This thesis covers research in two disjoint research areas: The ontological model program (formerly hidden-variables program) for quantum theory has a long and noble tradition in the quantum foundations literature. By postulating a physical reality beyond the quantum state, we gain intuition on quantum phenomena and also come to understand constraints on realist interpretations of quantum theory. Bell's theorem tells us that such an underlying reality must be non-local, while the Kochen-Specker contextuality theorem abuses the classical notion that measurement should simply reveal pre-existing properties of reality. Recent research programs suggest that it is beneficial to view the quantum state as representing purely information. We show that the only current model which does this in a satisfactory manner is unable to reproduce all the statistics of quantum measurements. A recent generalization of the notion of contextuality has allowed for proofs of contextuality which differ from the original Kochen-Specker notion. We add a new result which shows that measurements in a model where the quantum state represents information must be contextual. Additionally, we refine the generalized notion of contextuality into strong and weak forms in order to parse the relationship between new and old results. Entanglement resource theory is a highly successful investigation of the usefulness of entanglement for information processing tasks. In this thesis we apply the ideas from entanglement resource theory to another resource: state distinguishability. We show analogies between distinguishability resource theory and entanglement resource theory. In particular, the analogy includes: measures which are monotonic under a class of transformations; units of a resource; and bounds on measures in terms of the amount of the unit resource needed to form states and the amount of unit resource that can be extracted from states. We show that the pairs of states which can be reversibly converted into \emph{classical states} are exactly the pairs of simultaneously diagonalizable states. Lastly, we characterize the trace-distance distinguishability of formation on a qubit system.

This thesis covers research in two disjoint research areas: The ontological model program (formerly hidden-variables program) for quantum theory has a long and noble tradition in the quantum foundations literature. By postulating a physical reality beyond the quantum state, we gain intuition on quantum phenomena and also come to understand constraints on realist interpretations of quantum theory. Bell's theorem tells us that such an underlying reality must be non-local, while the Kochen-Specker contextuality theorem abuses the classical notion that measurement should simply reveal pre-existing properties of reality. Recent research programs suggest that it is beneficial to view the quantum state as representing purely information. We show that the only current model which does this in a satisfactory manner is unable to reproduce all the statistics of quantum measurements. A recent generalization of the notion of contextuality has allowed for proofs of contextuality which differ from the original Kochen-Specker notion. We add a new result which shows that measurements in a model where the quantum state represents information must be contextual. Additionally, we refine the generalized notion of contextuality into strong and weak forms in order to parse the relationship between new and old results. Entanglement resource theory is a highly successful investigation of the usefulness of entanglement for information processing tasks. In this thesis we apply the ideas from entanglement resource theory to another resource: state distinguishability. We show analogies between distinguishability resource theory and entanglement resource theory. In particular, the analogy includes: measures which are monotonic under a class of transformations; units of a resource; and bounds on measures in terms of the amount of the unit resource needed to form states and the amount of unit resource that can be extracted from states. We show that the pairs of states which can be reversibly converted into \emph{classical states} are exactly the pairs of simultaneously diagonalizable states. Lastly, we characterize the trace-distance distinguishability of formation on a qubit system.

Campus universitários são ambientes compostos de recursos e pessoas que utilizam os tais. Um dos principais recursos utilizados pela comunidade de um campus são os objetos de aprendizagem. Tais objetos existem de maneira abundante, espalhados no ambiente ou concentrados em um único local. Entretanto, a abundancia desses objetos faz com que uma pessoa sinta-se cognitivamente cansada ao ter que analisar vários objetos e selecionar apenas alguns. Esse cansaço cognitivo acaba levando a pessoa a escolher um conjunto de objetos de aprendizagem que não satisfarão suas necessidades e interesses da melhor maneira possível. A computação evoluiu de grandes mainframes a pequenos computadores espalhados em um ambiente. Hoje é possível a existência de ambientes pervasivos, onde os recursos computacionais estão sempre presentes e agindo de forma invisível ao usuário. Tais ambientes tornam possível o acompanhamento das atividades do usuário, provendo informações contextuais que podem ser utilizadas para ajudar a seleção dos melhores recursos (ex. objetos de aprendizagem, restaurantes, salas de aula) à determinada pessoa. A localização é uma informação contextual de grande importância na seleção de tais recursos. Tal informação pode ser facilmente obtida através do sinal de GPS do dispositivo móvel de um usuário e utilizada em conjunto com os interesses do usuário para recomendar os recursos próximos que melhor atenderão ao mesmo. Neste contexto este trabalho descreve uma abordagem para recomendar objetos de aprendizagem físicos ou virtuais que estejam relacionados aos prédios próximos a atual localização do usuário. Para executar tal tarefa é descrito um sistema de recomendação que utiliza a informação de localização, obtida através do dispositivo móvel do usuário, combinada à informações do perfil do usuário, dos objetos de aprendizagem relacionados aos prédios e informações tecnológicas do dispositivo para instanciar um modelo ontológico de contexto. Após instanciado o modelo são utilizadas regras semânticas, escritas em forma de antecedente e consequente, que fazem uma correspondência entre os interesses do usuário e o domínio de conhecimento do objeto de aprendizagem para filtrar os objetos próximos ao usuário. De posse desses objetos recomendados o sistema os apresenta em uma interface adaptativa que mostra a localização tanto dos objetos quanto do usuário. Para validar a abordagem apresentada é desenvolvido um estudo de caso onde as regras semânticas de recomendação são executadas sobre o modelo ontológico desenvolvido. O resultado gerado por tais regras é um conjunto de pares (usuário, objeto de aprendizagem recomendado) e prova a validade da abordagem. / University campus are environments composed of resources and people who use them. One of the main resources used by a campus community are learning objects. Such objects are abundantly even scattered in the environment or concentrated in one location. However