia de amputacoes de membros no estado de Alagoas. Tratou-se de um estudo de dados secundarios, com abordagem epidemiologica e observacional, no periodo de 2008 a 2015. As informacoes foram coletadas do banco de dados do SIHSUS. Foram registrados 361.585 procedimentos de amputacoes de membros no Brasil, com predominância nas regioes Sudeste, Nordeste e Sul, responsaveis por 88,13% desse total. Alagoas ocupou o 21o lugar em numero de amputacoes entre os estados brasileiros: seus procedimentos ocorreram em seis microrregioes, destas, 3 foram responsaveis por 95% dos casos. A prevalencia de amputacao em Alagoas foi de 19,05 amputacoes/100 mil habitantes. Tres tipos de procedimentos apresentam maior predominância: amputacao de membros inferiores, dedos, pe e tarso, o que representa 95% das amputacoes.