Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-08-16 / Although there are increasingly more initiatives for the generation of semantic knowledge based on user participation, there is still a shortage of platforms for regular users to create applications on which semantic data can be exploited and generated automatically. The research here proposes an architecture, called SeMaps, for assisting the authoring and hosting of applications in which the maps combine the aggregation of a Geographic Information System and crowd-generated content (called here crowd maps). In these systems, the digital map works as a blackboard for accommodating stories told by people about events they want to share with others typically participating in their social networks. SeMaps offers an environment for the creation and maintenance of sites based on crowd maps with the possibility for the user to characterize semantically that which s/he intends to mark on the map. The designer of a crowd map, by informing a linguistic expression that designates what has to be marked on the maps, is guided in a process that aims to associate a concept from a common-sense base to this linguistic expression. Thus, the crowd maps start to have dominion over common-sense inferential relations that define the meaning of the marker, and are able to make inferences about the network of linked data. This makes it possible to generate maps that have the power to perform inferences and access external sources (such as DBpedia) that constitute information that is useful and appropriate to the context of the map. This research describes SeMaps' architecture and how it was applied in Wikimapps, a crowd map authoring tool. Keywords: crowd maps, semantic web, wiki, RDF, OWL, linked open data, common-sense conceptual base / Apesar de surgirem cada vez mais iniciativas para a geração de conhecimento semântico baseado na participação do usuário, ainda existe uma falta de plataformas para usuários comuns criarem aplicações nas quais dados semânticos podem ser explorados e gerados automaticamente. Esta pesquisa propõe uma arquitetura, chamada SeMaps, para o auxílio na autoria e gerenciamento de aplicações nas quais mapas combinam Sistemas de Informações Geográficas (GIS) e conteúdo gerado colaborativamente (chamados aqui de mapas colaborativos). Nesses sistemas, o mapa digital funciona como um quadro negro para concentrar relatos feitos por pessoas sobre eventos que eles queiram compartilhar com outros. SeMaps oferece um ambiente para a criação e manutenção de sítios baseados em mapas colaborativos com a possibilidade para o usuário de caracterizar semanticamente o que ele deseja marcar no mapa. O produtor de conteúdo de um mapa colaborativo, ao informar uma expressão linguística que descreve o que será marcado no mapa, é guiado em um processo que visa associar um conceito de uma base conceitual de senso comum a essa expressão linguística. A partir daí, o mapa colaborativo começar a obter domínio sobre relações inferenciais de senso comum que definem o significado do marcador, sendo capaz de realizar inferências na rede de dados referenciados abertos. Isso torna possível a geração de mapas que possuem o poder de realizar inferências e acessar fontes de conteúdo externo (como DBpedia) que constituem informação útil e apropriada ao contexto do mapa. Esta pesquisa descreve a arquitetura SeMaps e como ela foi aplicada em Wikimapps, uma ferramenta de autoria de mapas colaborativos. SeMaps tem como alvo desenvolvedores de ferramentas de autoria de mapas colaborativos que desejam, de forma simples, permitir que seus mapas gerados possuam o poder de explorar e gerar dados referenciados abertos. Através do uso de SeMaps, pode-se verificar que Wikimapps passou a gerar mapas colaborativos semânticos capazes de: (i) ter seus dados abertos conforme os padrões estabelecidos para publicação de dados referenciados abertos (LOD), e (ii) capaz de buscar e exibir informações relavantes ao conteúdo do mapa, oriundas de grandes repositórios abertos. Palavras-chave: mapas colaborativos, web semântica, wiki, RDF, OWL, linked open data, base conceitual de senso comum

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

Resumo não disponível

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

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Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5429_1.pdf: 2027395 bytes, checksum: a60f0ffd313359af227000b0ebc6d7d8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / O presente trabalho propõe uma metodologia de baixo custo para depuração de projetos de sistemas digitais em FPGAs. Esta abordagem oferece um ambiente para a depuração de projetos baseados em FPGAs. A metodologia utiliza o padrão JTAG para fazer o readback dos sinais resultantes da simulação do projeto do usuário. Já a visualização dos sinais é feita por meio do ambiente ChipScope Pro® da Xilinx®. No entanto não é possível, com o ChipScope Pro, injetar vetores de teste, nem definir break points. Sendo assim um componente de hardware (módulo injetor de vetores) foi desenvolvido para controlar a injeção dos vetores no projeto do usuário. Uma interface gráfica também foi criada, permitindo a definição e envio dos vetores por meio da porta paralela de um PC hospedeiro. Os vetores de teste são definidos em alto nível por meio de um arquivo texto, contendo parâmetros de simulação. O arquivo residente no computador hospedeiro é posteriormente enviado para o FPGA alvo, via porta paralela. Foram utilizados dois módulos como estudo de caso para validação da metodologia. O primeiro faz uso de um protocolo de controle de acesso a memória por dispositivos de I/O. Já o segundo utiliza uma USART, a qual foi desenvolvida pela equipe do projeto Brazil-Ip/Fênix. Bons resultados foram alcançados e estão apresentados nesta dissertação

