998 resultados para Modelos de dados de panel
Resumo:
Apesar da existência de produtos comerciais e da investigação na área, a construção de sistemas de informação com diversos componentes distribuídos, heterogéneos e autónomos - conhecidos como sistemas de informação federados - é ainda um desafio. Estes sistemas de informação oferecem uma visão global unificada sobre os vários modelos de dados (parciais). No entanto, a modelação destes sistemas é um desafio, já que modelos de dados como o relacional não incluem informação sobre a distribuição e tratamento de heterogeneidade. É também necessário interagir com estes sistemas de informação, através de interrogações sobre os diversos componentes dos sistemas, sem ser necessário conhecer os detalhes dos mesmos. Este trabalho propõe uma abordagem a estes desafios, através da utilização de modelos para descrição semântica, e.g. linguagem OWL (Ontology Web Language), para construir uma descrição unificada dos seus diversos modelos parciais. O modelo criado para dar suporte a esta descrição é, em parte, baseado em ontologias existentes, que foram alteradas e extendidas para resolver diversos desafios de modelação. Sobre este modelo, é criado um componente de software que permite a execução de interrogações SQL (Structured Query Language) sobre o sistema federado, resolvendo os problemas de distribuição e heterogeneidade existentes.
Resumo:
O presente projecto tem como objectivo a disponibilização de uma plataforma de serviços para gestão e contabilização de tempo remunerável, através da marcação de horas de trabalho, férias e faltas (com ou sem justificação). Pretende-se a disponibilização de relatórios com base nesta informação e a possibilidade de análise automática dos dados, como por exemplo excesso de faltas e férias sobrepostas de trabalhadores. A ênfase do projecto está na disponibilização de uma arquitectura que facilite a inclusão destas funcionalidades. O projecto está implementado sobre a plataforma Google App Engine (i.e. GAE), de forma a disponibilizar uma solução sob o paradigma de Software as a Service, com garantia de disponibilidade e replicação de dados. A plataforma foi escolhida a partir da análise das principais plataformas cloud existentes: Google App Engine, Windows Azure e Amazon Web Services. Foram analisadas as características de cada plataforma, nomeadamente os modelos de programação, os modelos de dados disponibilizados, os serviços existentes e respectivos custos. A escolha da plataforma foi realizada com base nas suas características à data de iniciação do presente projecto. A solução está estruturada em camadas, com as seguintes componentes: interface da plataforma, lógica de negócio e lógica de acesso a dados. A interface disponibilizada está concebida com observação dos princípios arquitecturais REST, suportando dados nos formatos JSON e XML. A esta arquitectura base foi acrescentada uma componente de autorização, suportada em Spring-Security, sendo a autenticação delegada para os serviços Google Acounts. De forma a permitir o desacoplamento entre as várias camadas foi utilizado o padrão Dependency Injection. A utilização deste padrão reduz a dependência das tecnologias utilizadas nas diversas camadas. Foi implementado um protótipo, para a demonstração do trabalho realizado, que permite interagir com as funcionalidades do serviço implementadas, via pedidos AJAX. Neste protótipo tirou-se partido de várias bibliotecas javascript e padrões que simplificaram a sua realização, tal como o model-view-viewmodel através de data binding. Para dar suporte ao desenvolvimento do projecto foi adoptada uma abordagem de desenvolvimento ágil, baseada em Scrum, de forma a implementar os requisitos do sistema, expressos em user stories. De forma a garantir a qualidade da implementação do serviço foram realizados testes unitários, sendo também feita previamente a análise da funcionalidade e posteriormente produzida a documentação recorrendo a diagramas UML.
