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[en] ARCHITECTURE FOR COORDINATION AND COMPOSITION OF SOFTWARE / [pt] UMA ARQUITETURA PARA A COORDENAÇÃO E A COMPOSIÇÃO DE ARTEFATOS DE SOFTWARE

GUSTAVO 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 DIGITAIS

BORJE 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 IMAGEM

RICARDO 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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