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Bag-of-visual-features is a well-known approach for pattern classication and contentbased image retrieval. The entire image is described by a normalized histogram of frequencies of visual words. In this case, objects of interest on large background area or on dierent background scenes, may not be correctly recognized. In this work we propose to extract the relevant scenes of the image (foreground) according to the human being visual perception using the saliency map approach. In our proposal, the histogram is built on weight visual words according to the saliency map on two approaches, fuzzy and binary, to incorporate a distinguish between information of background and foreground. Our method was tested on databases that contain images with dierent conditions of illumination, color, rigid and scale transformations, and changes of the background. The analysis of the results demonstrates that our proposal presents signicant improvements over other tested approaches. Bag-of-visual-features é uma abordagem bem conhecida pela classicação de padrões e recuperação de imagens por conteúdo. Toda a imagem é descrita por um histograma normalizado de frequências de palavras visuais. Neste caso, objetos de interesse em grandes áreas e/ou diferentes cenas de fundo, podem não ser corretamente reconhecidos. Neste trabalho, propomos extrair as partes relevantes da imagem (foreground) de acordo com a percepção visual humana utilizando a abordagem de extração de mapas de saliências. Em nossa proposta, o histograma é construído ponderando as palavras visuais de acordo com o mapa de saliência em duas abordagens, fuzzy e binária, incorporando uma distinção entre informação de fundo (background) e primeiro plano (foreground). Nosso método foi testado usando bases de dados de imagens com diferentes condições de iluminação, cores, posicionamento, escala, e mudanças de fundo. A análise dos resultados demonstra que a nossa proposta apresenta melhorias signicativas sobre outras abordagens testadas. Mestre em Ciência da Computação

The objective of this work is to present an approach based onWorkFlow net and Linear Logic for the design process of video games. The main idea consists of representing the scenarios existing at a quest level by a particular type of Petri net called WorkFlow net. A kind of qualitative analysis based on the proof trees of linear logic can then be performed in order to prove the correctness of the soundness property which corresponds to a consistent quest from the point of view of the game. The quantitative analysis is concerned with the planning of the gameplay time of a quest. It is base on version of t-time WorkFlow nets and symbolic date calculation derived from the sequent calculus of linear logic. An extended version of the WorkFlow nets which allows the inclusion of discrete resources permits representing in a formal way, the dierent items that the player can nd and use during the quests of the game. Parts of the game The Legend of Zelda: Oracle of Ages are used to illustrate the proposed approach. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem baseada nas WorkFlow nets e na Lógica Linear para o processo de criação de video games. A ideia principal consiste em representar os cenários existentes numa quest por meio de um tipo particular de redes de Petri chamadas WorkFlow nets. Um tipo de análise qualitativa com base nas árvores de prova da lógica linear pode então ser realizada a m de provar a propriedade soundness que corresponde a uma quest consistente do ponto de vista do jogo. A análise quantitativa preocupa-se com o planejamento do tempo de jogabilidade de uma quest. Ela se basea numa versão t-temporal das WorkFlow nets e no cálculo de datas simbólicas derivadas do cálculo dos sequentes da lógica linear. Uma versão estendida das WorkFlow nets que autoriza a inclusão de recursos discretos é considerada. Tais recursos representam os diversos itens que o jogador pode encontrar durante as missões do jogo. Em particular, é mostrado o efeito de se usar tais recursos no modelo de rede de quest que representa a integralidade dos cenários de quests do jogo. Partes do jogo The Legend of Zelda: Oracle of Ages são usadas a m de ilustrar a abordagem proposta. Mestre em Ciência da Computação

O desenvolvimento de software é uma atividade intensiva em conhecimento. Documentações oficiais para desenvolvedores podem não ser suficientes para todas as suas necessidades. A busca de informações na Web é uma prática usual, mas encontrar informações realmente úteis pode ser um desafio, pois nem sempre as melhores soluções estão entre as primeiras páginas ranqueadas. Assim, os desenvolvedores têm que ler e descartar páginas irrelevantes, ou seja, páginas que não possuem exemplos de código ou que possuem conteúdo não focado na solução desejada. Este trabalho tem como objetivo entender como a qualidade do ranking retornado por mecanismos de busca pode influenciar o desempenho de desenvolvedores durante a resolução de tarefas de programação, e propor uma abordagem para minerar soluções relevantes para tarefas de programação a partir de resultados de buscas. Em uma análise preliminar, avaliamos as 20 principais páginas retornadas pelo mecanismo de pesquisa do Google, para 10 consultas diferentes, e observamos que apenas 31% das páginas avaliadas são relevantes para desenvolvedores. Diante disso, realizamos um primeiro estudo com desenvolvedores que mostrou que estes gastaram menos tempo durante a resolução de tarefas de programação, ao utilizarem um ranking de qualidade superior (em média, os desenvolvedores gastaram por volta de 4 minutos a mais, durante a resolução das tarefas, ao utilizarem um ranking de qualidade inferior). Em um segundo estudo, propusemos e avaliamos três abordagens diferentes para minerar páginas relevantes retornadas pelo mecanismo de busca. Os filtros propostos se mostraram eficazes na remoção de páginas irrelevantes, e desta forma, melhoraram a qualidade do ranking. Concluímos que desenvolvedores podem se beneficiar desses filtros, de maneira a aumentar sua produtividade durante realizações de tarefas de programação. Software development is a knowledge-intensive activity. Official documentation for developers may not be sufficient for all developer needs. Searching for information on the web is a usual practice, but finding really useful information may be challenging, because the best solutions are not always among the first ranked pages. So, developers have to read and discard irrelevant pages, that is, pages that do not have code examples or that have content not focused on the desired solution. This work aims to understand how the ranking quality returned by search engines can influence the performance of developers when solving programming tasks, and to propose an approach to mine relevant solutions for programming tasks from search engines results. In a preliminary analysis, we evaluated the top 20 pages returned by Google’s search engine, for 10 different queries, and observed that only 31% of the pages evaluated are relevant to developers. Therefore, we carried out a first study with developers that showed that they spent less time solving programming tasks, when using a higher quality ranking (on average, developers spent around 4 minutes more during solving tasks, when using a lower quality ranking). In a second study, we proposed and evaluated three different approaches to mine relevant pages returned by the search engine. The Google search engine that was used as a baseline returns a fair number of pages that are irrelevant to developers. The filters we propose are effective in removing irrelevant pages, in this way, a better quality ranking is generated. Developers can benefit from these filters in order to increase their productivity while performing programming tasks. Tese (Doutorado)

In recent years, gamification has become an emerging phenomenon being applied in several fields of human activity. In the educational environment, gamification has been used as a promising strategy in order to promote learning, motivation and student engagement. However, some studies have shown that its use does not always bring positive results, making it essential to consider the evaluation process an important aspect, since this procedure allows verifying the effectiveness of gamification and whether the objectives of gamification are being achieved. In this context, there was a scarcity of specific evaluative methods or approaches for gamification, resulting in the lack of instructions and guidelines for carrying out this procedure. Given this scenario, based on a methodology for the elaboration of scientific research in information systems, the DSRM (Design Science Research Methodology), this dissertation presented THE GAMIEFECTS, a structure composed of five dimensions that aims to support the evaluation of gamified environments for educational contexts. GAMIEFECTS was inspired by the DECIDE Framework and presents five conceptual dimensions that address specific contents of the gamification literature. The first Dimension of the framework deals with aspects that involve defining the objectives of an evaluation. Dimension 2 brings recommendations related to the analysis of the context and the moment of evaluation. Dimension 3 demonstrates forms of evaluation and some validated instruments found in the literature. Dimension 4 addresses ethical aspects when the evaluation involves users and finally, Dimension 5 discusses some recommendations on the presentation of results. GAMIEFECTS was validated through a case study in the gamified Duoling environment in order to validate all the dimensions proposed in the framework. To this end, a descriptive exploratory study was designed, covering all types of evaluation techniques dealt with in the Framework. The first validation contemplated the empirical evaluation techniques, for this, a simulation was developed in which the data used were generated from an auxiliary tool for data generation. The second part of the study included the development of a questionnaire to evaluate the gamification design from Duolingo game elements and finally, the last stage of the case study involved the application of a heuristic evaluation on the Duolingo platform. The results found suggest that GAMIEFECTS is capable of assisting in processes that involve the planning, execution and presentation of results in a gamification assessment for educational contexts. Despite this, through this study, one can see the need to apply the framework in real usage scenarios as in a longitudinal study, as well as a validation from a panel of gamification experts so that the framework can be measured in terms of usability, flexibility, adaptability and other quality criteria relevant to its structure. Nos últimos anos, a gamificação tornou-se um fenômeno emergente sendo aplicada em diversos campos da atividade humana. No meio educacional, a gamificação vem sendo utilizada como uma estratégia promissora com a finalidade de promover aprendizagem, a motivação e o engajamento dos alunos. Porém, alguns estudos mostraram que sua utilização nem sempre traz resultados positivos, tornando-se imprescindível considerar o processo de avaliação um aspecto importante, uma vez que esse procedimento permite verificar a efetividade da gamificação e se os objetivos da gamificação estão sendo alcançados. Nesse contexto, verificou-se a escassez de métodos ou abordagens avaliativas específicas para a gamificação, resultando na falta de instruções e diretrizes para realização desse procedimento. Diante deste cenário, baseado em uma metodologia para elaboração de pesquisa cientifica em sistemas de informação, o DSRM (Design Science Research Methodology), essa dissertação apresentou O GAMIEFECTS, uma estrutura composta por cinco dimensões que tem como finalidade apoiar a avaliação de ambientes gamificados para contextos educacionais. O GAMIEFECTS foi inspirado no Framework DECIDE e apresenta cinco dimensões conceituais que abordam conteúdos específicos da literatura de gamificação. A primeira Dimensão do framework trata de aspectos que envolvem a definição dos objetivos de uma avaliação. A Dimensão 2 traz recomendações relacionadas à análise de contexto e do momento de avaliação. A Dimensão 3 demonstra formas de avaliação e alguns instrumentos validados encontrados na literatura. A Dimensão 4 aborda aspectos éticos quando a avaliação envolver usuários e por fim, a Dimensão 5 discorre sobre as algumas recomendações sobre a apresentação dos resultados. O GAMIEFECTS foi validado por meio de um estudo de caso no ambiente gamificado Duoling com a finalidade validar todas as dimensões propostas no framework. Para tal, foi delineado um estudo de caráter exploratório descritivo que contemplou todos os tipos de técnicas de avaliação tratados no Framework. A primeira validação contemplou as técnicas empíricas de avaliação, para isso, desenvolveu-se uma simulação no qual os dados utilizados foram gerados a partir de uma ferramenta auxiliar para geração de dados. A segunda parte do estudo contemplou o desenvolvimento de um questionário para avaliar o design de gamificação a partir dos elementos de jogos do Duolingo e por fim, a última etapa do estudo de caso abarcou a aplicação de uma avaliação heurística na plataforma Duolingo. Os resultados encontrados sugerem que o GAMIEFECTS é capaz de auxiliar em processos que envolvem a fase de planejamento, execução e apresentação dos resultados em uma avaliação de gamificação para contextos educacionais. Apesar disso, por meio deste estudo, pode-se perceber a necessidade da aplicação do framework em cenários de uso reais como em um estudo longitudinal, assim como uma validação a partir de um painel de especialistas em gamificação para que o framework possa ser mensurado em termos de usabilidade, flexibilidade, adaptabilidade e outros critérios de qualidade pertinentes à sua estrutura.

Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Distributed file systems are essential to support applications that handle large volumes of data. One of the most widely used file systems is the HDFS, Apache Hadoop’s Distributed File System. Data replication, which is at the core of the HDFS storage model, is essential for fault tolerance and performance since the placement of the data across the cluster directly affects replica balancing and data locality. As new data is loaded into the system, it is common for the distribution of the replicas among the nodes to become unbalanced. HDFS Balancer is the official solution for data balancing by rearranging the replicas already stored in the cluster. Nevertheless, its current balancing policy does not address the characteristics and specific needs of the applications during data rearrangement. Besides that, it is up to the system administrator to monitor the HDFS status and, when considered necessary, run the balancer daemon, which creates a dependency that is inadequate and inefficient in many situations. To address these limitations, this work presents DARB, a dynamic architecture that promotes reactive and proactive replica balancing. The reactive strategy arises from the PRBP, a customized and prioritized replica balancing policy for the HDFSBalancer. The PRBP is based on an adaptable and configurable system of priorities, from which association rules were defined to allow the use of multiple priorities simultaneously. Along with the rules, a set of usage guidelines has been formalized and evaluated through practical experiments, which validated the behavior and applicability of the PRBP. The proactive strategy of DARB, in contrast, consists of an event-driven strategy to make the replica balancing process in HDFS transparent. To this end, a metrics observation model and a structure were created to automatically determine when corrective actions should be taken and trigger the balancing process in the file system based on standardized trigger events. The evaluation results reinforce that the proposed solution removes the need for manual configuration and utilization of the HDFS Balancer while actively acting to keep the cluster balanced taking into account performance, reliability, and data availability perspectives. In this way, DARB presents itself as a specialized solution, flexibilizing the balancing process and introducing to HDFS the concept of context-aware replica balancing. Sistemas de arquivos distribuídos são essenciais para suportar aplicações que lidam com grandes volumes de dados. Um dos sistemas mais utilizados é o HDFS, o sistema de arquivos distribuído do Apache Hadoop. A replicação de dados, que é o elemento central do modelo de armazenamento do HDFS, é essencial para a tolerância a falhas e o desempenho, sendo que o posicionamento das réplicas no cluster afeta diretamente o balanceamento de réplicas e a localidade dos dados. À medida que novos dados são escritos no sistema de arquivos, é comum que a distribuição das réplicas entre os nodos fique desequilibrada. O HDFS Balancer é a solução oficial para o balanceamento de dados por meio do rearranjo das réplicas já armazenadas no cluster. No entanto, sua política de operação atual não considera as características e necessidades específicas das aplicações. Além disso, cabe ao administrador monitorar o estado do HDFS e, quando julgar necessário, executar o balanceador, o que cria uma dependência manual e ineficiente em muitas situações. Para endereçar tais limitações, este trabalho apresenta a DARB, uma arquitetura dinâmica que promove o balanceamento reativo e proativo. Para a parte reativa, foi desenvolvida a PRBP, uma política personalizada com base em prioridades para o HDFS Balancer. A PRBP é formada por um sistema de prioridades adaptável e configurável, a partir do qual foram definidas regras de associação que permitem o uso de múltiplas prioridades em simultâneo. Em conjunto com as regras, guidelines de uso foram formalizadas e avaliadas experimentalmente, validando o comportamento e a aplicabilidade da PRBP. Já para a parte proativa da DARB, foi desenvolvida uma estratégia orientada a eventos que visa tornar transparente o processo de balanceamento de réplicas no HDFS. Para isso, criou-se um modelo de observação de métricas e uma estrutura que, por meio de eventos de disparo, determina automaticamente quando ações corretivas devem ser tomadas no sistema de arquivos. Os resultados da avaliação reforçam que a solução proposta remove a necessidade de configuração e uso manual do HDFS Balancer, enquanto atua ativamente para manter o cluster em umestadobalanceado emproldeperspectivas de desempenho, confiabilidade e disponibilidade dos dados. Desse modo, a DARB apresenta-se como uma solução especializada, flexibilizando o processo de balanceamento e introduzindo ao HDFS o conceito de balanceamento de réplicas sensível ao contexto.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The constant technological advances, Web technologies, mobile devices and the popularization of the IoT (Internet of Things), have caused an exponential growth in the volume of data never seen before. This scenario, although positive from a technological point of view, brings many challenges to data processing and storage centers, making necessary the adoption of tools and technologies most adapted to deal with this paradigm. Thus, distributed databases are the most suitable solution for this scenario, since characteristics such as horizontal scalability, elasticity and high availability allow such technologies to keep up with the growing data volume and sources. However, in the same way that the volume of data increases, also increases the demands of computational power, investment, space and energy consumption of the infrastructures as a whole to provide the environment of the distributed databases. In that way, this work explores the use of a low-power cluster composed of SBCs (Single Board Computers), for the implementation of distributed databases, in order to validate the feasibility of using this type of cluster as a compact, cheap and with lower energy consumption alternative for the common data center infrastructures. In that way, this work explores the use of a low-power cluster composed of SBCs (Single Board Computers), for the implementation of distributed databases, in order to validate the feasibility of using this type of cluster as a compact, cheap and with lower energy consumption alternative for the common data center infrastructures. Fifteen Raspberry Pi 3 B devices were used to compose the cluster, which supports a virtualization layer of Docker containers orchestrated by the Docker Swarm tool. The performance of Cassandra, Hbase and PostgreSQL/Citus databases on the SBC cluster was evaluated, using YCSB benchmark workloads to analyze execution time, latency and throughput in scenarios with different replication factors. The results show that, in general, Cassandra outformed the other databases and obtained the best results, showing no influence by the replication factor. The results for Hbase and Citus were heavily penalized by the increase of the replication factor. Furthermore, the results also prove the ability of the low-power cluster to meet the requirements of distributed systems used in real scenarios, allowing to the distributed environment elasticity and high availability. Os constantes avanços tecnológicos, o crescimento do uso das tecnologias Web, aumento do número de dispositivos móveis e a popularização da IoT (Internet of Things), têm ocasionado um crescimento exponencial de volume de dados nunca antes visto. Este cenário, apesar de positivo sob o ponto de vista tecnológico, traz inúmeros desafios para os centros de processamento e armazenamento de dados, fazendo-se necessária a adoção das ferramentas e tecnologias mais adaptadas a lidar com esse paradigma. Assim, os bancos de dados distribuídos apresentam-se como a solução mais adequada para esse contexto, já que características como escalabilidade horizontal, elasticidade e alta disponibilidade possibilitam que tais tecnologias consigam acompanhar o crescimento vertiginoso do volume e fontes dos dados. Entretanto, da mesma forma que o volume de dados aumenta, aumentam também as demandas de poder computacional, investimento, espaço e consumo energético das infraestruturas como um todo para propiciar a implantação dos bancos de dados distribuídos. Pensando nisso, neste trabalho é explorada a utilização de um cluster de baixo consumo composto por SBCs (Computadores de Placa Única), para a implantação de bancos de dados distribuídos, com o intuito de validar a viabilidade do uso desse tipo de cluster como uma alternativa compacta, barata e com menor consumo energético para composição das infraestruturas dos data centers. Foram utilizados 15 dispositivos Raspberry Pi 3 B para compor o cluster, o qual sustenta uma camada de virtualização por contêineres Docker orquestrados pela ferramenta Docker Swarm. Foram avaliados os desempenhos dos bancos de dados Cassandra, Hbase e PostgreSQL/Citus sobre o cluster de SBCs, sendo utilizadas cargas de trabalho do benchmark YCSB para analisar tempo de execução, latência e throughput em cenários com diferentes fatores de replicação. Os resultados mostram que, no geral, dentre os bancos de dados escolhidos o Cassandra obteve os melhores resultados, além de não demonstrar influência do fator de replicação no seu desempenho. Por outro lado, os resultados para o Hbase e Citus foram fortemente penalizados pelo aumento do fator de replicação. Ademais, a experimentação conduzida evidenciou a capacidade do cluster de baixo consumo de atender as exigências dos sistemas distribuídos utilizados em cenários reais, permitindo ao ambiente distribuído elasticidade e alta disponibilidade.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Learning is a paradigm that comes with being human. Increasingly, technologies are being included in this scenario providing alternative ways of aggregating the inclusion and propose ways to help in the teaching process. This inclusion is well seen in long distance learning courses or semi presential classes, in which computers are used. When each student personal characteristics are considered and used to assist them in the learning process, an effective way to present a subject of study that is adaptable to each student in particular in unraveled. The main objective of this work is to present a computational model using an optimization technique to offer the student in a course aimed at computer, a teaching strategy that best suits his profile. For that reason, it is important to know which pedagogical technique to use, in this case, were used: the Spiral Learning by David Kolb and Gardner\'s Multiple Intelligences. The proposed computational model uses Particle optimization or swarm optimization which has the role to suggest the student the Learning object through the evolution on Kolb\'s Spiral Learning. It also improves the percentage of their Multiple Intelligences. Therefore, the purpose of this work is to contribute to: development of programs personalized to each student and the use teaching techniques that lead to the evolution and promote the choice of appropriate digital teaching materials.As a result it is shown the evolution of students with profiles prevalent in certain learning styles and multiple intelligences. O aprendizado é um paradigma que acompanha o ser humano. Cada vez mais tecnologias são inseridas neste cenário propiciando formas alternativas de agregar a inclusão e de propor caminhos que auxiliem no processo de ensino. Essa inclusão é bem vista em cursos à distancia ou semi-presenciais, que fazem o uso do computador. Ao se descobrir características particularizadas de cada estudante e usá-las para auxiliá-los no processo de aprendizado têm-se uma forma eficiente de propor um material de estudo que seja adaptável a cada estudante em particular. Este trabalho tem objetivo principal apresentar um modelo computacional com o uso de uma técnica de otimização para oferecer ao estudante, em um curso através de computador, uma estratégia de ensino que melhor se adapte ao seu perfil. Para isso é importante saber qual técnica pedagógica usar, neste caso, foram utilizadas: a Espiral de Aprendizagem de David Kolb e as Inteligências Múltiplas de Gardner. O modelo computacional proposto faz uso da otimização por Particle swarm optimization que tem o papel de sugerir ao estudante objetos de aprendizagem por meio da evolução na Espiral de Aprendizagem de Kolb. Além disso, melhora o percentual de suas Inteligências Múltiplas. É com esse propósito que este trabalho pretende contribuir: na adaptação de conteúdo personalizado para o estudante e no uso de técnicas pedagógicas que conduzam à evolução e promovam a escolha de material didático digital apropriado. Como resultado é mostrado a evolução de estudantes com perfis predominantes em determinados estilos de aprendizagem e inteligências múltiplas. Mestre em Ciência da Computação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Over the years, urban growth occurred in regions close to watersheds, making difficult the recharge areas of these basins and having consequences as urban flooding. Based on the study of urban watersheds, this work aims to estimate and delineate floatable areas around Monjolo Stream in Patos de Minas. Thus, from the application of hydrologic models (Method Santa Barbara) and hydraulic (kinematic wave) in computer flooding simulation, for different urbanization growth scenarios from remaining area of the basin, extreme floods situations were defined, which are the mimínas (approximately 2000 m² of envelopment and faster recovery time area) and maximum (return time of 100 years with the highest envelopment areas). Furthermore, this study verified the effects, on basin macro drainage, different rates of permeable areas in occupied allotments. In these simulations, we observed the appearance of adjacent flooding to the artificial watercourse, proving that for certain precipitation and basin urbanization scenarios, the overflow occurs at some points of its extension. With the base of inundograma significant widening, it was observed that there is an evident trend of longer lasting floods, with basin growing occupation. Analysing the simulation results, it was possible to establish a suggested maximum occupancy rate of 55% for the basin. This study also proposes the adoption of a minimum permeable area rate of at least 37% in future allotment, with 100% urbanization of the remaining area in order to prevent flooding on the Stream Monjolo Basin. This work analysis and observations, can be used by gestors to a more suitable urban planning, regards the basin occupation. Ao longo dos anos, o crescimento das cidades ocorreu nas regiões próximas às bacias hidrográficas, dificultando as áreas de recarga dessas bacias e tendo como consequências as enchentes urbanas. Baseando-se no estudo de bacias urbanas, este trabalho tem o objetivo de estimar e delimitar áreas inundáveis da bacia do Córrego do Monjolo em Patos de Minas. Desta forma, a partir da aplicação de modelos hidrológicos (Método Santa Bárbara) e hidráulicos (onda cinemática) na simulação computacional de enchentes para diferentes cenários de crescimento da urbanização da área remanecente a montante da bacia, foram definidas situações extremas de enchentes, que são as mimínas (aproximadamente 2000 m² de área de envoltória e menor tempo de retorno) e as máximas (tempo de retorno de 100 anos com as máximas áreas de envoltórias). Além disso, este trabalho verificou os efeitos, na macrodrenagem da bacia, de diferentes taxas de áreas pemeáveis na ocupação dos loteamentos. Nas simulações realizadas, constatou-se o surgimento das inundações adjacentes ao canal artificial, comprovando que, para determinados cenários de precipitação e de urbanização da bacia, ocorre o transbordamento em alguns pontos da sua extensão. Com alargamento significativo da base do inundograma foi observado que fica evidente a tendência das enchentes perdurarem por mais tempo, com a crescente ocupação da bacia. Com a análise dos resultados das simulações, foi possível estabelecer uma taxa de ocupação máxima sugerida de 55%, para a bacia. Este estudo também propôs a adoção de uma área permeável mínima de 37% nos futuros lotes, com uma urbanização de 100% da área remanescente, de forma a evitar as inundações na Bacia do Córrego do Monjolo. Por meio destas análises e observações, este trabalho pode ser utilizado pelos gestores para um planejamento urbano mais adequado, no que diz respeito à ocupação da bacia. Mestre em Engenharia Civil

