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Classifica??o de imagens de ambientes coralinos: uma abordagem empregando uma combina??o de classificadores e m?quina de vetor de suporteHenriques, Ant?nio de P?dua de Miranda 08 August 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008-08-08 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support
Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction
or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column / A utiliza??o de mapas, derivados da classifica??o de imagens de sensores remotos orbitais, tornou-se de fundamental import?ncia para viabilizar a??es de conserva??o e monitoramento de recifes de corais. Entretanto, a acur?cia atingida no mapeamento dessas ?reas ? limitada pelo efeito da varia??o da coluna d ?gua, que degrada o sinal recebido pelo sensor orbital e introduz erros no resultado final do processo de classifica??o. A limitada capacidade dos m?todos tradicionais, baseados em t?cnicas estat?sticas convencionais, para resolver este tipo de problema determinou a investiga??o de uma estrat?gia ligada ? ?rea da Intelig?ncia Computacional. Neste trabalho foi constru?do um conjunto de classificadores baseados em M?quinas de Vetor de Suporte e classificador de Dist?ncia M?nima, com o objetivo de classificar imagens de sensoriamento remoto de ecossistema de recifes de corais. O sistema ? composto por tr?s est?gios, atrav?s dos quais acontece o refinamento progressivo do processo de
classifica??o. Os padr?es que receberam uma classifica??o amb?gua em uma determinada etapa do processo s?o reavaliados na etapa posterior. A predi??o n?o amb?gua para todos os dados aconteceu atrav?s da redu??o ou elimina??o dos falsos positivos. As imagens foram classificadas em cinco tipos de fundos: ?guas profundas, corais submersos, corais intermar?s, algas e fundo arenoso. A melhor acur?cia geral (89%) foi obtida quando foram utilizadas M?quinas de Vetor de Suporte com kernel polinomial. A acur?cia das imagens classificadas foi comparada, atrav?s da utiliza??o de matriz de erro, aos resultados alcan?ados pela aplica??o de outros m?todos de classifica??o baseados em um ?nico classificador (redes neurais e o algoritmo k-means). Ao final, a compara??o dos resultados alcan?ados demonstrou o potencial do conjunto de classificadores como instrumento de classifica??o de imagens de ?reas submersas, sujeitas aos ru?dos provocados pelos efeitos atmosf?ricos e da coluna d ?gua
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Uma arquitetura baseada em agentes para configura??o din?mica de aplica??es inteligentes em ambiente foundation fieldbusMachado, Vinicius Ponte 11 December 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009-12-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The industrial automation is directly linked to the development of information tecnology. Better hardware solutions, as well as improvements in software development methodologies make possible the rapid growth of the productive process control. In this thesis, we propose an architecture that will allow the joining of two technologies in hardware (industrial network) and software field (multiagent systems). The objective of this proposal is to join those technologies in a multiagent architecture to allow control strategies implementations in to field devices. With this, we intend develop an agents architecture to detect and solve problems which may occur in the industrial network environment. Our work ally machine learning with industrial context, become proposed multiagent architecture adaptable to unfamiliar or unexpected production environment. We used neural networks and presented an allocation strategies of these networks in industrial network field devices. With this we intend to improve decision support at plant level and allow operations human intervention independent / A automa??o industrial est? diretamente ligada ao crescimento da tecnologia da informa??o. Tanto as melhorias em solu??es de hardware quanto o aprimoramento em metodologias de desenvolvimento de software propiciaram o crescimento do controle do processo produtivo ao longo dos anos. Nesta tese, propomos uma arquitetura que permitir? a uni?o de duas tecnologias no ?mbito de hardware (redes industriais) e software (sistemas multiagente). O objetivo de nossa proposta ? unir essas tecnologias em uma arquitetura multiagente para