This thesis aims to study the repertoire of the composer and singer Paulinho da Viola. Their songs are the chosen sources and are analyzed mainly in their discursive aspects and to some extent in their sonorous characteristics. The notions and perceptions of temporality present in their songs are discussed in these pages and related to their own creation and popularization as time measures. The historical context of his productions and the identitary senses of his verses are also appreciated in this work, as well as his understanding of samba and its transformations over time are also an important part of this text. The lyrics of Paulinho sing the psychological time of his characters promote their articulation with dimensions of the natural, social and historical times. Among the many metaphors that the artist uses is highlighted in this thesis that of water. In his work water acquires different senses and represents movements of life. Its correlated terms such as seas, rivers, boats and sailors, among others are elements that deepen the temporalities sung by Paulinho flowing in reflections on the drift that represents the existence.

Esta pesquisa parte da ideia de deriva como operação fundamental para abordar o próprio processo artístico, bem como o procedimento de escrita que o acompanha e que visa articular um conjunto heterogêneo de trabalhos. Elegendo o objeto aqui como elemento orientador do movimento de errância que caracteriza a linguagem poética tratada nessa tese, procura-se assinalar o caráter inacabado, instável, indeterminado, paradoxal e irônico dos exercícios artísticos que gravitam em torno dele. Para isso, a investigação aqui apresentada segue uma metodologia em que a dúvida e a hesitação servem como horizonte nebuloso para o desenvolvimento reflexivo de tais aspectos, buscando enfatizar o modo como se penetram. Por meio da articulação entre a teoria e a prática e através do diálogo entre concepções próprias e perspectivas presentes em obras de outros artistas, este trabalho pretende promover uma experiência de perambulação pelo pensamento.

Este trabalho busca compreender, através do exame de alguns pontos da sócio-história do Brasil, posicionamentos diferenciados quanto à origem da variedade brasileira do português. Para tanto, considera as interpretações construídas pelos teóricos a partir dos escassos dados referentes ao processo de colonização brasileiro, à catequização, à demografia, à língua geral, à miscigenação e à consolidação da língua portuguesa no Brasil nos três primeiros séculos da história do país; discute a evolução dos sucessivos posicionamentos adotados por estudiosos ao longo do período de formação e consolidação do português brasileiro, particularmente quanto à sua receptividade ao aporte africano; revê a motivação para o debate sobre a questão da língua brasileira e para a eleição do índio, em detrimento do negro, como herói literário. A pesquisa dá relevância à compreensão do conceito de discurso simplificado, particularmente pidgins e crioulos, pela proeminência desses conceitos nas principais hipóteses que explicam a origem do português brasileiro, crioulização e deriva. Contrapondo a leitura de expressivos autores da área, ressaltamos a importância dos processos sócio-históricos na formação da variedade brasileira do português

A partir dos pensamentos elaborados pelo historiador e antropólogo francês Michel de Certeau em A Invenção do Cotidiano, a dissertação desenvolve, em um primeiro momento, uma análise sobre alguns trabalhos de intervenção urbana dos artistas cariocas Alexandre Vogler, Guga Ferraz e da dupla Rosana Ricalde e Felipe Barbosa, articulando uma relação entre suas obras e a tática da deriva entendida a partir da prerrogativa do movimento. Depois a pesquisa debruça-se sobre o caso emblemático da comunidade Vila Autódromo e reflete sobre os conceitos acerca da arte site-specific como tática empreendida por seus moradores (e colaboradores) na criação, construção e desdobramentos do Museu das Remoções, esta importante ferramenta de luta, resistência e preservação de suas memórias

Considering the evolution of machine learning algorithms and their use in the dayto- day operations of organizations, it has become necessary to monitor and evaluate their performance in production environments. This dissertation aims to contribute to the existing body of knowledge by offering a perspective focused on monitoring machine learning models during their operational phase. The research approach involves a theoretical exploration followed by the simulation of various errors that cause model degradation in production. In this way, we identify several factors that may go unnoticed when models are in production, such as model bias, data drift, concept drift, and others, and we demonstrate ways to detect them. We conclude that it is imperative to have processes in place for monitoring data and models in production, as well as to highlight Machine Learning Operations (MLOps) as a solution to streamline the deployment, monitoring, and maintenance of a model in production.