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-24T19:35:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO João Paulo Fernandes Barbosa.pdf: 5395058 bytes, checksum: 1228b9047fb332f874f7e71584424654 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-25T18:10:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO João Paulo Fernandes Barbosa.pdf: 5395058 bytes, checksum: 1228b9047fb332f874f7e71584424654 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-25T18:10:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO João Paulo Fernandes Barbosa.pdf: 5395058 bytes, checksum: 1228b9047fb332f874f7e71584424654 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / A detecção de objetos e a segmentação de sequências de vídeo são os primeiros passos em algumas aplicações e sistemas de visão computacional. Bons resultados tem sido alcançados com a utilização de General Propose Graphic Processor Unit (GPGPU) e de Field Gate Programmable Array (FPGA) na implementação de aplicações científicas de alto desempenho e esta têm sido uma alternativa à implementação convencional baseada em uma Central Única de Processamento (CPU). Neste contexto, este trabalho apresenta uma arquitetura heterogênea baseada em CPU e FPGA, que explora o máximo de paralelismo, para o processamento da segmentação de frames de vídeo utilizando a análise do espectro de fase de Fourier. O algoritmo de segmentação de vídeos implementado neste trabalho inclui entre suas operações o processamento de uma FFT 3-D, o cálculo do espectro de fase e o cálculo da IFFT 2-D em uma sequência de vídeo. O desempenho da arquitetura baseada em CPU e FPGA é comparado com a mesma implementação do algoritmo que utiliza a biblioteca cuFFT em um sistema baseado em CPU e GPU. A arquitetura desenvolvida em um FPGA Stratix IV (EP4SE530H35C2) é capaz de segmentar objetos em uma sequencia de vídeo a uma taxa de 1.800 frames por segundos. / Object detection and video sequences segmentation are the first step in some applications and computer vision systems. Hardware accelerators such General Propose Graphic Processor Unit (GPGPU) and Field Gate Programmable Array (FPGA) have been used as an alternative to conventional CPU architectures in high-performance scientific applications, and have achieved good speed-up results. Within this context, this work presents a heterogeneous architecture for computing based on CPU and FPGA, which explores the maximum parallelism for processing video segmentation using the video signal Fourier phase spectrum analysis. The video segmentation algorithm includes processing the 3-D FFT, calculating the phase spectrum and the 2-D IFFT operation in a video sequence. The performance of the architecture based on CPU and FPGA is compared with the implementation of the same algorithm with the cuFFT library in a system based on CPU and GPU. The prototyped architecture in a Stratix IV (EP4SE530H35C2) FPGA is able to segment objects in video sequences at 1.800 frames per second.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-11-10 / Classification based on sub-flows is a step towards meeting the requirements for online classification of network traffic. This work describes a classification strategy based on sub-flows, applied to TCP and UDP traffics, which opens a perspective to classify the entire traffic of a link. The proposed work uses the One-Against-All (OAA) decompo- sition applied to statistical features of sub-flows obtained only from the information of packet headers. The OAA decomposition explores the characteristic to build highly spe- cialized binary classifiers for each application class. The results show a mean accuracy of 98% for the selected classes. Keywords: Online traffic classification, one-against-all classification. / A classificação baseada em sub-fluxos é um passo no sentido de cumprir os requisitos para a classificação online do tráfego de rede. Este trabalho descreve uma estratégia de classificação baseada em sub-fluxos, aplicada aos tráfegos TCP e UDP, que abre uma perspectiva para classificar todo o tráfego de um link. O trabalho proposto utiliza a decomposição de um-contra-todos (1CT) sobre variáveis estatísticas dos sub-fluxos, as quais são obtidas somente a partir da informação dos cabeçalhos dos pacotes. A de- composição 1CT explora a característica de construir classificadores binários altamente especializados para cada classe de aplicação. Os resultados mostram uma precisão média de 98% para as classes selecionadas. Palavras-chave: Classificação de tráfego online, classificação um-contra-todos