Made available in DSpace on 2015-04-14T14:12:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 438965.pdf: 813442 bytes, checksum: b32342c677d5b6de8f1ce5d874fc241a (MD5) Previous issue date: 2012-03-30 / This paper aims to analyze the contributions of a Learning Unit for the application of statistical concepts using the spreadsheet. The field research was conducted with students in their sixth year of elementary school in a school hall on the outskirts of the metropolitan area of Porto Alegre, Rio Grande do Sul. The analysis was the identification of students' prior knowledge of statistical concepts and computer use. From the responses received to a questionnaire given initial investigation is the preparation and organization of the Learning Unit. Based on observations of teacher and researcher in the analysis of the materials produced by students, we investigate how is the understanding of statistical concepts through a Learning Unit with the use of spreadsheet features. The results showed a trend in the level of statistical literacy of participating students, it also noted positive changes in behavioral terms and their relationships in the group. / O presente trabalho objetiva investigar as contribui??es de uma Unidade de Aprendizagem para a aplica??o de conceitos estat?sticos com o uso da planilha. A pesquisa de campo foi realizada com alunos do sexto ano do Ensino Fundamental, em uma escola municipal na periferia da regi?o metropolitana de Porto Alegre, Rio Grande do Sul. A an?lise partiu da identifica??o dos conhecimentos pr?vios dos alunos sobre conceitos estat?sticos e a utiliza??o do computador. A partir das respostas obtidas em um question?rio de investiga??o inicial, deu-se a elabora??o e organiza??o da Unidade de Aprendizagem. Com base nas observa??es da professora pesquisadora e na an?lise dos materiais produzidos pelos discentes, investigou-se como se d? a compreens?o sobre os conceitos estat?sticos por meio de uma Unidade de Aprendizagem com o uso da planilha. Os resultados apontaram para uma evolu??o no n?vel de letramento estat?stico dos estudantes participantes e se observou, tamb?m, mudan?as positivas em termos comportamentais e de conviv?ncia em grupo.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:12:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 388458.pdf: 1143990 bytes, checksum: be6833fad83fc96a917c35e92350a0e6 (MD5) Previous issue date: 2007-01-05 / Este trabalho tem por objetivo investigar se a utiliza??o da planilha promove condi??es necess?rias para que os alunos consigam melhorar o entendimento de conceitos da disciplina de Matem?tica Financeira em rela??o ao ensino tradicional realizado com as calculadoras financeiras e as tabelas de coeficientes. Fatores relacionados com os conhecimentos pr?vios dos alunos, aprendizagem, motiva??o, interesse, conte?dos e desempenho com a utiliza??o dos dois recursos foram levantados e confrontados quantitativamente e qualitativamente. A amostra investigada foi composta de tr?s turmas de um curso noturno de Ci?ncias Cont?beis de uma Faculdade de Porto Alegre

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-03-20T14:37:41Z No. of bitstreams: 1 TES_JOAQUIM_VINICIUS_CARVALHO_ASSUNCAO_COMPLETO.pdf: 5447781 bytes, checksum: f414b8262d7361d1082fc73dfea5f008 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-20T14:37:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_JOAQUIM_VINICIUS_CARVALHO_ASSUNCAO_COMPLETO.pdf: 5447781 bytes, checksum: f414b8262d7361d1082fc73dfea5f008 (MD5) Previous issue date: 2016-08-09 / Modelos estoc?sticos podem ser ?teis para representar de maneira compacta cen?rios n?o determin?sticos. Al?m disso, simula??es aplicadas em um modelo compacto s?o mais r?pidas e demandam menos recursos computacionais do que t?cnicas de minera??o em grandes volumes de dados. O desafio est? na constru??o desses modelos. A acur?cia, juntamente com tempo e a quantidade de recursos usados para ajustar um modelo s?o fatores chave para sua utilidade. Tratamos aqui de t?cnicas de aprendizado de m?quina