Machine learning approaches often focus on optimizing the algorithm rather than assuring that the source data is as rich as possible. However, when it is possible to enhance the input examples to construct models, one should consider it thoroughly. In this work, we propose a technique to define the best set of training examples using dynamic ensembles in text classification scenarios. In dynamic environments, where new data is constantly appearing, old data is usually disregarded, but sometimes some of those disregarded examples may carry substantial information. We propose a method that determines the most relevant examples by analysing their behaviour when defining separating planes or thresholds between classes. Those examples, deemed better than others, are kept for a longer time-window than the rest. Results on a Twitter scenario show that keeping those examples enhances the final classification performance.

Drift is a given in most machine learning applications. The idea that models must accommodate for changes, and thus be dynamic, is ubiquitous. Current challenges include temporal data streams, drift and non-stationary scenarios, often with text data, whether in social networks or in business systems. There are multiple drift patterns types: concepts that appear and disappear suddenly, recurrently, or even gradually or incrementally. Researchers strive to propose and test algorithms and techniques to deal with drift in text classification, but it is difficult to find adequate benchmarks in such dynamic environments. In this paper we present DOTS, Drift Oriented Tool System, a framework that allows for the definition and generation of text-based datasets where drift characteristics can be thoroughly defined, implemented and tested. The usefulness of DOTS is presented using a Twitter stream case study. DOTS is used to define datasets and test the effectiveness of using different document representation in a Twitter scenario. Results show the potential of DOTS in machine learning research.

Esta dissertação teve início num desafio relacionado com um Projeto da Critical Software - o Oversee - em parceria com a Marinha Portuguesa, a Guarda Costeira Irlandesa e que está a ser atualmente implantado na Papua Nova Guiné. Este sistema nasceu para oferecer suporte à capacidade das agências marítimas de responder rápida e eficazmente a incidentes. Com um sistema de informação gráfica intuitivo (GIS), os operadores podem localizar, responder e gerir emergências instantaneamente com uma imagem operacional comum. Os recursos incluem análise em tempo real dos movimentos dos navios marítimos e a capacidade de verificar os recursos disponíveis diretamente através do sistema. Na Guarda Costeira Irlandesa (IRCG), o Oversee apoia cerca de 2600 emergências por ano. Com esta supervisão, a capacidade da Guarda Costeira Irlandesa foi melhorada no que diz respeito à resposta rápida a incidentes marítimos - no primeiro ano em que foi implementado ajudou a salvar 405 vidas, um aumento de 33% em relação ao ano anterior. O Oversee permite também reduzir o desperdício de recursos, identificando alguns incidentes como falsos alarmes.O objetivo principal desta dissertação é prever a deriva de um objeto através da dedução de um modelo que descreva a sua trajetória com base em alguns dados conhecidos. Esses dados consistem nas condições do ambiente em que o objeto se move (a água, neste caso), e do ambiente circundante (condições meteorológicas). Para tal, serão considerados dois modelos: um, relativo a um objeto de dimensões reduzidas onde a influência do vento e de diferentes correntes é desprezada; o outro consiste num objeto com dimensões consideráveis em que a influência do vento e da força de Coriolis é considerada. A força da gravidade produz reações diferentes em cada um desses casos. Será realizado um estudo para descrever a existência e unicidade de soluções do sistema. A consistência e o erro global são estudados através do método Runge-Kutta, em particular, do Runge-Kutta de 4a ordem. São ainda analisados, para o método Runge-Kutta, dois tipos de estabilidade, A-stability e B-stability. Para os dois cenários, as simulações serão feitas com o método Runge-Kutta de 4a ordem.