971 resultados para Trafego : Redes : Computadores


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A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

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A crescente complexidade das aplicações, a contínua evolução tecnológica e o uso cada vez mais disseminado de redes de computadores têm impulsionado os estudos referentes ao desenvolvimento de sistemas distribuídos. Como estes sistemas não podem ser facilmente desenvolvidos com tecnologias de software tradicionais por causa dos limites destas em lidar com aspectos relacionados, por exemplo, à distribuição e interoperabilidade, a tecnologia baseada em agentes parece ser uma resposta promissora para facilitar o desenvolvimento desses sistemas, pois ela foi planejada para suportar estes aspectos, dentre outros. Portanto, é necessário também que a arquitetura dos ambientes de desenvolvimento de software (ADS) evolua para suportar novas metodologias de desenvolvimento que ofereçam o suporte necessário à construção de softwares complexos, podendo também estar integrada a outras tecnologias como a de agentes. Baseada nesse contexto, essa dissertação tem por objetivo apresentar a especificação de uma arquitetura de um ADS distribuído baseada em agentes (DiSEN – Distributed Software Engineering Environment). Esse ambiente deverá fornecer suporte ao desenvolvimento de software distribuído, podendo estar em locais geograficamente distintos e também os desenvolvedores envolvidos poderão estar trabalhando de forma cooperativa. Na arquitetura proposta podem ser identificadas as seguintes camadas: dinâmica, que será responsável pelo gerenciamento da (re)configuração do ambiente em tempo de execução; aplicação, que terá, entre os elementos constituintes, a MDSODI (Metodologia para Desenvolvimento de Software Distribuído), que leva em consideração algumas características identificadas em sistemas distribuídos, já nas fases iniciais do projeto e o repositório para armazenamento dos dados necessários ao ambiente; e, infra-estrutura, que proverá suporte às tarefas de nomeação, persistência e concorrência e incorporará o canal de comunicação. Para validar o ambiente será realizada uma simulação da comunicação que pode ser necessária entre as partes constituintes do DiSEN, por meio da elaboração de diagramas de use case e de seqüência, conforme a notação MDSODI. Assim, as principais contribuições desse trabalho são: (i) especificação da arquitetura de um ADS distribuído que poderá estar distribuído geograficamente; incorporará a MDSODI; proporcionará desenvolvimento distribuído; possuirá atividades executadas por agentes; (ii) os agentes identificados para o DiSEN deverão ser desenvolvidos obedecendo ao padrão FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents); (iii) a identificação de um elemento que irá oferecer apoio ao trabalho cooperativo, permitindo a integração de profissionais, agentes e artefatos.

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As tarefas de visão computacional incentivam uma significativa parte da pesquisa em todas as áreas científicas e industriais, entre as quais, cita-se a área voltada para o desenvolvimento de arquiteturas de computadores. A visão computacional é considerada um dos problemas mais desafiadores para a computação de alto desempenho, pois esta requer um grande desempenho, bem como um alto grau de flexibilidade. A flexibilidade é necessária pois a visão computacional abrange aplicações em que há diferentes tarefas a serem realizadas com diferentes necessidades de desempenho. Esta flexibilidade é particularmente importante em sistemas destinados a atuar como ambientes experimentais para novas técnicas de processamento visual ou para a prototipação de novas aplicações. Computação configurável tem demonstrado, por meio de exemplos implementados pela comunidade científica, fornecer uma boa relação entre alto desempenho e flexibilidade necessária para a implementação de diferentes técnicas utilizadas na área de visão computacional. Contudo, poucos esforços de pesquisa têm sido realizados na concepção de sistemas completos visando a solução de um problema de visão computacional, incluindo ambos os requisitos de software e de hardware. O principal objetivo deste trabalho é mostrar que as técnicas e tecnologias disponíveis na área de computação configurável podem ser empregadas para a concepção de um sistema capaz de implementar um grande número de aplicações da área de visão computacional na pesquisa e no ambiente industrial. Entretanto, não é escopo deste trabalho implementar um sistema de computação que seja suficiente para abordar os requerimentos necessários para todas as aplicações em visão computacional, mas os métodos aqui introduzidos podem ser utilizados como uma base geral de implementação de várias tarefas de visão computacional. Este trabalho utiliza ambientes que permitem implementações conjuntas de hardware e software, pois os mesmos facilitam a validação das técnicas aqui apresentadas, por meio da implementação de um estudo de caso, sendo parte deste estudo de caso implementado em software e outra parte em hardware.

