Desenvolvimento de uma ontologia para apoiar a adoção do modelo MPS para software

O principal objetivo deste artigo é contribuir com a adoção do modelo de referência MPS para Software (MPS-SW). Para isso, é proposta uma ontologia dos níveis G e F do modelo, visando apoiar a compreensão e implementação desses níveis. O modelo MPS-SW é adequado a micro, pequenas e médias empresas (mPME), assim como a empresas de grande porte. A proposta pretende mitigar os investimentos técnicos e financeiros na implantação e treinamento do modelo, principalmente nas mPME. Neste contexto, este artigo apresenta a metodologia utilizada para o desenvolvimento da ontologia, com a inclusão de conhecimentos de especialistas no modelo, conceitos do PMBOK (Project Management Body of Knowledge) e indicadores do BSC (Balanced Scorecard). A partir de testes centrados no usuário, foi gerada uma versão beta da ontologia, que está disponível em repositórios livres e gratuitos.

Aprendizagem de máquina para análise de indicadores na engenharia de software

Indicadores de desempenho são importantes recursos para a gestão da qualidade no desenvolvimento de software. O volume de dados produzido por esses indicadores tende a aumentar significativamente com o tempo de monitoração, dificultando análises e tomadas de decisão. As bases históricas tornam-se complexas, considerando a quantidade de dados monitorados e a diversidade de indicadores (diferentes tipos, granularidade e frequência). Este trabalho propõe o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para análise dessas bases, utilizando redes neurais artificiais combinadas com técnicas de visualização de informação. É utilizado um modelo de indicadores, com base nos processos do modelo de referência MPS para Software (MPS-SW), agrupados segundo as perspectivas estratégicas do Balanced Scorecard (BSC).

Modelos para estimar consumo e exigências nutricionais para poedeiras comerciais

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