permitir implementa??o de aplica??es inteligentes nos dispositivos de campo. Com isso pretendemos fazer que os agentes possam detectar e apontar solu??es para problemas encontrados no ambiente de rede industrial. Este trabalho ainda alia a aprendizagem de m?quina ao contexto industrial, permitindo dessa forma que a arquitetura de agentes proposta possa se tornar adapt?vel a um contexto de produ??o desconhecido ou inesperado. Para isso, utilizamos redes neurais e mostramos uma estrat?gia para aloca??o destas redes em dispositivos da rede industrial. Pretendemos assim viabilizar uma melhoria no suporte a decis?o em ocorr?ncias no n?vel de planta auxiliando os operadores na detec??o e corre??o de problemas e falhas
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Especifica??o e implementa??o de um prot?tipo de servi?o web para buscas baseadas em contextos compartilhados definidos a partir de sintagmas e relacionamentosPaiva, F?bio Augusto Proc?pio de 19 May 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-05-19 / The popularization of the Internet has stimulated the appearance of Search Engines that have as their objective aid the users in the Web information research process. However, it s common for users to make queries and receive results which do not satisfy their initial needs. The Information Retrieval in Context (IRiX) technique allows for the information related to a specific theme to be related to the initial user query, enabling, in this way, better results. This study presents a prototype of a search engine based on contexts built from linguistic gatherings and on relationships defined by the user. The context information can be shared with softwares and other tool users with the objective of promoting a socialization of contexts / A populariza??o da Internet estimulou o surgimento das M?quinas de Busca, que t?m como objetivo auxiliar os usu?rios no processo de pesquisa da informa??o na Web. Por?m, ? comum usu?rios formularem consultas e receberem resultados que n?o satisfazem a sua inten??o
inicial de pesquisa. A t?cnica Information Retrieval in Context (IRiX) permite que informa??es relacionadas a um determinado tema possam ser atribu?das ? consulta formulada originalmente pelo usu?rio, possibilitando, dessa forma, melhores resultados. Este trabalho apresenta um prot?tipo de M?quina de Busca baseada em contextos constru?dos a partir de um conjunto de sintagmas e de relacionamentos definido pelo usu?rio. As informa??es de contextos podem ser compartilhadas com softwares e com outros usu?rios da ferramenta a fim de promover a socializa??o de contextos.
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Controle vetorial de velocidade de um motor de indu??o trif?sico com estima??o neural de fluxoQueiroz, Francisco Canind? Holanda de 17 March 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008-03-17 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work describes the study and the implementation of the speed control for a three-phase induction motor of 1,1 kW and 4 poles using the neural rotor flux estimation. The vector speed control operates together with the winding currents controller of the stator phasis. The neural flux estimation applied to the vector speed controls has the objective of compensating the parameter dependences of the conventional estimators in relation to the parameter machine s variations due to the temperature increases or due to the rotor magnetic saturation. The implemented control system allows a direct comparison between the respective responses of the speed controls to the machine oriented by the neural rotor flux estimator in relation to the conventional flux estimator. All the system control is executed by a program developed in the ANSI C language. The main DSP recources used by the system are, respectively, the Analog/Digital channels converters, the PWM outputs and the parallel and RS-232 serial interfaces, which are responsible, respectively, by the DSP programming and the data capture through the supervisory system / Este trabalho descreve o estudo e a implementa??o de um controle vetorial de velocidade para um motor de indu??o trif?sico de 1.1 kW / 4 p?los utilizando estima??o neural de fluxo do rotor. O controle vetorial de velocidade opera em conjunto com o controle das correntes nos enrolamentos de cada fase do estator. A estima??o neural de fluxo aplicada ao controle