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ProDefiner : uma abordagem progressiva para a definição de processos de software no contexto de um ambiente centrado no processo

Ronaldo Bezerra Oliveira, Sandro January 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6419_1.pdf: 6467595 bytes, checksum: 9ae2789bc18dc30949b0f891de8a53d7 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A definição, utilização e melhoria contínua de um processo de software são um dos principais objetivos de uma organização de software. Esse esforço geralmente considera apenas métodos e práticas da engenharia de software, sem contemplar suficientemente as restrições do ambiente de trabalho ou o conhecimento e a experiência das equipes de software. Ao definir um processo de software adequado a uma organização, é também importante ponderar as características peculiares da própria empresa e de seus grupos de trabalho. Mecanismos para promover um melhor gerenciamento destes processos deveriam são usados, tais como: a reutilização de processos de software; a necessidade da transformação/conversão do processo de software usando diversas normas e modelos da qualidade existentes; e a gestão do conhecimento organizacional. O uso destes mecanismos de forma integrada juntamente com um repositório de ativos de processos durante a implementação do processo de software pode tornar este ciclo mais controlado e melhorar a produtividade dos especialistas. Para apoiar esta idéia, foi definida uma abordagem para a definição progressiva (aperfeiçoada com as experiências aprendidas) do processo de software, incrementando o nível de automação fornecido para esta etapa do ciclo de vida de processos de software. A tese está inserida no contexto de ambientes centrados no processo, cuja especificação gerou o ambiente ImPProS, e tem como objetivo principal contribuir para o amadurecimento da tecnologia de processos de software através do uso de modelos e padrões da qualidade de processo e através de propostas de mecanismos para auxiliar os usuários destes tipos de ambientes durante a definição progressiva de seus processos. Esta tese apresenta o modelo de construção do ambiente ImPProS, focando mais precisamente nas características relacionadas à definição de processos de software e na automação dos mecanismos de gerenciamento deste processo. O texto discute, ainda, um experimento realizado com o modelo proposto em uma disciplina ministrada no CIn/UFPE e externa a análise qualitativa de especialistas de processos no uso da solução
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Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM. / Transformation selection process automation for execution time optimization through machine learning on LLVM framework.

Sabaliauskas, Jorge Augusto 28 April 2015 (has links)
A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM. / The fast evolution of hardware demands a continue evolution of the compilers. Compiler designers must perform a tuning process to ensure that the code generated by the compiler maintain a certain quality, both in terms of processing time or another preset feature. This work aims to automate compiler adjustment process through machine learning techniques. As a result the compiler plans obtained using machine learning with the proposed features had produced code for programs whose values for the execution times approached those following the standard plan used by LLVM.
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Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM. / Transformation selection process automation for execution time optimization through machine learning on LLVM framework.

Jorge Augusto Sabaliauskas 28 April 2015 (has links)
A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM. / The fast evolution of hardware demands a continue evolution of the compilers. Compiler designers must perform a tuning process to ensure that the code generated by the compiler maintain a certain quality, both in terms of processing time or another preset feature. This work aims to automate compiler adjustment process through machine learning techniques. As a result the compiler plans obtained using machine learning with the proposed features had produced code for programs whose values for the execution times approached those following the standard plan used by LLVM.
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Investigação de um ambiente computacional de gestão da produtividade no setor de serviços: o caso rapidão cometa

da Silva Regueira, Filipe 31 January 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3243_1.pdf: 2650926 bytes, checksum: 186584c4399be884bf093669435a8b3d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O sistema MRP-I evoluiu para MRP-II na década de 70 e hoje existem diversas variações de sistemas para planejamento e controle da produtividade dos recursos organizacionais. Estas ferramentas tornaram-se obrigatórias, pois os clientes vêm exigindo preços cada vez mais baixos e produtos com melhores qualidades. Neste contexto, um dos maiores operadores logísticos do Brasil implantou um modelo específico de Planejamento e Controle da Produção (PCP), com foco na Gestão da Produtividade. Além de disponibilizar uma ferramenta para os gestores realizarem o planejamento das operações, a implantação do processo tinha como objetivo criar um novo indicador para a organização: o Indicador de Produtividade. Contudo, o sistema implantado não possuía uma base de dados unificada e seu controle era realizado através de planilhas eletrônicas elaboradas por uma equipe específica. De acordo com a estrutura de cada Filial e Setores da companhia, uma nova planilha deveria ser elaborada incluindo novas fórmulas de cálculos. A investigação do processo verificou que a equipe GEPROD gastava um tempo considerável na consolidação das informações para criação dos relatórios principalmente no controle das planilhas eletrônicas. O objetivo desta dissertação é automatizar o processo de PCP (Planejamento e Controle da Produção) instalado no Operador Logístico, permitindo sua implantação mais rapidamente em um número maior de Filiais, dando velocidade ao processo e criando controles a fim de evitar entradas de dados inconsistentes. Além disto, o mesmo visa a padronização das fórmulas de cálculos envolvidas no processo, construção de uma base de dados consolidada para facilitar a criação de relatórios e o acompanhamento das atividades. Este trabalho utilizou metodologias da Engenharia de Software para construção de um software capaz de apoiar o modelo de PCP instalado e alcançar os objetivos pré-estabelecidos. Os benefícios e resultados deste trabalho foram constatados através de observação in loco e entrevistas informais com os principais envolvidos (Gerentes e Supervisores do processo GEPROD). A automação do processo gerou economia de horas gastas pela equipe GEPROD com atividades repetitivas, facilitando a execução e acompanhamento das atividades do dia-a-dia do processo de Gestão e Produtividade, além de permitir aos integrantes da equipe GEPROD ganho de tempo na análise dos processos operacionais em busca de melhorias contínuas. Este trabalho também permitiu maior controle das informações, confiabilidade nos dados e no processo facilitando a implantação do processo em outras Filiais

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