824 resultados para decentralised data fusion framework


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The paper addresses the issue of apportioning of the cost of transmission losses to generators and demands in a multimarket framework. Line flows are unbundled using equivalent bilateral exchanges on a DC-network model and allocated to generators and demands. Losses are then calculated based on unbundled flows and straightforwardly apportioned to generators and demands. The proposed technique is particularly useful in a multimarket framework, where all markets have a common grid operator with complete knowledge of all network data, as is the case of the Brazilian electric-energy system. The methodology proposed is illustrated using the IEEE Reliability Test System and compared numerically with an alternative technique. Appropriate conclusions are drawn. © The Institution of Engineering and Technology 2006.

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Aim: There is little information considering the framework association between cast clasps and attachments. The aim of this study was to evaluate the retention strength of frameworks match circumferential clasps and extra resilient attachment cast in three different alloys (cobalt-chromium, nickel-chromium titanium and commercially pure titanium), using two undercut (0.25 and 0.75 mm) and considering different period of time (0, 1/2, 1, 2, 3, 4 and 5 years). Methods: Using two metallic matrices, representing a partially edentulous mandibular right hemiarch with the first molar crown, canine root and without premolars, 60 frameworks were fabricated. Three groups (n = 20) of each metal were cast and each group was divided into two subgroups (n = 10), corresponding the molar undercut of 0.25 mm and 0.75 mm. The nylon male was positioned at the matrix and attached to the acrylic resin of the prosthetic base. The samples were subjected to an insertion and removal test under artificial saliva environment. Results: The data were analyzed and compared with ANOVAs and Tukey's test at 95% of probability. The groups cast in cobaltchromium and nickel-chromium-titanium had the highest mean retention strength (5.58 N and 6.36 N respectively) without significant difference between them, but statistically different from the group cast in commercially pure titanium, which had the lowest mean retention strength in all the periods (3.46 N). The association frameworks using nickel-chromium-titanium and cobalt-chromium could be used with 0.25 mm and 0.75 mm of undercut, but the titanium samples seems to decrease the retention strength, mainly in the 0.75 mm undercut. The circumferential clasps cast in commercially pure titanium used in 0.75 mm undercuts have a potential risk of fractures, especially after the 2nd year of use. Conclusion: This in vitro study showed that the framework association between cast clasp and an extra resilient attachment are suitable to the three metals evaluated, but strongly suggest extra care with commercially pure titanium in undercut of 0.75 mm. Clinical significance: Frameworks fabricated in Cp Ti tend to decrease in retentive strength over time and have a potential risk of fracture in less than 0.75 mm of undercut.

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Thermal faceprint has been paramount in the last years. Since we can handle with face recognition using images acquired in the infrared spectrum, an unique individual's signature can be obtained through the blood vessels network of the face. In this work, we propose a novel framework for thermal faceprint extraction using a collection of graph-based techniques, which were never used to this task up to date. A robust method of thermal face segmentation is also presented. The experiments, which were conducted over the UND Collection C dataset, have showed promising results. © 2011 Springer-Verlag.

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In this paper, we show a local-in-time existence result for the 3D micropolar fluid system in the framework of Besov-Morrey spaces. The initial data class is larger than the previous ones and contains strongly singular functions and measures. © 2013 Springer Basel.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Os sedimentos do lago Coari, de ambiente de terra firme esculpido nos depósitos do Plio-Pleistocenos, e o Acará, típico lago de várzea e ambos formados nos sedimentos quaternários da planície de inundação do médio Solimões, no oeste da Amazônia, Brasil, foram estudados para investigar as condições ambientais durante sua formação. Este estudo inclui dados da composição mineralógica, química, isótopos de Pb, palinologia, datações de radiocarbono e a configuração morfológica dos lagos obtida por imagens SRTM. As condições geológica e ambiental dos lagos variam e sugerem que suas evoluções refletem processos autogenéticos em condições de floresta úmida e chuvosa. Embora caulinita, quartz, muscovita, illita e esmectita sejam os principais minerais em ambos os lagos, a geoquímica indica fonte distinta, os sedimentos do lago Acará têm maior concentração de Al2O3, Fe2O3, FeO, CaO, K2O, MgO, Na2O, P2O5, Ba, V, Cu, Ni, Zn, Pb, Sr, Li, Y e La e têm mais Pb radiogênico que os sedimentos do lago Coari. As idades de radiocarbono sugerem que há aproximadamente 10160 anos AP o lago Coari iniciou o desenvolvimento devido a avulsão do rio Solimões, enquanto o lago Acará foi formado devido ao abandono de meandro do rio Solimões e retendo o domínio das gramíneas nas suas praias há aproximadamente 3710 anos AP.