vetorial de velocidade tem como objetivo compensar a depend?ncia dos estimadores convencionais em rela??o ?s varia??es nos par?metros da m?quina devido a aumentos de temperatura ou satura??o magn?tica do rotor. O sistema de controle implementado possibilita uma compara??o direta dos respectivos desempenhos de velocidade sob orienta??o do estimador neural em rela??o ao estimador convencional de fluxo. Todo o controle do sistema ? realizado por um programa desenvolvido em linguagem padr?o ANSI C. Os principais recursos do DSP utilizados pelo sistema s?o, respectivamente, os canais de convers?o A/D, as sa?das PWM e as interfaces paralela e serial RS-232, as quais s?o respons?veis, respectivamente, pela programa??o do DSP e a captura de dados atrav?s de um sistema de supervis?o
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Sistema inteligente de controle e monitoramento de ambiente de laborat?rios de an?lises qu?micasSilva, Artejose Revoredo da 20 July 2016 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-01-13T14:35:43Z
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ArtejoseRevoredoDaSilva_DISSERT.pdf: 15158528 bytes, checksum: 4aa5411704db7ed0abe93c1d6be7b4b5 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-01-26T14:53:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1
ArtejoseRevoredoDaSilva_DISSERT.pdf: 15158528 bytes, checksum: 4aa5411704db7ed0abe93c1d6be7b4b5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T14:53:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-07-20 / Os laborat?rios de an?lises qu?micas, por se constitu?rem em um conjunto de testes e procedimentos, usando produtos e equipamentos espec?ficos para tratar dos resultados nas amostras que s?o testadas, est?o sempre sujeitos aos fatores inerentes ao ambiente. Devido a esse fato, controlar fatores como a temperatura e a umidade relativa do ar ? tarefa primordial, para que os processos desenvolvidos dentro de tais ambientes (laborat?rios de an?lises qu?micas) possam ser repetidos dentro dos par?metros exigidos. Buscando propor mecanismos de controle para ambientes, mais especificamente para laborat?rios de an?lises qu?micas, neste trabalho, apresentamos um sistema baseado em rede de sensores e reconhecimento de padr?es para controle inteligente de ambientes. Nosso prot?tipo utiliza os pr?prios dados gerados pelos sensores distribu?dos pelo ambiente, para identificar um padr?o de comportamente. Atrav?s da utiliza??o de algoritmos de aprendizado de m?quina, identificam-se as classes contidas nos dados (agrupamento), treina-se e testa-se o sistema (algoritmos de classifica??o), para que o mesmo consiga generalizar o que foi aprendido. Por ?ltimo, criam-se regras de controle associadas as classes previamente identificadas, para controlar os aparelhos de ar condicionado, tanto o principal quanto o reserva, e mais o desumificador. Dessa forma, o prot?tipo mant?m temperatura e umidade estaveis de forma inteligente.
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Extraindo dados de tr?fego a partir de v?deos em tempo real / Extracting traffic data from videos in real-timeSilva, Luiz Fernando Virginio da 31 July 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-11-01T21:17:52Z
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LuizFernandoVirginioDaSilva_DISSERT.pdf: 4917021 bytes, checksum: 80294a6de65d56abadd8696d441746c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-11-07T22:41:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1
LuizFernandoVirginioDaSilva_DISSERT.pdf: 4917021 bytes, checksum: 80294a6de65d56abadd8696d441746c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-07T22:41:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017-07-31 / Alguns dos maiores problemas nas grandes cidades est?o relacionados com a mobilidade
urbana. Problemas como congestionamentos e acidentes impactam diretamente, de modo
negativo na sociedade, e s?o muitas vezes atribu?dos ? falta de planejamento urbano por
parte dos governantes, ? falta de pol?ticas p?blicas e projetos de pesquisa que proporcionem
uma solu??o, mesmo que de forma parcial, ao problema. Estas projetos de pesquisa
dependem de dados que devem ser coletados in loco nas principais avenidas e ruas da
cidade, hoje realizado de forma manual atrav?s da observa??o de imagens geradas por
c?meras de CFTV (Circuito Fechado de TV), principal meio de vigil?ncia no tr?nsito.