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Tecnologias da Web Semântica como RDF, OWL e SPARQL sofreram nos últimos anos um forte crescimento e aceitação. Projectos como a DBPedia e Open Street Map começam a evidenciar o verdadeiro potencial da Linked Open Data. No entanto os motores de pesquisa semânticos ainda estão atrasados neste crescendo de tecnologias semânticas. As soluções disponíveis baseiam-se mais em recursos de processamento de linguagem natural. Ferramentas poderosas da Web Semântica como ontologias, motores de inferência e linguagens de pesquisa semântica não são ainda comuns. Adicionalmente a esta realidade, existem certas dificuldades na implementação de um Motor de Pesquisa Semântico. Conforme demonstrado nesta dissertação, é necessária uma arquitectura federada de forma a aproveitar todo o potencial da Linked Open Data. No entanto um sistema federado nesse ambiente apresenta problemas de performance que devem ser resolvidos através de cooperação entre fontes de dados. O standard actual de linguagem de pesquisa na Web Semântica, o SPARQL, não oferece um mecanismo para cooperação entre fontes de dados. Esta dissertação propõe uma arquitectura federada que contém mecanismos que permitem cooperação entre fontes de dados. Aborda o problema da performance propondo um índice gerido de forma centralizada assim como mapeamentos entre os modelos de dados de cada fonte de dados. A arquitectura proposta é modular, permitindo um crescimento de repositórios e funcionalidades simples e de forma descentralizada, à semelhança da Linked Open Data e da própria World Wide Web. Esta arquitectura trabalha com pesquisas por termos em linguagem natural e também com inquéritos formais em linguagem SPARQL. No entanto os repositórios considerados contêm apenas dados em formato RDF. Esta dissertação baseia-se em múltiplas ontologias partilhadas e interligadas.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
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O aumento de tecnologias disponíveis na Web favoreceu o aparecimento de diversas formas de informação, recursos e serviços. Este aumento aliado à constante necessidade de formação e evolução das pessoas, quer a nível pessoal como profissional, incentivou o desenvolvimento área de sistemas de hipermédia adaptativa educacional - SHAE. Estes sistemas têm a capacidade de adaptar o ensino consoante o modelo do aluno, características pessoais, necessidades, entre outros aspetos. Os SHAE permitiram introduzir mudanças relativamente à forma de ensino, passando do ensino tradicional que se restringia apenas ao uso de livros escolares até à utilização de ferramentas informáticas que através do acesso à internet disponibilizam material didático, privilegiando o ensino individualizado. Os SHAE geram grande volume de dados, informação contida no modelo do aluno e todos os dados relativos ao processo de aprendizagem de cada aluno. Facilmente estes dados são ignorados e não se procede a uma análise cuidada que permita melhorar o conhecimento do comportamento dos alunos durante o processo de ensino, alterando a forma de aprendizagem de acordo com o aluno e favorecendo a melhoria dos resultados obtidos. O objetivo deste trabalho foi selecionar e aplicar algumas técnicas de Data Mining a um SHAE, PCMAT - Mathematics Collaborative Educational System. A aplicação destas técnicas deram origem a modelos de dados que transformaram os dados em informações úteis e compreensíveis, essenciais para a geração de novos perfis de alunos, padrões de comportamento de alunos, regras de adaptação e pedagógicas. Neste trabalho foram criados alguns modelos de dados recorrendo à técnica de Data Mining de classificação, abordando diferentes algoritmos. Os resultados obtidos permitirão definir novas regras de adaptação e padrões de comportamento dos alunos, poderá melhorar o processo de aprendizagem disponível num SHAE.
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Dissertação apresentada para a obtenção do Grau de Doutor em Informática
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território variante de Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
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Este trabalho consistiu da realização da análise de regressão periódica dos totais mensais de precipitação de oito localidades do Estado do Paraná. Foram derivados modelos matemáticos que descrevem o transcurso desta variável, considerando um período de doze meses. A análise foi desenvolvida através da álgebra matricial e realizada a expansão em série de Fourier de uma função f(t), periódica e definida para o intervalo. Os dados originais foram ajustados para meses de 30 dias, transformados para normalizar a distribuição. Posteriormente foram determinados todos os componentes harmônicos das funções referentes a cada um dos oito locais. Após a verificação da normalidade dos componentes harmônicos, realizou-se a análise de variância, o que permitiu identificar os componentes harmônicos significativos, que foram escolhidos para fazer parte da equação de regressão correspondente a cada local. Estas equações explicaram de 89,56% a 99,60% da variação devida a meses, considerando o conjunto das localidades estudadas. A probabilidade de ocorrência de um ano conforme o modelo, expressa em porcentagem, variou de 14,19% a 68,42%, enquanto a probabilidade de ocorrência de um ano conforme a média variou de 0,02% a 1,87%.
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Dados de equilíbrio de fases a pressões elevadas dos sistemas binários CO2-Limoneno e CO2-Citral e do sistema ternário CO2-Limoneno-Citral foram coletados da literatura e usados na modelagem termodinâmica que emprega a equação de estado de PENG-ROBINSON [1] com: 1) Regra de mistura clássica; 2) Regra de mistura dependente da composição de STRYJEK & VERA [2]. Os parâmetros de interação binária entre CO2-Limoneno e CO2-Citral foram obtidos pelo ajuste dos modelos a dados experimentais, fazendo uso de dois programas computacionais, os quais envolvem a minimização de uma função objetivo, pelo método Simplex de NELDER & MEAD (3), que foi escrita em termos dos desvios relativos entre os pontos experimentais e os calculados pelos modelos. O equilíbrio de fases do sistema ternário foi calculado utilizando-se os parâmetros de interação binária ajustados previamente e considerando parâmetros nulos entre os componentes Limoneno e Citral. A análise dos resultados indica, para as condições supercríticas, que os dois modelos foram capazes de predizer qualitativamente o sistema ternário, fornecendo resultados compatíveis, em ordem de grandeza, com os valores experimentais.
