Made available in DSpace on 2014-08-20T13:20:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joao_Paulo_Borges _Silveira_Dissertacao.pdf: 2289542 bytes, checksum: 250610a01d1b964b57e9322c67033adf (MD5) Previous issue date: 2013-12-19 / This essay focuses on (auto) biographic documents belonging to Coriolano Mário Araújo Benício (1911-1984) personal archives, citizen of Rio Grande whose personnel and professional trajectories were dedicated to his county's cultural and artistics scenes. This study starts with a restlessness due to little knowledge about Coriolano Benicio figure and personal files in Rio Grande. The research is justified by academic novelty, as Coriolano Benicio personal and professional trajectories through his files have never been explored. Once manuscripts from his personal archives features (auto) biographical information, which Coriolano recorded traces of his life's trajectory, these documents, therefore, are holders of it's owner's memories, while also represent important elements to comprehend the collective artistic memory of the city of Rio Grande / O presente estudo tem como foco os documentos (auto) biográficos pertencentes ao arquivo pessoal de Coriolano Mário de Araújo Benício (1911-1984), cidadão rio-grandino que teve suas trajetórias pessoal e profissional dedicadas às cenas artística e cultural de seu munícipio. Este estudo parte de uma inquietação, que é o pouco conhecimento sobre a figura de Coriolano Benício e de seu arquivo pessoal na cidade do Rio Grande. A pesquisa se justifica pelo ineditismo acadêmico, já que a trajetória pessoal e profissional de Coriolano Benício, através de seu arquivo pessoal, nunca foi explorada. Uma vez que os documentos manuscritos presentes no seu arquivo pessoal possuem caráter (auto) biográfico, os quais Coriolano Benício registrou traços de sua trajetória de vida, tais documentos atuam, portanto, como suportes das memórias de seu titular, ao mesmo tempo que apresentam elementos importantes para a compreensão de uma memória artística coletiva da cidade do Rio Grande

Orientador : Maria Cristina Menezes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-08-09T13:53:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_AdrianoMarins_M.pdf: 3731302 bytes, checksum: 9e7f4d78775244880cb0a78089b1651a (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo : Este trabalho enfoca a trajetória e o perfil dos alunos da Escola Normal ¿Carlos Gomes¿, do município de Campinas, São Paulo, delineados pelas informações recolhidas nos livros oficiais de registro da escola, ao longo do Estado Novo (1937-1945). As informações utilizadas foram cotejadas com as produzidas a partir do Convênio para o aperfeiçoamento e uniformização das estatísticas educacionais e conexas, assinado em 1931, e que teve Teixeira de Freitas como personagem emblemático / Abstract : This work is focused on the trajectory and profile of Escola Normal ¿Carlos Gomes¿ students, in the city of Campinas, State of São Paulo, outlined through the information gathered from the school records official books, all along the so-called ¿Estado Novo¿ (1937-1945). The information used have been confronted with those produced after the Covenant for the improvement and uniformization of the educational and related statistics, signed in 1931, and that had Teixeira de Freitas as emblematic character / Mestrado / Filosofia e História da Educação / Mestre em Educação