Assim, surge a necessidade de uma solu??o que seja capaz de automatizar a coleta destes
dados de forma a reduzir custos com pessoal, otimizar o trabalho e reduzir, tamb?m, erros
oriundos deste tipo de opera??o. Desta forma, propomos um m?todo capaz de coletar estes
dados de forma autom?tica, em tempo real, utilizando estas imagens de v?deos para subsidiar
pesquisas e detectar poss?veis a??es no tr?nsito. Nosso m?todo consiste em um fluxo
sequencial de atividades o qual submetemos as imagens. Primeiro, utilizamos segmenta??o
por movimento para detectar objetos em movimento. Em seguida, aplicamos, em
cada objeto segmentado, uma adapta??o do m?todo de Viola-Jones para refinar a busca
na detec??o de ve?culos, classificando-os. Nesta etapa, tratamos situa??es de oclus?o, fen?meno
comum de sobreposi??o de objetos que interfere diretamente nos resultados, e, por
fim, aplicamos o m?todo de Senior para rastreamento de cada ve?culo classificado a fim
de obtermos dados relevantes do tr?fego, inicialmente a dire??o, velocidade e intensidade
do fluxo. Submetemos alguns v?deos coletados em uma avenida de grande circula??o a
fim de testarmos nosso m?todo. Como resultado, constru?mos um modelo eficiente e com
custo computacional baixo capaz de tratar situa??es de oclus?o sob diferentes condi??es
de ilumina??o, sendo esta a principal contribui??o deste trabalho. / Some of the major problems in large cities are related to urban mobility. Problems such
as traffic jams and vehicle accidents directly impact society in a negative way, and are
usually attributed to lack of urban planning from governments, the lack of public policies
or research projects aimed at solving this problems, even if partially. These researche
projects depend on data that must be collected in loco on the main avenues and streets
of the city, that are now performed manually through the observation of images captured
by CCTV cameras (Closed Circuit TV), the main means of traffic surveillance in the
city. Thus, there is a need for a solution that is able to automaticaly collect these data
in order to reduce costs with personnel, optimize the work and also reduce errors that
arise from this operation. In this way, we propose a method capable of collecting this data
automatically, in real time, using these video images to support the researche projects
and explore possible actions in traffic management. Our method consists of a continuous
flow of activities that use the collected images. First, it uses motion segmentation to
detect moving objects. Then, we apply, in each segmented object, an adaptation of the
Viola-Jones method to refine the search in the detection of vehicles, classifying them. In
this step, we deal with occlusion situations, a common phenomenon of objects overlapping
that directly interfere on results. Finally, we apply the Senior method to track each vehicle
in order to obtain relevant traffic data, initially direction, speed and intensity of flow. We
submit some videos collected on a large avenue to test our method. As a result, we
construct an efficient model with low computational cost capable of handling situations
of occlusion in distincts lighting conditions, which is the main contribution of this work.
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PathoSpotter: um sistema para classifica??o de glomerulopatias a partir de imagens histol?gicas renaisBarros, George Oliveira 29 February 2016 (has links)
Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2016-09-13T21:44:53Z
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Previous issue date: 2016-02-29 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The realization of an accurate diagnosis from histological images requires pathologists with practical experience because the characteristics of these images lead to a subjective analysis, which often hamper the accuracy of diagnosis. Systems that help to achieve better diagnoses can minimize doubts and improve the quality of diagnosis, influencing on increasing the effectiveness of medical treatments. This paper describes the research and development of PathoSpotter, a computer system to aid in the identification of diseases from histological images. The PathoSpotter proposes to reduce the lack of support work to histopathological diagnosis of renal diseases since much has been done in the area of cancer, but there is few published material in relation to the Digital Pathology applied to nephrology and hepatology. Our goal in this study was to apply the PathoSpotter the classification of proliferative glomerulopathy, which is a family of primary diseases affecting the kidneys. The work was based on a data set consisting of 811 histological pictures glomeruli and classical techniques of processing digital images and histopathology were used. The PathoSpotter presented a performance of 88.4% accuracy, which was similar to other Digital Pathology jobs that can be found in the literature. / A realiza??o do diagn?stico preciso a partir de imagens histol?gicas requer m?dicos patologistas com vasta experi?ncia pr?tica, pois as caracter?sticas dessas imagens conduzem a uma an?lise subjetiva que muitas vezes dificultam a exatid?o do diagn?stico. Sistemas que auxiliam a obten??o de melhores diagn?sticos podem minimizar d?vidas e melhorar a qualidade dos diagn?sticos, influenciando no aumento da efic?cia dos tratamentos m?dicos. Este trabalho descreve a pesquisa e o desenvolvimento do PathoSpotter, um sistema computacional para aux?lio na identifica??o de patologias a partir de imagens histol?gicas. O PathoSpotter se prop?e a reduzir a car?ncia de trabalhos de apoio ao diagn?stico histopatol?gico das doen?as renais, j? que muito tem sido feito na ?rea de neoplasias, mas h? pouco material publicado em rela??o ? Patologia Digital aplicada ? nefrologia ou hepatologia. Nosso objetivo neste trabalho foi aplicar o PathoSpotter na classifica??o das glomerulopatias proliferativas, que ? uma fam?lia de doen?as prim?rias que afetam os rins. O trabalho se baseou em um conjunto de dados composto por 811 imagens histol?gicas de glom?rulos, e foram utilizadas t?cnicas cl?ssicas de processamento de imagens e histopatologia digital. O PathoSpotter apresentou um desempenho de 88,4% de acur?cia, resultado similar ao de outros trabalhos de Patologia Digital que podem ser encontrados na literatura especializada.