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O objetivo principal desse trabalho é apresentar uma alternativa para a união de um modelo de versões e dados temporais. O resultado, o Modelo Temporal de Versões – TVM (Temporal Versions Model), é capaz de armazenar as versões do objeto e, para cada versão, o histórico dos valores das propriedades e dos relacionamentos dinâmicos. Esse modelo difere de outros modelos de dados temporais por apresentar duas diferentes ordens de tempo, ramificado para o objeto e linear para cada versão. O usuário pode também especificar, durante a modelagem, classes normais sem tempo e versionamento, o que permite a integração deste modelo com outros modelos existentes. A utilização de um modelo de dados temporal semanticamente rico não requer necessariamente a existência de um SGBD próprio para este modelo. A tendência é implementar o modelo sobre banco de dados convencionais, através do mapeamento das informações temporais para atributos explícitos. Como objetivo complementar, é apresenta do um ambiente para o suporte do TVM e de todas suas características. Especificamente, são detalhados o mapeamento da hierarquia base do modelo para um banco de dados objeto-relacional e sua implementação em um banco de dados comercial. Desse ambiente, foi implementado um protótipo da ferramenta para o auxílio na especificação de classes da aplicação.
Resumo:
Este trabalho apresenta uma extensão do padrão ODMG para o suporte ao versionamento de objetos e características temporais. Essa extensão, denominada TV_ODMG, é baseada no Modelo Temporal de Versões (TVM), que é um modelo de dados orientado a objetos desenvolvido para armazenar as versões do objeto e, para cada versão, o histórico dos valores dos atributos e dos relacionamentos dinâmicos. O TVM difere de outros modelos de dados temporais por apresentar duas diferentes ordens de tempo, ramificado para o objeto e linear para cada versão. O usuário pode também especificar, durante a modelagem, classes normais (sem tempo e versões), o que permite a integração desse modelo com outras modelagens existentes. Neste trabalho, os seguintes componentes da arquitetura do padrão ODMG foram estendidos: o Modelo de Objetos, a ODL (Object Definition Language) e a OQL (Object Query Language). Adicionalmente, foi desenvolvido um conjunto de regras para o mapeamento do TV_ODMG para o ODMG a fim de permitir o uso de qualquer ODBMS para suportar a extensão proposta.
Resumo:
A utilização de conceitos de representação temporal tem sido essencial em diversas aplicações de banco de dados, por permitir o armazenamento e a manipulação dos diferentes estados assumidos pela base de dados ao longo do tempo. Durante a evolução da base de dados, através do conceito de bitemporalidade, obtém-se acesso a informações presentes, passadas e futuras. Já o conceito de versionamento permite a existência de diversas alternativas para a evolução da base de dados, possibilitando um processo de evolução ramificada, em oposição ao usual mecanismo de evolução linear do conteúdo da base. Com a migração de tais aplicações para um ambiente Web, estas passam cada vez mais a utilizar a linguagem XML como formato de representação e intercâmbio de seus dados. Tornam-se necessários, dessa forma, mecanismos para a representação e manipulação da história do conteúdo de um documento XML que sofre modificações com o passar do tempo. Apesar da existência de propostas de extensão temporal de modelos de dados convencionais e de estratégias para o armazenamento de documentos XML em modelos convencionais, a natureza semi-estruturada dos documentos XML faz com que seja necessário definir um novo modelo de dados temporal, capaz de lidar com os conceitos de bitemporalidade e versionamento em um documento semiestruturado. O objetivo deste trabalho é definir um modelo que, ao contrário das demais propostas existentes, combine os conceitos de bitemporalidade e de versionamento em uma única abordagem capaz de permitir o tratamento da evolução do conteúdo de documentos XML. O uso conjunto desses dois recursos visa combinar o poder de expressão de cada um, garantindo uma maior flexibilidade na representação do histórico dos documentos XML. O modelo resultante recebeu o nome de Tempo e Versões em XML, ou simplesmente TVX, composto por três partes: um modelo para a organização lógica dos dados, uma linguagem de consulta e uma linguagem para promover alterações ao conteúdo dos documentos XML.