the abundance of such objects makes a person feel cognitively tired when having to analyze various objects and select just a few of them. This cognitive fatigue eventually leads the person to choose a set of learning objects that do not meet their needs and interests in the best possible way. Computing has evolved from large mainframe to small computers scattered in an environment. Today it is possible the existence of pervasive environments where computational resources are always present and acting in a manner invisible to the user. Such environments make it possible to monitor user activities, providing contextual information that can be used to help select the best resources (e.g. learning objects, restaurants, classrooms) to a particular person. The location is a contextual information of great importance in the selection of such resources. Such information can be easily obtained through the GPS signal from a mobile device and used with the user’s interests to recommend the nearby resources that best attend his needs and interests. In this context, this work describes an approach to recommend physical or virtual learning objects that are related to buildings near the user’s current location. To accomplish such a task we described a recommender system that uses the location information, obtained through the user's mobile device, combined with information from the user’s profile, learning objects related to buildings and technological information from the device to instantiate an ontological context model. Once the model is instantiated we used semantic rules, written in the form of antecedent and consequent, to make a match between the user’s interests and the knowledge domain of the learning object in order filter the user’s nearby objects. With such recommended objects, the system presents them in an adaptive interface that shows both the object and the user location. To validate the presented approach we developed a case study where the recommendation semantic rules are executed on the developed ontological model. The income generated by such rules is a set of pairs (user, recommended learning object) and proves the validity of the approach.

Campus universitários são ambientes compostos de recursos e pessoas que utilizam os tais. Um dos principais recursos utilizados pela comunidade de um campus são os objetos de aprendizagem. Tais objetos existem de maneira abundante, espalhados no ambiente ou concentrados em um único local. Entretanto, a abundancia desses objetos faz com que uma pessoa sinta-se cognitivamente cansada ao ter que analisar vários objetos e selecionar apenas alguns. Esse cansaço cognitivo acaba levando a pessoa a escolher um conjunto de objetos de aprendizagem que não satisfarão suas necessidades e interesses da melhor maneira possível. A computação evoluiu de grandes mainframes a pequenos computadores espalhados em um ambiente. Hoje é possível a existência de ambientes pervasivos, onde os recursos computacionais estão sempre presentes e agindo de forma invisível ao usuário. Tais ambientes tornam possível o acompanhamento das atividades do usuário, provendo informações contextuais que podem ser utilizadas para ajudar a seleção dos melhores recursos (ex. objetos de aprendizagem, restaurantes, salas de aula) à determinada pessoa. A localização é uma informação contextual de grande importância na seleção de tais recursos. Tal informação pode ser facilmente obtida através do sinal de GPS do dispositivo móvel de um usuário e utilizada em conjunto com os interesses do usuário para recomendar os recursos próximos que melhor atenderão ao mesmo. Neste contexto este trabalho descreve uma abordagem para recomendar objetos de aprendizagem físicos ou virtuais que estejam relacionados aos prédios próximos a atual localização do usuário. Para executar tal tarefa é descrito um sistema de recomendação que utiliza a informação de localização, obtida através do dispositivo móvel do usuário, combinada à informações do perfil do usuário, dos objetos de aprendizagem relacionados aos prédios e informações tecnológicas do dispositivo para instanciar um modelo ontológico de contexto. Após instanciado o modelo são utilizadas regras semânticas, escritas em forma de antecedente e consequente, que fazem uma correspondência entre os interesses do usuário e o domínio de conhecimento do objeto de aprendizagem para filtrar os objetos próximos ao usuário. De posse desses objetos recomendados o sistema os apresenta em uma interface adaptativa que mostra a localização tanto dos objetos quanto do usuário. Para validar a abordagem apresentada é desenvolvido um estudo de caso onde as regras semânticas de recomendação são executadas sobre o modelo ontológico desenvolvido. O resultado gerado por tais regras é um conjunto de pares (usuário, objeto de aprendizagem recomendado) e prova a validade da abordagem. / University campus are environments composed of resources and people who use them. One of the main resources used by a campus community are learning objects. Such objects are abundantly even scattered in the environment or concentrated in one location. However the abundance of such objects makes a person feel cognitively tired when having to analyze various objects and select just a few of them. This cognitive fatigue eventually leads the person to choose a set of learning objects that do not meet their needs and interests in the best possible way. Computing has evolved from large mainframe to small computers scattered in an environment. Today it is possible the existence of pervasive environments where computational resources are always present and acting in a manner invisible to the user. Such environments make it possible to monitor user activities, providing contextual information that can be used to help select the best resources (e.g. learning objects, restaurants, classrooms) to a particular person. The location is a contextual information of great importance in the selection of such resources. Such information can be easily obtained through the GPS signal from a mobile device and used with the user’s interests to recommend the nearby resources that best attend his needs and interests. In this context, this work describes an approach to recommend physical or virtual learning objects that are related to buildings near the user’s current location. To accomplish such a task we described a recommender system that uses the location information, obtained through the user's mobile device, combined with information from the user’s profile, learning objects related to buildings and technological information from the device to instantiate an ontological context model. Once the model is instantiated we used semantic rules, written in the form of antecedent and consequent, to make a match between the user’s interests and the knowledge domain of the learning object in order filter the user’s nearby objects. With such recommended objects, the system presents them in an adaptive interface that shows both the object and the user location. To validate the presented approach we developed a case study where the recommendation semantic rules are executed on the developed ontological model. The income generated by such rules is a set of pairs (user, recommended learning object) and proves the validity of the approach.

