Controle de qualidade para 3D-vídeo streaming em redes em malha sem fio

Redes em Malha sem Fio ( do inglês Wireless Mesh Networks - WMNs) são previstas serem uma das mais importantes tecnologias sem fio no que se refere ao fornecimento do acesso de última milha em redes multimídia futuras. Elas vão permitir que milhares de usuários fixos e móveis acessem, produzam e compartilhem conteúdo multimídia de forma onipresente. Neste contexto, vídeo 3D está previsto atrair mais e mais o mercado multimídia com a perspectiva de reforçar as aplicações (vídeos de vigilância, controle demissões críticas, entretenimento, etc). No entanto, o desafio de lidar com a largura de banda optante, escassez de recursos e taxas de erros variantes com o tempo destas redes, ilustra a necessidade da transmissão de vídeos 3D mais resistentes a erros. Dessa forma, alternativas como abordagens de Correção Antecipada de Erros (FEC) se tornam necessárias para fornecer a distribuição de aplicações de vídeo para usuários sem fio com garantia de melhor qualidade de serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE). Esta dissertação apresenta um mecanismo baseado em FEC com Proteção Desigual de Erros (UEP) para melhorar a transmissão de vídeo 3D em WMNs, aumentando a satisfação do usuário e permitindo uma melhoria do uso dos recursos sem fio. Os benefícios e impactos do mecanismo proposto serão demonstrados usando simulação e a avaliação será realizada através de métricas de QoE objetivas e subjetivas.

Desenvolvimento e avaliação de um sistema informatizado de instrução para a formação de conceitos

Ensino Programado, Máquinas de Ensinar e o Sistema Personalizado de Instrução (PSI - Personalized System of Instruction) são abordagens comportamentais para o ensino que orientaram a criação de um software instrucional (SII) para o ensino de conceitos de esquemas de reforçamento baseado em tarefas de escolha, com o qual se avaliou duas condições: escolhas entre definições e entre exemplos, com estudantes experientes e ingênuos. A estruturação das tarefas considerou os desempenhos como treino de intraverbais representativos de conceitos. Não ocorreram diferenças marcantes no desempenho entre as condições; estudantes ingênuos e não ingênuos se beneficiaram igualmente nas duas condições (conceitos e exemplos). Ocorreram indícios de transferência de aprendizagem entre a tarefa de escolha e uma tarefa classificatória complementar. A comparabilidade entre as condições complexas usadas, questões de múltipla escolha entre exemplos ou definições de conceitos deve ser abordada cautelosamente. Os erros concentrados no primeiro bloco de questões de cada conceito indicou que as relações modelo-comparação se transferiam para as questões apresentadas nos blocos seguintes. Variações paramétricas em estudos futuros, entretanto, poderão gerar mais evidências de variáveis favorecedoras da aprendizagem de conceitos em tarefas de escolha em computador.