| Soluções Paralelas para o Problema da Seleção de Segmentos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bianca de Almeida Dantas
- Marco Aurelio Stefanes
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| Avaliação de Aceleradores em GPU e FPGA a partir de Programas OpenMP |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Paulo Eduardo Suriano Tiene
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| A theory of decision-making in strategic alignment of software process improvement |
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| Curso |
Doutorado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Tese |
| Data |
23/01/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Auri Marcelo Rizzo Vincenzi
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Francisco José Silveira de Vasconcellos
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| Banca |
- Auri Marcelo Rizzo Vincenzi
- Fernando Martins Muradas
- Jane Dirce Alves Sandim Eleuterio
- Marcelo Augusto Santos Turine
- Rodrigo Funabashi Jorge
- Ronaldo Alves Ferreira
- Vanessa Araujo Borges
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| Resumo |
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| Aprendizado de métricas de distância por meio de restrições em nível de cluster |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Yuri Karan Benevides Tomas
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Agrupamento Multivisão de Eventos para Construção de Websensors |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- João Domingos Ferreira Mundim
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
- Solange Oliveira Rezende
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| Resumo |
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| Efficient Processing of Multiway Spatial Join Queries in Distributed Systems |
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| Curso |
Doutorado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Tese |
| Data |
29/11/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Thiago Borges de Oliveira
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| Banca |
- Claudio Nogueira de Meneses
- Fabio Moreira Costa
- Kleber Vieira Cardoso
- Leslie Richard Foulds
- Wellington Santos Martins
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| Resumo |
A multi-junção espacial é um tipo importante de consulta usada no processamento de
dados espaciais e sua execução eficiente é um requisito para mover a análise de dados
espaciais para plataformas escaláveis, assim como aconteceu com dados relacionais e não
estruturados. Nesta tese, propomos um conjunto de modelos e métodos para executar eficientemente
consultas de multi-junção espacial em sistemas distribuídos. Apresentamos um
otimizador baseado em custos que seleciona um bom plano de execução levando em consideração:
o particionamento de dados com base nos atributos espaciais dos datasets; o nível
de paralelismo intra-operador que proporciona alta escalabilidade; e o escalonamento das
consultas antes da execução que resulta em economia de recursos computacionais. Propomos
um modelo de custo baseado em metadados dos datasets e da distribuição de dados,
que identifica o padrão de custos incorridos no processamento de uma consulta neste ambiente.
Formalizamos o problema de escalonamento de planos de execução da multi-junção
espacial distribuída como um modelo linear inteiro bi-objetivo, que minimiza tanto o custo
de processamento quanto o custo de comunicação. Propomos três métodos para gerar escalonamentos
a partir deste modelo, os quais reduzem significativamente o consumo de
recursos no processamento das consultas. Embora projetados para o escalonamento da
multi-junção espacial, esses métodos podem também ser aplicados a outros tipos de problemas
em sistemas distribuídos, que necessitam do alinhamento de partições de dados
e da distribuição de tarefas a máquinas de forma balanceada. Além disso, propomos um
método para controlar o uso de recursos e aumentar a vazão do sistema na presença de
restrições nas capacidades da rede ou de processamento. O otimizador proposto foi capaz
de selecionar bons planos de execução para todas as consultas em nossos experimentos, as
quais usaram datasets públicos com uma variedade significativa de tamanhos e de objetos
espaciais complexos. Apresentamos também uma máquina de execução, capaz de executar
as consultas com escalabilidade próxima de linear em relação ao tempo de execução. |
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| Subsídios para Apoiar a Evolução da Descrição de Arquiteturas de Referência |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Debora Maria Barroso Paiva
- Elisa Yumi Nakagawa
