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Provisão de computação voluntária e intensiva de dados para suporte de aplicações científicasGutierrez, Felipe Oliveira 17 February 2014 (has links)
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FelipeOliveiraGutierrez-Dissertacao.pdf: 2956268 bytes, checksum: f8c8c623dba24c46d9d9ec40663d86dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T12:39:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
FelipeOliveiraGutierrez-Dissertacao.pdf: 2956268 bytes, checksum: f8c8c623dba24c46d9d9ec40663d86dc (MD5) / O projeto mc2 (Minha Cloud Científica), no qual se insere a presente
proposta, objetiva prover uma plataforma de suporte `a execução de aplicações
cient´ıficas em recursos computacionais de diferentes paradigmas: agregados,
redes par-a-par, redes voluntárias e sistemas de larga escala. Neste escopo,
este trabalho aborda a inclusão de recursos de computação voluntária e de
processamento intensivo de dados na plataforma mc2, juntamente com a análise
de métricas de desempenho para alguns estudos de casos. Nestas análises foram
obtidos resultados satisfatórios para os dois módulos do mc2 citados. Através
deles foi possível avaliar a facilidade que os cientistas de diversas áreas podem
obter usufruindo da plataforma e o ganho em desempenho quando necessitam
de grandes volumes de processamento.
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Correlação probabilística implementada em spark para big data em saúdePita, Robespierre Dantas da Rocha 05 March 2015 (has links)
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Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-30T16:15:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / A aplicação de técnicas de correlação probabilística em registros de saúde ou socioeconômicos de uma população tem sido uma prática comum entre epidemiologistas como
base para suas pesquisa não-experimentais. Entretanto, o crescimento do volume dos dados comum ao cenário imposto pelo Big Data provocou uma carˆencia por ferramentas computacionais capazes de lidar com esses imensos reposit´orios. Neste trabalho é descrita uma solução implementada no framework de processamento em cluster Spark para a correlação probabilística de registros de grandes bases de dados do Sistema Público de Saúde
brasileiro. Este trabalho está vinculado a um projeto que visa analisar a relação entre o Programam Bolsa Família e a incidência de doen¸cas associadas á pobreza, tais como hanseníase e tuberculose. Os resultados obtidos demonstram que esta implementação
provê qualidade competitiva em relação a outras ferramentas e abordagens existentes, comprovada pela superioridade das métricas de tempo de execução.
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Sistema de seleção automática de conteúdo televisivo escalável baseado em rede de sensores. / Automatic scalable TV recommendation system based on sensors network.Foina, Aislan Gomide 02 December 2011 (has links)
Com o uso da tecnologia de Identificação por Radiofrequência (RFID), arquiteturas heterogêneas de processadores e as novas tendências da TV Digital e televisão via rede IP (IPTV) foi desenvolvido um sistema para montar, em tempo real, em forma automática, uma programação televisiva personalizada, baseada no perfil do grupo de usuários de um determinado televisor. Aplicações de vídeo sob demanda (VoD), IPTV e TV Digital permitem que cada telespectador possa assistir aos programas a qualquer momento, e assim construir sua grade de programação personalizada. Com um sistema de RFID é possível identificar as pessoas que se encontram próximas ao televisor. Com essas tecnologias unidas a um subsistema de análise de perfil, junto com os dados fornecidos pelos telespectadores no momento da contratação do serviço, e uma interface (middleware) para gerenciar os dados, é possível configurar um sistema que escolhe automaticamente quais programas e quais comerciais serão apresentados no aparelho de TV. Essa escolha é baseada no perfil dos telespectadores presentes naquele momento à frente da televisão e dos programas disponíveis naquele instante. As etiquetas (tags) de RFID usadas para o levantamento da audiência foram aparelhos celulares equipados com tecnologia Bluetooth, que possibilitam a identificação simultânea dos telespectadores via rádio. O algoritmo de recomendação é híbrido, possuindo componentes baseados em conteúdo e componentes colaborativos. O uso dos novos processadores heterogêneos exigiu o desenvolvimento de algoritmos paralelos que utilizam instruções do tipo SIMD, aceleradores e GPUs. Os sistemas que existem no momento (2011) nesta área, se limitam à identificação dos usuários mediante a digitação usando o controle remoto da TV e só identificam uma pessoa de cada vez. O uso de tecnologia por rádio, proposto nesta pesquisa, permite a identificação de várias pessoas simultaneamente, exigindo o desenvolvimento de padrões de um sistema completo baseado em grupos de perfis diferentes. A arquitetura do sistema elaborado está baseada no processador Cell BE e nas arquiteturas CPU+GPU, de forma que o tempo de execução do algoritmo fosse minimizado. / Merging together Radiofrequency identification (RFID), heterogeneous architectures of processors and new tendencies of the Digital TV (DTV) and television through IP network (IPTV), a system to create, automatically and in real-time, a personalized TV program schedule, based on the group of people profile next to a TV. Video-on-Demand (VoD) applications, IPTV and DTV allow each person to watch a chosen program at any moment and to its personalized programming guide. The RFID system allows the identification of the people next to the TV. This technology used with a profile analysis subsystem accessing a database of people preferences, and a middleware to manage the data, it is possible to set a system that automatically chooses with TV shows and with TV ads will be presented in the TV. This selection is based on the profile of the people next to the TV in that instant and on the available programs. The RFID tags used to detect the audience were the mobile phones equipped with Bluetooth, which allows the identification of its owner wirelessly. The recommendation algorithm is hybrid, containing collaborative and content-based components. The new heterogeneous processors demanded the development of parallel algorithms that use SIMD instruction, accelerators and GPUs. The systems that were available in the moment of this research (2011) were limited to the identification through login using remote control, one person by time. The use of RFID technology, proposed in this research, enables the simultaneous identification of many people at a time, demanding the development standards for group profiles recommendation. The systems architectures will be based on Cell BE processor and the conjunct CPU+GPU, focusing in the reduction of the algorithm execution time.