para ajustes de estruturas com a propriedade de Markov; especialmente formalismos complexos como Modelos Ocultos de Markov (HMM) e Redes de Automatos Estoc?sticos (SAN). Quanto a acur?cia, levamos em considera??o as atuais t?cnicas de ajuste, e medidas baseadas em verossimilhan?a. Quanto ao tempo de cria??o, automatizamos o processo de mapeamento de dados via s?ries temporais e t?cnicas de representa??o. Quanto aos recursos computacionais, usamos s?ries temporais e t?cnicas de redu??o de dimensionalidade, evitando assim, problemas com a explos?o do espa?o de estados. Tais t?cnicas s?o demonstradas em um processo que incorpora uma s?rie de passos comuns para o ajuste de modelos com s?ries temporais. Algo semelhante ao que o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD) faz; por?m, tendo como componente principal, modelos estoc?sticos. / Stochastic models might be useful for creating compact representations of non-deterministic scenarios. Furthermore, simulations applied to a compact model, are faster and require fewer computational resources than the use of data mining techniques over large volumes of data. The challenge is to build such models. The accuracy as well as the time and the amount of resources used to fit such models, are the key factors related to their utility. We use machine learning techniques for the fitting of structures characterized by a Markov property; especially, complex formalisms such as Hidden Markov Models (HMM) and Stochastic Automata Networks (SAN). Regarding the accuracy, we considered the state of the art on fitting techniques and model measurements based on likelihood. Regarding the computational resources, we used time series and dimensionality reduction techniques to avoid the space state explosion. Such techniques are demonstrated in a process that embodies a set of common steps for the model fitting through time series. Similar to the knowledge discovery in databases (KDD), yet using stochastic models as a main component.

Made available in DSpace on 2016-04-04T18:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Jesus dos Santos.pdf: 4921814 bytes, checksum: c8f0f107e2ca014d40151c8d1191abe2 (MD5) Previous issue date: 2012-12-18 / Over the last years, Cloud Computing has brought about a paradigm shift regarding the deployment of computing services for corporations, small business and even end-users. This model of resource utilization has originated a whole new set of business options and business opportunities yet to be explored. The Hybrid Cloud model, which refers to the situation when the cloud is built using both internal and external resources, or by the combination of resources provided by more than one provider, presents a new challenge for the network management tools. The main difficult is on an efficient resource allocation that allows the network management to follow the system performance in real-time. In this work, it is proposed a Fuzzy Logic controller based on a Fuzzy Finite-State Machine as a tool to manage Hybrid Cloud deployments. This Fuzzy Finite-State Machine operates as in accordance with the service level agreements (SLA) and the quality of experience of the user. By comparing the results obtained by using the proposed controller with typical controllers based on Boolean Logic, savings ranging from 3% to up to 50% where achieved, depending on the number of servers and the demand. The prior use of Fuzzy Finite-State Machines to manage Cloud Computing systems has not been found in the literature until the present proposal. / A utiliza??o de sistemas de Computa??o em Nuvem tem se tornado quase que obrigat?ria na disponibiliza??o de solu??es e servi?os, seja para pequenas ou grandes corpora??es, ou mesmo para usu?rios finais. Tal modelo de consumo de recursos abre toda uma gama de oportunidades de neg?cio que est? sendo cada vez mais explorada. Em especial, o uso de Nuvens H?bridas, nas quais os recursos da pr?pria organiza??o usu?ria s?o combinados com recursos de provedores externos, representa um novo desafio para