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Persistent memory and orthogonal persistence : a persistent heap design and its implementation for the Java virtual machine / Mem?ria persistente e persist?ncia ortogonal : um projeto heap persistente e sua implementa??o para a m?quina virtual JavaPerez, Taciano Dreckmann 03 May 2017 (has links)
Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-07-03T15:03:25Z
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TES_TACIANO_DRECKMANN_PEREZ_COMPLETO.pdf: 1779781 bytes, checksum: 2111ccea963be0eea76bdbb7d24321d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T15:03:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1
TES_TACIANO_DRECKMANN_PEREZ_COMPLETO.pdf: 1779781 bytes, checksum: 2111ccea963be0eea76bdbb7d24321d9 (MD5)
Previous issue date: 2017-05-03 / Sistemas computacionais da atualidade tradicionalmente separam mem?ria e armazenamento. Linguagens
de programa??o tipicamente refletem essa distin??o usando diferentes representa??es para
dados em mem?ria (ex. estruturas de dados, objetos) e armazenamento (ex. arquivos, bancos
de dados). A movimenta??o de dados entre esses dois n?veis e representa??es, bidirecionalmente,
compromete tanto a efici?ncia do programador quanto de execu??o dos programas. Tecnologias
recentes de memoria n?o-vol?til, tais como mem?ria de transi??o de fase, resistiva e magnetoresistiva,
possibilitam combinar mem?ria principal e armazenamento em uma ?nica entidade de mem?ria
persistente, abrindo caminho para abstra??es mais eficientes para lidar com persist?ncia de dados.
Essa tese de doutorado introduz uma abordagem de projeto para o ambiente de execu??o de
linguagens com ger?ncia autom?tica de mem?ria, baseado numa combina??o original de persist?ncia
ortogonal, programa??o para mem?ria persistente, persist?ncia por alcance, e transa??es com
atomicidade em caso de falha. Esta abordagem pode melhorar significativamente a produtividade do
programador e a efici?ncia de execu??o dos programas, uma vez que estruturas de dados em mem?ria
passam a ser persistentes de forma transparente, sem a necessidade de programar explicitamente o
armazenamento, e removendo a necessidade de cruzar fronteiras sem?nticas.
De forma a validar e demonstrar a abordagem proposta, esse trabalho tamb?m apresenta
JaphaVM, a primeira M?quina Virtual Java especificamente projetada para mem?ria persistente.
Resultados experimentais usando benchmarks e aplica??es reais demonstram que a JaphaVM, na
maioria dos casos, executa as mesmas opera??es cerca de uma a duas ordens de magnitude mais
rapidamente do que implementa??es equivalentes usando bancos de dados ou arquivos, e, ao mesmo
tempo, requer significativamente menos linhas de c?digo. / Current computer systems separate main memory from storage. Programming languages typically
reflect this distinction using different representations for data in memory (e.g. data structures,
objects) and storage (e.g. files, databases). Moving data back and forth between these different
layers and representations compromise both programming and execution efficiency. Recent nonvolatile
memory technologies, such as Phase-Change Memory, Resistive RAM, and Magnetoresistive
RAM make it possible to collapse main memory and storage into a single layer of persistent memory,
opening the way for simpler and more efficient programming abstractions for handling persistence.
This Ph.D. thesis introduces a design for the runtime environment for languages with automatic
memory management, based on an original combination of orthogonal persistence, persistent memory
programming, persistence by reachability, and lock-based failure-atomic transactions. Such design
can significantly increase programming and execution efficiency, as in-memory data structures are
transparently persistent, without the need for programmatic persistence handling, and removing the
need for crossing semantic boundaries.
In order to validate and demonstrate the proposed concepts, this work also presents JaphaVM,
the first Java Virtual Machine specifically designed for persistent memory. In experimental results
using benchmarks and real-world applications, JaphaVM in most cases executed the same operations
between one and two orders of magnitude faster than database- and file-based implementations,
while requiring significantly less lines of code.