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Esta tese apresenta uma metodologia flexível orientada a objetos (OO) para a aplicação no projeto e implementação de sistemas de software utilizados na realização de estudos dinâmicos de sistemas elétricos de grande porte. A metodologia OO proposta objetiva tornar mais simples o desenvolvimento, a atualização e a manutenção de complexos sistemas de software para estudos de transitórios eletromecânicos em sistemas elétricos de potência. Os requisitos de usuário são mapeados para um conjunto de classes básicas, as quais são usadas para efetuar a modelagem de dispositivos dinâmicos tais como geradores elétricos. Para avaliação da metodologia foram realizados dois estudos de casos. No primeiro estudo caso o Framework foi aplicado na simulação das unidades geradoras da Usina Hidrelétrica de Tucuruí. Os resultados da simulação foram comparados com medições obtidos em ensaios no campo e mostrou a boa performance do Framework na reprodução dos fenômenos eletromecânicos desta usina de grande porte. No segundo estudo de caso, por outro lado, o Framework foi aplicado na modelagem de um sistema de geração fotovoltaico (PV) com seu sistema de Rastreamento da Potência Máxima (MPPT). O controle MPPT foi implementado usando técnicas digitais. Os resultados das simulações demonstram a performance do Framework na modelagem do sistema de controle de corrente, assim como no controle MPPT, dos sistemas de geração PV.

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No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

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Os Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão (Intrusion Detection Systems – IDS e Intrusion Prevention Systems - IPS) são ferramentas bastante conhecidas e bem consagradas no mundo da segurança da informação. Porém, a falta de integração com os equipamentos de rede como switches e roteadores acaba limitando a atuação destas ferramentas e exige um bom dimensionamento de recursos de hardware como processamento, memória e interfaces de rede de alta velocidade, utilizados para implementá-las. Diante de diversas limitações deparadas por pesquisadores e administradores de redes, surgiu o conceito de Rede Definida por Software (Software Defined Network – SDN), que ao separar os planos de controle e de dados, permite adaptar o funcionamento da rede de acordo com as necessidades de cada um. Desta forma, devido à padronização e flexibilidade propostas pelas SDNs, e das limitações apresentadas dos IPSs, esta dissertação de mestrado propõe o IPSFlow, um framework que utiliza uma rede baseada na arquitetura SDN e o protocolo OpenFlow para a criação de um IPS com ampla cobertura e que permite bloquear um tráfego caracterizado pelos IDS(s) como malicioso no equipamento mais próximo da origem. Para validar o framework, experimentos no ambiente virtual Mininet foram realizados utilizando-se o Snort como IDS para analisar tráfego de varredura (scan) gerado pelo Nmap de um host ao outro. Os resultados coletados apresentam que o IPSFlow funcionou conforme planejado ao efetuar o bloqueio de 85% do tráfego de varredura.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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The increase in new electronic devices had generated a considerable increase in obtaining spatial data information; hence these data are becoming more and more widely used. As well as for conventional data, spatial data need to be analyzed so interesting information can be retrieved from them. Therefore, data clustering techniques can be used to extract clusters of a set of spatial data. However, current approaches do not consider the implicit semantics that exist between a region and an object’s attributes. This paper presents an approach that enhances spatial data mining process, so they can use the semantic that exists within a region. A framework was developed, OntoSDM, which enables spatial data mining algorithms to communicate with ontologies in order to enhance the algorithm’s result. The experiments demonstrated a semantically improved result, generating more interesting clusters, therefore reducing manual analysis work of an expert.