Plant antimicrobial peptides (AMPs) consist of molecules ranging from 29 to 100 amino acids, generally positively charged and are found in a wide variety of life forms. Most AMPs have direct antipathogenic action, while others have immunomodulatory activity. In a context of a rapid development of increasing multi-resistance to conventional antibiotics as well as the need to reduce the use of pesticides, efforts to develop biotechnological products based on AMPs have been accelerated. AMPs families are known to have a specific sequence composition, a characteristic that can be used to prospect and design AMPs, helping to characterize functions, biochemical patterns and characteristics of industrial interest. However, experimental approaches are costly and laborious, besides, AMPs in silico prediction and characterization are hard because of the small length and sequence, but crucial. In this sense, the objective of this work was to develop models using supervised learning methods capable of classifying six families of plant antimicrobial peptides: Thionins, LTPs, Heveins, Snakins, Defensins and Cyclotides, since this characterization can accelerate research with AMP. The methods used for classification were LightGBM, logistic regression, nearest neighbors, decision tree, support vector machine and naive bayes. The training was performed using the PhytAMP and PlantpepDB databases, whose labels were assigned by experimental methodologies. The results were compared with the CAMPSing systems and the one described in Quintans (2019), as well as tests were carried out with the model developed to classify the CAMPR3 databases, which includes the Thionine and Defensin families; and OneKP, and a alignment based system developed by our study group with OneKP base, which includes the Thionin, Lipid Transference Protein, Hevein and Snakin families. Both databases have labels assigned using in silico methodologies. Regarding the results, considering the training bases, the LightGBM algorithm presented the best performance values in relation to the others. After defining the best hyperparameters, LightGBM presented an average accuracy of 91.5%. In relation to the OneKP database, the method presented an average accuracy of 91.2%, with the prediction performance being variable between classes. Finally, for the CAMPR3 base, the model presented an average accuracy of 93%. Nenhuma Os peptídeos antimicrobianos (AMPs) vegetais consistem em moléculas com 29 a 100 aminoácidos e geralmente carregadas positivamente, sendo encontrados em uma ampla variedade de formas de vida. A maioria dos AMPs tem ação anti patogênica direta, enquanto outros apresentam atividade imunomoduladora. Num contexto de rápido desenvolvimento de multi resistência crescente aos antibióticos convencionais, e a necessidade da diminuição da utilização de agentes agrotóxicos, esforços para o desenvolvimento de produtos biotecnológicos baseados em AMPs vêm se acelerando. AMPs são conhecidos por terem composição de sequência específica para suas famílias, característica que pode ser utilizada para atuar na prospecção e engenharia de AMP, auxiliando na caracterização de funções, padrões bioquímicos e características de interesse industrial. No entanto, abordagens experimentais são custosas e laboriosas, além disso, a predição e caracterização de AMPs in silico é difícil visto o tamanho pequeno de sua sequência, mas cruciais. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos utilizando métodos de aprendizagem supervisionada capazes de classificar seis famílias de peptídeos antimicrobianos de plantas: Tioninas, Proteínas de Transferência de Lipídeos, Heveínas, Snakinas, Defensinas e Ciclotídeos, visto que essa caracterização pode acelerar pesquisas com AMPs. Os métodos utilizados para classificação foram o LightGBM, regressão logística, vizinhos mais próximos, árvore de decisão, máquina de vetor de suporte e naive bayes. O treinamento foi feito usando as bases de dados PhytAMP e PlantpepDB, cujos rótulos foram atribuídos por metodologias experimentais. Os resultados foram comparados com os sistemas CAMPSing e um sistema de alinhamento de sequências previamente desenvolvido pelo nosso grupo de pesquisa com a base OneKP, bem como, foram realizados testes com o modelo desenvolvido para classificação das bases de dados do CAMPR3, que contempla as famílias Tionina e Defensina; e OneKP, utilizada por Quintans (2019), que contempla as famílias Tioninas, LTPs, Heveínas e Snakinas. Ambas as bases têm rótulos atribuídos por metodologias in silico . Em relação aos resultados, considerando as bases de treinamento, o algoritmo LightGBM apresentou os melhores valores de desempenho em relação aos demais. Após as definições dos melhores hiperparâmetros, o LightGBM apresentou uma acurácia média de 91,5%. Em relação à base de dados OneKP, o método apresentou uma acurácia média de 91,2%, sendo o desempenho de predição variável entre as classes. Por fim, para a base do CAMPR3, o modelo apresentou uma acurácia média de 93%.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES In the distributed simulation area, the High Level Architecture (HLA), defined by IEEE 1516- 2010 standard, defines a widely used standard to support interoperability between simulators, called federates in HLA taxonomy. In this standardization it is necessary to regulate interoperability through an agreement expressed in a called Federation Object Model (FOM). As a regulatory and guiding act, different organizations have proposed reference FOMs for their application domains. Even so, developing a distributed simulation, with several cooperating simulators, is still a challenging task for developers, especially considering the complexity of the HLA architecture and the necessary handling of the data provided by increasingly large and complex FOMs. As a way of mitigating the problem, in recent years, tools and techniques have been proposed. They seek to optimize the HLA-based simulation development process, mainly exploring the use of Model Driven Architecture (MDA), but giving little emphasis on generating code from the federation agreement. To make the development process more flexible, this work proposes a new approach to code generation from predefined federation agreements, which allows abstracting HLA functionalities and allowing developers to dedicate more time to the business rules of their simulators. Na área de simulação distribuída, a norma IEEE 1516-2010 High Level Architecture (HLA) define uma padronização amplamente utilizada para construir suporte a interoperabilidade entre Simuladores, chamados Federados. Nessa padronização é necessário regular a interoperabilidade através de um acordo expresso num Federation Object Model (FOM). Como medida regulatória e orientadora, diferentes organizações propuseram FOMs de referência para seus domínios de aplicação. Mesmo assim, desenvolver uma simulação distribuída, com diversos simuladores cooperando, ainda é tarefa desafiadora para os desenvolvedores, principalmente se considerado a complexidade da arquitetura HLA e o necessário tratamento dos dados fornecidos FOMs cada vez mais amplos e complexos. Como forma de minimizar o problema, nos últimos anos observa-se a proposição de ferramentas e técnicas que procuram otimizar o processo de desenvolvimento de simulação baseada em HLA, principalmente explorando o uso de Arquiteturas Orientadas a Modelos (Model Driven Architecture - MDA), mas dando pouca ênfase na geração de código a partir do acordo de federação. Para flexibilizar o processo de desenvolvimento, este trabalho propõe uma nova abordagem para geração de código a partir de acordos de federação pré-definidos, que permite abstrair funcionalidades HLA e liberar desenvolvedores para dedicar mais tempo as regras de negócio de seus simuladores.

The Vehicle Routing Problem (VRP) is a classical combinatorial optimization problem widely studied in the literature. By de nition, it consists in determining least-cost routes, starting and ending at the depot, to meet the demands of a set of customers. There is a substantial number of variants of the problem, which might include additional attributes such as a heterogeneous eet of vehicles, time windows, and so on. Among them, there is the VRP with Simultaneous Pickup and Delivery (VRPSPD), where customers have both pickup and delivery demands to be satis ed in a single visit. In this context, this work aims at proposing a uni ed exact approach based on column generation and cutting planes to solve ten VRPSPD variants including the classic version of the problem. This approach uses the VRPSolver, which is a state-of-the-art branch-cut-and-price solver for routing and similar problems. The results show that the proposed approach is highly e ective in obtaining the optimal solutions or improving the dual bounds for many open benchmark instances. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) é um problema de otimização combinat ória clássico amplamente estudado na literatura. Por de nição, consiste em determinar as rotas de menor custo, que são iniciadas e nalizadas no mesmo depósito, de modo a atender as demandas de um conjunto de clientes. Há uma diversidade de variantes desse problema, as quais podem incluir atributos adicionais, tais como frota de veículos heterogênea, janelas de tempo, entre outros. Dentre esses problemas, há o PRV com Coleta e Entrega Simultâneas (PRVCES), que considera o fato dos clientes possuírem tanto demandas de entrega quanto de coleta a serem satisfeitas em uma única visita. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo propor uma abordagem exata uni - cada baseada em geração de colunas e de cortes para resolver dez variantes do PRVCES, incluindo a versão clássica do problema. Essa abordagem faz uso do VRPSolver, um resolvedor branch-cut-and-price estado-da-arte para problemas de roteamento e a ns. Os resultados mostram que a abordagem proposta é bastante efetiva na obtenção de solu ções ótimas ou aprimoramento dos limites duais para muitas instâncias da literatura em aberto.

With more services becoming available online by the day, biometric authentication methods such as ngerprints and faces are necessary to provide better security for the user. A person's face is one of it's most critical biometric features, mainly due to the easiness of use, and so it has been increasingly studied in the last years. However, as the use of authentication methods with facial biometrics increases, so does the amount of attack attempts on these systems. The incredible ease of use of facial biometry also comes with the shortcoming that social media makes it may be easier to nd photos and videos of someone and thus use its face to create attacks. Thus it is necessary a system that can detect if a person is real or if it is either a photo or video attack. These applications are known as Face-Anti-Spoo ng systems. This work proposes a spoo ng detection method using Convolutional neural networks. Transfer learning is used for training the model. The impact of di erent types of pre-processing tequiniques was studied. The experiments are made using four datasets widely known in the literature (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). The best results achieve better metrics than some works on literature. With an equal error rating lower than 0; 2% in the best experiment. Nenhuma Com cada vez mais serviços sendo disponíveis virtualmente, métodos biométricos de autenticação que utilizam características como impressões digitais e face, são necessários para garantir uma melhor segurança para o usuário. A face de uma pessoa é um de seus traços biométricos mais importantes, principalmente devido a facilidade de uso, e com isso vem sendo cada vez mais estudada nos últimos anos. No entanto, conforme a utilização de métodos de autenticação por meio de biometria facial cresce, também aumentam as tentativas de ataques de impostores a esses sistemas. A grande facilidade de uso proporcionada pela biometria facial, também vem com a desvantagem de que devido ao grande uso de redes sociais pode ser mais fácil encontrar fotos ou vídeos de pessoas e utilizar assim esses registros para realizar ataques. Faz-se então necessário um sistema capaz de detectar se uma pessoa é genuína, ou se há uma foto ou vídeo de uma pessoa real tentando burlar um sistema. Essas aplicações são conhecidas como sistemas de anti-falsi ficação de face. Este trabalho propõe um método de detecção de falsi ficações utilizando redes neurais convolucionais. A transferência de aprendizado é utilizada para o treino do modelo. E o impacto de diferentes tipos de pré-processamento são estudados. Os testes são realizados em quatro bancos de imagens conhecidos na literatura (NUAA, MSU, Replay Attack, OULU). Os melhores resultados alcançam métricas melhores que alguns trabalhos da literatura, com uma taxa de erro igual inferior a 0; 2% no melhor experimento.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais O câncer de mama é o segundo tipo de câncer que mais acomete mulheres no Bra- sil. A detecção precoce é essencial para aumentar as chances de cura e recuperação das pacientes. A termografia é uma técnica de imageamento que tem sido estudada e tem apre- sentado resultados promissores para auxiliar nesta detecção precoce do câncer de mama. Neste trabalho utilizamos três redes neurais convolucionais (CNNs) pré-treinadas, VGG- 16, ResNet-50 e DenseNet-201, para classificar imagens termográficas estáticas da mama (em doentes ou saudáveis). Encontrar uma arquitetura para CNNs com os hiperparâme- tros adequados é essencial para o bom desempenho da rede. Esta não é uma tarefa trivial e para abordar este problema utilizamos dois algoritmos de otimização bioinspirados, al- goritmos genéticos (AG) e otimização por enxame de partícula (PSO), para encontrar uma boa arquitetura e bons hiperparâmetros para a parte densamente conectada das três CNNs utilizadas. Com a otimização foi possível melhorar os resultados de 0,66 para 0,92 de F1-score com o AG para a VGG e 0,83 para 0,90 de F1-score com o AG e o PSO para a ResNet, além de manter os bons resultados de 0,92 de F1-score para a DenseNet. Final- mente, buscando otimizar o tempo gasto com a execução dos experimentos do AG e do PSO, propomos a utilização de um modelo surrogate com random forest. Com o modelo surrogate foi possível melhorar os resultados com a DenseNet, que obteve F1-score de 1. Breast cancer is the second most common type of cancer that affects woman in Brazil. Early detection of this disease is essential for improving chances of cure and recovery of the patients. Infrared thermography is an imaging technique being studied that has shown good potential in the early detection of breast cancer. In this work, we use three pre-trained convolutional neural networks (CNNs) VGG-16, ResNet-50 e DenseNet-201 to classify breast static thermography images (sick or healthy). Finding suitable CNN archi- tecture and hiper-parameters is essential for a good classification outcome. Furthermore, this is not an easy task. In order to address this problem of finding suitable architecture and hiper-parameters for the fully connected part of used CNNs, we used two bio inspired optimization techniques: genetic algorithm (GA) and particle swam optimization (PSO). Using the optimization techniques we were able to improve the F1-score from 0.66 to 0.92 for the VGG using the GA and the F1-score of the ResNet from 0.83 to 0.90 using the GA and PSO. Moreover, the optimization also maintained the good results of 0.92 F1-score for the DenseNet. Finally, we opt for using a random forest surrogate model in order to obtain a cheaper model. Using the surrogate, we improved the DenseNet from 0.92 to 1 of F1-score. Dissertação (Mestrado)