as ferramentas de gerenciamento. Estas ferramentas devem permitir a aloca??o dos recursos de forma eficiente e possibilitar ao gestor a visualiza??o do estado do sistema em tempo real. Com tal cen?rio em vista, neste trabalho apresenta-se e investiga-se um modelo de controlador para Computa??o em Nuvem baseado em uma m?quina de estados nebulosos. Esta m?quina de estados opera de acordo com crit?rios definidos nos contratos de n?vel de acordo (service level agreement SLA) e com a qualidade de experi?ncia do usu?rio (quality of experience QoE). Comparando-se o desempenho desta ferramenta com o de um controlador t?pico, baseado em ?lgebra Booleana, obteve-se uma economia entre 3% at? 50% de recursos, isto para um sistema operando com servidor ?nico, dependendo das solicita??es de demanda. Finalmente, observa-se que, at? o presente momento, a abordagem desenvolvida neste trabalho ? in?dita na literatura.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:48:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 400741.pdf: 8197264 bytes, checksum: 06de0e14d6fe03643c75f2ccd841d590 (MD5) Previous issue date: 2008-01-30 / Diversos processos de neg?cio das organiza??es podem ser automatizados com o aux?lio de sistemas de Workflow. Alguns deles, estrategicamente importantes, necessitam de ferramentas que permitam an?lises gerenciais e auxiliem os gestores no processo de tomada de decis?o. Neste contexto, a aplica??o das t?cnicas de descoberta de conhecimento sobre os registros de execu??o das inst?ncias dos processos de neg?cio mostra-se uma pr?tica promissora. No entanto, o ambiente computacional utilizado pelas aplica??es de KDD pode ser significativamente complexo, tendo suas etapas executadas de forma independente como, por exemplo, em um ambiente orientado a servi?os. Esta arquitetura possui um problema relacionado ? troca de informa??es entre as etapas do processo, visto que cada servi?o pode ter sido escrito em linguagens diferentes e necessitar que os dados estejam dispostos em um determinado formato. Neste caso, uma vez que este formato seja ?nico, distintas aplica??es podem trabalhar utilizando mesmos dados, agregando ao procedimento com diversidade de op??es. Seguindo esta problem?tica, este trabalho versa sobre uma abordagem que visa tornar independentes duas etapas do processo de descoberta de conhecimento: a minera??o de dados e a visualiza??o dos resultados. Para isto, a solu??o proposta est? baseada no uso das tecnologias de XML e XML Schema para a defini??o de estruturas para as sa?das e entradas dos algoritmos de minera??o e t?cnicas de visualiza??o. Al?m disto, o uso de t?cnicas de XSLT contribui para que a transforma??o entre estes formatos possa ser realizada de modo automatizado. Para a valida??o da solu??o, criada com base te?rica, foram realizadas alguns testes utilizando as implementa??es de c?digo livre. A principal contribui??o deste trabalho est? na cria??o de formatos ?nicos e gen?ricos para a troca de informa??es entre as etapas citadas, bem como sua transforma??o.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 405853.pdf: 4882844 bytes, checksum: e68586116eef21a1b625b9b4a572b24a (MD5) Previous issue date: 2008-03-26 / A ?rea de Qualifica??o M?dica em treinamentos de Suporte ? Vida (atendimento de emerg?ncia) tem sido constantemente aperfei?oada. Atualmente, os treinamentos s?o realizados utilizando-se manequins anat?micos que permitem a execu??o de algumas manobras comuns do atendimento de emerg?ncia, como massagem card?aca, intuba??o, e pun??o venosa, entre outras. No entanto, muitos problemas s?o ainda identificados no processo de treinamento, tais como a falta de realismo nos exerc?cios e o pouco envolvimento do aluno. O projeto ARLIST (Augmented Reality Environment for Life Support Training) foi desenvolvido para apoiar o treinamento m?dico de emerg?ncia, buscando possibilitar ao aluno em treino uma maior intera??o com o manequim de simula??o. Para atingir este objetivo, recursos computacionais como sons e imagens, foram adicionados nos manequins