Codificação compatível de vídeo 3D com o algoritmo HEVC

Esta dissertação apresenta um trabalho sobre codificação de vídeo 3D compatível com vídeo 2D. Tem por base o desenvolvimento de um método para melhorar, no descodificador, a reconstrução de uma vista subamostrada resultante de uma transmissão simulcast usando a norma de codificação de vídeo H.265 (informalmente denominada de High Efficiency Video Coding (HEVC)). Apesar de manter a compatibilidade com vídeo 2D a transmissão simulcast normalmente requer uma taxa de transmissão elevada. Na ausência de ferramentas de codificação 3D adequadas é possível reduzir a taxa de transmissão utilizando compressão assimétrica do vídeo, onde a vista base é codificada com a resolução espacial original, enquanto que a vista auxiliar é codificada com uma resolução espacial menor, sendo sobreamostrada no descodificador. O método desenvolvido visa melhorar a vista auxiliar sobreamostrada no descodificador utilizando informação dos detalhes da vista base, ou seja, as componentes de alta frequência. Este processo depende de transformadas Afim para realizar um mapeamento geométrico entre a informação de alta frequência da vista base de resolução completa e a vista auxiliar de menor resolução. Adicionalmente, de modo a manter a continuidade do conteúdo da imagem entre regiões, evitando artefatos de blocos, o mapeamento utiliza uma malha de triangulação da vista auxiliar aplicado à imagem de detalhes obtida a partir da vista base. A técnica proposta é comparada com um método de estimação de disparidade por correspondência de blocos, sendo que os resultados mostram que para algumas sequências a técnica desenvolvida melhora não só a qualidade objetiva (PSNR) até 2.2 dB, mas também a qualidade subjetiva, para a mesma taxa de compressão global.

Desenho e Análise de Processo de Candidatura ao P.2020: estudo de caso via CTC/GP, do IPL

Melhorar o desempenho organizacional, através do (re)desenho dos processos de negócios, é uma premente e desafiadora questão para promover a eficiência e eficácia organizacional. O presente trabalho aborda a Gestão de Processos de Negócio e conceitos que lhe estão subjacente, enquanto ferramenta ao dispor da gestão para planear, modelar, executar, analisar, controlar e melhorar o operacional do processo. Para tal, recorreu-se a um estudo de caso, realizado no Centro de Transferência e Valorização de Conhecimento e Gabinete de Projetos (CTC/GP), do Instituto Politécnico de Leiria (IPL), referente ao processo de candidatura de projetos em co-promoção, no novo quadro comunitário. A escolha deste estudo de caso prendeu-se com o facto de o CTC/GP ser uma unidade orgânica do IPL que, entre outras atividades, articula a academia com o tecido empresarial da região de Leiria, contribuindo para a criação de uma economia de valor acrescentado, suportada por produtos exportáveis e competitivos ao nível da qualidade. Por outro lado, o processo de candidatura de projetos em co-promoção é um processo de grande rendibilidade para o instituto. A grande contribuição deste trabalho foi, por um lado, munir a equipa de um fluxograma do supra citado processo, numa ferramenta de fácil utilização e premiável às mudanças de paradigma e, por outro, apresentar várias questões de partida para investigações futuras.

Ottimizzazione della forma di un dirigibile non convenzionale mediante algoritmo euristico

La tesi presenta un'attività di ottimizzazione per forme di dirigibili non convenzionali al fine di esaltarne alcune prestazioni. Il loop di ottimizzazione implementato comporta il disegno automatico in ambiente CAD del dirigibile, il salvataggio in formato STL, la elaborazione del modello al fine di ridurre il numero di triangoli della mesh, la valutazione delle masse aggiunte della configurazione, la stima approssimata dell'aerodinamica del dirigibile, ed infine il calcolo della prestazione di interesse. Questa tesi presenta inoltre la descrizione di un codice di ottimizzazione euristica (Particle Swarm Optimization) che viene messo in loop con il precedente ciclo di calcolo, e un caso di studio per dimostrare la funzionalità della metodologia.