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O sequenciamento e a recomendação de ações pedagógicas personalizadas em ambientes virtuais de aprendizagem são dois aspectos relevantes na tentativa de promover e tornar efetivo o ensino mediado por computador. Assim, este trabalho investiga o uso de planejamento em Inteligência Artificial para o sequenciamento dessas ações, conforme o perfil do estudante. As ações são modeladas de maneira a corresponder ao processo cognitivo descrito pela Taxonomia de Bloom e o perfil do estudante é determinado segundo o Revised Approaches to Studying Inventory (RASI). Os princípios básicos que norteiam a Taxonomia de Bloom e o RASI são equivalentes, entretanto, foi necessário mapear estas duas teorias de modo a mensurar a aderência de uma sequência de ações ao perfil do estudante, sendo este mapeamento uma das contribuições deste trabalho. Desde que planejamento é uma tarefa com alto grau de complexidade, o uso de técnicas da computação evolutiva, tais como algoritmos genéticos, e a formulação do problema como um problema de otimização podem auxiliar na busca por boas soluções (sequências de ações pedagógicas), conforme demonstrado neste trabalho. Para tanto, fez-se necessária a proposição de duas funções objetivo em um algoritmo genético multiobjetivo para avaliar a sequência durante a evolução do algoritmo. As ações recomendadas são aquelas da Taxonomia de Bloom Digital, conforme a pertinência em cada estado do processo cognitivo. Experimentos realizados contaram com estudantes do ensino superior que responderam ao questionário RASI e, após terem recebido as respectivas sequências de ações determinadas pelo planejador proposto neste trabalho, também responderam a um questionário de satisfação em relação à sequência de ações pedagógicas resultante. Tais resultados foram promissores e apontam para a viabilidade da proposta, com potencial para compor ambientes virtuais de aprendizagem. The sequencing and recommendation of personalized pedagogical actions in virtual learning environments are two relevant aspects in the attempt to promote and make effective computer-mediated teaching. Thus, this work investigates the use of Artificial Intelligence (AI) planning for the sequencing of these actions, according to the student's profile. The actions are modeled to correspond to the cognitive process described by Bloom's Taxonomy, and the student's profile is determined according to the Revised Approaches to Studying Inventory (RASI). The basic principles that guide Bloom's Taxonomy and the RASI are equivalent; however, it was necessary to map these two theories to measure the adherence of a sequence of actions to the student's profile, and this mapping is one of the contributions of this work. Since planning is a task with a high degree of complexity, the use of evolutionary computing techniques, such as genetic algorithms, and the formulation of the problem as an optimization problem can help in the search for good solutions (sequences of pedagogical actions), as demonstrated in this work. To this end, it was necessary to propose two objective functions in a multi-objective genetic algorithm to evaluate the sequence during the evolution of the algorithm. The recommended actions are those from Bloom's Digital Taxonomy, according to their relevance in each state of the cognitive process. Experiments carried out included higher education students who answered the RASI questionnaire and, after receiving the respective sequences of actions determined by the planner proposed in this work, also answered a satisfaction questionnaire regarding the resulting sequence of pedagogical actions. Such results were promising and point to the viability of the proposal, with potential to compose virtual learning environments. Tese (Doutorado)

Aspect Oriented Programming has been proposed in order to handle crosscutting concerns in an ecient manner. Initial proposals in this area have been applied to the source code. Subsequently, aspects were considered to be implemented in other phases of software development such as Requirements Engineering and Software Architecture. There are several advantages in identifying aspects at the requirements level and architecture level such as detecting conicts of interest, improving the requirements modularity, reducing costs of software maintenance and preserving the notion of aspects in software development process ensuring traceability. Therefore, the purpose of this work is to develop a model to represent aspects at the requirements level and the architecture level. The requirements model denes the activities of identication of aspect requirements, both functional and non-functional, separation and composition of aspect requirements and identication of conict between aspect requirements. Since dierent stakeholders need to view the system from dierent perspectives, the architecture model allows to represent dierent views considering the representation with aspects. The proposed views are structural, use case + requirements and development. Compared to other analysed approaches, the proposed models in this work represent important characteristics that others models do not represent, such as maintaining traceability of aspects between requirements and the architecture level. In order to represent the models, extensions to the SysML modeling language were proposed. A Programação Orientada a Aspectos foi proposta com o objetivo de manipular interesses transversais de uma maneira eciente. Propostas iniciais nesta área foram aplicadas no código fonte. Posteriormente, aspectos foram considerados para serem aplicados em outras fases do desenvolvimento de software tais como Engenharia de Requisitos e Arquitetura de Software. Há várias vantagens em identicar aspectos no nível de requisitos e no nível arquitetural, tais como detectar inicialmente conitos de interesses, melhorar a modularidade dos requisitos, reduzir custos de manutenção de software e preservar a noção de aspectos no processo de desenvolvimento de software garantindo rastreabilidade. Portanto, o propósito desse trabalho é desenvolver um modelo para representar aspectos no nível de requisitos e no nível arquitetural. O modelo de requisitos dene as atividades de identicação de requisitos aspectuais tanto de origem funcional quanto não-funcional, separação e composição de requisitos e requisitos aspectuais e identicação de conitos entre requisitos aspectuais. Uma vez que diferentes stakeholders necessitam visualizar o sistema a partir de diferentes perspectivas, o modelo de arquitetura permite representar diferentes visões considerando a representação com aspectos. As visões propostas são a estrutural, a de casos de uso + requisitos, e a de desenvolvimento. Em comparação com outras abordagens analisadas, os modelos propostos nesse trabalho cobrem importantes características que os outros modelos não cobrem, como por exemplo, manter a rastreabilidade de aspectos entre os níveis de requisitos e de arquitetura. Para representar os modelos, extensões da linguagem de modelagem SysML foram propostas. Mestre em Ciência da Computação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Feature-Oriented Programming (FOP) and Aspect-Oriented Programming (AOP) are programming techniques based on composition mechanisms, called renements and aspects, respectively. These techniques are assumed to be good variability mechanisms for implementing Software Product Lines (SPLs). Aspectual Feature Modules (AFM) is an approach that combines advantages of feature modules and aspects to increase concern modularity. Some guidelines on how to integrate these techniques have been established in some studies, but these studies do not focus the analysis on how eectively AFM can preserve the modularity and stability facilitating SPL evolution. The main purpose of this work is to investigate whether the simultaneous use aspects and features through the AFM approach facilitates the evolution of SPLs. The quantitative data were collected from two SPL developed using four dierent variability mechanisms: (1) feature modules, aspects and aspects renements of AFM, (2) aspects of aspect-oriented programming (AOP), (3) feature modules of feature-oriented programming (FOP), and (4) conditional compilation (CC) with object-oriented programming. Metrics for change propagation and modularity stability were calculated and the results support the benets of the AFM option in a context where the product line has been evolved with addition or modication of crosscutting concerns. However a drawback of this approach is that refactorings in the components design require a higher degree of modications to the SPL structure. Programação Orientada a Características e Programação Orientada a Aspectos são técnicas de programação baseadas em mecanismos de composição, chamados renamentos e aspectos, respectivamente. Estas técnicas são assumidas como bons mecanismos de variabilidade para implementação de Linhas de Produto de Software (LPS). Módulos de Características Aspectuais (AFM1) é uma abordagem que combina vantagens de caracter ísticas e aspectos para aumentar a modularidade dos interesses. Algumas orientações de como integrar estas técnicas foram estabelecidas em alguns estudos, mas estes estudos não focaram na análise sobre como efetivamente AFM pode preservar a estabilidade e modularidade facilitando a evolução da LPS. O objetivo principal deste trabalho é investigar se o uso simultâneo de aspectos e características através da abordagem AFM facilita a evolução de LPS. Os dados quantitativos foram coletados de duas LPS desenvolvidas utilizando quatro diferentes mecanismos de variabilidade: (1) features, aspectos e renamentos de aspecto de AFM, (2) aspectos de programação orientada a aspectos (POA), (3) features de programação orientada a características (POC), e (4) compilação condicional (CC) com programação orientada à objetos (POO). Foram calculadas métricas de estabilidade em propagação de mudanças e métricas de modularidade e os resultados suportam os benefícios em optar por AFM em um contexto onde a linha de produtos evolui com a adição ou modicação de interesses transversais. Porém um inconveniente desta abordagem é que refatorações no projeto dos componentes exigem um grau maior de modicações na estrutura da LPS. Mestre em Ciência da Computação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Code scattering and code tangling aect software development in many ways, including poor traceability of requirements, low productivity, poor overall quality and increased eorts for software maintenance. Aspect-oriented programming (AOP) has emerged as a proposal to address these issues through the modularization of crosscutting concerns to aspects. Few studies on empirical evaluation of the benets of aspect-oriented paradigm were published. Results presented in these studies are frequently subjective, and some studies are non-conclusive. In addition, most of these studies are based on the implementation of only one or two crosscutting concerns into aspects, and the evaluation is based on few software metrics. In this work, the evaluation of AOP implementation through software metrics is proposed. The main idea is to implement crosscutting concerns as aspects, with focus on those that were not given properly attention in the literature. Four types of crosscutting concerns are implemented as aspects, the evaluation of POA was based through large quantity of metrics and also was performed a verication of the impact of refactoring on quality attributes. Two softwares were used as case studies. From metrics and experiences during the implementation phase, quantitative and qualitative analyzes were produced. The benets and detriments of refactoring with POA were reported for developers to assess whether POA presents the best solution. As conclusion of this work, refactoring software with POA is not indicated for all types of crosscutting concerns. The crosscutting concern tracing is indicated as a case in which POA is extremely relevant. Código espalhado e entrelaçado afetam o desenvolvimento de software de diversas maneiras, incluindo fraca rastreabilidade, baixa produtividade, problemas com reuso de código, baixa qualidade e maior esforço para manutenção de software. A Programação Orientada a Aspectos (POA) surgiu como proposta para solucionar essas questões através da modularização de interesses transversais com aspectos. Poucos estudos em avaliação empírica dos benefícios do paradigma orientado a aspectos foram publicados. Os resultados apresentados nesses estudos são frequentemente subjetivos, e alguns estudos são não conclusivos. Além disso, a maior parte desses estudos são baseados na implementação de um ou dois interesses transversais em aspectos, e a avaliação é baseada em poucas métricas de software. Nesse trabalho, uma avaliação da implementação de POA através de métricas de software é proposta. A principal idéia é implementar o maior número possível de interesses transversais como aspectos, com o foco naqueles que não receberam atenção adequada na literatura. Quatro tipos de interesses transversais foram implementados como aspectos, a avaliação de POA foi baseada através de grande quantidade de métricas e também foi realizada uma vericação do impacto da refatoração nos atributos de qualidade. Dois softwares foram usados como estudos de caso. A partir das métricas e das experiências obtidas durante a fase de implementação, análises quantitativas e qualitativas foram produzidas. Os benefícios e malefícios da refatoração com POA foram relatados para que os desenvolvedores avaliem se POA realmente apresenta a melhor solução. Como conclusão desse trabalho, a refatoração de software com POA não é indicada para todos os tipos de interesses transversais. O interesse transversal rastramento é apontado como um caso em que POA é extremamente relevante. Mestre em Ciência da Computação

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A irrupção pandêmica de COVID-19 motivou a efetivação mundial de esforços maciços para enfrentar o problema, como a simplificação de protocolos de acesso a repositórios de dados e metadados do novo vírus e da doença. As buscas por pesquisas sugiram em diversas áreas desde pesquisas bioquímicas, biológicas, investigação sorológica até engenharia genética e tecnologia da informação. Na área da inteligência artificial, as técnicas de deep learning foram utilizadas em busca de ferramentas de apoio que contribuíssem para o enfrentamento da pandemia. A possibilidade de reduzir erros da análise das imagens radiológicas de tórax era uma finalidade, pois elas complementavam o exame médico da doença. Assim, a pandemia foi a primeira motivação para a criação do modelo WCNN (Wavelet Convolutional Neural Network) e a segunda motivação foi a observação do uso de técnicas de redimensionamento das imagens médicas para se adequarem a modelos prontos da literatura, o que pode causar distorções ou perda de informações na detecção da doença em estudo. WCNN foi baseado em uma Rede Neural Convolucional (CNN) e transformada wavelet. O modelo propõe uma camada de entrada customizada, chamada Wave Layer, que processa as imagens sem redimensioná-las. Para avaliar a WCNN, foi realizado um experimento que exemplifica seu comportamento, utilizando um conjunto de imagens de TC de tórax de pacientes diagnosticados com COVID-19 e outras infecções pulmonares. O resultado das métricas Acurácia (ACC), Sensibilidade (Sen) e Especificidade (Sp) foram 0,9819, 0,9783 e 0,98, respectivamente. Daí conclui-se que estes resultados expressivos indicam que a associação de CNNs e transformadas wavelets é promissora para a criação de modelos de classificação. The outbreak of the COVID-19 pandemic has motivated massive worldwide efforts to tackle the problem, such as the simplification of protocols for accessing data repositories and metadata of the new virus and the disease. Searches for research suggest in several areas from biochemical, biological research, serological investigation to genetic engineering and information technology. In the artificial intelligence filed, deep learning techniques were used in search of support tools that would contribute to facing the pandemic. The possibility of reducing errors in the analysis of chest radiological images was a goal of such research, as they complemented the medical examination of the disease. Thus, the pandemic was the first motivation for the creation of the WCNN model and the second motivation was the observation of the use of techniques for resizing medical images to adapt to ready-made models in the literature, which can cause distortions or loss of information in the detection. of the dis-ease under study. WCNN was based on a Convolutional Neural Network (CNN) and wavelet transform. The model proposes a custom input layer, called Wave Layer, which processes the images without resizing them. To assess WCNN, an experiment was performed that exemplifies its behavior, using a set of chest CT images from patients diagnosed with COVID-19 and other lung infections. The result of the metrics Accuracy (ACC), Sensitivity (Sen) and Specificity (Sp) were 0.9819, 0.9783 and 0.98, respectively. Hence, it can be concluded that these expressive results indicate that the association of CNNs and wavelet transforms is promising for the creation of classification models. Tese (Doutorado) 2024-08-04

O planejamento estratégico de uma cidade deve, preferencialmente, se pautar no Plano Diretor Municipal (PDM), que deve ser elaborado sob a perspectiva do desenvolvimento urbano sustentável e contribuir para o alcance dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da ONU (Organização das Nações Unidas). O desenvolvimento de cidades inteligentes é um fenômeno global que está intimamente relacionado aos 17 ODS. A maioria das cidades brasileiras ainda está bem distante do que pode ser considerada uma cidade inteligente e algumas nem sequer sabem que caminho seguir para evoluir neste cenário. Diante do exposto, o presente trabalho propõe uma ferramenta que objetiva dar apoio aos municípios na busca por se tornarem mais inteligentes. Em um primeiro momento a ferramenta visa dar apoio na elaboração e revisão de planos diretores municipais e demais planos de desenvolvimento urbano, através da análise atual do município em relação à norma brasileira (NBR) ISO 37122, de Cidades Inteligentes. Em um segundo momento, a ferramenta visa possibilitar a gestão e o balanceamento do portfólio de projetos candidatos a serem executados pela prefeitura, indicando os projetos, programas e portfólios que irão maximizar o alcance dos indicadores da ISO 37122 e o alcance dos ODS. A ferramenta possibilitará analisar o quanto os portfólios de projetos candidatos a serem executados estão de fato alinhados às estratégias do PDM. O estudo de caso e validação da ferramenta trouxeram resultados positivos, e pode-se perceber a real necessidade e importância da ferramenta desenvolvida neste trabalho para a gestão pública. O objetivo principal foi alcançado, de propor e validar uma metodologia e uma ferramenta que permita: (i) o diagnóstico de cidades em relação aos indicadores da ISO 37122 e aos ODS, e o apoio à tomada de decisão de gestores municipais para a (ii) seleção e o balanceamento do portfólio de ações (projetos, programas e portfólio) que maximizem as chances de torná-la mais inteligente. The strategic planning of a city should preferably be based on the Municipal Master Plan (PDM), which must be prepared from the perspective of sustainable urban development and contribute to the achievement of the 17 Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda. The development of smart cities is a global phenomenon that is closely related to the 17 SDGs. Most Brazilian cities are still far from what can be considered a smart city and some do not even know which way to go to evolve in this scenario. In view of the above, the present work proposes a tool that aims to support municipalities in the quest to become more intelligent. At first, the tool aims to support the elaboration and review of municipal master plans and other urban development plans prepared to implement the master plan, through the current analysis of the municipality in relation to the Brazilian standard (NBR) ISO 37122, of Smart Cities. In a second step, the tool aims to enable the management and balancing of the portfolio of candidate projects to be executed by the city, indicating the projects, programs and portfolios that will maximize the reach of the ISO 37122 indicators and the reach of the SDGs. The tool will make it possible to analyze how the portfolios of candidate projects to be executed are in fact aligned with the PDM strategies. The case study and validation of the tool brought positive results, and one can see the real need and importance of the tool developed in this work for public management. The main objective was achieved, to propose and validate a methodology and a tool that allows: (i) the diagnosis of cities in relation to the indicators of ISO 37122 and the SDGs, and the support to the decision making of municipal managers for the (ii) selection and balancing the stock portfolio (projects, programs and portfolio) that maximize the chances of making it smarter.