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As redes neurais podem ser uma alternativa aos modelos paramétricos tradicionais para a precificação de opções quando a dinâmica do ativo primário não for conhecida ou quando a equação associada à condição de não-arbitragem não puder ser resolvida analiticamente. Este trabalho compara a performance do modelo tradicional de Black-Scholes e as redes neurais. Os modelos foram utilizados para precificar e realizar a cobertura dinâmica das opções de compra das ações de Telebrás. Os resultados obtidos sugerem que as redes neurais deveriam ser consideradas pelos operadores de opções como uma alternativa aos modelos tradicionais.

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Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

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A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.

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Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

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O desenvolvimento de protocolos distribuídos é uma tarefa complexa. Em sistemas tolerantes a falhas, a elaboração de mecanismos para detectar e mascarar defeitos representam grande parte do esforço de desenvolvimento. A técnica de simulação pode auxiliar significativamente nessa tarefa. Entretanto, existe uma carência de ferramentas de simulação para investigação de protocolos distribuídos em cenários com defeitos, particularmente com suporte a experimentos em configurações “típicas” da Internet. O objetivo deste trabalho é investigar o uso do simulador de redes NS (Network Simulator) como ambiente para simulação de sistemas distribuídos, particularmente em cenários sujeitos à ocorrência de defeitos. O NS é um simulador de redes multi-protocolos, que tem código aberto e pode ser estendido. Embora seja uma ferramenta destinada ao estudo de redes de computadores, o ajuste adequado de parâmetros e exploração de características permitiu utilizá-lo para simular defeitos em um sistema distribuído. Para isso, desenvolveu-se dois modelos de sistemas distribuídos que podem ser implementados no NS, dependendo do protocolo de transporte utilizado: um baseado em TCP e o outro baseado em UDP. Também, foram estudadas formas de modelar defeitos através do simulador. Para a simulação de defeito de colapso em um nodo, foi proposta a implementação de um método na classe de cada aplicação na qual se deseja simular defeitos. Para ilustrar como os modelos de sistemas distribuídos e de defeitos propostos podem ser utilizados, foram implementados diversos algoritmos distribuídos em sistemas síncronos e assíncronos. Algoritmos de eleição e o protocolo Primário-Backup são exemplos dessas implementações. A partir desses algoritmos, principalmente do Primário-Backup, no qual a simulação de defeitos foi realizada, foi possível constatar que o NS pode ser uma ferramenta de grande auxílio no desenvolvimento de novas técnicas de Tolerância a Falhas. Portanto, o NS pode ser estendido possibilitando que, com a utilização dos modelos apresentados nesse trabalho, simule-se defeitos em um sistema distribuído.

