O pólo industrial de Manaus como modelo de desenvolvimento econômico avaliado sob o enfoque da Lei de Kaldor-Verdoorn

Este estudo tem como objetivo mensurar e avaliar a dinâmica econômica do Pólo Industrial de Manaus como um modelo de desenvolvimento sob o enfoque da Lei de kaldor-Verdoorn. Especificamente, analisar a relação entre produção e produtividade, sob as condições preconizadas por esta lei, aplicadas às indústrias do Pólo Industrial de Manaus. A Lei de Kaldor-Verdoorn propõe que à medida que a produção aumenta, há uma forte tendência, ao longo do tempo, de crescimento da produtividade. Economias de escala são geradas endogenamente por mudança técnica e aprendizagem tecnológica (learning by doing), fruto do crescimento da demanda que permite que se explore as economias de escala dinâmicas presentes, principalmente, no setor manufatureiro. Dessa forma, estima-se a produtividade total de fatores e a produtividade parcial. Analisa-se a dinâmica dessa economia efetuando-se teste empírico para a indústria do Pólo Industrial de Manaus, no período de janeiro de 1995 a dezembro de 2004, através de um modelo de correção de erros, teste de causalidade de Granger e modelo VAR estrutural,. Os resultados obtidos indicam um razoável grau de dinamismo dessa economia, dado que a combinação de efeitos de curto e longo prazo fez com que a produtividade crescesse num ritmo mais acelerado, com respostas rápidas no curto prazo, da produtividade a choques de mudanças no valor total da produção e emprego. Comprovam também a existência de fontes endógenas de crescimento da produtividade, evidenciando economias de escala crescente.

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.

Modelagem Cross-Layer da qualidade de experiência para transmissões de vídeo em sistemas sem fio OFDM

Este trabalho apresenta um estudo sobre transmissões de vídeo em sistemas sem fio. O objetivo da metodologia aplicada é comprovar a existência de uma relação direta entre a BER e a perda de qualidade (Perda de PSNR) nas transmissões de vídeo em sistemas OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Os resultados foram obtidos a partir de simulações, desenvolvidas no ambiente computacional Matlab®, e, aferições em cenários reais, realizadas no campus universitário e dentro do laboratório de estudos, em ambiente controlado. A partir da comparação entre dados simulados e aferidos, foi comprovada a relação entre BER e Perda de PSNR, resultando na formulação de um modelo empírico Cross-Layer com característica exponencial. A modelagem obteve erro RMS e desvio padrão próximos de 1,65 dB quando comparada com as simulações. Além disso, sua validação foi realizada a partir dos dados obtidos de cenários reais, que não foram usados para ajustar os parâmetros da equação obtida. O modelo obtido não necessita da especificação do tipo de canal ou codificação utilizada no FEC (Forward Error Correction), possibilitando uma futura integração com softwares de planejamento de redes, em versões comerciais ou open-sources.