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A modelagem destas fases, e consequentemente o seu impacto no gerenciamento de recursos, influencia diretamente os aspectos de utilização dos mesmos, como eficiência energética, SLA e, consequentemente a QoS. Apesar de diversas estratégias estarem sendo propostas para realizar o gerenciamento de recursos, ainda não está disponível uma abordagem que faculte a consolidação de diferentes cenários e/ou aplicações da computação em nuvem. Com esta motivação, este trabalho explora o emprego de estratégias baseadas em lógica fuzzy na tomada de decisão quando do gerenciamento de recursos na computação em nuvem, as quais permitem realizar um tratamento preventivo das incertezas associadas às variáveis dos ambientes computacionais empregados. De modo mais específico, este trabalho tem como objetivo central a concepção de uma abordagem flexível empregando a lógica fuzzy valorada intervalarmente para realizar o tratamento de questões da consolidação dinâmica de servidores na computação em nuvem. Na abordagem ainda é previsto o emprego de novos operadores de agregação utilizados no processo de inferência do sistema fuzzy, representando as uniões e interseções. A abordagem proposta também considera a utilização de métodos para ordenação de intervalos, visando prover suporte para os casos em que os métodos convencionais não atendem. Os resultados atingidos com o uso da abordagem Int-FLBCC permitiram bons níveis de eficiência energética, enquanto foram preservados os SLAs da infraestrutura de CN. Considering the characteristics and scalability of typical computing cloud environments, one of its main demands is efficient resource management. Among resource management techniques, the dynamic consolidation of the virtual machines (VM) employed stands out. This consolidation has proved to be an effective technique, with a high potential to optimize the use of resources and energy efficiency of data centers employed in computing clouds. The consolidation of VMs is structured in four main steps: determination of overloaded physical machines, determination of underloaded physical machines, selection of VMs for migration, and allocation of VMs. The modeling of these phases, and consequently their impact on resource management, directly influence aspects of their use, such as energy efficiency, SLA and, consequently, QoS. Although several strategies are being proposed to perform resource management, an approach that allows the consolidation of different scenarios and/or applications of cloud computing is still unavailable. With this motivation, this work proposes using strategies based on fuzzy logic in decision making when managing resources in cloud computing, which allow a preventive treatment of the uncertainties associated with the variables of the computational environments employed. More specifically, this work has as its central objective the design of a flexible approach employing interval-valued fuzzy logic to address the issues of dynamic server consolidation in cloud computing. The approach also envisages the employment of new aggregation operators in the fuzzy system’s inference process, representing unions and intersections. The proposed approach also considers using methods for ordering intervals to support cases where conventional methods do not meet. The results achieved using the Int-FLBCC approach allowed good energy efficiency levels while preserving the cloud computing infrastructure’s SLAs.

A prime beta distribution is very different for modeling data that are averaged on a continuous scale and restricted to positive reals, since their density takes on quite a bit. When the data have zeros, an absolutely continuous distribution is no longer adequate and therefore it is necessary to consider a distribution inflated to zero. The work of this type of work is a control chart based on a prime beta distribution inflated to a positive quality characteristic with no real support, including zero. The proposed graphics were taken into account for individuals (n = 1) and the media (n > 1). Nenhuma A distribuição beta prime é muito flexível para modelar dados que são medidos em uma escala contínua e restritos aos reais positivos, uma vez que sua densidade assume formas bastante diferentes. Quando os dados apresentam zeros, uma distribuição absolutamente contínua não é mais adequada e dessa forma é necessário considerar uma distribuição inflacionada em zero. O objetivo desse trabalho é propor um gráfico de controle baseado na distribuição beta prime inflacionada para monitorar características de qualidade no suporte dos reais positivos incluindo o zero. Os gráficos propostos serão abordados considerando medidas individuais (n = 1) e a média (n > 1).

Within this work, we showcased a unique approach to manage and orchestrate resources on servers on the core and low-cost hardware on edge using the same MANO entity, in this case, represented by OSM. We also could explore the constraints associated with the use of the RPi on edge regarding standard parameters associated execution of virtual machines on these devices. Previous approaches to deal with state-of-the-art OpenStack implementation on the edge such as penStack++ (HA; SATYANARAYANAN, 2015), and MEC-ConPaaS (van Kempen et al., 2017) were initiated to encourage faster Edge computing development with cloudlets. However, OpenStack++ was meant for powerful servers and was not made with consideration of low-cost devices that are prerequisites for widespread adaptation of edge computing. A aplicação da Internet das Coisas (IoT) pode oferecer enormes oportunidades para que organizações e instituições cresçam e explorem ideias inovadoras. No entanto, vários Os casos de uso de IoT contam com recursos de Edge Computing e a capacidade de virtualização no Beira. O uso da virtualização na borda é um requisito crucial para a realização da eficiência implementação de IoT. Além disso, o gerenciamento e orquestração da computação, armazenamento e recursos de rede no Edge Cloud apresentam vários desafios. Rede A virtualização de funções (NFV) prevê várias funções de rede virtual (VNF) implantadas em toda a infraestrutura. Nesse cenário, há questões relacionadas ao Conselho Único Capacidade de computadores (SBC) para dar suporte à virtualização de computação com base em máquinas virtuais(VM). Neste trabalho, avaliamos e analisamos a virtualização computacional no Raspberry Pi versões 3 e 4 usando VM. Com base no experimental, mostramos a viabilidade de usar dispositivos de baixo custo, como RPi, como hardware de computação de borda. La aplicación de Internet de las cosas (IoT) puede ofrecer enormes oportunidades para que las organizaciones e instituciones crezcan y exploren ideas innovadoras. Sin embargo, varios Los casos de uso de IoT se basan en las capacidades de Edge Computing y la capacidad de virtualización en el Borde. El uso de la virtualización en el perímetro es un requisito crucial para lograr la eficiencia implementación de IoT. Además, la gestión y orquestación de la informática, los recursos de almacenamiento y redes en Edge Cloud plantean varios desafíos. Red La virtualización de funciones (NFV) contempla varias funciones de red virtual (VNF) implementadas en la infraestructura. En este escenario, hay problemas relacionados con la Junta Única Capacidad de las computadoras (SBC) para admitir la virtualización informática basada en máquinas virtuales (MV). En este trabajo evaluamos y analizamos la virtualización informática en Raspberry Pi versiones 3 y 4 usando VM. Con base en lo experimental, mostramos la factibilidad de usar dispositivos de bajo costo como RPi como hardware informático de borde. Dissertação (Mestrado)

Submitted by arlindo kohlrausch (ajfk@uepg.br) on 2022-09-26T21:25:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Jociane Dias Batista.pdf: 1536421 bytes, checksum: d4a2bd79f0f9e0802f7d68dc09443daa (MD5) Made available in DSpace on 2022-09-26T21:25:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Jociane Dias Batista.pdf: 1536421 bytes, checksum: d4a2bd79f0f9e0802f7d68dc09443daa (MD5) Previous issue date: 2022-07-08 A agricultura vem tendo grandes avanços tecnológicos em função da incorporação de novas tecnologias. Uma das consequências é a necessidade de tratar com grande volume de dados gerados. Na busca constante por informações confiáveis e atualizadas, em tempo real, há necessidade de estratégias mais eficientes e decisões mais assertivas, com intuito de maximizar rendimentos e reduzir insumos agrícolas e recursos naturais. Essa busca exige uma abordagem intensiva de dados, e coloca aspectos tecnológicos e dados no centro da atenção, examinando os processos, atores e relacionamentos em ambientes agrícolas. Porém, mesmo existindo uma grande disponibilidade de dados, estes dados são provenientes de diversas fontes e coletados em diferentes formatos. Consequentemente, para tratar com a heterogeneidade desses dados, existe a necessidade de criar soluções que reduzam essa disparidade entre os diferentes sistemas de informações que constam em cada etapa dos processos de produção agrícola. Nesse sentido, as ontologias são artefatos que permitem organizar o conhecimento dentro de um determinado domínio, o compartilhamento e o reuso de informações, bem como, a integração de informações e a interoperabilidade entre sistemas. Diante deste contexto, nesta pesquisa, o objetivo foi mapear as principais classes de dados geradas durante cada etapa dos processos envolvidos no sistema de cultivo da soja, por meio de uma ontologia de domínio, com propósito de contribuir com a análise e gestão dos dados, e recursos que facilitem a troca de informações entre agentes e sistemas que atuam nessas etapas. Para criação da ontologia foi utilizada metodologia Ontology Development 101 e a ferramenta para edição de ontologias Protégé. Como resultado é apresentado um modelo de conhecimento semântico proposto para representar as principais classes de dados mapeadas no sistema de cultivo da soja. Agriculture has been making great technological advances due to the incorporation of modern technologies. One of the consequences is the need to deal with a large volume of generated data. To constantly reduce the real efforts and the searches, in time, the most efficient strategies and the most efficient decisions, they optimize the yield and the agricultural inputs and the natural resources. This requires a data-intensive approach and puts technology and data aspects at the center of attention, examining processes, and relationships in business areas. However, there is a wide availability of sources and data in different formats. Consequently, to deal with the heterogeneity of these data, there is a need to create solutions that reduce this disparity between the different information systems that appear at each stage of the agricultural production processes. In this sense, ontologies are defined as information that allow knowledge within a given domain, the sharing and set of information, as well as the integration of information and interoperability between systems. Given this context, in this research, the objective was to map the main classes of data generated during each stage of the processes involved in the soybean cultivation system, through a domain ontology, with the purpose of contributing to the analysis and management of data, and resources that facilitate the exchange of information between agents and systems that work in these stages. To create the ontology, the Ontology Development 101 methodology and the ontology editing tool Protégé were used. As a result, a proposed semantic knowledge model is presented to represent the main classes of data mapped in the soybean cropping system.

Video streaming services have become popular as an instrument for consuming audiovisual content in recent years. The objective of this study is to propose improvements to the video streaming services: Netflix, Globoplay and Amazon Prime Vídeo based on the perception of ten users. To achieve the result, qualitative research was carried out through bibliographic research to support the concepts of digital consumption, user perception, streaming, integration of streaming services and content unification. Then, the data collection that used ten semi-structured interviews and finally, the content analysis of the responses of the users of the services to verify the problems experienced as well as suggestions for improvements. The Netflix, Amazon Prime Vídeo and Globoplay streaming services need the following improvements: an increase in the number of accesses and the number of simultaneous screens per subscription; the reduction of the amount charged for subscribing to the services; improving the streaming interface so that the user can perform the desired actions efficiently; greater dissemination of new audiovisual productions in various communication channels and the improvement of their content. Nenhuma Os serviços de streaming de vídeo têm se popularizado como instrumento de consumo de conteúdo audiovisual nos últimos anos. O objetivo deste estudo é propor melhorias dos serviços de streaming de vídeo: Netflix, Globoplay e Amazon Prime Vídeo tendo como base a percepção de dez usuários. Para atingir o resultado foi realizada uma pesquisa do tipo qualitativa por meio da pesquisa bibliográfica para embasamento dos conceitos de consumo digital, percepção de usuário, streaming, integração dos serviços de streaming e unificação de conteúdos. Depois, a coleta de dados que se utilizou de dez entrevistas semiestruturadas e por último, a análise de conteúdo das respostas dos usuários dos serviços para verificar os problemas vivenciados assim como sugestões de melhorias. Os serviços de streaming Netflix, Amazon Prime Vídeo e Globoplay necessitam das seguintes melhorias: o aumento do número de acessos e a quantidade de telas simultâneas por assinatura; a redução do valor cobrado para ser assinante dos serviços; o aperfeiçoamento da interface dos streamings para que seja possível o usuário realizar as ações desejadas de forma eficiente; uma maior divulgação das novas produções audiovisuais em diversos canais de comunicação e a melhoria dos seus conteúdos.

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-10-19T17:21:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Emanuel_Marques_Queiroga.pdf: 2352906 bytes, checksum: 3b9adf594bf1a0ec7fe473e2352d047b (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-10-19T18:35:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Emanuel_Marques_Queiroga.pdf: 2352906 bytes, checksum: 3b9adf594bf1a0ec7fe473e2352d047b (MD5) Made available in DSpace on 2022-10-19T18:35:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Emanuel_Marques_Queiroga.pdf: 2352906 bytes, checksum: 3b9adf594bf1a0ec7fe473e2352d047b (MD5) Previous issue date: 2022-06-30 Sem bolsa Esta tese busca apresentar as semelhanças e as diferenças da aplicação prática de Learning Analitycs (LA) e a Mineração de Dados Educacionais (EDM) em diferentes contextos e níveis educacionais. Desta forma, são apresentados os conceitos teóricos e práticos envolvidos no processo de transformação de dados educacionais em informação e conhecimento em diferentes contextos e níveis de ensino. Com esse objetivo são apresentadas as teorias envolvidas no processo, o estado da arte, as metodologias e métodos criados para o processo e o contexto das aplicações. Nesse sentido, são relatados três diferentes casos de usos com aplicações práticas desenvolvidas nesta tese: a educação secundária presencial no Uruguai, a educação universitária no Uruguai e a educação de nível médio técnico na modalidade a distância no Brasil. Nesse contexto, buscou-se gerar metodologias práticas para exploração de dados oriundos de diferentes bases e contextos educacionais, com foco na geração de modelos de alerta antecipado para evasão e retenção escolar. A primeira metodologia foi criada para identificação de estudantes do ensino secundário em risco de desvinculação em nível nacional no Uruguai. Para isso, foram coletados dados de 258.440 estudantes em nove diferentes sistemas. Esses dados foram transformados em life times temporais e depois utilizados para treinamento dos classificadores. Essa aplicação apresentou resultados interessantes e atualmente está em fase de implantação. A segunda aplicação descreve a utilização de técnicas de Data Science e EDM em dados de diversas fontes de 4.529 estudantes presenciais da Universidade da República do Uruguai. A principal contribuição dessa abordagem foi a combinação de diferentes fontes de dados, que demonstrou alto poder preditivo, atingindo taxas de predição com excelente discriminação já na quarta semana de um curso. Além disso, a análise demonstrou que os alunos com mais interações dentro do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) tendem a ter mais sucesso em suas disciplinas. Os resultados revelaram alguns atributos relevantes que influenciaram o sucesso dos alunos, como o número de disciplinas em que o aluno está matriculado e a escolaridade da mãe. Desse resultados emergiram algumas políticas institucionais, como a alocação de recursos para a infraestrutura do AVA e o desenvolvimento de ferramentas para acompanhamento dos alunos. A terceira abordagem é um algoritmo genético (AG), que busca melhorar a seleção de hiperparâmetros de classificadores. Esse algoritmo foi proposto buscando aumentar as taxas de precisão obtidas em dados da educação técnica de cursos híbridos no Brasil. Tem-se como principal contribuição científica o desempenho da abordagem em comparação com as técnicas tradicionais, onde o AG se mostrou uma alternativa viável, produzindo resultados melhores que as técnicas tradicionais, tanto na precisão quanto no custo computacional. Dessa forma, esta tese apresenta os resultados obtidos nas aplicações, bem como as semelhanças e diferentes em 19 aspectos técnicos, como a existência de temporalidade, os tamanhos das bases de dados, a existência de múltiplas fontes de dados, a técnica de aplicação, entre outros. Ao fim, ainda são demonstradas a contribuição científica e os trabalhos futuros relacionados ao tema. This thesis seeks to present the similarities and differences of the practical application of Learning Analitycs (LA) and Educational Data Mining (EDM) in different educational contexts and levels. In this way, the theoretical and practical concepts involved in the process of transforming educational data into information and knowledge in different contexts and levels of education are presented. To accomplish such objective this thesis explains the theories involved, as well as the state of art, methodologies, processes, methods and the context of the applications. Therefore, three distinct use cases and practical applications developed are presented for the following scenarios: face-to-face secondary education in Uruguay, university education in Uruguay and technical secondary distance education in Brazil. In this context, we seek to generate practical methodologies for exploring data from different educational databases and contexts, focusing on generating early warning models for school dropout. The first methodology aims to identify secondary school students at risk of dropout and failure. For this purpose, the models used data collected from 258,440 students in nine different databases. These data were transformed into temporal data and then used to train the classifiers. This application presented good results and is currently under implementation in Uruguay. The second application describes the use of Data Science and EDM techniques with data from 4,529 onsite students at the University of the Republic of Uruguay (Udelar). The main contribution of this approach was the combination of different data sources that demonstrated high predictive power, achieving predictive rates with excellent discrimination in the fourth week of a course. In addition, the analysis showed that students with more interactions within the Virtual Learning Environment (VLE) tend to be more successful in their subjects. Results also revealed some relevant attributes that influenced students’ success, such as: the number of subjects in which the student is enrolled and the mother’s education. From these results, some institutional policies emerged, such as allocating resources for the VLE infrastructure and developing tools for monitoring students. The third approach is a genetic algorithm (GA) that seeks to improve the selection of classifier hyperparameters. The proposal of this algorithm seeks to increase the accuracy rates of automated models to detect at-risk students enrolled in a technical distance education course in Brazil. The main scientific contribution is the performance of the approach compared to traditional techniques, where GA proved to be a viable alternative, producing better results than conventional techniques in terms of precision and computational cost. This thesis presents the results obtained in these applications, the similarities and differences among them according 19 technical aspects (existence of temporality in the data, size of the databases, existence of multiple data sources, techniques used, among others). Lastly, the thesis establishes the scientific contribution and future work related to the topic

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-10-19T17:10:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Gisele_Moraes_Simas.pdf: 15815759 bytes, checksum: f40137e3dec1bbb6fe318be73431b382 (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-10-19T18:35:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Gisele_Moraes_Simas.pdf: 15815759 bytes, checksum: f40137e3dec1bbb6fe318be73431b382 (MD5) Made available in DSpace on 2022-10-19T18:35:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Gisele_Moraes_Simas.pdf: 15815759 bytes, checksum: f40137e3dec1bbb6fe318be73431b382 (MD5) Previous issue date: 2022-06-24 Sem bolsa A seleção de biomarcadores gênicos pode beneficiar o gerenciamento clínico de pacientes e fornecer ’insights’ para a compreensão de doenças. No entanto, a análise de dados de expressão gênica ainda é um desafio, devido à: maldição de dimensionalidade (alta quantidade de features e pequeno número de amostras); presença de relações complexas não lineares; alto ruído de fundo; e dificuldade de análise de datasets em conjunto (com diferentes ruídos e escalas). Este trabalho visa analisar métodos de Aprendizagem de Máquina Profunda e Rasa para classificação de amostras e seleção de genes relevantes em datasets de microarray de diferentes tecidos. São explorados: as Convolutional Neural Networks (CNNs); os Vision Transformers; a Generative Adversarial Network (GAN); e a Multilayer Perceptron (MLP). Propomos a adoção do método Transcriptograma para a análise de redes de interação gênica e obtenção de um ordenamento de genes que possa ser explorado pelas CNNs. Além disso, propomos uma abordagem, nomeada de MLPEns, que explora o dropout para tratar um modelo de Rede Neural como um ensemble de modelos, visando aproveitar a alta capacidade de generalização dos ensembles. Para a seleção de genes relevantes foram analisados: os coeficientes de Support Vector Machines (SVMs); o Boruta Shap; e os pesos da MLPEns. Nossos resultados demonstram que, ao contrário da tendência recente na área, alguns métodos de Aprendizagem Rasa (como o SVM Linear L2 e a Regressão Ridge) fornecem resultados estatisticamente equivalentes à nossa melhor abordagem de Aprendizagem Profunda, tendo menor tempo de execução e simplicidade na interpretabilidade dos resultados; sendo, portanto, percebidos como as melhores opções para a análise desse tipo de dados. A abordagem de empregar o Transcriptograma possibilitou melhorar a acurácia da CNN; e a MLPEns alcançou resultados estatisticamente equivalentes às melhores abordagens analisadas. The selection of gene biomarkers can benefit the clinical management of patients and provide insights into the understanding of disease. However, the analysis of gene expression data is still a challenge, due to: curse of dimensionality (high number of features and small number of samples); presence of non-linear complex relationships; high background noise; and difficulty in analyzing datasets together (with different noise and scales). This work aims to analyze Deep and Shallow Machine Learning methods for sample classification and selection of relevant genes in microarray datasets from different tissues. We explore the following methods: Convolutional Neural Networks (CNNs); Vision Transformers; Generative Adversarial Network (GAN); and Multilayer Perceptron (MLP). We propose the adoption of the Transcriptogram method for analyzing gene interaction networks and obtaining an ordering of genes that can be explored by CNNs. Furthermore, we propose an approach, called MLPEns, which exploits dropout to treat a Neural Network model as an ensemble of models, aiming to take advantage of the high generalization capacity of the ensembles. For the selection of the relevant genes, we analyze: coefficients of Support Vector Machines (SVMs); Boruta Shap; and weights of MLPEs. Our results demonstrate that, contrary to the recent trend, some Shallow Learning methods (such as SVM Linear L2 and Ridge Regression) provide results that are statistically equivalent to our best Deep Learning approach and, in addition, have shorter execution times and greater simplicity in interpretability of results. Therefore, we perceive these methods as the best options for analyzing this type of data. The approach of employing the Transcriptogram has improved CNN accuracy; and MLPEns obtained results statistically equivalent to the best approaches analyzed.