L'objectif de cette thèse porte sur l'étude des phénomènes de blocage dans un flux particules à faible densité dans un canal. Le blocage est induit par la géométrie du canal. L'essentiel de mes travaux concerne la description des situations où le blocage est contrôlé par les limites en capacité d'un canal. Le paramètre pertinent pour ce phénomène est donné par le nombre de particules minimum, N, conduisant à l'interruption du flux de particules. Un modèle stochastique simple introduit par Gabrielli et al. (PRL. 110, 170601, 2013) illustre ce comportement: des particules arrivent aléatoirement selon une distribution de Poisson à l'entrée d'un canal unidimensionnel et le traversent avec un temps constant, noté t. Le blocage survient lorsque N particules sont simultanément sur le pont. Le travail de cette thèse à été d'étudier les extensions de ce modèle. Les observables du système sont la probabilité de survie, le flux sortant ainsi que la statistique sur les particules sorties avant le blocage. Les différentes études ont permis pour le cas N>2, pour une distribution homogène quelconque et inhomogène d'entrée, pour un système de multi-canaux ainsi que pour une durée finie de blocage d'obtenir des résultats analytiques exactes ainsi que des approximations à l'aide d'outils statistique. Le dernier projet de cette thèse porte sur l'étude microscopique des phénomènes de blocage. Le modèle simple que nous avons étudié est un système bidimensionnel de particules browniennes soumis à une force de traînée et se déplaçant dans un canal avec rétrécissement. La présence d'un obstacle au milieu du canal peut causer un colmatage selon les valeurs des différents paramètres du système. / This manuscript presents a study of blocking phenomenon in particulate streams flowing through anarrow channel. In particular, it examines situations in which blocking is controlled by the limitedcarrying capacity of the channel. It builds on a simple stochastic model, introduced by Gabrielli etal. (Phys. Rev. Lett. 110, 170601, 2013), in which particles arrive randomly according to a Poissondistribution at the entrance of a one-dimensional channel with an intensity λ and, unless interrupted,exit after a transit time, τ. Blocking occurs instantaneously when N=2 particles are simultaneouslypresent in the channel. The quantities of interest include the probability that the channel is still openat time t (survival probability) and the flux and total number of exiting particles. The thesisexamines a number of generalizations including when more than two particles must be present toinduce blockage, N>2, a time dependent intensity, a finite blocking time, and multi-channelsystems. We obtain exact and approximate analytical results using tools such as the masterequations describing the evolution of the n-particle partial probabilities, large deviation theory andqueuing theory. The theoretical results are validated by comparison with the results of numericalsimulations. The final chapter of the thesis uses a different approach, namely a brownian dynamics simulation of a two dimensional system of soft particles subjected to an external driving and dragforces. The presence of an obstacle in the middle of the channel can cause irreversible orintermittent clogging depending on the system geometry, temperature and particle stiffness.

This thesis is intent on the introduction to problems of statistical approach to research tasks. It focuses on research assignments, position of research worker and statistician while analyzing, ways of gathering data files and problems connected with them, main types of multivariate statistical methods and possible views of their classification. Moreover, this work includes overview of examples of research assignments, possibilities of their solutions and related data files. First chapter describes statistical approach to the research assignments, and the second one shows concrete examples of these assignments. The enclosed CD includes data files to most of the statistical examples.

Tracking Internet users is one of the most controversial and discussed IT topic nowadays. Except of the publicly known tracking by marketing agencies, there even appeared secret methods of surface monitoring of USA population. Because, as shown in this thesis, majority of existing tools for defence against tracking on the Internet are cooperating with trackers, the goal of this thesis is to develop independent defend tool that would block tracking. After mentioning the motivation for tracking and its history there are analysed all known and widespread tracking methods in detail. The two following sections of the thesis are describing the world biggest companies performing the user tracking and their tools and options to defend against each method of tracking by available defensive tools. The practical part of the thesis contains the description, example of usage and manual for developed defensive tool, that protects users on the Internet against the most widespread tracking methods by restricting communication with suspicious 3-rd party servers.

Cílem této práce je vytvořit systém, který je schopný automaticky určit množinu testů, které mají být spuštěny, když dojde v ComplianceAsCode projektu ke změně. Navržená metoda vybírá množinu testů na základě statické analýzy změněných zdrojových souborů, přičemž bere v úvahu vnitřní strukturu ComplianceAsCode. Vytvořený systém je rozdělen do čtyř částí - získání změn s využitím verzovacího systému, statická analýza různých typů souborů, zjištění souborů, které jsou ovlivněny těmi změnami, a výpočet množiny testů, které musí být spuštěny pro danou změnu. Naimplementovali jsme analýzu několika různých typů souborů a náš systém je navržen tak, aby byl jednoduše rozšiřitelný o analýzy dalších typů souborů. Vytvořená implementace je nasazena na serveru, kde automaticky analyzuje nové příspěvky do ComplianceAsCode projektu. Automatické spouštění informuje přispěvatelé a vývojáře o nalezených změnách a doporučuje, které testy by pro danou změnu měly být spuštěny. Tím je ušetřen čas strávený při kontrole správnosti příspěvků a čas strávený spouštěním testů.

This graduation theses suggests informative business of meeting concrete company. Record is proposal information system, which registration workers, theirs attendance, reservation rooms and means for work, transfer files between users. The attendance is basis for counting-room. The whole system is written in PHP language in combination with HTML with the usage of database language SQL and database MySQL.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.