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rosana Terezinha Vaccare Braga
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| Resumo |
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| Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Jonatan Patrick Margarido Oruê
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| Reconhecimento de Doenças da Cultura da Soja usando Vetores Localmente Agregados e Atribuições Leves |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
04/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Rillian Diello Lucas Pires
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| Banca |
- Anderson Vicoso de Araujo
- Denilson de Oliveira Guilherme
- Hemerson Pistori
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| O Problema da Seleção de Segmentos Específicos: algoritmos e aplicações |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
31/07/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Leonardo Rippel Salgado
- Nahri Balesdent Moreano
- Said Sadique Adi
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| Resumo |
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| Utilização de Técnicas de Integração de Software para Aplicações Web no Contexto de Ferramentas de Acessibilidade |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/06/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Andre Cavalcante Hora
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Tiago Guerreiro
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| Resumo |
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| BovChewing - Ferramenta de segmentação e classificação de comportamento bovino por meio de bioacústica e aprendizado de máquina |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/04/2017 |
| Área |
LÓGICAS E SEMÂNTICA DE PROGRAMAS |
| Orientador(es) |
- Claudio Leonardo Lucchesi
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Claudio Leonardo Lucchesi
- Edson Takashi Matsubara
- Fabiana Villa Alves
- Jonathan de Andrade Silva
- Julio Kuhn da Trindade
- Marcelo Henriques de Carvalho
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| Resumo |
O uso de métodos da bioacústica para análises comportamentais têm se desenvolvido com intensidade nos últimos anos, por se tratar de métodos não invasivos buscando uma melhora no monitoramento de precisão de rebanhos. Entretanto, a análise desses dados geralmente requer especialistas e muito tempo tornando-se assim uma tarefa geralmente difícil, tendo a necessidade de construir maneiras de automatizar a fase da análise dos dados.
Existem trabalhos que focam na automatizac~ao da análise dos dados com resultados satisfatórios, mas utilizam de base dados com gravitações feitas em condições controladas e poucos classificam eventos de ruminação. Essa dissertação propõe o BovChewing, uma ferramenta capaz de detectar e classificar eventos ingestivos, baseados em métodos semisupervisionado para a detecção e supervisionado para a classificação, realizando assim a análise dos dados. Experimentos mostraram resultados que a ferramenta é sufi ciente e satisfatória para com a tarefa obtendo uma acurácia de 63% na tarefa de segmentação e 91% na tarefa de classificação. Trabalhos futuros apontam para a melhora do segmentador, integrac~ao com outras ferramentas de análises de comportamentos bovinos e processamento dos dados na nuvem como uma forma de construir um sistema completo. |
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| Inferência de Redes de Regulação Gênica usando Computação Paralela Híbrida |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
19/04/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Carlos Henrique Aguena Higa
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Luiz Carlos da Silva Rozante
- Marco Aurelio Stefanes
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| Resumo |
A inferência é o processo de esclarecer as relações formadas entre produtos gênicos/proteínas por meio de um modelo matemático. Conceitualmente este é um problema mal-posto, uma vez que a partir de uma amostra de
dados de expressão gênica é possível inferir diversas redes consistentes com essa amostra. Dependendo do algoritmo, o processo de inferência pode levar horas e até dias devido ao tamanho da rede e complexidade do algoritmo. O algoritmo sequencial de inferência utilizado neste trabalho baseia-se no paradigma de crescimento da semente e possui dois passos: passo de crescimento da semente e passo de inferência. Neste trabalho, desenvolvemos três versões paralelas desse algoritmo de inferência com as seguintes abordagens: cluster e CPUs, GPU/CUDA e híbrida. Essas versões apresentam custos aceitáveissendo comparadas com o algoritmo sequencial.