Periodicamente as linhas de alta tensão precisam ser inspecionadas para evitar problemas futuros, ou até mesmo, para resolver problemas que vão sendo notados. Para realizar essas inspeções as empresas vêm tentando fazer do modo mais seguro possível para que não haja um gasto muito alto e nem colocar nenhuma pessoa em risco. Para isso, profissionais dessas empresas vêm cada vez mais utilizando drones para inspecionar essas estruturas, porém esses drones necessitam de duas pessoas próximas, uma é o piloto controlando manualmente o drone e outra, um observador (também piloto) munido de binóculos e rádio para comunicação. As imagens geradas pelo drone são analisadas por um técnico que avaliará se e necessário tomar alguma medida para manter a Linha em funcionamento. Para descobrir possíveis problemas na linha e estrutura essa pesquisa vem apresentar uma solução utilizando três drones realizando voo em conjunto de forma autônoma, que fará o processamento da imagem em tempo real de detecção dos possíveis problemas. O primeiro drone inicialmente irá se deslocar até a primeira torre com uma câmera, para que então utilizando uma rede neural convolucional, consiga detectar a torre e qualquer possível problema que se encontrar nela, além de gravar a localização da torre para que o especialista posteriormente efetue a manutenção, o segundo drone ficará responsável por verificar os fios que conduzem a energia elétrica e o terceiro drone ficará responsável por detectar invasões na área da linha que venha apresentar riscos ou vir a causar futuros problemas. A implementação da solução foi realizada no simulador Airsim, onde foi desenvolvido um ambiente de código aberto disponibilizado para testes de navegação autônoma com uma linha de alta tensão. A navegação dos drones foi realizada a partir do posicionamento das torres onde já se sabe a localização da latitude e longitude de cada uma delas. Periodically the electric power transmission lines need to be inspected to avoid future problems or even to solve problems that have been noticed. In order to carry out these inspections, companies have been trying to make it as safe as possible so that there is not a very high expense and do not put any person at risk, for this they are increasingly using drones to inspect, however these drones need to have people nearby operating navigation and with that it often ends up not being as efficient as it ends up passing some problem. To solve the problem of detecting a possible problem on the line I come to present a solution using three drones that will make an autonomous flight over the line. The first drone will initially travel to the first tower and with a camera, using a convolutional neural network it will detect the tower and any possible problem that is found in it and record the location of the problem tower for someone to do maintenance on it, the the second drone will be responsible for checking the wires that conduct the electrical energy and the third drone will be responsible for detecting if there is something under the line that may be at risk or have come to cause future problems for the line. The solution was implemented in the airsim simulator, where an environment already available by the software for autonomous navigation tests with a high voltage line was used. The navigation of the drones was made from the positioning of the towers where the location of the latitude and longitude of each one is already known.

The team's technical knowledge and personality influence software projects, and can reduce or increase the quality of the generated products and the speed of development. For successful task allocation, it is needed to consider the preferences and profile of each developer, thus maximizing their productivity. In projects with many developers, task allocation can be a challenging task and can be aided by recommendation tools. In this work, we propose an intelligent approach for allocating software development tasks appropriate to the developer's profile. Based on the literature, profiles of developers needed in a software team were defined, considering skills and technical profiles. Aiming to evaluate the profile of the developer and associate appropriate tasks with it, this work uses a questionnaire with questions that aim to identify the profile of the developer. From the answers, a recommender system allocates tasks to developers, employing text processing techniques, MultinomialNB, and Random Forest. Developers evaluate allocations, and the system uses them to improve the recommender system. The allocation of tasks, according to the profile of each developer, seeks to improve the performance of the project and the quality of the products developed, as well as to reduce the development effort. The validations showed that the developed approach makes consistent and coherent task recommendations to developers, according to their profile. O conhecimento técnico e a personalidade da equipe influenciam em projetos de software, podendo reduzir ou aumentar a qualidade dos produtos gerados e a velocidade de desenvolvimento. Para uma alocação de tarefas bem-sucedida é importante considerar as preferências e o perfil de cada desenvolvedor, maximizando assim sua produtividade. Em projetos com muitos desenvolvedores, a alocação de tarefas pode ser uma tarefa desafiadora podendo ser auxiliada por ferramentas de recomendação. Neste trabalho é proposta uma abordagem inteligente para alocação de tarefas de desenvolvimento de software, adequadas ao perfil do desenvolvedor. Com base na literatura, foram definidos perfis de desenvolvedores necessários em uma equipe de software considerando as competências e os perfis técnicos. Visando avaliar o perfil do desenvolvedor e associar tarefas adequadas a este, esse trabalho utiliza um questionário com questões que visam identificar o perfil do desenvolvedor. A partir das respostas, um Sistema de recomendação foi desenvolvido para alocar tarefas aos desenvolvedores, empregando técnicas desde processamento textual, MultinomialNB e Random Forest. As alocações realizadas são avaliadas pelos desenvolvedores e utilizadas para melhorar o sistema de recomendação. A alocação de tarefas, de acordo com o perfil de cada desenvolvedor, é um catalisador para se obter um melhor desempenho do projeto, melhorando a qualidade dos produtos gerados e diminuindo o esforço do desenvolvimento. As validações mostraram que a abordagem elaborada realiza recomendações condizentes e coerentes de tarefas aos desenvolvedores, de acordo com seu perfil.

Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Due to events (football games, accidents, college entrance exams, etc.), seasonality, or even to adjust mobility demand due current load and further expansions, many city halls need to rethink transportation system in cities. Changes can include the rotation of vehicles, augmentation of the fee payment values and cost of parking tickets or limiting the number of vehicles in circulation. Anyway, changes in the transportation system in cities are always continuously necessary to guarantee the adequate urban mobility. Before proposing changes to the real urban transport system, in order to solve the listed problems, it is necessary to evaluate the improvements that these solutions propose concerning the system currently implemented. Computer simulation opens a new opportunity in this scope. Thus, this work proposes the evaluation of different infrastructure scenarios, with computer simulation support, and their impact on traffic to the urban transportation system. As use case, the down town of the City of Santa Maria, in Southern Brazil is used. The assessed scenarios reflect the improvements to the Urban Mobility Plan (UMP) defined by the city authorities. Simulation support is provided by SUMO. One of the big challenges of this work is the lack of data about city traffic. So, the simulation was calibrated using information available in the prefecture and in Internet news. More specifically, in this thesis: (a) we model different city scenarios according to the current and future city UMP and (b) we evaluate these scenarios in a simulation environment with regard to pollutant emissions, traveled distance and travel time. Devido a eventos (jogos de futebol, acidentes, vestibular, etc.), sazonalidade, ou mesmo para ajustar a demanda de mobilidade devido à carga atual e futuras expansões, muitas prefeituras precisam repensar o sistema de transporte nas cidades. As alterações podem incluir o rodízio de veículos, o aumento dos valores de pagamento de taxas e custos com bilhetes de estacionamento ou limitação do número de veículos em circulação. De qualquer forma, mudanças no sistema de transporte nas cidades são sempre continuamente necessárias para garantir a mobilidade urbana adequada. Antes de propor alterações ao sistema real de transporte urbano de forma a resolver os problemas elencados, é necessário avaliar as melhorias que essas soluções propõem em relação ao sistema atualmente implementado. A simulação computacional abre uma nova oportunidade neste âmbito. Assim, este trabalho propõe a avaliação de diferentes cenários de infraestrutura, com suporte de simulação computacional, e seus impactos no tráfego para o sistema de transporte urbano. Como caso de uso, é utilizado o centro da cidade de Santa Maria, no sul do Brasil. Os cenários avaliados refletem as melhorias do Plano de Mobilidade Urbana (PMU) definido pelas autoridades municipais, criado com base na Política Nacional de Mobilidade Urbana. Osuporte de simulação é fornecido pelo simulador aberto SUMO. Um dos grandes desaf ios desse trabalho é a falta de dados sobre o trânsito da cidade. Assim, a simulação foi calibrada a partir de informações disponíveis no site da prefeitura e em notícias da Internet. Mais especificamente, neste trabalho: (a) foram modelados diferentes cenários de trânsito na cidade de acordo com o PMU atual e futuro e (b) os cenários foram avaliados em um ambiente de simulação no que diz respeito às emissões de poluentes, distância percorrida pelos veículos e tempos de viagem. Os cenários modelados incluem modificações propostas pelo PMU que inclui fechamento de vias para veículos particulares e extensão de áreas exclusivas para pedestres.

Taxi is a well-established service and allows the customer to take advantage of the mobility service without being directly encumbered by vehicle related costs. The service provider is responsible for vehicle maintenance, payment of fuel, taxes, fines, etc. The service request can be carried out mainly through smartphones applications, where the customer selects desired options, including the payment method. The taxi-customer assignment is typically made by a central, using distance as a criterion. Therefore, taxi drivers who are closer to customers or who are at the most popular taxi stands earn more than those who do not have access to these facilities. This creates an imbalance between the earnings of taxi drivers. Customer-taxi assignment strategies seek time efficiency and agility in serving customers. In this work, in contrast, the different assignament strategies are evaluated seeking the taxi driver’s point of view. For this study, a taxi service with a standardized fleet of vehicles is considered. Given demand and costs, a simulation is proposed to detail and evaluate the balance between taxi drivers’ revenue with regard to different customer-taxi assignament strategies. The results show that ride-sharing strategies can be beneficial both for customers, with shorter waiting times, and for taxi drivers, with greater profit equality. O táxi é um serviço bem estabelecido e permite ao cliente usufruir do serviço de mobilidade sem ser onerado diretamente com os custos relativos ao veículo. O prestador do serviço é o responsável pela manutenção do veículo, pagamento do combustível, impostos, multas, etc. A solicitação do serviço pode ser realizada principalmente por meio de aplicativos instalados em smartphones onde o cliente seleciona as opções desejadas, inclusive a forma de pagamento. A atribuição entre cliente e táxi é tipicamente feita por uma central, usando como critério a proximidade entre eles. Assim sendo, os taxistas que estão mais perto dos clientes ou que estão em pontos mais populares faturam mais que aqueles que não tem acesso a essas facilidades. Isso gera um desequilíbrio entre os ganhos dos taxistas. As estratégias de atribuição cliente-táxi buscam eficiência de tempo e agilidade para atendimento dos clientes. Neste trabalho, em contraste, são avaliadas as diferentes estratégias buscando o ponto de vista do taxista. Para este estudo, é considerado o serviço de táxi com frota de veículos padronizada. Dada uma demanda e custos, é proposta uma simulação para detalhar e avaliar o equilíbrio entre o faturamento dos taxistas frente a diferentes estratégias de atribuição cliente-táxi. Os resultados evidenciam que estratégias de compartilhamento de corridas podem ser benéficas tanto para os clientes, com tempos menores de espera, quanto para os taxistas, com maior igualdade no lucro.

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T16:38:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) TESE_ALEX_BERTEI_.pdf: 98795 bytes, checksum: 43b13c7ca0c54fd3a4d1948b19ec9966 (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T16:38:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) TESE_ALEX_BERTEI_.pdf: 98795 bytes, checksum: 43b13c7ca0c54fd3a4d1948b19ec9966 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-22T16:38:57Z (GMT). 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Atanassov e Gargov apresentaram o conceito de conjunto fuzzy intuicionista com valor de intervalo de Atanassov (A-IVIFS) e estenderam a capacidade do A-IFS, lidando não apenas com a hesitação, mas também com informações imprecisas. Nessas abordagens, a análise de correlação considera a extensão do coeficiente de correlação de Pearce, aplicado em diversas áreas de pesquisa como análise de agrupamento, tomada de decisão, processamento digital de imagens e diagnóstico médico. Este trabalho propõe a extensão da análise do coeficiente de correlação, introduzindo o estudo e aplicação de uma generalização do coeficiente de correlação seguindo abordagens distintas: (i) Apresenta-se o método construtivo da generalização do coeficiente de correlação fuzzy n-dimensional, baseado em funções conjuntivas não normadas n-dimensionais, operadores de média n-dimensionais e funções de dissimilaridade não normadas bivariadas. (ii) A extensão do coeficiente de correlação de A-IFS para A-IVIFS é introduzida, com base no coeficiente de correlação fuzzy generalizado n-dimensional aplicado às funções de projeção aos índices fuzzy intuicionistas com valor de intervalo. (iii) O estudo das principais propriedades e expressões algébricas do coeficiente de correlação generalizado para A-IFS e A-IVIFS são discutidos, com foco em conectivos modais fuzzy e, também, considerando operadores duais e conjugados. (iv) Concebe-se a extensão do componente denominado de balanceamento de carga fuzzy intervalar para computação em nuvem (Int-FLBCC), adicionando um grau de confiabilidade nos resultados das informações correlacionadas, que são obtidas por avaliação através do método coeficiente de correlação fuzzy generalizado n-dimensional, que é realizado sobre os conjuntos fuzzy relacionados à etapa de defuzzificação. A metodologia de correlação proposta é integrada ao modelo Int-FLBCC, como uma análise potencial adicional, colaborando para alcançar uma abordagem flexível para consolidação dinâmica de máquinas virtuais, permitindo modelar incertezas no uso de recursos e eficiência energética na computação em nuvem. The fuzzy set (FS) theory has been widely used in many fields of modern society since it was proposed by Zadeh in 1965. The traditional fuzzy set faces a specific limit as it fails to present a comprehensive description of all information from investigated problems. The theory of Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Sets (A-IFS) provide an important fuzzy extension to better explore and modelling situations where there is hesitancy, dealing with the membership and non-membership fuzzy information. Atanassov and Gargov presented the concept of the Atanassov’s interval-valued intuitionistic fuzzy set (A-IVIFS) and extended the A-IFS capability, dealing not only with the hesitance but also with imprecise information. In such approaches, the correlation analysis considers the extension of Pearce’s coefficient correlation, applied in many research areas such as clustering analysis, decision making, digital image processing and medical diagnosis. This work proposes the extension of the correlation coefficient analysis, introducing the study and application of a generalization the correlation coefficient following distinct approaches: (i) The constructive method of generalizing the n-dimensional fuzzy correlation coefficient is presented, based on ndimensional non-normed conjunctive functions, n-dimensional average operators and bivariate non-normed dissimilarity functions. (ii) The correlation coefficient extension from A-IFS to A-IVIFS is introduced, based on the n-dimensional generalized fuzzy correlation coefficient applied to the projection-functions of interval-valued intuitionistic fuzzy indexes. (iii) The study of main properties and algebraic expressions of the generalized correlation coefficient for the A-IFS and A-IVIFS are discussed, focusing on fuzzy modal connectives and, also considering dual and conjugate operators. (iv) The extension of the component named as Interval Fuzzy Load Balancing for Cloud Computing (Int-FLBCC) is conceived, by adding a degree of reliability on the correlate information results, which are obtained by evaluation through the n-dimensional generalized fuzzy correlation coefficient, which is performed over the fuzzy sets related to defuzzification step. The proposed correlation methodology is integrated Int-FLBCC model, as an additional potential analysis, collaborating to achieve a flexible approach for virtual machines dynamic consolidation, enabling to model uncertainty in resource usage and power efficiency in cloud computing.