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AILINE: um m?todo baseado em redes neurais artificiais para detec??o autom?tica de linhas espectrais na regi?o do ?pticoFerreira, Yvson Paulo Nascimento 24 August 2017 (has links)
Submitted by Luis Ricardo Andrade da Silva (lrasilva@uefs.br) on 2017-11-28T22:15:22Z
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AILINE-corrigida e completa-enviada pgca.pdf: 18819458 bytes, checksum: 1356b2bb4c6c8fbf60dec709646715da (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-28T22:15:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
AILINE-corrigida e completa-enviada pgca.pdf: 18819458 bytes, checksum: 1356b2bb4c6c8fbf60dec709646715da (MD5)
Previous issue date: 2017-08-24 / Advances in the acquisition technology of astronomical spectra resulted in an enormous amount of data. Not being more feasible to analyze them using classical approaches, the need for automatic methods arises. Then, in this research is presented, an Intelligent Algorithm for Identifying Spectral Lines, the AILINE (in Portuguese), which utilizes an artificial neural network to identify the emission lines in the optical spectra of galaxies. This method that in the tests carried out has achieved a accuracy higher than 95% is evaluated and faced with other automatic approaches and other machine learning algorithms. / Os avan?os na tecnologia de aquisi??o de espectros astron?micos resultaram em uma enorme quantidade de dados. N?o sendo mais vi?vel analis?-los usando abordagens cl?ssicas, surge a necessidade de m?todos autom?ticos. Ent?o, nesta pesquisa ? apresentado um Algoritmo Inteligente para Identifica??o de Linhas Espectrais, o AILINE, que utiliza uma Rede Neural Artificial para identificar as linhas em emiss?o nos espectros ?pticos de gal?xias. Este m?todo que nos testes realizados alcan?ou uma acur?cia superior a 95%, ? avaliado e confrontado com outras abordagens autom?ticas e outros algoritmos de aprendizado de m?quina.
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Predi??o de Falhas em Sistemas de Telecomunica??es utilizando Algoritmos de Gera??o de ?rvores de Decis?o / Prediction of Failures in Telecommunication Systems using Decision Tree Generation AlgorithmsLima, Jos? Divino de 31 August 2017 (has links)
Submitted by SBI Biblioteca Digital (sbi.bibliotecadigital@puc-campinas.edu.br) on 2018-02-21T17:47:30Z
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JOSE DIVINO DE LIMA.pdf: 3046765 bytes, checksum: a793279094d547961482cafe99be62cb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T17:47:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1
JOSE DIVINO DE LIMA.pdf: 3046765 bytes, checksum: a793279094d547961482cafe99be62cb (MD5)
Previous issue date: 2017-08-31 / The present dissertation work analyses telecommunication systems failures caused by internal and external agents. This analysis can be very challenging since such systems are complex and heterogeneous. Within this context, this work proposed a model that can be used to predict consequent failures from data samples. To do so, we have used a data mining tool and prediction algorithms that create decision trees. Applying the proposed model to a set of faults, generated by the system of a major telecommunications operator, it was demonstrated that it is possible to group faults with an accuracy of 85.96%. In this way, a process can be established that assists in the definition of grouping and correlation of failures, which allows that high level management systems can be configured more efficiently by their administrators. / O presente trabalho de disserta??o tem como principal objetivo a an?lise dos sistemas de telecomunica??o, os quais est?o cada vez mais complexos e heterog?neos e, em fun??o disso, suscet?veis a diversos tipos de falhas causadas tanto por fatores internos como externos, sendo estes ?ltimos devido ? integra??o com sistemas de terceiros. Dentro desse contexto, este trabalho apresenta, ent?o, um modelo que pode ser utilizado para prever falhas consequentes a partir de uma amostra de dados. Para tanto, utilizou-se uma ferramenta de minera??o de dados e algoritmos de predi??o, que criam ?rvores de decis?o. Aplicado o modelo proposto a um conjunto de falhas, gerado pelo sistema de uma grande operadora de telecomunica??es, demonstrou-se que ? poss?vel agrupar falhas com precis?o de 85,96%. Logo, pode-se estabelecer um processo que auxilia na defini??o do agrupamento e correla??o de falhas, permitindo que os sistemas de gest?o de alto n?vel possam ser configurados de maneira mais eficiente pelos administradores.
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