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A área de Detecção de Intrusão, apesar de muito pesquisada, não responde a alguns problemas reais como níveis de ataques, dim ensão e complexidade de redes, tolerância a falhas, autenticação e privacidade, interoperabilidade e padronização. Uma pesquisa no Instituto de Informática da UFRGS, mais especificamente no Grupo de Segurança (GSEG), visa desenvolver um Sistema de Detecção de Intrusão Distribuído e com características de tolerância a falhas. Este projeto, denominado Asgaard, é a idealização de um sistema cujo objetivo não se restringe apenas a ser mais uma ferramenta de Detecção de Intrusão, mas uma plataforma que possibilite agregar novos módulos e técnicas, sendo um avanço em relação a outros Sistemas de Detecção atualmente em desenvolvimento. Um tópico ainda não abordado neste projeto seria a detecção de sniffers na rede, vindo a ser uma forma de prevenir que um ataque prossiga em outras estações ou redes interconectadas, desde que um intruso normalmente instala um sniffer após um ataque bem sucedido. Este trabalho discute as técnicas de detecção de sniffers, seus cenários, bem como avalia o uso destas técnicas em uma rede local. As técnicas conhecidas são testadas em um ambiente com diferentes sistemas operacionais, como linux e windows, mapeando os resultados sobre a eficiência das mesmas em condições diversas.

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O acesso integrado a informações provenientes de banco de dados autônomos e heterogêneos, localizadas em diferentes ambientes de hardware e software, vem sendo amplamente pesquisado pela comunidade de banco de dados, com diversas soluções propostas. A maioria delas baseia-se na comparação e na integração ou mapeamento dos esquemas conceituais dos bancos de dados participantes, implementados através de uma camada adicional de software, em um nível superior ao dos bancos de dados existentes. Inicialmente, as metodologias de acesso integrado eram limitadas às informações provenientes de banco de dados. Entretanto, com o crescimento das redes de computadores e, conseqüentemente, com a intensa utilização da Internet, novas fontes de informações passaram a ser utilizadas neste ambiente, tais como fontes de dados semi-estruturadas. Estender o acesso integrado também a esses tipos de informações tornou-se importante. Este trabalho tem como objetivo propor a utilização de um metamodelo XML como modelo de dados canônico, através do qual é possível obter a representação conceitual dos esquemas de exportação provenientes de bancos de dados relacionais, objeto-relacionais e documentos XML, permitindo, desta forma, o acesso integrado a fontes de dados estruturadas e semi-estruturadas, a partir de metodologias inicialmente voltadas à interoperabilidade de banco de dados heterogêneos. Além do metamodelo apresentado, este trabalho incluiu o desenvolvimento da ferramenta XML Integrator, cujo objetivo é fornecer ao usuário mecanismos de apoio ao processo conversão dos esquemas conceituais locais de fontes de dados heterogêneas para o Metamodelo XML, bem como de extração de um esquema conceitual correspondente a um documento XML ou a uma classe de documentos XML. Para isso, a ferramenta utiliza interfaces gráficas, que guiam o usuário através dos diversos passos, desde a seleção da fonte de dados a ser convertida, até a geração do esquema de exportação propriamente dito.

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Nesta tese são estimadas funções não lineares de importação e exportação para o Brasil, utilizando a metodologia de redes neurais artificiais, a partir de dados trimestrais, no período de 1978 a 1999. Com relação às importações, partindo-se da hipótese de país pequeno, as estimações são feitas para a demanda de importações totais, de bens intermediários e de material elétrico. Para as exportações, o pressuposto de país pequeno, num contexto de concorrência monopolística, é utilizado, de maneira que as estimações são feitas para a oferta e demanda por exportações brasileiras. As séries selecionadas são as exportações totais, as exportações de manufaturados e as exportações de material elétrico. A metodologia adotada para as importações procura visualizar a não linearidade presente nas séries de comércio exterior e encontrar a topologia de rede que melhor represente o comportamento dos dados, a partir de um processo de validação do período analisado. Procura observar, também, a sensibilidade das saídas das redes a estímulos nas variáveis de entrada, dado a dado e por formação de clusters. Semelhante método é utilizado para as exportações, com a ressalva que, diante de um problema de simultaneidade, o processo de ajuste das redes e análise da sensibilidade é realizado a partir de uma adaptação do método de equações simultâneas de dois estágios. Os principais resultados para as importações mostram que os dados apresentam-se de maneira não linear, e que ocorreu uma ruptura no comportamento dos dados em 1989 e 1994. Sobretudo a partir dos anos 90, as variáveis que se mostram mais significativas são o PIB e a taxa de câmbio, seguidas da variável utilização de capacidade produtiva, que se mostra com pouca relevância Para o período de 1978 a 1988, que apresenta um reduzido impacto das variáveis, a taxa de câmbio é relevante, na explicação do comportamento das importações brasileiras, seguida da utilização de capacidade produtiva, que demonstra-se significativa, apenas, para a série de bens intermediários. Para as exportações, os dados, também, se apresentam de maneira não linear, com rupturas no seu comportamento no final da década de 80 e meados de 1994. Especificamente, para a oferta e a demanda, as variáveis mais importantes foram a taxa de câmbio real e o PIB mundial, respectivamente. No todo, as séries mais importantes na explicação das importações e exportações foram a importação total e de bens intermediários e a exportação total e de manufaturados. Tanto para as importações, quanto para as exportações, os resultados mais expressivos foram obtidos para os dados mais agregados. Por fim, com relação às equações das exportações brasileiras, houve uma superioridade de ajuste e significância das variáveis das equações de demanda, frente às de oferta, em explicar os movimentos das exportações brasileiras.