usados nos cursos de treinamento, de forma a criar um ambiente de simula??o mais realista de um atendimento m?dico de emerg?ncia. Um vasto conjunto de sons pode ser reproduzido, desde falas e gemidos do paciente at? sons pulmonares e card?acos. Imagens mostram express?es faciais e les?es no t?rax sobre o corpo do manequim anat?mico. Uma ferramenta foi desenvolvida para prover controle ao m?dico-instrutor sobre o processo de simula??o e registrar as a??es dos estudantes em treinamento. O projeto foi avaliado atrav?s de sess?es com acad?micos do curso de medicina. Foi poss?vel concluir que as simula??es com os recursos agregados mostraram mais realismo do que o ambiente em uso atualmente. De acordo com a opini?o dos instrutores, a principal vantagem observada durante os testes foi a melhora da intera??o aut?noma entre o trainee e o manequim. O projeto foi adaptado para ser usado na prova de resid?ncia m?dica do Hospital S?o Lucas PUCRS.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 385168.pdf: 1479304 bytes, checksum: c2d3092f95cb481ba685072abcb9e193 (MD5) Previous issue date: 2006-03-16 / A Oceanografia ? o estudo das caracter?sticas f?sicas e biol?gicas dos oceanos e dos mares. Diversos aspectos clim?ticos e meteorol?gicos s?o afetados pelo comportamento do oceano. Al?m disso, no fundo oce?nico existem grandes dep?sitos de minerais, como petr?leo e g?s. A simula??o oce?nica consiste em realizar previs?es do seu comportamento, atrav?s do processamento de modelos num?ricos. Com o avan?o do poder computacional, grandes volumes de dados s?o gerados, obtendo com isso uma maior exatid?o das informa??es. Assim, ferramentas para a visualiza??o destes dados tornam-se imprescind?veis para auxiliar os ocean?grafos na an?lise e interpreta??o das informa??es. O presente trabalho tem como objetivo apresentar o projeto e desenvolvimento de uma ferramenta para visualiza??o 3D de dados oce?nicos simulados. Os dados foram obtidos atrav?s do modelo Princeton Ocean Model (POM). Para observar as caracter?sticas f?sicas do oceano, foram desenvolvidas t?cnicas para a visualiza??o de dados escalares e vetoriais, sele??o de regi?es de interesse utilizando cortes curvil?neos e anima??o do volume para observar a varia??o dos par?metros ao longo do tempo, atrav?s da visualiza??o tridimensional do oceano. Para este trabalho, inicialmente foi realizado um estudo das t?cnicas e algoritmos de visualiza??o de dados oce?nicos. Tamb?m foram abordadas diversas caracter?sticas presentes em sistemas de visualiza??o, que serviram como base para especifica??o das funcionalidades desenvolvidas na ferramenta.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 409150.pdf: 923910 bytes, checksum: 44e59b532fd1e8f249aeacfa7777f126 (MD5) Previous issue date: 2007-12-06 / Este trabalho apresenta e avalia uma proposta para Categoriza??o Hier?rquica de Textos com uso combinado dos classificadores k-Nearest Neighbors (k-NN) e Support Vector Machines (SVM). O estudo foi embasado numa s?rie de experimentos os quais fizeram uso da cole??o Folha-RIcol de textos em l?ngua portuguesa, que se encontram hierarquicamente organizados em categorias. Nos experimentos realizados, os classificadores k-NN e SVM tiveram seu desempenho analisado, primeiro individualmente, com uma variante da metodologia de avalia??o hold-out, e ap?s, de modo combinado. A combina??o proposta, denominada k-NN+SVM, teve seu desempenho comparado com aquele dos classificadores individuais e com o da combina??o por voto. Em s?ntese, a combina??o k-NN+SVM n?o apresentou desempenho superior ?s demais alternativas, todavia o estudo permitiu a observa??o do comportamento dos classificadores e seu uso combinado, a identifica??o de problemas e poss?veis solu??es, bem como algumas considera??es sobre a cole??o de documentos utilizada

