Análise de desempenho de redes p2p com protocolo push/pull para distribuição de vídeo na presença de nós não-cooperativos.

O uso de Internet para a distribuição de fluxos de vídeo tem se mostrado uma tendência atual e traz consigo grandes desafios. O alicerce sobre qual a Internet está fundamentada, comutação por pacotes e arquitetura cliente-servidor, não proporciona as melhores condições para este tipo de serviço. A arquitetura P2P (peer-to-peer) vem sendo considerada como infraestrutura para a distribuição de fluxos de vídeo na Internet. A idéia básica da distribuição de vídeo com o suporte de P2P é a de que os vários nós integrantes da rede sobreposta distribuem e encaminham pedaços de vídeo de forma cooperativa, dividindo as tarefas, e colocando à disposição da rede seus recursos locais. Dentro deste contexto, é importante investigar o que ocorre com a qualidade do serviço de distribuição de vídeo quando a infraestrutura provida pelas redes P2P é contaminada por nós que não estejam dispostos a cooperar, já que a base desta arquitetura é a cooperação. Neste trabalho, inicialmente é feito um estudo para verificar o quanto a presença de nós não-cooperativos pode afetar a qualidade da aplicação de distribuição de fluxo de vídeo em uma rede P2P. Com base nos resultados obtidos, é proposto um mecanismo de incentivo à cooperação para que seja garantida uma boa qualidade de vídeo aos nós cooperativos e alguma punição aos nós não-cooperativos. Os testes e avaliações foram realizados utilizando-se o simulador PeerSim.

Arquitetura de uma rede de interconexão com memória compartilhada baseada na topologia crossbar

Multi-Processor System-on-Chip (MPSoC) possui vários processadores, em um único chip. Várias aplicações podem ser executadas de maneira paralela ou uma aplicação paralelizável pode ser particionada e alocada em cada processador, a fim de acelerar a sua execução. Um problema em MPSoCs é a comunicação entre os processadores, necessária para a execução destas aplicações. Neste trabalho, propomos uma arquitetura de rede de interconexão baseada na topologia crossbar, com memória compartilhada. Esta arquitetura é parametrizável, possuindo N processadores e N módulos de memórias. A troca de informação entre os processadores é feita via memória compartilhada. Neste tipo de implementação cada processador executa a sua aplicação em seu próprio módulo de memória. Através da rede, todos os processadores têm completo acesso a seus módulos de memória simultaneamente, permitindo que cada aplicação seja executada concorrentemente. Além disso, um processador pode acessar outros módulos de memória, sempre que necessite obter dados gerados por outro processador. A arquitetura proposta é modelada em VHDL e seu desempenho é analisado através da execução paralela de uma aplicação, em comparação à sua respectiva execução sequencial. A aplicação escolhida consiste na otimização de funções objetivo através do método de Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). Neste método, um enxame de partículas é distribuído igualmente entre os processadores da rede e, ao final de cada interação, um processador acessa o módulo de memória de outro processador, a fim de obter a melhor posição encontrada pelo enxame alocado neste. A comunicação entre processadores é baseada em três estratégias: anel, vizinhança e broadcast. Essa aplicação foi escolhida por ser computacionalmente intensiva e, dessa forma, uma forte candidata a paralelização.

Localização de Terminais Móveis utilizando Correlação de Assinaturas de Rádio-Frequência.

Nesta dissertação são analisados métodos de localização baseados na rede, com destaque para os métodos de correlação de assinaturas de rádio-frequência (DCM - Database Correlation Methods). Métodos baseados na rede não requerem modificações nos terminais móveis (MS - Mobile Stations), sendo portanto capazes de estimar a localização de MS legados, i.e., sem suporte específico a posicionamento. Esta característica, associada a alta disponibilidade e precisão dos métodos DCM, torna-os candidatos viáveis para diversas aplicações baseadas em posição, e em particular para a localização de chamadas para números de emergência - polícia, defesa civil, corpo de bombeiros, etc. - originadas de telefones móveis celulares. Duas técnicas para diminuição do tempo médio para produção de uma estimativa de posição são formuladas: a filtragem determinística e a busca otimizada utilizando algoritmos genéticos. Uma modificação é realizada nas funções de avaliação utilizadas em métodos DCM, inserindo um fator representando a inacurácia intrínseca às medidas de nível de sinal realizadas pelos MS. As modificações propostas são avaliadas experimentalmente em redes de telefonia móvel celular de segunda e terceira gerações em ambientes urbanos e suburbanos, assim como em redes locais sem fio em ambiente indoor. A viabilidade da utilização de bancos de dados de correlação (CDB - Correlation Database) construídos a partir de modelagem de propagação é analisada, bem como o efeito da calibração de modelos de propagação empíricos na precisão de métodos DCM. Um dos métodos DCM propostos, utilizando um CDB calibrado, teve um desempenho superior ao de vários outros métodos DCM publicados na literatura, atingindo em área urbana a precisão exigida dos métodos baseados na rede pela regulamentação FCC (Federal Communications Commission) para o serviço E911 (Enhanced 911 ).

