O principal propósito deste trabalho e estudar a estrutura dos métodos de Runge-Kutta para equações integrais de Volterra. Isto tem sido desenvolvido de forma tradicional durante vários anos. Este assunto será tratado com uma roupagem bem atual, a qual necessita da teoria de grafos, tornando assim mais fácil a tarefa de obtenção dos coeficientes de Volterra-Runge-Kutta. Também estão incluídas as extensões naturais continuas do mesmo método, de modo a mostrar que e possível construir funções polinomiais continuas por partes, de ordem suficientemente elevada, as quais permitem estender a aproximação nos pontos da malha para todo intervalo de integração. / The mean purpose of this work is to study the structure of Runge-Kutta methods for Volterra Integral Equations. This has been developped for many years in a classical way. This matter will be treated in a very recent fashion, which needs Theory of Graphs, becoming the task of getting Volterra-Runge-Kutta coefficents very easy. Also, it is included the so called Natural Continuous Extensions of the same method, in order to show that, it is possible to build sufficent high order piecewise polynomial functions, which allow to extend the approximation at the grid points, to the whole interval of integration.

A partir da análise de diversos trabalhos publicados sobre requisitos para sistemas de autoria hipermídia educacional, foi proposto um novo conjunto de requisitos que tem por objetivo auxiliar as etapas de engenharia de requisitos e de avaliação no processo de desenvolvimento de um sistema pertencente a este domínio. De forma geral, foi proposto um conjunto de requisitos que privilegia tanto as necessidades do contexto educacional quanto as necessidades relacionadas aos ambientes de autoria hipermídia. Esses requisitos foram utilizados na avaliação do sistema SASHE, tendo sido obtidos resultados que indicaram a eficácia desta proposta e, simultaneamente, a qualidade da implementação do sistema. / This study proposes a new set of requirements which aims to support both the requirements engineering and the evaluation stages in the development process of an educational hypermedia authoring system. These requirements distinguishe both the characteristics of educational context and of hypermedia authoring environments. These requirements were utilized in the evaluation of SASHE, an hypermedia authoring system. The effectiveness of the proposal and the quality of the implementation of SASHE have been analysed through data obtained in this evaluation.

Com avanço da World Wide Web (WWW) ocorreu um aumento significativo em desenvolvimento de hiperdocumentos Web (websites). Esse desenvolvimento, no entanto, tem se mostrado sujeito a muitos \"erros\", que em geral são atribuídos à manipulação de um grande número de nós e links. Tentando diminuir esses erros em potencial, muitos trabalhos têm proposto diferentes soluções para auxiliar a avaliação de hiperdocumentos e a aplicação de métricas se apresenta como uma possível abordagem, seguindo os preceitos de Engenharia de Software. Por sua vez, as métricas, em geral, são de difícil interpretação por parte dos webmasters. Assim, neste trabalho investigamos a abordagem de aplicação de métricas a websites contando com auxílio de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM). Estas técnicas têm sido utilizadas em uma variedade de tarefas no contexto Web, tais como auxiliar os usuários em suas pesquisas, aprendizado relacionado aos interesses do usuário, extração de informações, entre outras. Este trabalho visa, através do suporte de técnicas de AM, auxiliar a abordagem de análise de métricas de websítes. / With the widespread of the World-Wide-Web there was a significant increase in development of Web hyperdocuments (websites). This development, however, has been shown to be an error-prone activity due (o the manipulation of large amount of nodes and links. In order to reduce the errors, several essays have proposed different solutions to help evaluating hyperdocuments and according to Software Engineering theories, metrics usage can be an useful one. But the metrics generally are difficult to be understood by the webmasters. Thus, we propose an approach that considers metrics usage in websites regarding to the support of Machine Learning techniques. The techniques have been used in a variety of Web context tasks, including learning to assist users in searches, learning information extractors, learning user interests, and others. This work focuses on helping the analysis of website metrics using the support of Machine Learning techniques.

Neste trabalho de mestrado foi estudado um processo de geração de imagens a partir de dados volumétricos dentários. Para isso foi elaborado e implementado um método de Rendering Volumétrico Direto que faz uso de texturas volumétricas (DVRT Direct Volume Rendering witk-Texture). Esse método funciona criando um mapa de textura tridimensional a partir do volume de dados e então amostrando-o com planos de cortes paralelos entre si e ao plano de visão, a imagem ftnal é então obtida pela composição desses planos. Para facilitar a compreensão do volume submetido à visualização foi implementada a possibilidade de gerar imagens tonalizadas, obtidas a partir da interação do vota= de dados com as luzes direcionais presentes na cena. O método DVRT foi implementado na forma de classes incorporadas à biblioteca de visualização orientada a objetos de propósito geral, o VTK (Visualization Toolkit), apresentando resultados satisfatórios. / This work reports ou the implementation of a Direct Volumetric Rendering (DVR) and Visualization technique in the context of a general-purpose, low cost visualization software with available source code. The technique employs a texture mapping strategy to combine scalar values of volumetric data into threedimensional images. Relevant implementation issues of this technique are presented, and the results are discussed in the light of a target application, namely visualization in dentistry. The technique presented here, DVRT, has demonstrated to behave better than the ray casting DVR technique for the data sets of interest, and also to produce very good results under shading.