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Sistema de seleção automática de conteúdo televisivo escalável baseado em rede de sensores. / Automatic scalable TV recommendation system based on sensors network.Aislan Gomide Foina 02 December 2011 (has links)
Com o uso da tecnologia de Identificação por Radiofrequência (RFID), arquiteturas heterogêneas de processadores e as novas tendências da TV Digital e televisão via rede IP (IPTV) foi desenvolvido um sistema para montar, em tempo real, em forma automática, uma programação televisiva personalizada, baseada no perfil do grupo de usuários de um determinado televisor. Aplicações de vídeo sob demanda (VoD), IPTV e TV Digital permitem que cada telespectador possa assistir aos programas a qualquer momento, e assim construir sua grade de programação personalizada. Com um sistema de RFID é possível identificar as pessoas que se encontram próximas ao televisor. Com essas tecnologias unidas a um subsistema de análise de perfil, junto com os dados fornecidos pelos telespectadores no momento da contratação do serviço, e uma interface (middleware) para gerenciar os dados, é possível configurar um sistema que escolhe automaticamente quais programas e quais comerciais serão apresentados no aparelho de TV. Essa escolha é baseada no perfil dos telespectadores presentes naquele momento à frente da televisão e dos programas disponíveis naquele instante. As etiquetas (tags) de RFID usadas para o levantamento da audiência foram aparelhos celulares equipados com tecnologia Bluetooth, que possibilitam a identificação simultânea dos telespectadores via rádio. O algoritmo de recomendação é híbrido, possuindo componentes baseados em conteúdo e componentes colaborativos. O uso dos novos processadores heterogêneos exigiu o desenvolvimento de algoritmos paralelos que utilizam instruções do tipo SIMD, aceleradores e GPUs. Os sistemas que existem no momento (2011) nesta área, se limitam à identificação dos usuários mediante a digitação usando o controle remoto da TV e só identificam uma pessoa de cada vez. O uso de tecnologia por rádio, proposto nesta pesquisa, permite a identificação de várias pessoas simultaneamente, exigindo o desenvolvimento de padrões de um sistema completo baseado em grupos de perfis diferentes. A arquitetura do sistema elaborado está baseada no processador Cell BE e nas arquiteturas CPU+GPU, de forma que o tempo de execução do algoritmo fosse minimizado. / Merging together Radiofrequency identification (RFID), heterogeneous architectures of processors and new tendencies of the Digital TV (DTV) and television through IP network (IPTV), a system to create, automatically and in real-time, a personalized TV program schedule, based on the group of people profile next to a TV. Video-on-Demand (VoD) applications, IPTV and DTV allow each person to watch a chosen program at any moment and to its personalized programming guide. The RFID system allows the identification of the people next to the TV. This technology used with a profile analysis subsystem accessing a database of people preferences, and a middleware to manage the data, it is possible to set a system that automatically chooses with TV shows and with TV ads will be presented in the TV. This selection is based on the profile of the people next to the TV in that instant and on the available programs. The RFID tags used to detect the audience were the mobile phones equipped with Bluetooth, which allows the identification of its owner wirelessly. The recommendation algorithm is hybrid, containing collaborative and content-based components. The new heterogeneous processors demanded the development of parallel algorithms that use SIMD instruction, accelerators and GPUs. The systems that were available in the moment of this research (2011) were limited to the identification through login using remote control, one person by time. The use of RFID technology, proposed in this research, enables the simultaneous identification of many people at a time, demanding the development standards for group profiles recommendation. The systems architectures will be based on Cell BE processor and the conjunct CPU+GPU, focusing in the reduction of the algorithm execution time.
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