69 resultados para Windows (Interfaces gráficas de usuarios)


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Pós-graduação em Serviço Social - FCHS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

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Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Estudos Literários - FCLAR

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Com base na noção de gramática como cálculo de produção de sentido, o texto discute as interfaces estabelecidas pelo acionamento da gramática de uma língua, considerada bem comum de uma comunidade. A discussão parte da interface entre gramática e política lingüística (configuração de território, com foco na identidade lingüística) para chegar à interface entre gramática e ação escolar (configuração de decisões, com foco no uso lingüístico), ficando envolvidas as interfaces da gramática com a poética (vivência privilegiada), com a descrição lingüística (reflexão privilegiada) e com a variabilidade lingüística (formação de padrões). O fato de eleição para exame, nesse percurso, é a gramaticalização, que evidencia a relação entre funcionamento lingüístico e sistema gramatical.

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Pós-graduação em Direito - FCHS

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Communities are present on physical, chemical and biological systems and their identification is fundamental for the comprehension of the behavior of these systems. Recently, available data related to complex networks have grown exponentially, demanding more computational power. The Graphical Processing Unit (GPU) is a cost effective alternative suitable for this purpose. We investigate the convenience of this for network science by proposing a GPU based implementation of Newman community detection algorithm. We showed that the processing time of matrix multiplications of GPUs grow slower than CPUs in relation to the matrix size. It was proven, thus, that GPU processing power is a viable solution for community dentification simulation that demand high computational power. Our implementation was tested on an integrated biological network for the bacterium Escherichia coli