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Este relatório apresenta uma análise da bibliografia brasileira e da bibliografia internacional (anglo-saxã) sobre redes e empresas com o objetivo de contribuir para o debate teórico e orientar futuras pesquisas empíricas sobre o tema no Brasil, especialmente no campo da teoria das organizações e sociologia econômica. Para tanto, analisamos a bibliografia publicada nos últimos 10 anos (1990 a 2003) que trabalham com a abordagem de redes em três campos específicos: 1) a formação de redes entre empresas e o local onde estão inseridas; 2) o papel das redes na promoção de mudanças organizacionais e inovação; 3) o desenvolvimento de relações de confiança entre empresas e seu impacto na definição de estratégias empresariais.

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A presente tese aborda o tema sobre a dinâmica de complementaridade de conhecimentos entre Pequenas e Médias Empresas (PME) em um contexto em rede. Partindo da revisão analítica das teorias de redes interorganizacionais, de criação e gestão do conhecimento e dos processos de inovação, buscou-se a compreensão da relevância estratégica das redes, sobretudo para o desenvolvimento das PME. A partir das evidências teóricas, a questão de pesquisa confrontada foi compreender como ocorre a dinâmica de complementaridade de conhecimentos em um contexto em rede. Para aprofundar tal problemática, tentou-se, a partir de evidências empíricas, construir um esquema conceitualanalítico com a finalidade de auxiliar na compreensão do funcionamento de empresas organizadas em rede. A pesquisa empírica foi conduzida por meio de entrevistas com os dirigentes de empresas e instituições localizadas na AGIVEST (Brasil), na Tecnópole do Futuroscope (França) e no Pólo de Informática de São Leopoldo (Brasil). Os resultados da pesquisa levaram às seguintes evidências: a) as pressões contingenciais, como, por exemplo, necessidade, assimetria, reciprocidade, competitividade, legitimidade, flexibilidade e eficiência, exercem influência na formação, no funcionamento e na complementaridade de conhecimentos entre as empresas em um contexto em rede; b) a dinâmica de complementaridade de conhecimentos em um contexto em rede é diretamente influenciada pelos níveis de coerência e de conectividade entre as empresas; c) a quantidade e a qualidade das situações de interação existentes no contexto de uma rede exercerão influência nos níveis de conectividade entre as empresas; d) os mecanismos de coordenação utilizados para facilitar a governança exercem influência nos níveis de coerência entre as empresas; e) o nível de complementaridade de conhecimentos em um contexto em rede terá influência nos processos internos de inovação das empresas. Em síntese esses resultados sinalizam que a existência de um ambiente de sinergia e complementaridade de conhecimentos em um contexto em rede sofre influência de elementos como pressões contingências, coerência, conectividade, mecanismos de coordenação e situações de interação.

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Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico.