935 resultados para Modelos de redes


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En la primera se presenta un análisis del campus virtual como modelo de enseñanza a distancia universitaria, definición, características básicas, elementos (subsistema físico formado por las tecnologías digitales y redes necesarias para su funcionamiento, y el subsistema de apoyo a la enseñanza y el aprendizaje formado por los individuos que interactúan en él, como alumnos, profesores, tutores, especialistas en elaboración de materiales didácticos, etc.), espacio virtual docente o aula virtual (de atención personal, de debate, foros, biblioteca, ect.). En la segunda parte se estudian los elementos definitorios de un modelo de formación en redes (carácter abierto, interacción, integración, participación, innovación y transparencia).

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Research on Wireless Sensor Networks (WSN) has evolved, with potential applications in several domains. However, the building of WSN applications is hampered by the need of programming in low-level abstractions provided by sensor OS and of specific knowledge about each application domain and each sensor platform. We propose a MDA approach do develop WSN applications. This approach allows domain experts to directly contribute in the developing of applications without needing low level knowledge on WSN platforms and, at the same time, it allows network experts to program WSN nodes to met application requirements without specific knowledge on the application domain. Our approach also promotes the reuse of the developed software artifacts, allowing an application model to be reused across different sensor platforms and a platform model to be reused for different applications

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Pós-graduação em Biofísica Molecular - IBILCE

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En este trabajo se aborda el diseño y la construcción de modelos de las cinco redes planas (oblicua, rectangular, rómbica, cuadrada y hexagonal) sobre los que se pueden situar sus elementos de simetría (ejes de rotación, planos de simetría y planos de deslizamiento). Estos modelos son desmontables, de tal modo que los profesores y estudiantes pueden construir paso a paso cada una de las cinco redes planas y localizar sus elementos de simetría. Estas redes, una vez montadas, pueden apilarse en la dirección vertical para construir las catorce Redes de Bravais.

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O estudo dos diferentes fenômenos de separação tem sido cada vez mais importante para os diferentes ramos da indústria e ciência. Devido à grande capacidade computacional atual, é possível modelar e analisar os fenômenos cromatográficos a nível microscópico. Os modelos de rede vêm sendo cada vez mais utilizados, para representar processos de separação por cromatografia, pois através destes pode-se representar os aspectos topológicos e morfológicos dos diferentes materiais adsorventes disponíveis no mercado. Neste trabalho visamos o desenvolvimento de um modelo de rede tridimensional para representação de uma coluna cromatográfica, a nível microscópico, onde serão modelados os fenômenos de adsorção, dessorção e dispersão axial através de um método estocástico. Também foram utilizadas diferentes abordagens com relação ao impedimento estérico Os resultados obtidos foram comparados a resultados experimentais. Depois é utilizado um modelo de rede bidimensional para representar um sistema de adsorção do tipo batelada, mantendo-se a modelagem dos fenômenos de adsorção e dessorção, e comparados a sistemas reais posteriormente. Em ambos os sistemas modelados foram analisada as constantes de equilíbrio, parâmetro fundamental nos sistemas de adsorção, e por fim foram obtidas e analisadas isotermas de adsorção. Foi possível concluir que, para os modelos de rede, os fenômenos de adsorção e dessorção bastam para obter perfis de saída similares aos vistos experimentalmente, e que o fenômeno da dispersão axial influência menos que os fenômenos cinéticos em questão

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A tecnologia sem fio (wireless) vem tomando conta do mundo. A cada dia mais pessoas estão trocando seus equipamentos com fio por equipamentos com a tecnologia wireless. Isso vem crescendo, devido as suas vantagens, tais como: facilidade de instalação e manutenção, redução de tempo de instalação de dispositivos, inexistência de estrutura de cabeamento, economia no custo de projetos, economia em infraestrutura, flexibilidade de configuração de dispositivos, economia no custo de montagem, flexibilidade na alteração de arquiteturas existentes e outros. Por essas facilidades supracitadas a área de automação industrial está também aumentando o seu interesse nessa tecnologia wireless. Nessa área, a segurança, confiabilidade e robustez dos dados são de suma importância. Então, para minimizar os efeitos das interferências geradas nesse meio são usadas técnicas de espalhamento em frequência e topologia em malha ou árvore para transmissão dos dados enviados pelos sensores aos nós roteadores até chegar ao gateway. Sendo assim, o posicionamento dos nós roteadores na rede em malha garantirá a menor influência dessas interferências. Esse trabalho propõe uma ferramenta de posicionamento de nós roteadores intermediários, chamado POSIMNET (Positioning Immune Network Rede Imunológica de Posicionamento), que auxilia o projetista da rede de automação industrial a encontrar a melhor configuração da rede sem fio. O POSIMNET é baseado nas redes imunológicas artificiais, que propõe criar n caminhos quaisquer ou disjuntos para as informações enviadas pelos nós sensores chegarem ao gateway, através da supressão, clonagem e reconfiguração de nós roteadores intermediários. Além disso, o algoritmo também é capaz de atender os critérios de baixo grau de falha e baixo número de retransmissão pelos roteadores. Esses critérios podem ser habilitados individualmente ou combinados com pesos iguais ou diferentes para cada um, a critério do usuário. A ferramenta POSIMNET é formada por dois módulos: (i) Rede Imunológica agrega elementos de dois modelos de redes imunológicas (SSAIS e AiNet); (ii) Campos Potenciais - posiciona os nós roteadores pelos campos potenciais, onde os sensores críticos os atraem enquanto que os obstáculos e outros roteadores os repelem.