"Não chore, pesquise!": Reflexões sobre sexo, gênero e ciência a partir do neurofeminismo.

Neste trabalho refletimos acerca das relações entre sexo, gênero, ciência e feminismo, a partir da análise da produção contemporânea de um grupo de pesquisadoras que se denominam como neurofeministas e que, desde 2010, se articulam em uma rede internacional chamada NeuroGenderings. O objetivo da NeuroGenderings é trazer uma perspectiva feminista crítica aos estudos recentes sobre o cérebro, sobretudo aqueles que buscam por diferenças entre homens e mulheres. As neurofeministas estão engajadas em produzir uma neurociência situada, assumidamente feminista, que não deixe de lado a materialidade dos corpos e especialmente do cérebro , ao mesmo tempo em que se preocupam politicamente com as hierarquias de gênero. Procuram, portanto, produzir uma neurociência empírica, capaz de produzir o que chamam de zonas de proximidade entre moléculas e paisagens políticas. Além disso, pretendem combater o neurossexismo, isto é, estereótipos em relação à masculinidade e feminilidade que estariam presentes em grande parte da produção neurocientífica, bem como em sua divulgação para o público mais amplo. Assim, mapeamos a rede NeuroGenderings a partir de duas estratégias metodológicas: a leitura e análise da produção bibliográfica das neurofeministas (tanto as publicações oficiais da rede, como publicações individuais das pesquisadoras) e a observação da reunião e conferência mais recente da NeuroGenderings, que ocorreu na cidade de Lausanne, na Suíça, em 2014. O neurofeminismo nos oferece relevante material analítico para refletirmos acerca dos ideais de cientificidade em disputa na ideia de uma neurociência feminista, levando em conta a crença de que ciência e política pertenceriam a esferas separadas e imiscíveis, e que neutralidade seria característica obrigatória à boa prática científica. Além disso, notamos aproximações entre o trabalho das neurofeministas e os trabalhos de um importante grupo de estudiosas do campo da ciência e gênero, chamadas de feministas biólogas. As feministas biólogas inspiram a produção neurocientífica, principalmente no que diz respeito à perspectiva antidualista, que rejeita a oposição entre sexo e gênero, natureza e cultura, encarando-os como entrelaçados e inseparáveis. Entretanto, embora o entrelaçamento entre sexo e gênero seja consenso entre as neurofeministas, não há acordos sobre a forma como esse entrelaçamento deve ser pensado em termos neurocientíficos. Assim, a discussão em torno do conceito de plasticidade cerebral evidencia alguns desses dissensos, bem como tensões entre ciências humanas e neurociência dentro da NeuroGenderings, rede marcada pela interdisciplinaridade. Essas tensões, porém, não inviabilizam o projeto neurofeminista de pensar o cérebro como um objeto compartilhado de conhecimento.

Management and Analysis of Unstructured Construction Data Types

Compared with structured data sources that are usually stored and analyzed in spreadsheets, relational databases, and single data tables, unstructured construction data sources such as text documents, site images, web pages, and project schedules have been less intensively studied due to additional challenges in data preparation, representation, and analysis. In this paper, our vision for data management and mining addressing such challenges are presented, together with related research results from previous work, as well as our recent developments of data mining on text-based, web-based, image-based, and network-based construction databases.

Data Analysis on Complicated Construction Data Sources: Vision, Research, and Recent Developments

Compared with construction data sources that are usually stored and analyzed in spreadsheets and single data tables, data sources with more complicated structures, such as text documents, site images, web pages, and project schedules have been less intensively studied due to additional challenges in data preparation, representation, and analysis. In this paper, our definition and vision for advanced data analysis addressing such challenges are presented, together with related research results from previous work, as well as our recent developments of data analysis on text-based, image-based, web-based, and network-based construction sources. It is shown in this paper that particular data preparation, representation, and analysis operations should be identified, and integrated with careful problem investigations and scientific validation measures in order to provide general frameworks in support of information search and knowledge discovery from such information-abundant data sources.

Expressive RFID data access policies for the Pharmaceuticals supply chain

The Pharma(ceuticals) industry is at a cross-roads. There are growing concerns that illegitimate products are penetrating the supply chain. There are proposals in many countries to apply RFID and other traceability technologies to solve this problem. However there are several trade-offs and one of the most crucial is between data visibility and confidentiality. In this paper, we use the TrakChain assessment framework tools to study the US Pharma supply chain and to compare candidate solutions to achieve traceability data security: Point-of-Dispense Authentication, Network-based electronic Pedigree, and Document-based electronic Pedigree. We also propose extensions to a supply chain authorization language that is able to capture expressive data sharing conditions considered necessary by the industry's trading partners. © 2013 IEEE.

On-line policy optimisation of Bayesian spoken dialogue systems via human interaction

A partially observable Markov decision process has been proposed as a dialogue model that enables robustness to speech recognition errors and automatic policy optimisation using reinforcement learning (RL). However, conventional RL algorithms require a very large number of dialogues, necessitating a user simulator. Recently, Gaussian processes have been shown to substantially speed up the optimisation, making it possible to learn directly from interaction with human users. However, early studies have been limited to very low dimensional spaces and the learning has exhibited convergence problems. Here we investigate learning from human interaction using the Bayesian Update of Dialogue State system. This dynamic Bayesian network based system has an optimisation space covering more than one hundred features, allowing a wide range of behaviours to be learned. Using an improved policy model and a more robust reward function, we show that stable learning can be achieved that significantly outperforms a simulator trained policy. © 2013 IEEE.