Campus universitários são ambientes compostos de recursos e pessoas que utilizam os tais. Um dos principais recursos utilizados pela comunidade de um campus são os objetos de aprendizagem. Tais objetos existem de maneira abundante, espalhados no ambiente ou concentrados em um único local. Entretanto, a abundancia desses objetos faz com que uma pessoa sinta-se cognitivamente cansada ao ter que analisar vários objetos e selecionar apenas alguns. Esse cansaço cognitivo acaba levando a pessoa a escolher um conjunto de objetos de aprendizagem que não satisfarão suas necessidades e interesses da melhor maneira possível. A computação evoluiu de grandes mainframes a pequenos computadores espalhados em um ambiente. Hoje é possível a existência de ambientes pervasivos, onde os recursos computacionais estão sempre presentes e agindo de forma invisível ao usuário. Tais ambientes tornam possível o acompanhamento das atividades do usuário, provendo informações contextuais que podem ser utilizadas para ajudar a seleção dos melhores recursos (ex. objetos de aprendizagem, restaurantes, salas de aula) à determinada pessoa. A localização é uma informação contextual de grande importância na seleção de tais recursos. Tal informação pode ser facilmente obtida através do sinal de GPS do dispositivo móvel de um usuário e utilizada em conjunto com os interesses do usuário para recomendar os recursos próximos que melhor atenderão ao mesmo. Neste contexto este trabalho descreve uma abordagem para recomendar objetos de aprendizagem físicos ou virtuais que estejam relacionados aos prédios próximos a atual localização do usuário. Para executar tal tarefa é descrito um sistema de recomendação que utiliza a informação de localização, obtida através do dispositivo móvel do usuário, combinada à informações do perfil do usuário, dos objetos de aprendizagem relacionados aos prédios e informações tecnológicas do dispositivo para instanciar um modelo ontológico de contexto. Após instanciado o modelo são utilizadas regras semânticas, escritas em forma de antecedente e consequente, que fazem uma correspondência entre os interesses do usuário e o domínio de conhecimento do objeto de aprendizagem para filtrar os objetos próximos ao usuário. De posse desses objetos recomendados o sistema os apresenta em uma interface adaptativa que mostra a localização tanto dos objetos quanto do usuário. Para validar a abordagem apresentada é desenvolvido um estudo de caso onde as regras semânticas de recomendação são executadas sobre o modelo ontológico desenvolvido. O resultado gerado por tais regras é um conjunto de pares (usuário, objeto de aprendizagem recomendado) e prova a validade da abordagem. / University campus are environments composed of resources and people who use them. One of the main resources used by a campus community are learning objects. Such objects are abundantly even scattered in the environment or concentrated in one location. However the abundance of such objects makes a person feel cognitively tired when having to analyze various objects and select just a few of them. This cognitive fatigue eventually leads the person to choose a set of learning objects that do not meet their needs and interests in the best possible way. Computing has evolved from large mainframe to small computers scattered in an environment. Today it is possible the existence of pervasive environments where computational resources are always present and acting in a manner invisible to the user. Such environments make it possible to monitor user activities, providing contextual information that can be used to help select the best resources (e.g. learning objects, restaurants, classrooms) to a particular person. The location is a contextual information of great importance in the selection of such resources. Such information can be easily obtained through the GPS signal from a mobile device and used with the user’s interests to recommend the nearby resources that best attend his needs and interests. In this context, this work describes an approach to recommend physical or virtual learning objects that are related to buildings near the user’s current location. To accomplish such a task we described a recommender system that uses the location information, obtained through the user's mobile device, combined with information from the user’s profile, learning objects related to buildings and technological information from the device to instantiate an ontological context model. Once the model is instantiated we used semantic rules, written in the form of antecedent and consequent, to make a match between the user’s interests and the knowledge domain of the learning object in order filter the user’s nearby objects. With such recommended objects, the system presents them in an adaptive interface that shows both the object and the user location. To validate the presented approach we developed a case study where the recommendation semantic rules are executed on the developed ontological model. The income generated by such rules is a set of pairs (user, recommended learning object) and proves the validity of the approach.