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| Implantação Eficiente de Múltiplas Coreografias de Serviços em Nuvens Híbridas |
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| Curso |
Doutorado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Tese |
| Data |
06/04/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Richard Schulze
- Daniel de Angelis Cordeiro
- Edson Norberto Caceres
- Fabio Moreira Costa
- Humberto José Longo
- Kleber Vieira Cardoso
- Ricardo Couto Antunes da Rocha
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| Resumo |
Esta tese apresenta uma abordagem baseada em modelos para abstrair, simplificar e automatizar as decisões de gerenciamento de recursos em nuvem ao implantar um conjunto de coreografias de serviços sujeitas a restrições não-funcionais. Dada uma descrição em alto nível das coreografias e das restrições relacionadas, a abordagem realiza de maneira autônoma a estimativa, a seleção e a alocação dos recursos em um ambiente de nuvem híbrida com múltiplos provedores, enquanto reduz os custos associados à utilização dos recursos e o atraso de comunicação entre os serviços. A principal motivação para o seu desenvolvimento se deve ao fato das coreografias de serviço serem amplamente utilizadas para o desenvolvimento de soluções com necessidades complexas, que geralmente compartilham serviços entre si. Isso faz com que o gerenciamento de recursos esteja sujeito a uma série de desafios, principalmente relacionados aos diferentes papéis que um serviço assume, à interferência que uma restrição causa em outra e à grande quantidade de tipos de recurso a serem considerados. A tese também propõe uma arquitetura que agrega à abordagem uma proposta para a automação das atividades relacionadas ao gerenciamento dinâmico de recursos como forma de reparar violações detectadas sobre as restrições. Esta arquitetura foi parcialmente implementada em um protótipo que foi utilizado na avaliação da abordagem. |
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| Programação de Espaços Inteligentes Utilizando Modelos em Tempo de Execução |
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| Curso |
Doutorado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Tese |
| Data |
04/04/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Leandro Alexandre Freitas
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| Banca |
- Arlindo Flávio da Conceição
- Fabio Moreira Costa
- Fabrizzio Alphonsus Alves de Melo Nunes Soares
- Francisco José da Silva e Silva
- Jó Ueyama
- Ricardo Couto Antunes da Rocha
- Ronaldo Alves Ferreira
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| Resumo |
O crescimento e a popularização cada vez maior da conectividade sem fio e dos dispositivos móveis, tem permitido a construção de espaços inteligentes que antes eram vislumbrados apenas na proposta de computação ubíqua do cientista da Xerox PARK, Mark Weiser. Esses espaços inteligentes são compostos por diversos recursos computacionais, como dispositivos, serviços e aplicações, além de usuários, que devem ser capazes de se associar a esses recursos. Entretanto, a programação destes ambientes é uma tarefa desafiadora, uma vez que os espaços inteligentes possuem uma natureza dinâmica, os recursos se apresentam de forma heterogênea e é necessário que as interações entre usuários e dispositivos sejam coordenadas. Neste trabalho desenvolvemos uma nova abordagem para programação de espaços inteligentes, por meio de modelos em tempo de execução. Para isso, propomos uma linguagem de modelagem de alto nível, denominada Smart Space Modeling Language (2SML), em que o usuário é capaz de modelar o espaço inteligente com todos os elementos que dele podem fazer parte. Esse modelo desenvolvido pelo usuário é interpretado e realizado no espaço físico por uma máquina de execução de modelos, denominada Smart Space Virtual Machine (2SVM), cujo desenvolvimento é parte deste trabalho. |
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| Redes Neurais Convolucionais Profundas na Detecção de Plantas Daninhas em Cultura de Soja |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Alessandro dos Santos Ferreira
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| Banca |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Hemerson Pistori
- Marcelo Theophilo Folhes
- Marco Hiroshi Naka
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| Resumo |
Ervas daninhas são plantas indesejadas que crescem em culturas agrícolas, como as de soja, competindo por diversos fatores como luz e água e causando prejuízos às lavouras. O objetivo deste trabalho foi utilizar Redes
Neurais Convolucionais para realizar a detecção de ervas daninhas em imagens de lavouras de soja e classificar essas ervas daninhas entre gramíneas e folhas largas, visando direcionar o herbicida específico ao tipo de erva daninha detectado. Para esse objetivo foi realizada uma plantação de soja em Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil e com o uso do drone Phantom DJI 3 Professional foi capturado um grande número de imagens da
