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[en] ARCHITECTURE FOR COORDINATION AND COMPOSITION OF SOFTWARE / [pt] UMA ARQUITETURA PARA A COORDENAÇÃO E A COMPOSIÇÃO DE ARTEFATOS DE SOFTWAREGUSTAVO ROBICHEZ DE CARVALHO 16 October 2003 (has links)
[pt] A engenharia de software baseada em componentes é uma
abordagem que prevê a reutilização de artefatos de software
na geração de um conjunto de aplicações. Ao desenvolver
aplicações com esta abordagem, é preciso reunir ou compor
componentes de software já existentes. Após compor estas
unidades, é necessário coordenar as interdependências
estabelecidas entre elas para adequar a aplicação em
desenvolvimento à resolução do problema. Esta dissertação
propõe uma arquitetura de software que separa e estrutura
os conceitos de coordenação, composição e componentes de
software em camadas arquiteturais. A partir desta
estrutura, espera-se que modificações específicas em
construções de uma camada tenham o mínimo de influência
sobre as demais. ACCA (Arquitetura para a Coordenação e a
Composição de Artefatos de Software) deve ser entendida
como uma estrutura conceitual utilizada para
organizar o desenvolvimento de software baseado em
componentes. Além disto, são apresentados um framework para
ilustrar a realização da camada de composição de ACCA, o
processo de reificação de ACCA e um processo de
desenvolvimento de software utilizando a abordagem proposta. / [en] Component Based Software Engineering is an approach for
reusing software artifacts when developing applications. In
order to develop solutions using this approach, it is
necessary to compose software using components that have
already been developed. After putting those pieces
together, we need to coordinate the interdependencies
established among those compositions to fulfill the
requirements, needed to resolve a problem. This
dissertation proposes a software architecture that
separates and structures the concepts of coordination,
composition and software components in different
architectural layers. Using this approach, we expect that
specific modifications in layer constructions have the
minimum impact on the others layers. ACCA (Architecture for
Coordination and Composition of software Artifacts) must be
understood as a conceptual structure that is used to
organize component based software development. It also
presents a composition framework, the reification process
for ACCA and a software development process organized using
this approach.
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[en] AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE MIDDLEWARE FOR DIGITAL GAMES / [pt] UM MIDDLEWARE DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA JOGOS DIGITAISBORJE FELIPE FERNANDES KARLSSON 07 March 2006 (has links)
[pt] A aplicação de inteligência artificial (IA) em jogos
digitais atualmente se encontra sob uma constante
necessidade de melhorias, na tentaiva de atender as
crescentes demandas dos jogadores por realismo e
credibilidade no comportamento dos personagens do universo
do jogo. De modo a facilitar o atendimento destas
demandas, técnicas e metodologias de engenharia de
software vêm sendo utilizadas no desenvolvimento de jogos.
No entanto, o uso destas técnicas e a construção de
middlewares na área de IA ainda está longe de gerar
ferramentas genéricas e flexíveis o suficiente para o uso
nesse tipo de aplicação. Outro fator importante é a falta
de literatura disponível tratando de propostas
relacionadas a esse campo de estudo. Esta dissertação
discute o esforço de pesquisa no desenvolvimento de uma
arquitetura flexível aplicável a diferentes estilos de
jogos, que dê suporte a várias funcionalidades de IA em
jogos e sirva com base a introdução de novas técnicas que
possam melhorar a jogabilidade. Neste trabalho são
apresentadas: questões de projeto de tal sistema e de sua
integração com jogos; um estudo sobre a arquitetura de
middlewares de IA; uma análise dos poucos exemplos desse
tipo de software disponíveis; e um levantamento da
literatura disponível. Com base nessa pesquisa, foi
realizado o projeto e a implementação da arquitetura de um
middleware de IA; também descritos nesse trabalho. Além da
implementação propriamente dita, é apresentado um estudo
sobre a aplicação de padrões de projeto no contexto do
desenvolvimento e evolução de um framework de IA para
jogos. / [en] The usage of artificial intelligence (AI) techniques in
digital games is
currently facing a steady need of improvements, so it can
cater to players
higher and higher expectations that require realism and
believability
in the game environment and in its characters' behaviours.
In order to
ease the fulfillment of these goals, software engineering
techniques and
methodologies have started to be used during game
development. However,
the use of such techniques and the creation of AI
middleware are still far
from being a generic and flexible enough tool for
developing this kind of
application. Another important factor to be mentioned in
this discussion is
the lack of available literature related to studies in
this field.
This dissertation discusses the research effort in
developing a flexible
architecture that can be applied to diferent game styles,
provides support
for several game AI functionalities and serves as basis
for the introduction
of more powerful techniques that can improve gameplay and
user experience.
This work presents: design issues of such system and its
integration with
games; a study on AI middleware architecture for games; an
analysis
of the state-of-the-art in the field; and a survey of the
available
relevant literature. Taking this research as starting
point, the design and
implementation of the proposed AI middleware architecture
was conducted
and is also described here. Besides the implementation
itself, a study on the
use of design patterns in the context of the development
and evolution of
an AI framework for digital games is also presented.
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[en] A SOFTWARE ARCHITECTURE TO SUPPORT DEVELOPMENT OF MEDICAL IMAGING DIAGNOSTIC SYSTEMS / [pt] UMA ARQUITETURA DE SOFTWARE PARA APOIO AO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE DIAGNÓSTICO MÉDICOS POR IMAGEMRICARDO ALMEIDA VENIERIS 02 August 2018 (has links)
[pt] O apoio diagnóstico de exames médicos por imagem utilizando técnicas de Inteligência Artificial tem sido amplamente discutido e pesquisado academicamente. Diversas técnicas computacionais para segmentação e classificação de tais imagens são continuamente criadas, testadas e aperfeiçoadas. Destes estudos emergem sistemas com alto grau de especialização que se utilizam de técnicas de visão computacional e aprendizagem de máquina para segmentar e classificar imagens de exames utilizando conhecimento adquirido através de grandes coleções de exames devidamente laudados. No domínio médico há ainda
a dificuldade de se conseguir bases de dados qualificada para realização da extração de conhecimento pelos sistemas de aprendizagem de máquina. Neste trabalho propomos a construção de uma arquitetura de software que suporte o desenvolvimento de sistemas de apoio diagnóstico que possibilite: (i) a utilização
em múltiplos tipos exames, (ii) que consiga segmentar e classificar, (iii) utilizando não só de estratégias padrão de aprendizado de máquina como, (iv) o conhecimento do domínio médico disponível. A motivação é facilitar a tarefa de geração de classificadores que possibilite, além de buscar marcadores patológicos
específicos, ser aplicado em objetivos diversos da atividade médica, como o diagnóstico pontual, triagem e priorização do atendimento. / [en] The image medical exam diagnostic support using Artificial Intelligence techniques has been extensively discussed and academically researched. Several computational techniques for segmentation and classification of such images are continuously created, tested and improved. From these studies, highly specialized systems that use computational vision and machine learning techniques to segment and classify exam images using knowledge acquired through large collections of lauded exams. In the medical domain, there is still the difficulty of obtaining qualified databases to support the extraction of knowledge by machine learning systems. In this work we propose a software architecture construction that supports diagnostic support systems development that allows: (i) use of multiple exam types, (ii) supporting segmentation and classification, (iii) using not only machine learning techniques as, (iv) knowledge of the available medical domain. The motivation is to facilitate the generation of classifiers task that, besides searching for specific pathological markers, can be applied to different medical activity objectives, such as punctual diagnosis, triage and prioritization of care.
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