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Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

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Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

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Em modelos em que a distribuição espacial da população não é con- siderada, isto é, quando se supõe que haja uma homogeneidade espacial, e se estuda a evolução temporal do sistema, há uma única variável independente: o tempo. Caso a população seja constituída de duas espécies, do tipo parasitóide-hospedeiro, e a variável independente tempo for considerada discreta, teremos um sistema de equações a diferenças, como por exemplo o modelo de Nicholson-Bailey cujas soluções são apresentadas neste trabalho. Populações espacialmente distribuídas, em um espaço de natureza discreta, juntamente com a dinâmica vital em tempo discreto, têm o seu comportamento estudado através de redes de mapas acoplados. Após estudar o modelo de Hassell (dinâmica vital de Nicholson-Bailey com movimentação por difusão) e o modelo planta-herbívoro com movimentação por taxia, deduzimos e simulamos um modelo incluindo movimentação por taxia, difusão e convecção. É também apresentado neste trabalho, um paralelo entre estes modelos de redes de mapas acoplados e aqueles com as equações diferenciais correspondentes.

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The monitoring of patients performed in hospitals is usually done either in a manual or semiautomated way, where the members of the healthcare team must constantly visit the patients to ascertain the health condition in which they are. The adoption of this procedure, however, compromises the quality of the monitoring conducted since the shortage of physical and human resources in hospitals tends to overwhelm members of the healthcare team, preventing them from moving to patients with adequate frequency. Given this, many existing works in the literature specify alternatives aimed at improving this monitoring through the use of wireless networks. In these works, the network is only intended for data traffic generated by medical sensors and there is no possibility of it being allocated for the transmission of data from applications present in existing user stations in the hospital. However, in the case of hospital automation environments, this aspect is a negative point, considering that the data generated in such applications can be directly related to the patient monitoring conducted. Thus, this thesis defines Wi-Bio as a communication protocol aimed at the establishment of IEEE 802.11 networks for patient monitoring, capable of enabling the harmonious coexistence among the traffic generated by medical sensors and user stations. The formal specification and verification of Wi-Bio were made through the design and analysis of Petri net models. Its validation was performed through simulations with the Network Simulator 2 (NS2) tool. The simulations of NS2 were designed to portray a real patient monitoring environment corresponding to a floor of the nursing wards sector of the University Hospital Onofre Lopes (HUOL), located at Natal, Rio Grande do Norte. Moreover, in order to verify the feasibility of Wi-Bio in terms of wireless networks standards prevailing in the market, the testing scenario was also simulated under a perspective in which the network elements used the HCCA access mechanism described in the IEEE 802.11e amendment. The results confirmed the validity of the designed Petri nets and showed that Wi-Bio, in addition to presenting a superior performance compared to HCCA on most items analyzed, was also able to promote efficient integration between the data generated by medical sensors and user applications on the same wireless network

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Uma arquitetura reconfigurável e multiprocessada para a implementação física de Redes de Petri foi desenvolvida em VHDL e mapeada sobre um FPGA. Convencionalmente, as Redes de Petri são transformadas em uma linguagem de descrição de hardware no nível de transferências entre registradores e um processo de síntese de alto nível é utilizado para gerar as funções booleanas e tabelas de transição de estado para que se possa, finalmente, mapeá-las num FPGA (Morris et al., 2000) (Soto and Pereira, 2001). A arquitetura proposta possui blocos lógicos reconfiguráveis desenvolvidos exclusivamente para a implementação dos lugares e das transições da rede, não sendo necessária a descrição da rede em níveis de abstração intermediários e nem a utilização de um processo de síntese para realizar o mapeamento da rede na arquitetura. A arquitetura permite o mapeamento de modelos de Redes de Petri com diferenciação entre as marcas e associação de tempo no disparo das transições, sendo composta por um arranjo de processadores reconfiguráveis, cada um dos quais representando o comportamento de uma transição da Rede de Petri a ser mapeada e por um sistema de comunicação, implementado por um conjunto de roteadores que são capazes de enviar pacotes de dados de um processador reconfigurável a outro. A arquitetura proposta foi validada num FPGA de 10.570 elementos lógicos com uma topologia que permitiu a implementação de Redes de Petri de até 9 transições e 36 lugares, atingindo uma latência de 15,4ns e uma vazão de até 17,12GB/s com uma freqüência de operação de 64,58MHz.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Física - IGCE

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)