Un algoritmo híbrido para el problema NRP con interdependencias

En este artículo presentamos un algoritmo híbrido para una variante del problema de la siguiente versión (NRP). En esta variante existe un conjunto de requisitos para los que se dispone de una estimación del esfuerzo necesario para su implementación y de la satisfacción percibida por los potenciales clientes con la inclusión de dichos requisitos. Entre estos requisitos existen relaciones de interdependencia, que establecen a ciertos requisitos como prerequisitos de otros, o que obligan a implementar determinados requisitos simultáneamente en caso de incluirse alguno de ellos en la siguiente versión del producto a desarrollar. Dado un límite superior de esfuerzo prefijado, el objetivo es seleccionar un subconjunto de requisitos que cumpla todas las restricciones y maximice la satisfacción global de los clientes. La propuesta combina heurísticas con técnicas exactas para una versión simplificada del problema. El rendimiento del algoritmo resultante en distintos escenarios realistas se compara con el de otras técnicas metaheurísticas previamente empleadas

O problema de alocação de berços: um estudo das heurísticas simulated annealing e algoritmo genético

Este trabalho apresenta um estudo de caso das heurísticas Simulated Annealing e Algoritmo Genético para um problema de grande relevância encontrado no sistema portuário, o Problema de Alocação em Berços. Esse problema aborda a programação e a alocação de navios às áreas de atracação ao longo de um cais. A modelagem utilizada nesta pesquisa é apresentada por Mauri (2008) [28] que trata do problema como uma Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplas Garagens e sem Janelas de Tempo. Foi desenvolvido um ambiente apropriado para testes de simulação, onde o cenário de análise foi constituido a partir de situações reais encontradas na programação de navios de um terminal de contêineres. Os testes computacionais realizados mostram a performance das heurísticas em relação a função objetivo e o tempo computacional, a m de avaliar qual das técnicas apresenta melhores resultados.

Sistema de recomendación de contenidos audiovisuales: Algoritmo de inferencia semántica

Este artículo presenta el análisis de un Algoritmo de Inferencia Semántica utilizado en un Sistema de Recomendación de Contenidos Audiovisuales en el contexto de la Televisión Digital. Los resultados obtenidos muestran que la inclusión de diferentes propiedades semánticas y sus combinaciones, influye directamente en la reducción del error absoluto promedio obtenido en la predicción de la calificación otorgada por un usuario a un ítem determinado. Además se ha determinado que la propiedad Actor tiene un impacto mayor con respecto a otras propiedades analizadas.

Algoritmo de abordagem das lesões anexiais indeterminadas na ecografia

O esclarecimento do órgão de origem, ou principalmente da natureza benigna ou maligna de um tumor anexial ecograficamente indeterminado surge com frequência na prática clínica e obriga a uma investigação complementar da sua natureza de modo a evitar cirurgias inúteis, sem deixar de diagnosticar precocemente a patologia maligna. Neste trabalho apresentamos um algoritmo de diagnóstico por Ressonância Magnética (RM), que recentemente foi proposto pela European Society of Urogenital Radiology (ESUR), o qual permite um diagnóstico preciso dos casos indeterminados à ecografia e uma intervenção responsável na abordagem clínica destas doentes.

General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Algoritmo paralelo para determinação de autovalores de matrizes hermitianas

Dissertação (mestrado)–Universidade de Brasília, Universidade UnB de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Materiais, 2015.

Clasificación lineal mediante algoritmo de perceptrón difuso

La clasificación es una de las herramientas necesarias para llevar a cabo un buen reconocimiento de patrones,las redes de neuronas artificiales (RNA), como una sección del área de Inteligencia Artificial (IA), dispone del perceptrón que es un método simple y eficiente para aprender a través de ejemplos a realizar clasificaciones lineales.

Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version

Sviluppo di un algoritmo di Object Detection per la privacy in ambito industriale

In questa tesi è descritto il lavoro svolto presso un'azienda informatica locale, allo scopo di ricerca ed implementazione di un algoritmo per individuare ed offuscare i volti presenti all'interno di video di e-learning in ambito industriale, al fine di garantire la privacy degli operai presenti. Tale algoritmo sarebbe stato poi da includere in un modulo software da inserire all'interno di un applicazione web già esistente per la gestione di questi video. Si è ricercata una soluzione ad hoc considerando le caratteristiche particolare del problema in questione, studiando le principali tecniche della Computer Vision per comprendere meglio quale strada percorrere. Si è deciso quindi di implementare un algoritmo di Blob Tracking basato sul colore.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.