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T14:17:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Guilherme_Bayer_Schneider.pdf: 1981845 bytes, checksum: 3a1f18bb57f148bab0703f5e6c10c912 (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T16:26:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Guilherme_Bayer_Schneider.pdf: 1981845 bytes, checksum: 3a1f18bb57f148bab0703f5e6c10c912 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-22T16:26:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Guilherme_Bayer_Schneider.pdf: 1981845 bytes, checksum: 3a1f18bb57f148bab0703f5e6c10c912 (MD5) Previous issue date: 2022-04-13 Sem bolsa A consolidação dinâmica de recursos nas infraestruturas disponibilizadas pelas Nuvens Computacionais é uma estratégia bastante utilizada para melhorar a eficiência energética na Computação em Nuvem (CN). Determinar quando é melhor realocar Máquinas Virtuais (MVs) de hosts sobrecarregados, ou que estejam com uma carga muito baixa, é um aspecto que influencia diretamente na utilização de recursos e na qualidade de serviço oferecida pela infraestrutura de CN. Enquanto etapa importante dos esforços de estudo e pesquisa, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura através da formulação de uma string de pesquisa, um critério de inclusão e quatro critérios de exclusão. Ao final desta etapa, foram selecionados oito trabalhos, sendo apresentadas suas principais características e as estratégias usadas para o gerenciamento de recursos na CN. Considerando este contexto, este trabalho tem por objetivo a concepção de uma abordagem para a consolidação de recursos em um ambiente de CN, que considere o tratamento de informações relacionadas ao Poder Computacional, Custo de Comunicação e Consumo de Memória RAM. Para tal, a abordagem proposta estende o Int-FLBCC, que consiste em uma abordagem de Lógica Fuzzy Valorada Intervalarmente, acrescentando um grau de confiabilidade aos resultados obtidos com uma avaliação através de medidas de consenso. Foram feitas avaliações explorando duas frentes: (i) onde são exploradas medidas de consenso e penalidades em valores fuzzy, a partir das funções de pertinência; e (ii) que considera a imprecisão inerente aos conjuntos fuzzy valorados intervalarmente referente às variáveis de entrada e saída. As avaliações realizadas apontam resultados promissores no tratamento da imprecisão através das funções desenvolvidas no Int-FLBCC, e ainda, em virtude da exploração do consenso fuzzy, é gerada uma maior confiabilidade no tratamento da incerteza presente nas informações capturadas de uma infraestrutura típica de CN. The dynamic consolidation of resources in the infrastructures provided by Computing Clouds is a widely used strategy to improve energy efficiency in Cloud Computing. Determining when it is best to relocate Virtual Machines (VMs) from overloaded hosts, or that are under a very low load, is an aspect that directly influences resource utilization and the quality of service offered by the CN infrastructure. As an important step in the study and research efforts, a Systematic Literature Review was carried out through the formulation of a search string, an inclusion criterion and four exclusion criteria. At the end of this stage, eight works were selected, presenting their main characteristics and the strategies used to manage resources in the NC. In this scenario, this work aims to design an approach for the consolidation of resources in a NC environment, which considers the treatment of information related to Computing Power, Communication Cost and RAM Consumption. Based on these features, the proposed approach extends the Int-FLBCC, which consists of an Interval Valued Fuzzy Logic approach, adding a degree of reliability to the results obtained with an evaluation through consensus measures. Evaluations were carried out exploring two fronts: (i) where consensus measures and penalties in fuzzy values are explored, based on membership functions; and (ii) which considers the imprecision inherent to the Interval Valued Fuzzy Sets related to input and output variables. The resulted evaluations point to promising results in the treatment of imprecision through the functions developed in Int-FLBCC, and also, due to the exploitation of fuzzy consensus, greater reliability is generated in the treatment of the uncertainty present in the information captured from an infrastructure typical of Cloud Computing.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Nowadays, one of the ways to achieve scalability and flexibility during implementation of applications is by adopting the microsservices paradigm. Through microservices, applications can be fragmented into isolated and independent processes that communicate with each other. However, a concern present in the microservice paradigm specifically deals with the communication between microservices of a same application. To solve this concern, the Apache Kafka messaging concept can be applied to exchange messages between each service. Apache Kafka is a messaging and data streaming platform that follows a producerconsumer model. Kafka’s architecture relies on the Positive Recognition (ack) mechanism, which aims to guarantee the delivery of messages. Although there are three configuration levels for ack, they present reliability or performance restrictions during the transmission of messages in unstable networks, forcing users to prioritize one of these requirements. This work aims to present Reliable Ack (rAck), a configuration for message transmission based on monitoring, identification, and recovery of messages in case of loss. An experimental phase was conducted to compare the rAck configuration with the standard ack levels in terms of reliability and performance. The experiments were structured to carry out message transmissions with the introduction of network failures that resulted in packet loss and delay in delivery. In the packet loss scenarios, the rAck configuration showed better performance when compared to Kafka’s default levels. In scenarios with delays in the delivery of packages, the introduced failures did not impact the default levels, maintaining better performances than rAck configuration. Regarding reliability, in both scenarios, the rAck configuration was able to recover all lost messages. In contrast, the default levels were subject to message loss or duplication. Atualmente, uma das formas de atingir escalabilidade e flexibilidade durante a construção de aplicações complexas é adotando o paradigma de microsserviços. Por meio de microsserviços, aplicações podem ser fragmentadas em processos isolados e independentes que se comunicam entre si. Entretanto, existe uma problemática presente neste paradigma que trata especificamente da comunicação entre os diversos micro processos de uma mesma aplicação. Para a resolução desta problemática, pode-se aplicar o conceito de mensageria do Apache Kafka para realizar a troca de mensagens entre cada serviço. O Apache Kafka é uma plataforma de mensageria e streaming de dados que segue um modelo produtorconsumidor. A arquitetura do Kafka conta com o mecanismo de Reconhecimento Positivo (ack), o qual visa garantir a entrega de mensagens. Apesar de existirem três níveis de configuração para ack, os mesmos apresentam restrições de confiabilidade ou desempenho durante a transmissão de mensagens em redes instáveis, obrigando usuários a priorizarem um destes requisitos. Este trabalho tem por objetivo apresentar o Reliable Ack (rAck), uma configuração para transmissão de mensagens baseada no monitoramento, identificação e recuperação de mensagens em caso de perda. Uma fase experimental foi conduzida a fim de comparar a configuração rAck com os níveis padrões de ack em termos de confiabilidade e desempenho. Os experimentos foram estruturados para realizar transmissões de mensagens com introdução de falhas de rede que resultavam em perda de pacotes e atraso na entrega de pacotes. Nos cenários com perda de pacotes, a configuração rAck demonstrou melhor desempenho frente aos níveis padrões do Kafka. Já nos cenários com atraso na entrega de pacotes, as falhas introduzidas não impactaram os níveis padrões, mantendo desempenhos melhores que configuração rAck. No que tange à confiabilidade, em ambos os cenários a configuração rAck foi capaz de recuperar todas as mensagens perdidas. Em contrapartida, os níveis padrões estavam sujeitos a perdas ou duplicações de mensagens.

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T14:30:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Juan_Burte.pdf: 1134419 bytes, checksum: 9410df741c1423fccb268105a7ed3164 (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T16:26:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Juan_Burte.pdf: 1134419 bytes, checksum: 9410df741c1423fccb268105a7ed3164 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-22T16:26:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Juan_Burte.pdf: 1134419 bytes, checksum: 9410df741c1423fccb268105a7ed3164 (MD5) Previous issue date: 2022-04-08 Sem bolsa Desde o surgimento do gênero Match-Three em 1994, novos jogos com essa temática foram criados, chegando ao seu ápice em 2012 com o lançamento de Candy Crush Saga, que utilizou novos conceitos como mapas de diferentes formatos e modos de jogo diversos. Com o aumento da popularidade de jogos deste estilo, surgiu a necessidade de atualizações constantes de conteúdo. Um dos pontos-chave da geração de conteúdo é a avaliação da dificuldade, que envolve uma grande quantidade de tempo e testes com diferentes usuários. Devido a estes fatores, a predição de dificuldade em jogos obteve grande foco na área de desenvolvimento de jogos, removendo a necessidade de testar o conteúdo criado com jogadores reais. No contexto de jogos Match-Three, uma das métricas usadas para estimar a dificuldade é feita através do desempenho médio humano, que é calculado verificando a porcentagem média de objetivos completados do mapa. Atualmente, existe a possibilidade de predizer este desempenho através de simulações do estado do jogo, o que faz este processo lento e custoso computacionalmente. Este trabalho apresenta uma solução para resolver o problema da necessidade de múltiplas simulações do jogo, utilizando Redes Neurais Convolucionais. Desta maneira, sendo possível classificar a dificuldade de um mapa apenas observando seus aspectos visuais e seus objetivos. Ao final do trabalho, foi possível alcançar um modelo de Redes Neurais Convolucionais capaz de predizer a dificuldade corretamente de 75,6% dos mapas. Since the emergence of the Match-Three genre in 1994, new games with this theme have been created, reaching its peak in 2012 with the launch of Candy Crush Saga, wich utilized new concepts such as maps with different shapes and diverse game modes. With the increasing popularity of games with this style, the need for constant content updates has arisen. One of the key points of content generation is the difficulty evaluation, wich envolves a great amount of time and tests with different users. Due to these factors, the difficulty prediction in games has gained a big focus on the game development area, removing the need of testing the created content with real players. In the context of Match-Three games, one of the metrics used to estimate the difficulty is made through the average human performance, wich is calculated by verifying the percentage of the average map objectives completed. Currently, there is the possibility of predicting this performance through simulations of the game state, making this process slow and computationally costly. This work presents a solution to the problem of the need for multiple game simulations, using Convolutional Neural Networks. In this way, it is possible to classify the difficulty of a map by just observing its visual aspects and its objectives. At the end of this work, it was possible to achieve a model of Convolutional Neural Networks capable of predicting the difficulty of 75,6% of the maps correctly.

Submitted by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T15:16:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Miriam_Blank_Born.pdf: 4281912 bytes, checksum: c6c5de82f37bc9d76539877086d6fd97 (MD5) Approved for entry into archive by Simone Maisonave (simonemaisonave@hotmail.com) on 2022-08-22T16:27:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Miriam_Blank_Born.pdf: 4281912 bytes, checksum: c6c5de82f37bc9d76539877086d6fd97 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-22T16:27:51Z (GMT). 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A aplicação de SMA em modelagem e simulação no gerenciamento de recursos naturais é estudada há alguns anos com pesquisas publicadas e resultados satisfatórios. A área de recursos naturais, especialmente o recurso hídrico no âmbito de bacias hidrográficas, apresenta numerosos conflitos relacionados à distribuição e compartilhamento do recurso e sua gestão torna-se indispensável na busca de soluções para este cenário. Neste contexto, esta Tese apresenta como objetivo principal a modelagem a nível organizacional de agentes para o estudo da complexidade e das funcionalidades de personagens de um jogo do tipo RPG. Mais especificamente, tem-se como estudo de caso o Jogo RPG Gorim, desenvolvido no cenário da bacia hidrográfica da Lagoa Mirim e Canal São Gonçalo. A modelagem desta organização foi realizada na ferramenta MOISE+ e implementação para a verificação desta na plataforma JaCaMo, através de cenários hipotéticos. Assim, a partir de quatro cenários hipotéticos, criados para a interação dos agentes da organização Ð contemplando os grupos de Reguladores, Fiscalizadores, Produtores e também a Propina (permitida a todos os grupos) Ð verificou-se que, com a modelagem proposta, os agentes conseguem formar os grupos do esquema especificado e buscam corretamente os objetivos e as missões modeladas. Desta forma, os cenários validam os níveis estrutural, funcional e deôntica/normativa do Jogo RPG Gorim. Currently, there is a growth in Artificial Intelligence (AI) research that seeks an effective way of understanding and applying intelligent techniques to solve complex problems in different fields of knowledge, such as ecological, economic, and social systems. In this context, Multiagent Systems (MAS), as an example of distributed AI, are presented as an appropriate and viable method in searching for solutions for modeling systems and simulations based on human interactions. In these simulations, the agents have interaction and communication rules so that the environment is appropriately organized and each agent plays its role. The application of MAS in modeling and simulation in the management of natural resources has been studied for some years with published research and satisfactory results. The area of natural resources, especially the water resource in the context of hydrographic basins, presents numerous conflicts related to the distribution and sharing of the resource, and its management becomes indispensable in the search for solutions for this scenario. In this context, this Thesis presents as its primary objective the modeling of agents at an organizational level to study the complexity and features of characters in an RPG-type game. As a case study, the Gorim RPG Game was developed in the Lagoa Mirim and Canal São Gonçalo watershed scenario. The modeling of this organization is carried out in the MOISE+ tool and implementation for its validation in the JaCaMo platform through hypothetical scenarios. Thus, from four hypothetical scenarios created for the interaction of the organization’s agents Ð contemplating the groups of Regulators, Supervisors, Producers, and also the Fee (allowed to all groups) Ð it was found that with the in the proposed modeling, agents can form the specified schema groups and correctly pursue the modeled objectives and missions. In this way, the scenarios validate the structural, functional, and deontic/normative levels of the Gorim RPG Game.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T13:49:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Andrea_Volz_Garcez.pdf: 2481196 bytes, checksum: 58f1b66043141da21ff6fe7383482cf2 (MD5) Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:24:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Andrea_Volz_Garcez.pdf: 2481196 bytes, checksum: 58f1b66043141da21ff6fe7383482cf2 (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-20T14:24:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Andrea_Volz_Garcez.pdf: 2481196 bytes, checksum: 58f1b66043141da21ff6fe7383482cf2 (MD5) Previous issue date: 2022-04-07 Sem bolsa Dados estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia e podem ser representados por diversas formas e fontes. Utilizando tecnologias abertas é possível que sistemas sejam desenvolvidos mais rapidamente com a colaboração de qualquer pessoa que detenha o conhecimento necessário. Dados abertos podem ser reutilizados e distribuídos por qualquer pessoa, mas se avaliados de forma isolada podem não levar a derivação de informações relevantes. Visto isso, torna-se importante o uso de dados abertos conectados, pois permitem cruzar dados de diversas fontes, processando esses dados para geração de novas informações e conhecimentos. Essas características fazem com que sejam uma solução para problemas derivados da falta de padronização e interligação de dados. O Pensamento Computacional (PC) é visto como um conhecimento introduzido a partir da relação entre conceitos de computação, sendo aplicado na resolução de problemas. O PC é trabalhado em diversos níveis de ensino por profissionais de diferentes áreas, que buscam trazer conceitos e habilidades relevantes ao desenvolvimento do PC à educação desde os primeiros anos de ensino. Entretanto, seu uso resulta em divergências quanto a padronização de tarefas, conceitos e habilidades do PC. Desta forma, neste trabalho é proposta a criação e a disponibilização de um modelo capaz de capturar e integrar múltiplas perspectivas de autores sobre PC, afim de prover uma forma de padronizar as diversas definições existentes. Neste esforço, propõe-se uma ontologia de domínio, expansível para comportar a definição de diversos autores, e ontologias de topo, responsáveis por representar as visões de autores com perspectivas distintas. Com isso, busca-se demonstrar a expressividade e o alcance de operação da ontologia de domínio desenvolvida. O modelo desenvolvido foi testado em três cenários típicos do PC, mostrando-se capaz de modelar e integrar pontos de vista de diferentes autores e de vincular recursos de diferentes naturezas de acordo com suas finalidades e assuntos. Com o uso de dados abertos conectados foi possível disponibilizar o modelo criado em um endpoint, para que outros usuários e aplicações possam estender as definições propostas com definições de outros autores ou pesquisar recursos alternativos que possam ser utilizados para o ensino de determinada habilidade. Data are increasingly present in our daily lives and can be represented in different ways and sources. Using open technologies it is possible for systems to be developed more quickly with the collaboration of anyone who has the necessary knowledge. Open data can be reused and distributed by anyone, but if evaluated in isolation it may not lead to the derivation of relevant information. In view of this, the use of connected open data becomes important, as they allow the crossing of data from different sources, processing this data to generate new information and knowledge. These characteristics make them a solution to problems arising from the lack of standardization and data interconnection. Computational Thinking (CP) is seen as knowledge introduced from the relationship between computing concepts, being applied in problem solving. The PC is worked at different levels of education by professionals from different areas, who seek to bring concepts and skills relevant to the development of the PC to education from the early years of teaching. However, its use results in divergences regarding the standardization of PC tasks, concepts and skills. Thus, this work proposes the creation and availability of a model capable of capturing and integrating multiple perspectives of authors on CP, in order to provide a way to standardize the various existing definitions. In this effort, we propose a domain ontology, expandable to accommodate the definition of several authors, and top ontologies, responsible for representing the views of authors with different perspectives. With this, we seek to demonstrate the expressiveness and scope of operation of the domain ontology developed. The developed model was tested in three typical PC scenarios, proving to be capable of modeling and integrating different authors’ points of view and linking resources of different natures according to their purposes and subjects. With the use of connected open data, it was possible to make the created model available on an endpoint, so that other users and applications can extend the proposed definitions with definitions from other authors or search for alternative resources that can be used to teach a certain skill.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T13:36:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Ihan_Belmonte_Bender.pdf: 2160541 bytes, checksum: 74bb1fcb9aa69a1cd64ff47734eefd80 (MD5) Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:24:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Ihan_Belmonte_Bender.pdf: 2160541 bytes, checksum: 74bb1fcb9aa69a1cd64ff47734eefd80 (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-20T14:24:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Ihan_Belmonte_Bender.pdf: 2160541 bytes, checksum: 74bb1fcb9aa69a1cd64ff47734eefd80 (MD5) Previous issue date: 2022-04-06 Sem bolsa When training machine learning models, it is usually desired that the model learns to execute a specific task. This is commonly achieved by exposing this agent to data related to the task that should be learned. It is also expected that the model is going to be evaluated or used in real world applications receiving as input data samples that are similar to the ones used during training, like images taken from similar devices, therefore having similar features, which we call data domains or data sources. However, there are some cases in which we expect a model to properly perform a task in multiple different domains at the same time, being able to classify images from high definition pictures of objects as well as drawings of the same objects, for example. We propose and evaluate two novel techniques to train a single model to perform well on multiple domains at the same time, for a single task. One of the proposed techniques, we call Loss Sum, was able to achieve good performance when evaluated on different domains, both to domains already seen on training (multi-domain learning) and never seen before domains (domain-generalization). Quando se treina um modelo utilizando técnicas de aprendizado de máquina, é comum que se deseje que este modelo aprenda a executar uma tarefa especifica. Normalmente isso é alcançado ao expor o modelo, ou agente, a dados relacionados à tarefa que deveria aprender. Também se espera que o modelo seja avaliado ou utilizado em aplicações recebendo como entrada exemplos de dados que sejam similiares aos dados utilizados durante o treinamento, como imagens obtidas com a utilização de dispositivos similares ou iguais, gerando dados com features semelhantes. A estes dados com características próximas damos o nome de domínio ou fonte. Apesar de normalmente trabalharmos com apenas um domínio no aprendizado de máquina, existem alguns casos onde aprender a realizar a tarefa em mais de um domínio ao mesmo tempo é desejável, como criar um modelo capaz de classificar corretamente imagens tanto em fotos de objetos reais em alta definição quanto em desenhos feitos a mão, por exemplo. Nos propomos e avaliamos dois novos métodos de treinamento de modelos únicos que sejam capazes de ter boa performance em multiplos domínios ao mesmo tempo, para uma mesma tarefa. Uma das técnicas propostas, que chamamos de Soma dos Erros ou Loss Sum, foi capaz de alcançar bons resultados quando avaliada em diferentes domínios, tanto os vistos durante o treinamento (aprendizado de múltiplos domínios) quanto os apresentados apenas em etapa de avaliação (generalização de domínios).

O arquivo disponibilizado é a versão Preprint do artigo publicado na Elsevier. Approximate memories expose data elements to errors in order to improve energy efficiency. For a large fraction of data, these errors are inconsequential or lead only to small losses in application output quality. Nevertheless, for some critical data, errors may lead to execution flow crashes, resulting in non-produced outputs and wasted computational and energy resources. Thus, these techniques require some level of control over approximations to generate acceptable outputs and, consequently, to maximize the energy benefits. Many proposed interfaces for approximate memories rely on burdensome instrumentation of the program or on user annotations to protect critical data. We present AxRAM, a lightweight interface for approximate data that avoids crashes without user annotations. AxRAM relies on a memory with configurable reliability levels and protects from errors critical data regions commonly found on a number of applications. Furthermore, our interface implements a resilient addressing scheme that reduces invalid data accesses that lead to execution crashes. In an embedded computing scenario with a dual-VDD SRAM, our implementation of AxRAM reduces 51% of the execution crashes compared to an unprotected approximate memory, resulting in energy savings for 9 out of 12 profiled applications.