Prediction and elucidation of the population dynamics of Microcystis spp. in Lake Dianchi (China) by means of artificial neural networks

Lake Dianchi is a shallow and turbid lake, located in Southwest China. Since 1985, Lake Dianchi has experienced severe cyanabacterial blooms (dominated by Microcystis spp.). In extreme cases, the algal cell densities have exceeded three billion cells per liter. To predict and elucidate the population dynamics ofMicrocystis spp. in Lake Dianchi, a neural network based model was developed. The correlation coefficient (R 2) between the predicted algal concentrations by the model and the observed values was 0.911. Sensitivity analysis was performed to clarify the algal dynamics to the changes of environmental factors. The results of a sensitivity analysis of the neural network model suggested that small increases in pH could cause significantly reduced algal abundance. Further investigations on raw data showed that the response of Microcystis spp. concentration to pH increase was dependent on algal biomass and pH level. When Microcystis spp. population and pH were moderate or low, the response of Microcystis spp. population would be more likely to be positive in Lake Dianchi; contrarily, Microcystis spp. population in Lake Dianchi would be more likely to show negative response to pH increase when Microcystis spp. population and pH were high. The paper concluded that the extremely high concentration of algal population and high pH could explain the distinctive response of Microcystis spp. population to +1 SD (standard deviation) pH increase in Lake Dianchi. And the paper also elucidated the algal dynamics to changes of other environmental factors. One SD increase of water temperature (WT) had strongest positive relationship with Microcystis spp. biomass. Chemical oxygen demand (COD) and total phosphorus (TP) had strong positive effect on Microcystis spp. abundance while total nitrogen (TN), biological oxygen demand in five days (BOD5), and dissolved oxygen had only weak relationship with Microcystis spp. concentration. And transparency (Tr) had moderate positive relationship with Microcystis spp. concentration.

The multi-weight neuron with geometry algorithm and its application

A novel approach for multi-dimension signals processing, that is multi-weight neural network based on high dimensional geometry theory, is proposed. With this theory, the geometry algorithm for building the multi-weight neuron is mentioned. To illustrate the advantage of the novel approach, a Chinese speech emotion recognition experiment has been done. From this experiment, the human emotions are classified into 6 archetypal classes: fear, anger, happiness, sadness, surprise and disgust. And the amplitude, pitch frequency and formant are used as the feature parameters for speech emotion recognition. Compared with traditional GSVM model, the new method has its superiority. It is noted that this method has significant values for researches and applications henceforth.

Modeling and optimization of semiconductor manufacturing process with neural networks

A neural network-based process model is proposed to optimize the semiconductor manufacturing process. Being different from some works in several research groups which developed neural network-based models to predict process quality with a set of process variables of only single manufacturing step, we applied this model to wafer fabrication parameters control and wafer lot yield optimization. The original data are collected from a wafer fabrication line, including technological parameters and wafer test results. The wafer lot yield is taken as the optimization target. Learning from historical technological records and wafer test results, the model can predict the wafer yield. To eliminate the "bad" or noisy samples from the sample set, an experimental method was used to determine the number of hidden units so that both good learning ability and prediction capability can be obtained.

移动对象数据库模型、查询语言及实时交通流分析

提出一种移动对象数据库模型——Dynamic Transportation Network Based Moving Objects Database(简称DTNMOD),并给出了DTNMOD中基于移动对象时空轨迹的网络实时动态交通流分析方法.在DTNMOD中,交通网络被表示成动态的时空网络,可以描述交通状态、拓扑结构以及交通参数随时间的变化过程;网络受限的移动对象则用网络移动点表示.DTNMOD模型包含了完整的数据类型和查询操作的定义,因此可以在任何可扩充数据库(如PostgreSQL或SECONDO)中实现,从而得到完整的数据库模型和查询语言.为了对相关模型的性能进行比较与分析,基于PostgreSQL实现了一个原型系统并进行了一系列的实验.实验结果表明,DTNMOD提供了良好的区域查询及连接查询性能.

基于现场总线的工业机器人联网

本文根据国内工业机器人技术开发和应用现状及其技术发展趋势 ,进行了基于现场总线的工业机器人联网技术的研究和开发 ,并将机器人作为生产线底层设备 ,实现了工业机器人网络的互联 .本文介绍了这个系统的硬件结构、上位监控机软件实现、控制器软件实现以及系统完成的功能 .

网络机器人遥操作系统设计与实现

本文在分析了网络环境下机器人遥操作系统的结构的基础上,介绍了一套基于网络的移动机器人遥操作实验系统的设备组成及硬软件结构的设计和实现。系统设计简洁有效,网络虚拟机的设计和使用则极大地方便了遥操作研究的开展。