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 415883.pdf: 5085760 bytes, checksum: 77de634cbb447a76e23a59ef7b3c320e (MD5) Previous issue date: 2009-03-26 / Este trabalho apresenta um estudo sobre as tarefas de intera??o contidas em sistemas de visualiza??o de imagens m?dicas. Baseado nesse estudo, o desenvolvimento de um dispositivo de intera??o para ambientes imersivos de visualiza??o de imagens m?dicas ? proposto. Esse dispositivo agrega as vantagens do mapeamento direto das a??es do usu?rio para intera??o em um ambiente virtual com um m?todo para entrada de valores num?ricos atrav?s de um sensor multitouch. Como resultado foi constatado que, apesar dos usu?rios gastarem mais tempo com as tarefas de entrada de valores no ambiente virtual, o dispositivo apresentou uma precis?o similar ? obtida em um ambiente desktop.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 423499.pdf: 2268638 bytes, checksum: a9a287a49644290eaf88a8b8d38f9f10 (MD5) Previous issue date: 2010-03-29 / Os formalismos estruturados foram definidos ao longo dos anos com o objetivo de aumentar o n?vel de abstra??o e oferecer uma alternativa de modelagem mais sofisticada do que a proporcionada pelas tradicionais Cadeias de Markov. Exemplos de formalismos estruturados que utilizam ?lgebra tensorial para o armazenamento de seus descritores s?o as Redes de Aut?matos Estoc?sticos, as Redes de Petri Estoc?sticas Generalizadas Superpostas e as ?lgebras de Processo. Tais descri??es utilizam primitivas de modelagem entre seus componentes capturando sua sem?ntica operacional e permitindo a sua an?lise ao retornarem ?ndices quantitativos de desempenho quando s?o resolvidos numericamente. Os mecanismos atuais de solu??o usam propriedades da ?lgebra Tensorial (cl?ssica ou generalizada) para multiplicar termos tensoriais de eventos entre os estados dos modelos (i.e., um descritor Markoviano) por um vetor de probabilidade, que cont?m a solu??o estacion?ria ou transiente. Esta opera??o ? chamada de Multiplica??o Vetor-Descritor (MVD) e ? realizada de tr?s maneiras b?sicas: de forma esparsa (ineficiente em mem?ria, eficiente em tempo), utilizando o Algoritmo Shuffle (eficiente em mem?ria, ineficiente em tempo para algumas classes de modelos) ou atrav?s do Algoritmo Split, que ? uma combina??o das duas primeiras abordagens. A principal contribui??o deste ?ltimo foi a proposi??o de um m?todo h?brido onde incrementa-se a mem?ria (de forma razo?vel) para acelerar o c?lculo efetuado por itera??o. Entretanto, o principal desafio do Algoritmo Split ? relativo ? determina??o de cortes de cada termo tensorial e em como re-estrutur?-lo para reduzir o custo computacional por itera??o, acelerando a converg?ncia de modelos estruturados. Este trabalho aborda estes problemas, baseando-se em tr?s eixos: i) na discuss?o das primitivas de modelagem para composi??o de sistemas atrav?s de formas mais abstratas de descri??o, ii) nas diferentes formas de tratamento de termos tensoriais de descritores Markovianos para execu??o mais otimizada da MVD a partir de re-estrutura??es das ordens originais, e iii) na execu??o do Algoritmo Split com taxas constantes ou funcionais demonstrando os resultados obtidos para diversas classes de modelos. Para os casos observados, foi demonstrado atrav?s de experimentos que o melhor ganho, balanceando-se tempo e mem?ria, ? verificado quando as matrizes dos termos tensoriais s?o reordenadas, tratando as do tipo identidade na parte estruturada e avaliando-se os elementos funcionais uma ?nica vez na parte esparsa. Ao avaliar as fun??es somente uma vez em todo o processo de MVD, converte-se os descritores generalizados para cl?ssicos em tempo de execu??o e promove-se ganhos consider?veis em tempo para determinadas classes de modelos. Observou-se tamb?m que as atividades de sincroniza??o ou comunica??o entre os m?dulos ou parti??es envolvidas bem como o total de par?metros das depend?ncias funcionais realizam um papel crucial no desempenho obtido. A presente tese ? finalizada identificando as classes de modelos mais adequadas para a utiliza??o do Algoritmo Split, propondo formas de re-estrutura??o de descritores Markovianos que privilegiem a esparsidade e a exist?ncia de matrizes do tipo identidade para balancear os custos em mem?ria e tempo de execu??o.