Depositado neste repositório o arquivo contendo a versão Preprint do artigo publicado pela IEEE Approximate Computing offers enhanced energy efficiency by exploring quality relaxation on applications. Application-agnostic hardware-level techniques can provide high benefits under certain scenarios, but their integration on a general-purpose architecture presents novel control challenges. We present Risk-5, an extension of the RISC-V architecture that implements control mechanisms to orchestrate multiple coexisting approximation techniques within an architecture. In Risk-5, approximate hardware capabilities are exposed to software through identification registers, data structures, and drivers that describe the nature and configuration parameters for each approximate design. This allows the software stack to control what and how much is approximated in an application. Control options range from activating or deactivating a certain approximation (e.g., approximating ALU operations), to configuring allowable error levels (e.g., for a configurable FPU), and configuring operation parameters that may lead to probabilistic errors (e.g., setting the refresh rate for an approximate SDRAM). Approximations may be dynamically configured and combined at runtime, allowing for simplified design space exploration. Finally, supervisor- and machine-level control allows for the use of certain approximations without requiring changes to applications. In this article, we discuss the implementation of different classes of approximation techniques, detailing and evaluating how they interact with each other. Risk-5 and the selected approximations are demonstrated in the functional level in a RISC-V ISA simulator augmented with an approximate computing framework. Our experiments evaluate how six applications from different computing domains behave when subjected to a combination of approximation techniques. Our results show how Risk-5 can bridge the gap between software and hardware approximations, allowing designers to easily evaluate energy-quality tradeoffs.

The task of clustering is part of everyday life and human nature. The literature that deals with clustering provides techniques, metrics and algorithms to accomplish this task. In particular, the clustering of observed data over time and in the form of intervals represents a challenge, with new methods being proposed for this purpose. The advantage of adaptive distances is that they assign different weights to the variables of clusters, and an algorithm that succeeds in adapting to this can bring results far superior to algorithms that treat all variables in the same way, with the same level of importance. Moreover, kernelization makes it possible to work with data in a new space, different from the original space, where the groups will present a better separation. The objective of this work is to consider new distances for the KMeans method in the clustering of interval time series. We will use adaptive distances and distances calculated through the kernelization of the metric and the feature space. To validate the proposed algorithms, we performed a study with time series generated from the parameters of Space-Time Autoregressive (STAR) models, using Monte Carlo simulations as well as real data. The comparison will take place through external and internal indices. The results obtained in the simulations demonstrate that the proposed algorithms performed better than the existing methods. The application to real data considered cryptocurrency series and traditional indices such as gold, oil, stock exchanges, among others. The results point to insights that can be used for future work in machine learning and economics. Nenhuma A tarefa de agrupar faz parte do cotidiano e da natureza humana. A literatura que trata de agrupamentos disponibiliza técnicas, métricas e algoritmos para realizar essa tarefa. Em particular, o agrupamento de dados observados ao longo do tempo e em forma de intervalos representa um desafio, com novos métodos sendo propostos para essa finalidade. A vantagem das distâncias adaptativas é que elas atribuem pesos diferentes às variáveis do agrupamentos, e um algoritmo que consegue se adaptar a isso pode trazer resultados muito superiores aos algoritmos que tratam todas as variáveis da mesma forma, com o mesmo nível de importância. Ademais, a kernelização torna possível trabalhar com dados em um novo espaço, diferente do espaço original, onde os grupos venham a apresentar uma melhor separação. O objetivo deste trabalho é considerar novas distâncias para o método K-Means no agrupamento de séries temporais de dados tipo intervalo. Utilizaremos distâncias adaptativas e distâncias calculadas através da kernelização da métrica e do espaço de características. Para validar os algoritmos propostos realizamos um estudo com séries temporais geradas a partir dos parâmetros de modelos Autorregressivo Espaço-Tempo (STAR, do inglês Space-Time Autoregressive), utilizando simulações Monte Carlo, bem como dados reais. A comparação dar-se-á através de índices externos e internos. Os resultados obtidos nas simulações demonstram que os algoritmos propostos apresentaram desempenho superior em relação aos métodos existentes. A aplicação a dados reais considerou séries de criptomoedas e índices tradicionais como ouro, petróleo, bolsas de valores, entre outros. Os resultados apontam insights que poderão ser usados para trabalhos futuros na área de aprendizagem de máquina e economia.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Os veículos elétricos estão se tornando cada vez mais populares nos sistemas de transporte devido aos subsídios fornecidos pelos governos que buscam aumentar a sua adoção por parte das empresas que, por sua vez, buscam diminuir o custo operacional de sua frota. Dessa forma, temos dois agentes envolvidos no processo, com cada um tendo como objetivo resolver o seu próprio problema de otimização, sendo eles o Problema de Alocação de Estações de Recarga, de responsabilidade do governo e o Problema de Roteamento de Veículos, de responsabilidade da empresa. Um problema de otimização em dois níveis surge quando os interesses de ambos são abordados simultaneamente. Além disso, tanto os veículos elétricos como os de combustão interna podem ser utilizados, aumentando a complexidade do problema. Este trabalho propõe uma estratégia de solução que combina a meta-heurística Descida de Vizinhança Variável com a Otimização por Colônia de Formigas com Busca Local e um Procedimento de Seleção de Rotas para a resolução de um problema de otimização em dois níveis envolvendo o Problema de Alocação de Estações no nível superior e o Problema de Roteamento de Veículos no nível inferior. A Descida de Vizinhança Variável é aplicada ao nível superior, enquanto a Otimização por Colônia de Formigas e os demais métodos são usados no nível inferior. Experimentos computacionais foram realizadas utilizando dois conjuntos diferentes de instâncias que abrangem diferentes cenários, que são construídos variando alguns de seus parâmetros, como por exemplo a capacidade energética e de carga dos veículos e a distribuição geográfica das localizações. Os resultados obtidos indicam que a estratégia proposta alcançou bons resultados em ambos os níveis quando comparada com outra abordagem da literatura, apresentando custo de construção da estrutura e roteamento menores. Electric vehicles are becoming increasingly popular in transportation systems due to subsidies provided by governments that seek to increase their adoption by companies that, in turn, seek to lower the operating cost of their fleet. In this way, we have two agents involved in the process, with each one aiming to solve its own optimization problem, namely the Recharge Station Allocation Problem, which is the responsibility of the government, and the Vehicle Routing Problem, the responsibility of the company. company. A two-level optimization problem arises when the interests of both are addressed simultaneously. In addition, both electric and internal combustion vehicles can be used, increasing the complexity of the problem. This work proposes a solution strategy that combines the Variable Neighborhood Descent metaheuristic with Ant Colony Optimization with Local Search and a Route Selection Procedure for solving a two-level optimization problem involving the Allocation Problem of Stations at the upper level and the Vehicle Routing Problem at the lower level. Variable Neighborhood Descent is applied at the top level, while Ant Colony Optimization and other methods are used at the lower level. Computational experiments were carried out using two different sets of instances that cover different scenarios, which are constructed by varying some of their parameters, such as the energy and load capacity of vehicles and the geographic distribution of locations. The results obtained indicate that the proposed strategy achieved good results at both levels when compared to another approach in the literature, with lower structure construction and routing costs.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:20:10Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Roberta_Palau.pdf: 7546827 bytes, checksum: 1da38dbb1e048eb935658522611cd7e5 (MD5) Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:25:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Roberta_Palau.pdf: 7546827 bytes, checksum: 1da38dbb1e048eb935658522611cd7e5 (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-20T14:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Roberta_Palau.pdf: 7546827 bytes, checksum: 1da38dbb1e048eb935658522611cd7e5 (MD5) Previous issue date: 2022-03-15 Sem bolsa Este trabalho apresenta um conjunto de soluções em hardware dedicado para área de codificação de vídeos Ultra-High Definition (UHD) em tempo real para o formato de vídeo AOMedia Video 1 (AV1), lançado em 2018. Foram desenvolvidas arquiteturas para os três filtros de laço do decodificador do AV1. Os filtros foco desta tese são: (i) o filtro de deblocagem (DBF), (ii) o filtro de aprimoramento direcional restrito (CDEF), (iii) o filtro de restauração de laço comutável (SLRF). Os filtros de laço fazem parte de uma das etapas do processo de codificação e decodificação do AV1 e de outros codificadores. Estão situados no laço de reconstrução e têm como objetivo principal reduzir/eliminar artefatos que degradam a qualidade do vídeo devido a etapas anteriores do processo, tais como a quantização e predição. Estes artefatos afetam a qualidade visual dos quadros reconstruídos e também afetam a eficiência de codificação porque cada quadro reconstruído serve como referência para os quadros subsequentes. Portanto, a redução desses artefatos contribui com a melhoria da qualidade subjetiva da imagem e com a eficiência de codificação. Investigar o desenvolvimento de soluções em hardware para esta etapa, além de trazer contribuições inéditas para avançar o estado-da-arte da área, também contribui com a popularização desse novo formato de vídeo. As arquiteturas apresentadas neste trabalho foram desenvolvidas para processar vídeos UHD de 3840x2160 pixels (4K) a 60 quadros por segundo em tempo real. Todas as arquiteturas foram sintetizadas para ASIC usando a biblioteca TSMC de 40 nm. O DBF apresenta uma arquitetura que ocupa uma área de 39,35 Kgates e dissipa 13,77 mW de potência, atuando a partir de uma frequência de 93,31 MHz. O CDEF ocupa uma área de 185,36 kgates e dissipa uma potência de 43 mW operando a uma frequência de 93,38 MHz. Para o SLRF foram desenvolvidos os dois filtros que o compõem, a partir de duas implementações independentes, uma para o Filtro de Wiener Simétrico Separável (SSNWF) e outra para o Filtro Duplo Autoguiado (DSGF). O SSNWF ocupa uma área de 37,78 kgates e dissipa uma potência de 26,36 mW quando operando a uma frequência de 207,03 MHz. O DSGF ocupa uma área de 177,58 kgates e dissipa uma potência de 120,21 mW, quando operando a uma frequência 212,86 MHz. Até o presente momento, estas são as primeiras soluções em hardware dedicado encontradas na literatura para os filtros de laço do decodificador do AV1. This work presents a set of dedicated hardware solutions for real-time Ultra High Definition (UHD) video encoding area of the AOmedia video 1 (AV1) video format, launched in 2018. There were developed solutions of the three filters of the AV1 decoder In-Loop Filter. The Filters focused on this thesis are: (i) Deblocking Filter (DBF), (ii) Constrained Directional Enhancement Filter (CDEF) and (iii) Switchable Loop Restoration Filter (SLRF). The In-loop filters are one of the coding and decoding steps of the AV1 and others codecs. They are located in the reconstruction loop and have the main goal of reducing/eliminating artifacts that degrade the video image due the previous steps as quantization and predictions. These artifacts not only affect the visual quality of the reconstructed frames, but also degrade coding efficiency because each reconstructed frame will serve as the reference for coding subsequent frames. Therefore the artifacts reduction contributes to improve the subjective quality and coding efficiency. Dedicated hardware solutions for the In-loop filtering step presenting a trade-off between throughput and energy consumption contributes to the consolidation of this new video format in the market. The dedicated hardware designs implemented in this work can process 4K UHD videos (3840x2160 pixels) in real time at 60 frames per second. All architectures were synthesized to ASIC using a 40 nm TSMC library. The DBF design presents a area of 39.35 Kgates with a total power dissipation of 3.96 mW operating at a frequency of 93.31 MHz. The CDEF design presents a area of 185.36 kgate with a power dissipation of 43 mW at a frequency of 93.38 MHz. For the SLRF were developed the two filters that compose it from two independent implementations, one for the Simetric Separable Normalized Wiener Filter (SSNWF) and other for the Dual Self-Guided Filter (DSGF). The SSNWF presents a area of 37.78 kgates and a power dissipation of 26.36 mW at a frequency of 207.03 MHz. The DSGF presents a area of 177.58 kgates and a power dissipation of 120.21 mw at frequency of 212.86 MHz. At the best of the authors’ knowledge, these are the first dedicated hardware solutions targeting the AV1 decoder In-loop filters presented in the literature.

Submitted by arlindo kohlrausch (ajfk@uepg.br) on 2022-06-07T22:28:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Matheus Moresco.pdf: 5893033 bytes, checksum: ab3c556bb89a4da814120d06edc0e402 (MD5) Made available in DSpace on 2022-06-07T22:28:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Matheus Moresco.pdf: 5893033 bytes, checksum: ab3c556bb89a4da814120d06edc0e402 (MD5) Previous issue date: 2022-03-10 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A classificação de espécies de plantas, em especial a que utiliza imagens de folhas, é tida como um grande desafio, que requer a análise de especialistas em botânica. Isso pode estar relacionado ao grande número de espécies de plantas já catalogadas e também ao fato de algumas folhas de plantas serem semelhantes, apesar de pertencerem a espécies diferentes. Com o intuito de facilitar o processo de classificação de plantas, sistemas automáticos que usam técnicas de aprendizagem de máquina e visão computacional para diferenciar as espécies têm sido propostos, em especial modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN, do inglês, “Convolutional Neural Networks”), vem sendo amplamente utilizados para extração de características e classificação de espécies de plantas. Porém, o uso de CNN necessita de um grande número de imagens para realizar seu treinamento. Além disso, tal ferramenta não é escalável, de maneira que, caso uma nova classe seja adicionada, a rede precisa ser treinada novamente. Assim, uma alternativa tem sido o uso de Redes Neurais Siamesas (SNN, do inglês, “Siamese Neural Network”). A partir disso, este estudo tem por objetivo avaliar diferentes arquiteturas de Redes Neurais Siamesas na classificação de espécies de plantas a partir da imagem da folha. Adicionalmente, pretende-se investigar o uso de características extraídas de camadas intermediárias das SNNs, observando o impacto na classificação e buscando priorizar abordagens que sejam eficientes mesmo com poucas imagens de treinamento. Experimentos realizados com as bases de imagens de folhas Flavia e MalayaKew, demonstram que o uso de características intermediárias, dependendo da combinação de camadas, pode melhorar o desempenho de uma SNN. Os modelos VGG-16, MobileNet e DenseNet, apresentaram, respectivamente, uma melhora na acurácia de 0,35, 1,05 e 1 pontos percentuais para a base Flavia e 3,37, 3,33 e 11 pontos percentuais para a base MalayaKew. The classification of plant species, specifically those that use leaf images, has been a great challenge, which requires the analysis of experts in botany. It may be related to a large number of plant species already cataloged and the fact that some plant leaves are similar, despite belonging to different species. To facilitate the plant classification process, automatic systems that use machine learning and computer vision techniques to differentiate species have been proposed, especially Convolutional Neural Network (CNN) models, which have been widely used for feature extraction and classification of plant species. However, the use of CNN requires a large number of images to carry out its training. Also, this tool is not scalable, so if a new class is added, the network needs to retrain. Thus, an alternative has been the use of Siamese Neural Networks (SNN). This study aims to evaluate different architectures of Siamese Neural Networks to plant species classification from leaf images. Additionally, the use of features extracted from the intermediate layers of SNNs is investigated, observing the impact on the results and seeking to prioritize approaches that are efficient even with few training images. Experiments on Flavia and MalayaKew leaf image databases have shown that the fusion of intermediate features improves SNN performance. For SNNs composed of VGG16, MobileNet, and DenseNet models, we observed an accuracy improvement of 0.35, 1.05, and 1 percentage points respectively for the Flavia database, while 17.42, 3.33, and 11 percentage points respectively for the MalayaKew database.

