1000 resultados para COMMON LISP (Linguagem de programação de computador)


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Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Este trabalho apresenta uma nova abordagem para avaliação automática de consultas SQL. Essa abordagem propõe uma solução para o desafio de estimular o aprendiz a aperfeiçoar a sua solução: buscando, além de uma resposta que retorna o resultado correto, uma consulta com complexidade próxima da solução ótima. Essa proposta pode ser utilizada em ambientes de educação a distancia ou na educação presencial em atividades de laboratório, incluindo as avaliações. A solução proposta tem como vantagens: (1) o aprendiz recebe um feedback instantâneo durante a atividade prática de programação, o qual permite ao aprendiz refatorar a sua solução em direção a uma solução ótima; (2) completa integração entre o ensino de conceitos de programação com exemplo de fragmentos de programas executáveis on-line; (3) monitoramento das atividades do aprendiz (quantos exemplos foram executados; em cada exercício quantas tentativas de execução foram feitas, etc). Este trabalho é um primeiro passo na direção de construção de um ambiente totalmente assistido (por exemplo com avaliação automática) para ensino da linguagem de programação SQL, onde o professor é liberado do árduo trabalho de correção de comandos SQL podendo realizar tarefas pedagógicas mais relevantes. O método, fundamentado em estatística e métricas da Engenharia de Software, pode ser adaptado para outras linguagens tais como Java e Pascal. Além disso, o LabSQL serve com um laboratório para experimentação de duas novas técnicas, uma de avaliação e outra de acompanhamento, que estão sendo pesquisadas em trabalhos em paralelos: (a) avaliação automática de questões conceituais discursivas, além de permitir as tradicionais perguntas objetivas, (b) método de acompanhamento através de montagem de uma rubrica de avaliação.

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In an ever more competitive environment, power distribution companies must satisfy two conflicting objectives: minimizing investment costs and the satisfaction of reliability targets. The network reconfiguration of a distribution system is a technique that well adapts to this new deregulated environment for it allows improvement of reliability indices only opening and closing switches, without the onus involved in acquiring new equipment. Due to combinatorial explosion problem characteristic, in the solution are employed metaheuristics methods, which converge to optimal or quasi-optimal solutions, but with a high computational effort. As the main objective of this work is to find the best configuration(s) of the distribution system with the best levels of reliability, the objective function used in the metaheuristics is to minimize the LOLC - Loss Of Load Cost, which is associated with both, number and duration of electric power interruptions. Several metaheuristics techniques are tested, and the tabu search has proven to be most appropriate to solve the proposed problem. To characterize computationally the problem of the switches reconfiguring was developed a vector model (with integers) of the representation of the switches, where each normally open switch is associated with a group of normally closed switches. In this model simplifications have been introduced to reduce computational time and restrictions were made to exclude solutions that do not supply energy to any load point of the system. To check violation of the voltage and loading criteria a study of power flow for the ten best solutions is performed. Also for the ten best solutions a reliability evaluation using Monte Carlo sequential simulation is performed, where it is possible to obtain the probability distributions of the indices and thus calculate the risk of paying penalty due to not meeting the goals. Finally, the methodology is applied in a real Brazilian distribution network, and the results are discussed.

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Techniques of image combination, with extraction of objects to set a final scene, are very used in applications from photos montages to cinematographic productions. These techniques are called digital matting. With them is possible to decrease the cost of productions, because it is not necessary for the actor to be filmed in the location where the final scene occurs. This feature also favors its use in programs made to digital television, which demands a high quality image. Many digital matting algorithms use markings done on the images, to demarcate what is the foreground, the background and the uncertainty areas. This marking is called trimap, which is a triple map containing these three informations. The trimap is done, typically, from manual markings. In this project, methods were created that can be used in digital matting algorithms, with restriction of time and without human interaction, that is, the creation of an algorithm that generates the trimap automatically. This last one can be generated from the difference between a color of an arbitrary background and the foreground, or by using a depth map. It was also created a matting method, based on the Geodesic Matting (BAI; SAPIRO, 2009), which has an inferior processing time then the original one. Aiming to improve the performance of the applications that generates the trimap and of the algorithms that generates the alphamap (map that associates a value to the transparency of each pixel of the image), allowing its use in applications with time restrictions, it was used the CUDA architecture. Taking advantage, this way, of the computational power and the features of the GPGPU, which is massively parallel