18 resultados para Bookkeeping machines.


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Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.

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O objetivo desta dissertação é avaliar o desempenho de ambientes virtuais de roteamento construídos sobre máquinas x86 e dispositivos de rede existentes na Internet atual. Entre as plataformas de virtualização mais utilizadas, deseja-se identificar quem melhor atende aos requisitos de um ambiente virtual de roteamento para permitir a programação do núcleo de redes de produção. As plataformas de virtualização Xen e KVM foram instaladas em servidores x86 modernos de grande capacidade, e comparadas quanto a eficiência, flexibilidade e capacidade de isolamento entre as redes, que são os requisitos para o bom desempenho de uma rede virtual. Os resultados obtidos nos testes mostram que, apesar de ser uma plataforma de virtualização completa, o KVM possui desempenho melhor que o do Xen no encaminhamento e roteamento de pacotes, quando o VIRTIO é utilizado. Além disso, apenas o Xen apresentou problemas de isolamento entre redes virtuais. Também avaliamos o efeito da arquitetura NUMA, muito comum em servidores x86 modernos, sobre o desempenho das VMs quando muita memória e núcleos de processamento são alocados nelas. A análise dos resultados mostra que o desempenho das operações de Entrada e Saída (E/S) de rede pode ser comprometido, caso as quantidades de memória e CPU virtuais alocadas para a VM não respeitem o tamanho dos nós NUMA existentes no hardware. Por último, estudamos o OpenFlow. Ele permite que redes sejam segmentadas em roteadores, comutadores e em máquinas x86 para que ambientes virtuais de roteamento com lógicas de encaminhamento diferentes possam ser criados. Verificamos que ao ser instalado com o Xen e com o KVM, ele possibilita a migração de redes virtuais entre diferentes nós físicos, sem que ocorram interrupções nos fluxos de dados, além de permitir que o desempenho do encaminhamento de pacotes nas redes virtuais criadas seja aumentado. Assim, foi possível programar o núcleo da rede para implementar alternativas ao protocolo IP.

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Neste trabalho de dissertação apresentaremos uma classe de precondicionadores baseados na aproximação esparsa da inversa da matriz de coecientes, para a resolução de sistemas lineares esparsos de grandes portes através de métodos iterativos, mais especificamente métodos de Krylov. Para que um método de Krylov seja eficiente é extremamente necessário o uso de precondicionadores. No contexto atual, onde computadores de arquitetura híbrida são cada vez mais comuns temos uma demanda cada vez maior por precondicionadores paralelizáveis. Os métodos de inversa aproximada que serão descritos possuem aplicação paralela, pois so dependem de uma operação de produto matriz-vetor, que é altamente paralelizável. Além disso, alguns dos métodos também podem ser construídos em paralelo. A ideia principal é apresentar uma alternativa aos tradicionais precondicionadores que utilizam aproximações dos fatores LU, que apesar de robustos são de difícil paralelização.