Submitted by Gabriel Dahia (gdahia@gmail.com) on 2022-05-30T19:38:13Z No. of bitstreams: 1 PGCOMP-2022-Dissertação_Mestrad-Gabriel_Dahia_Fernandes.pdf: 3703304 bytes, checksum: 7cd76b49d696e82eb3e8888410df3ab2 (MD5) Approved for entry into archive by Solange Rocha (soluny@gmail.com) on 2022-06-01T16:17:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PGCOMP-2022-Dissertação_Mestrad-Gabriel_Dahia_Fernandes.pdf: 3703304 bytes, checksum: 7cd76b49d696e82eb3e8888410df3ab2 (MD5) Made available in DSpace on 2022-06-01T16:17:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGCOMP-2022-Dissertação_Mestrad-Gabriel_Dahia_Fernandes.pdf: 3703304 bytes, checksum: 7cd76b49d696e82eb3e8888410df3ab2 (MD5) Previous issue date: 2022-03-08 A detecção confiável e automática de anomalias é um problema fundamental em vários domínios. Suas carteiras médicas de segurança financeira para imagens. Uma maneira comum de abordar esse problema é equadrá-lo como um problema de classificação de uma classe: o problema conhecido apenas da classificação normal a priori deve determinar de quais dos novos exemplos também são normais. O sucesso dessa abordagem em algumas tarefas, os avanços recentes do Machine Learning devido às Deep Neural Networks ainda não atingiram as técnicas de classificação de uma classe. Tentativas anteriores de trazer esses avanços para o campo necessário compromissos, como impor ao poder de representação das neurais. Isso é indesejável porque um dos principais pontos fortes da abordagem de Deep Learning é ferramentas úteis diretamente dos dados, em vez de depender da engenharia manual de recursos. Propomos um método que pode realizar uma classificação de uma classe com um compromisso diferente. Nosso método não funciona na arquitetura de rede em vez disso, rotulou dados de tarefas relacionadas, um requisito que não está disponível para todos cenário. tarefas relacionadas Classificação de classe de meta-aprendizagem: o estágio de meta-treinamento como recurso recorrente de classificação de uma classe, o estágio de meta-treinamento como recurso de classificação de uma classe, escolhido para aprender uma representação de uma classe. Mostramos como o Support Vector Data Description (SVDD) pode ser usado com nosso método, e propor uma variante mais simples baseada em Redes Prototípicas que obtém desempenho comparável. Isso indica que aprender representações de recursos diretamente dos dados pode ser mais importante do que o de uma classe que escolhemos. Validamos nossa abordagem adaptando conjuntos de dados de classificação de poucos disparos ao cenário de classificação de poucos disparos, obtendo resultados semelhantes ao estado da arte da classificação tradicional de uma classe, e que melhora a classificação de uma classe de base de classificação empregados na configuração de poucos tiros. Além disso, como aplicação prática, empregamos nosso método na tarefa biométrica de verificação facial no dispositivo. Nesse cenário, ele se compara favoravelmente a uma técnica de aprendizado de métrica padrão. Reliably and automatically detecting anomalies is a fundamental problem in several domains. Its applications range from financial security to medical imaging. One common way to address this problem is to frame it as a one-class classification problem: the classifier knows only examples from the normal distribution a priori, and must determine after which of the novel examples are also normal. Despite the success of this approach in some tasks, the recent advances of Machine Learning due to Deep Neural Networks have not yet reached one-class classification techniques. Previous attempts of bringing these advances to the field required compromises, like imposing restrictions to the representational power of the neural networks. This is undesirable because one of the main strengths of the Deep Learning approach is learning useful representations from data directly, instead of relying on manual feature engineering. We propose a method that can perform one-class classification with a different compromise. Our method imposes no restrictions in the network architecture by requiring instead labeled data from related tasks, a requirement which is not available for every scenario. Using these related tasks, we formulate the learning of meaningful features for one- class classification as a meta-learning problem: the meta-training stage repeatedly simulates one-class classification, using the classification loss of the chosen algorithm to learn a feature representation. We show how Support Vector Data Description (SVDD) can be used with our method, and also propose a simpler variant based on Prototypical Networks that obtains comparable performance. This indicates that learning feature representations directly from data may be more important than which one-class algorithm we choose. We validate our approach by adapting few-shot classification datasets to the few-shot one-class classification scenario, obtaining similar results to the state-of-the-art of traditional one-class classification, and that improves upon that of one-class classification baselines employed in the few-shot setting. Moreover, as a practical application, we employ our method to the biometric task of on-device face verification. In this scenario, it compares unfavorably to a standard metric learning technique.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T13:25:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Pablo_De_Chiaro_Rosa.pdf: 1380279 bytes, checksum: 55bcd5bd36ca22fed2769cf2bb9035d1 (MD5) Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:24:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Pablo_De_Chiaro_Rosa.pdf: 1380279 bytes, checksum: 55bcd5bd36ca22fed2769cf2bb9035d1 (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-20T14:24:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Pablo_De_Chiaro_Rosa.pdf: 1380279 bytes, checksum: 55bcd5bd36ca22fed2769cf2bb9035d1 (MD5) Previous issue date: 2022-03-04 Sem bolsa A reprodução e transmissão de vídeos digitais de alta definição tem crescido em todo o mundo. Estes vídeos são usados tanto para fins de entretenimento, quanto profissionais e têm na internet a sua principal fonte de propagação. Considerando o volume de informações necessárias para representar um vídeo, o espaço massivo para armazenar as mídias digitais e o enorme tráfego gerado para sua transmissão, se torna imprescindível o uso de técnicas eficientes de compressão de vídeo. Assim, os codificadores de vídeo têm como foco eliminar redundâncias nos dados e reduzir informações que são pouco relevantes para o sistema visual humano. A utilização de codificadores de vídeo padronizados por órgãos de padronização internacionais envolvem, no geral, um custo elevado devido às despesas de direitos de uso. Na tentativa de evitar estes custos, foi fundado o AOMedia, um consórcio do setor da tecnologia que lançou, em março de 2018, a especificação do seu codificador livre destes custos, denominado AOMedia Video 1 (AV1). Contudo, o codificador AV1 alcança elevada eficiência de codificação mas com um aumento significativo no custo computacional, que reflete no tempo despendido para execução da codificação e no consumo de energia relacionado. Este trabalho apresenta uma solução para decisão rápida de modos no processo de predição intra-quadro do codificador AV1, reduzindo o custo computacional envolvido na tomada de decisão do modo preditor através do uso de aprendizado de máquina supervisionado. Modelos baseados em floresta aleatória foram treinados sobre bases de dados criadas a partir dos experimentos realizados com o software de referência do AV1, o libaom. O principal objetivo foi reduzir os modos avaliados na predição intra-quadro, acelerando seu processo de decisão. Com isso foi possível implementar os modelos treinados no codificador e avaliar seus impactos em termos de redução de tempo de execução e de perdas em eficiência de codificação. Como principais resultados, foi possível obter médias de redução de tempo de 44%, com um impacto de 4,6% no BD-Rate. The playback and transmission of high-definition digital videos grows exponentially worldwide. These videos are used for both entertainment and professional purposes and have the internet as their main source of propagation. Considering the volume of information needed to represent a video, the massive space to store digital media and the huge data traffic generated, it is essential to use efficient video compression techniques. In this way, video encoders focus on eliminating data redundancies and reducing information that is of little relevance to the human visual system. The use of video encoders standarized by international standardization organizations, generally involve a high cost due to the expenses of royalties applied. In an attempt to avoid these costs, Aomedia was founded. Aomedia is a technology industry consortium that launches in March 2018 the specification of its royalty-free encoder, called Aomedia Video 1 (AV1). However, this developed format achieves high values of coding efficiency at the same time as it increases the computational costs that reflects the time taken to enconding and the related energy consumption. This work presents a solution for the fast mode decision in the intra-frame prediction process of the AV1 encoder, reducing the computational cost involved in decision-making of the predictor mode, using supervised machine learning. Random Forest-based models were trained on datasets created from the experiments performed in the AV1 reference software, libaom. The main goal was to reduce the modes evaluated in intra prediction, accelarating the decision process. Then, it was possible to implemented the models at the encoder and evaluate the impacts in terms of encoding time reduction and encoding efficiency losses. As a result, it was possible to achieve averages of time savings of 44% with and impact of 4.6% on BD-Rate.

Tarefas de manutenção são essenciais para manter o pleno funcionamento de um software durante seu ciclo de vida. Porém, conforme um software evolui, seu código-fonte tende a tornar-se cada vez mais complexo e de difícil manutenção, tornando-se mais propício a apresentar defeitos ao usuário final. Com isso, escolher desenvolvedores apropriados para as tarefas de manutenção de software torna-se uma atividade também complexa, com alto consumo de tempo e suscetível a falhas de decisão quando realizada manualmente. Pois, para que uma escolha de desenvolvedores aptos às tarefas seja adequada, devem-se conhecer bem as expertises de cada candidato. Também é importante conhecer o quanto esses desenvolvedores têm trabalhado nos conhecimentos (expertises) em tecnologia exigidos pelas tarefas, sendo isso averiguado através de suas contribuições em plataformas de apoio ao desenvolvimento de software, tais como o GitHub, StackOverflow e TopCoder. Através dessas contribuições históricas, é possível estabelecer a reputação que os desenvolvedores possuem nas expertises trabalhadas como também verificar se esses conhecimentos não estão em desuso por longo tempo (esquecimento). A solução proposta deste trabalho foi desenvolvida com o intuito de apoiar a seleção de desenvolvedores para tarefas de manutenção de software considerando reputação e esquecimento destes nos conhecimentos de tecnologias em projetos de software. Para cada tarefa de software são listadas sugestões de desenvolvedores considerando reputação e esquecimento nos conhecimentos exigidos pela tarefa. Uma avaliação foi realizada para verificar a equivalência dessas sugestões com as atribuições históricas de desenvolvedores ocorridas em tarefas de projetos de software. Foram encontradas evidências a favor do uso da reputação e do esquecimento para o apoio na seleção de desenvolvedores em tarefas de manutenção de software. Maintenance tasks are essential to keep the software running during its life cycle. However, as software evolves, its source code tends to become increasingly complex and difficult to maintain, making it more likely to present defects to the end-user. As a result, choosing appropriate developers for software maintenance tasks becomes a complex, timeconsuming activity and susceptible to decision failures when performed manually. Because, for suitable developers for the functions, each candidate's expertise must be well known. It is also important to know how much these developers have worked on the knowledge (expertise) in technology required by the tasks, which is verified through their contributions to platforms that support software development, such as GitHub, StackOverflow, and TopCoder. These historical contributions make it possible to establish developers' reputation in their expertise and verify that this knowledge is not in disuse for a long time (forgetfulness). The proposed solution of this work was developed in order to support the selection of developers for software maintenance tasks considering their reputation and forgetfulness in the knowledge of technologies in software projects. For each software task, developers' suggestions are listed, considering reputation and forgetfulness in the knowledge required by the task. An evaluation was conducted to verify these suggestions' equivalence with the developers' historical attributions in software project tasks. Favorable evidence of the use of reputation and forgetfulness was found to support the selection of developers in software maintenance tasks.

O planejamento e gestão de frotas é tema de pesquisas de otimização, onde modelos de frotas de veículos são criados para auxiliar gestores em tomadas de decisão de curto, médio e longo prazo. Em empresas siderúrgicas, veículos industriais são utilizados para movimentações de materiais pesados. O planejamento e otimização da quantidade de veículos das frotas são importantes para redução de custos e atendimento dos planos de produção. Analistas de logísticas são responsáveis por essas atividades, utilizando sistemas para acompanhar as operações dos veículos industriais. Contudo, a análise e avaliação da utilização da frota ainda é desafiadora, principalmente por conta do volume e forma como dados são gerados pelos sistemas. Esse é um tipo de problema que geralmente está fora do escopo dos modelos de otimização de planejamento de frota. Em bases de dados com alto volume e complexidade, a análise visual é uma alternativa para extração de insights e de informações importantes, empregando técnicas de visualização de informação e análise de dados. Esta dissertação propõe a investigação da análise visual como meio para auxiliar no planejamento de frotas de veículos industriais. A pesquisa foi conduzida através da investigação de um contexto real sob a óticas da Análise Visual Orientada à Modelo e da Design Science Research (DSR). Como resultado, dois artefatos foram desenvolvidos: um modelo de medição para lidar com a falta de um padrão de medição da frota; e o Fleet Profile para apoiar o planejamento da frota com base na descrição visual da frota. Dois ciclos de pesquisa foram executados, cada um dando origem a uma versão do Fleet Profile. Ao final do trabalho, foi realizada uma avaliação do Fleet Profile com dois casos reais baseadas na experiência de potenciais usuários com a solução. A partir da análise dos dados qualitativas, constatou-se que a solução foi capaz de auxiliar na avaliação da uso da frota assim como outras atividades dos analistas a partir da descrição visual da frota. Fleet planning and management is the subject of optimization research, where vehicle fleet models are created to assist managers in short, medium and long-term decision making. In steel companies, industrial vehicles are used to move heavy materials. The planning and optimization of vehicles quantity of the fleet are important to reduce costs and accomplish production plans. Logistics analysts are responsible for these activities, using systems to monitor industrial vehicle operations. However, the analysis and evaluation of the fleet utilization is still challenging, mainly due to the volume and form in which data is generated by the systems. This is a kind of problem that is generally out of the scope of fleet planning optimization models. In databases with high volume and complexity, visual analysis is an alternative for extracting insights and important information with the application of information visualization and data analysis techniques. This dissertation proposes the investigation of visual analysis as a means of assisting in the planning of industrial vehicle fleets. The research was conducted through the investigation of a real context of industrial vehicle planning through the lens of Model Building Visual Analytics and Design Science Research (DSR). As a result two artifcats were developed: a fleet measurement model was developed to address the lack of a fleet measurement standard; and Fleet Profile, a solution to support fleet planning based on the visual description of the fleet. Two research cycles were realized, each one producing a version of the Fleet Profile. At the end, an evaluation of the Fleet Profile is carried out with two cases of real fleets based on the experience of potential users with the solution. From the analysis of the qualitative data, it was found that the solution was able to support the evaluation of the fleet use and other activities of the analysts from the visual description of the fleet.

A Internet das Coisas (IoT) pode ser considerada como a internet do futuro e a crescente utilização e produção de dispositivos inteligentes, provenientes de diversos fabricantes geram barreiras na comunicação para a IoT. Na literatura, vários trabalhos foram realizados para mitigar o problema de interoperabilidade, em um contexto geral e na IoT. No entanto, o foco da maioria destes trabalhos se encontra no nível sintático e semântico. Um mapeamento sistemático foi realizado no contexto desta pesquisa e foi observado que poucos são os trabalhos que focam no nível pragmático em IoT. O objetivo deste trabalho é propor uma arquitetura, denominada IoT-InterArch, para apoiar a interoperabilidade em ecossistemas de IoT levando em consideração as limitações da IoT (processamento, memória e largura de banda). Para a avaliação da arquitetura proposta, um estudo de caso foi realizado utilizando como contexto uma estufa inteligente. Foram criados cinco cenários de avaliação que tem por objetivo avaliar os atributos de qualidade de software (escalabilidade, extensibilidade e flexibilidade) a partir da adição de novos fluxos. A execução da avaliação demonstrou evidências que comprovam que a arquitetura proposta apoia a interoperabilidade em ecossistemas de IoT levando em consideração as limitações da IoT. The Internet of Things (IoT) can be considered as the internet of the future and the growing use and production of smart devices from different manufacturers generate barriers in communication for the IoT. In the literature, several works have been carried out to mitigate the interoperability problem, in a general context and in the IoT. However, the focus of most of these works is on the syntactic and semantic level. A systematic mapping was carried out in the context of this research and it was observed that there are few works that focus on the pragmatic level in IoT. The objective of this work is to propose an architecture, called IoT-InterArch, to support interoperability in IoT ecosystems taking into account IoT limitations (processing, memory and bandwidth). For the evaluation of the proposed architecture, the case study was carried out using an intelligent greenhouse as a context. Five evaluation scenarios were created to evaluate software quality attributes (scalability, extensibility and flexibility) from the addition of new flows. The execution of the assessment showed evidence that proves that the proposed architecture supports interoperability in IoT ecosystems taking into account the limitations of the IoT.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The present work presents the performance analysis and the implementing of an ECC capable of correcting 4 bit-flip generated by a single MBU. For this, its HDL code was developed and generated the test vectors for validation of its operation and then implementation in FPGA and ASIC. For its implementation in FPGA, was used Xilinx’s Spartan 3, Spartan 6 and Artix 7 families because they have different design technologies, allowing a comparison between them. For implementation in ASIC, the logic synthesis was performed using XFab’s XH018 design kit and its modified radiation tolerant (RH) version of SMDH. With them, 3 syntheses were made, one with the highest frequency without modifications (XH018 Fast), one with the highest frequency radiation tolerant (XH018 RH) and the last without modification at the same frequency as the modified version (XH018 Normal), then it was performed area, power and frequency analysis between them and the FPGAs, concluding that if you are not going to make circuits using radiation tolerant transistors, it’s possible to use Artix 7 because it has a 17 % lower frequency. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a análise de desempenho e a implementação do algoritmo de ECC capaz de corrigir 4 erros de um único MBU. Para tanto foi desenvolvido seu código HDL, gerado vetores de testes para validação de seu funcionamento e implementação em FPGA e ASIC. Para sua implementação em FPGA optou-se por utilizar as famílias Spartan 3, Spartan 6 e Artix 7 da Xilinx por possuírem tecnologias de fabricação distintas, permitindo uma comparação entre elas. Para a implementação em ASIC realizou-se a síntese lógica utilizando o design kit XH018 da XFab e sua versão modificada tolerante a radiação (RH) da SMDH. A partir da escolha destes fizeram-se 3 sínteses: a de maior frequência sem modificações (XH018 Rápida), a de maior frequência tolerante a radiação (XH018 RH) e a sem modificação na mesma frequência que a versão modificada (XH018 Normal). Por fim realizaram-se análises de área, potência e frequência tanto dos ASICs como das FPGAs e posteriormente compararam-se os dados obtidos. Após as análises constatou-se que a Artix 7 mostrou-se uma ótima alternativa a circuitos que não utilizem RH por possuir uma frequência 17 % inferior.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:01:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Maicon_Cardoso.pdf: 14617294 bytes, checksum: 2b484066343da535e2acc22d0b408744 (MD5) Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2022-05-20T14:24:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Maicon_Cardoso.pdf: 14617294 bytes, checksum: 2b484066343da535e2acc22d0b408744 (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-20T14:24:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Maicon_Cardoso.pdf: 14617294 bytes, checksum: 2b484066343da535e2acc22d0b408744 (MD5) Previous issue date: 2022-02-15 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The electronic design automation (EDA) tools take a crucial role in the modern digital circuits and systems synthesis, where the design challenges are not only numerous but also complex. In this scenario, the Boolean satisfiability (SAT) solvers have been employed lately as a useful engine for computing the solutions on these EDA tools, producing circuits with good quality in a reasonable computing time. On a similar note, the versatility provided by the satisfiability paradigm can be explored for different design purposes ranging from conventional to emerging technologies. Thus, in this thesis, we employ this approach to generate area-optimized circuits in three different technologies: static CMOS complex gates (SCCG), quantum-dot cellular automata (QCA), and nanomagnetic logic (NML). Considering this, the proposed methods were able to encode all the design constraints into a discrete constraint model, using satisfiability solvers as the core of the optimization task. Regarding the SCCG synthesis, the experiments have shown that, besides providing improvements on layout area, the solutions produced using the proposed method also presented optimization in other geometrical parameters such as in wirelength and number of contacts when compared to a traditional meta-heuristic approach. Furthermore, following the experiments on the emerging technologies, the QCA and NML synthesis methodologies were able to provide solutions with less area when compared to other graph-based techniques available in the literature for most of the assessed cases. Moreover, the latency of these solutions also presented an optimization, thus providing a wide design exploration scenario where it is possible to choose whether to use smaller or faster circuits depending on the specifications. As ferramentas de apoio ao projeto eletrônico (EDA) desempenham um papel fundamental na síntese de circuitos e sistemas digitais modernos, em que os desafios de projeto envolvidos são numerosos e complexos. Nesse cenário, os resolvedores de satisfatibilidade Booleana (SAT) vêm sendo amplamente empregados nos núcleos de ferramentas de EDA, gerando soluções com boa qualidade em um tempo de computação viável. Dada a versatilidade dessa abordagem, o projeto de circuitos via modelagem SAT pode ser explorado para atender a diferentes propósitos, incluindo o uso tecnologias convencionais e emergentes. Nessa tese utilizamos a modelagem e os resolvedores SAT para o propósito de gerar soluções com otimização em área em três diferentes tecnologias: static CMOS complex gates (SCCG), quantum-dot cellular automata (QCA) e nanomagnetic logic (NML). Para tanto, os métodos propostos apoiam-se na descrição formal das regras de projeto de cada tecnologia, utilizando-se dos resolvedores SAT como protagonistas no processo de síntese. Em relação ao projeto para SCCGs, os experimentos apontam que a abordagem proposta, além de apresentar ganhos em área, também demonstrou-se eficiente considerando outros aspectos geométricos do leiaute como o comprimento de fio utilizado para roteamento (wirelength) e o número de contatos necessários para conectar as partes da célula. Ademais, considerando os experimentos conduzidos para as tecnologias emergentes, tanto a síntese voltada QCA quanto para NML também apresentaram bons resultados quanto à diminuição de área do circuito para boa parte do benchmark utilizado. Por fim, a latência dessas soluções também apresentou otimizações, propiciando um cenário onde o projetista pode escolher qual circuito atende melhor as suas necessidades de acordo com o perfil de área e latência especificados.