cultura. Com essas fotografias foi construído um banco de imagens contendo mais de quinze mil imagens do solo, soja e ervas daninhas de folhas largas e gramíneas. As Redes Neurais Convolucionais utilizadas representam uma arquitetura de Aprendizado Profundo que vêm alcançando notável destaque no reconhecimento de imagens. Para o treinamento da Rede Neural foi utilizada a arquitetura CaffeNet, disponível no software Caffe, que consiste de uma replicação da conhecida rede AlexNet, que venceu a competição ImageNet LSRVC de 2012. Foi implementado também um software, Pynovisão, que através do uso do segmentador SLIC Superpixel, ajudou na construção de um banco de imagens robusto e na classificação das imagens utilizando o modelo treinado pelo software Caffe. Para comparar os resultados da Rede Neural Convolucional, foram utilizados os algoritmos Máquina de Vetores de Suporte, AdaBoost e Florestas Aleatórias em conjunto com uma coleção de extratores de atributos de forma, cor e textura. Como resultado, utilizando as Redes Neurais Convolucionais, este trabalho obteve precisão acima de 98% na detecção de ervas daninhas de folhas largas e gramíneas em relação ao solo e a soja, com média de precisão entre todas as imagens superior a 99%. |
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| Exploração do Espaço de Projetos de Sistemas Multiprocessadores Guiado por Dark Silicon |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
03/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Ana Caroline dos Santos Silva
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| Banca |
- Edson Takashi Matsubara
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Ricardo Ribeiro dos Santos
- Sarita Mazzini Bruschi
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| Resumo |
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| Aprendizado de Representações para Adaptação de Domínio de Etiquetagem Morfossintática |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/02/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Um Arcabouço Computacional de Apoio à Instanciação de Linhas de Processos de Negócios |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/02/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Delacyr Almeida Monteiro Ferreira
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| Banca |
- Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rogéria Cristiane Gratão de Souza
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| Resumo |
A modelagem de processos de negócio possui grande importância no contexto organizacional, pois auxilia a definição de novos processos e o aprimoramento dos existentes para tornar as organizações mais competitivas e eficientes. O uso de técnicas de reúso de software no contexto de processos de negócio é um mecanismo para viabilizar o reúso eficiente de modelos de processos de negócio, como é o caso de Linhas de Processos de Negócio (LPN). O apoio computacional se torna importante no âmbito de LPN pois facilita a construção, instanciação e evolução das linhas, uma vez que os modelos criados são complexos devido às características inerentes ao domínio e ao dinamismo do negócio. Apesar da existência de diversas abordagens de LPN na literatura, há carência de técnicas e ambientes computacionais que apoiem o processo de instanciação de LPNs. O objetivo deste trabalho é aprimorar a abordagem de Gestão de Linhas de Processos de Negócios (GLPN) para tornar a instanciação de LPNs mais eficiente. Esse aprimoramento é alcançado no processo de Engenharia de Domínio do Negócio (EDN) da GLPN possibilitando a criação de um ou mais TMPNs para LPNs com processos de negócio mais complexos, além da substituição do formulário de configuração por um modelo de configuração criado no processo de Engenharia de Processo de Negócio (EPN), facilitando assim a reusabilidade das LPNs. Além disso, o BPL-Framework, ferramenta responsável pela construção de LPNs com base na abordagem GLPN, é evoluído obtendo-se o BPL-Framework 2.0 para contemplar também fases do processo de Engenharia de Processo de Negócio (EPN), responsáveis pela instanciação de LPNs. O BPL-Framework 2.0 é avaliado com base em requisitos de avaliação, definidos a partir da norma ISO/IEC 25000. Os resultados da avaliação indicam que o BPL-Framework 2.0 atende aos requisitos avaliados e propicia a instanciação de LPNs em conformidade com a abordagem GLPN com a acurácia, legibilidade e usabilidade adequadas, contribuindo também para a redução significativa no tempo de instanciação e de erros sintáticos, semânticos e de configuração das instânciasdas LPNs. |
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| Solução de problemas em Grafos através da Lógica Monádica de Segunda Ordem e da Decomposição em Árvore |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/01/2017 |
| Área |
TEORIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Luciano Gonda
- Marcelo Henriques de Carvalho
- Sheila Morais de Almeida
- Vagner Pedrotti
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| Resumo |
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| Download |
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