Knowledge cities: a taxonomy for analyzing software and information service clusters

Software and information services (SIS) have become a field of increasing opportunities for international trade due to the worldwide diffusion of a combination of technological and organizational innovations. In several regions, the software industry is organized in clusters, usually referred to as "knowledge cities" because of the growing importance of knowledge-intensive services in their economy. This paper has two primary objectives. First, it raises three major questions related to the attractiveness of different cities in Argentina and Brazil for hosting software companies and to their impact on local development. Second, a new taxonomy is proposed for grouping clusters according to their dominant business segment, ownership pattern and scope of operations. The purpose of this taxonomy is to encourage further studies and provide an exploratory analytical tool for analyzing software clusters.

PROPOSTA DE INVESTIGAÇÃO SOBRE O USO DE SOFTWARE NO SUPORTE À INOVAÇÃO EM SERVIÇOS

RESUMOEste artigo examina os objetivos, instrumentos e características das inovações habilitadas por Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) no Brasil, enfatizando as tecnologias utilizadas, os canais habilitados pelas ferramentas digitais, os processos de aprendizado para inovação e as mudanças organizacionais necessárias para o uso de ferramentas avançadas. A metodologia consiste na adaptação de taxonomias existentes para os propósitos específicos da pesquisa e a realização de uma pesquisa de campo com o auxílio do software Atlas.ti. Os resultados mostram que as inovações habilitadas por TIC não constituem eventos isolados e pontuais, uma vez que alteram processos, formas de relacionamento com parceiros e clientes, e requerem uma maior integração de funções organizacionais. Importantes diferenças foram observadas em função do porte da empresa, da internacionalização das operações, da capacitação técnica e do grau de acesso a ferramentas proprietárias.

Gestão do conhecimento usando data mining: estudo de caso na Universidade Federal de Lavras

A gestão do conhecimento abrange toda a forma de gerar, armazenar, distribuir e utilizar o conhecimento, tornando necessária a utilização de tecnologias de informação para facilitar esse processo, devido ao grande aumento no volume de dados. A descoberta de conhecimento em banco de dados é uma metodologia que tenta solucionar esse problema e o data mining é uma técnica que faz parte dessa metodologia. Este artigo desenvolve, aplica e analisa uma ferramenta de data mining, para extrair conhecimento referente à produção científica das pessoas envolvidas com a pesquisa na Universidade Federal de Lavras. A metodologia utilizada envolveu a pesquisa bibliográfica, a pesquisa documental e o método do estudo de caso. As limitações encontradas na análise dos resultados indicam que ainda é preciso padronizar o modo do preenchimento dos currículos Lattes para refinar as análises e, com isso, estabelecer indicadores. A contribuição foi gerar um banco de dados estruturado, que faz parte de um processo maior de desenvolvimento de indicadores de ciência e tecnologia, para auxiliar na elaboração de novas políticas de gestão científica e tecnológica e aperfeiçoamento do sistema de ensino superior brasileiro.

O ensino e aprendizagem do gráfico da função quadrática com e sem auxílio do Software Winplot

RESUMO: A utilização adequada das TIC no ensino da Matemática, nos dias de hoje é considerada por alguns como justificada e inevitável, esperando que a sua utilização melhore o ensino e a aprendizagem da Matemática. Nesta investigação, pretende-se testar o Software Winplot), no ensino e aprendizagem do gráfico da função quadrática com alunos do 10ºano, da Escola do segundo ciclo do Ensino Secundário nº9099, de modo a verificar se melhora o ensino e na aprendizagem desta temática.Para a nossa investigação Seleccionámos dois grupos de alunos do 10º ano que funcionaram como grupo de controlo e grupo experimental; depois de ambos os grupos terem realizado dois pré-testes, o grupo experimental realizou as aprendizagens no laboratório de informática com auxílio do Software Winplot, ao longo de 8 semanas, durante o 2º trimestre do ano lectivo de 2009/2010. O grupo de controlo realizou as aprendizagens, ao mesmo tempo que o grupo experimental, na sala normal de aulas sem auxílio do Software Winplot.Ao compararmos os dois grupos, o teste T de pares para amostras independentes, mostra-nos que estatisticamente não há diferenças significativas entre os dois grupos, porque os níveis de significância são maiores que p=0,05, desta feita podemos dizer que o grupo experimental, não obteve melhores resultados que o grupo de controlo, logo o Software Winplot não resultou o efeito desejado nas aprendizagens com alunos da 10ºano da Escola do segundo ciclo do ensino Secundário nº9099, sita no município de Viana (Luanda/Angola). ABSTRACT:The appropriate use of ICTs in teaching mathematics, today is considered by somo to be justified and inevitable, hoping that their use will improve the teaching and learning of mathematics.In this investigation, we intend to test the Software Winplot, teaching and learning of the graph of quadratic functions with students of grade 10, attending the second cycle of secondary School nº9099 in order to verify that improves teaching and learning of this subject.For our research selected two groups of students in 10th grade who acted as the controlo group and experimental group, after both group had undergone two pre-test, the experimental group performed the learning in the computer lab with the aid of Software Winplot, over 8 weeks during the second quarter of the academic year 2009/2010. Thr control gropu performed the learning, while the experimental group, in rregular class room without help of the Software Winplot.Comparing the two groups, the t test for independent samples pairs, shows us that there is no statistically significant differences between the two groups, because the significance levels are greater than p=0,05, this time we can say that experimental group, not yielded better results than the control group, so the Software did not result the desired effect on the learning with students from 10th grade of the School of the second cycle of Secondary nº9099, located in Viana (Luanda/Angola).

Projecto timecloud: software de gestão de tempo laboral numa plataforma cloud

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.

An architecture for an effective usage of data mining in business intelligence systems

Business Intelligence (BI) is one emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the last years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. Therefore, a lack of an effective usage of DM in BI can be found in some BI systems. An architecture that pretends to conduct to an effective usage of DM in BI is presented.

Relatório de projeto Milk Run Software

Em suma este trabalho de projeto visa a criação de uma ferramenta que permita a gestão dos transportes para a recolha de matéria-prima necessária ao bom funcionamento da fábrica de produção automóvel Volkswagen Autoeuropa num ambiente dinâmico, sendo esta desenvolvida para responder às necessidades da empresa. Assim foi desenvolvido o protótipo Milk Run Software que consiste basicamente na integração de informação fornecida pela empresa relativa a consumos de materiais provenientes de ordens de produção, fornecedores e transportes. Com base nestes dados e recurso a sistemas externos é efetuada a georreferenciação de fornecedores para que exista a noção de proximidade entre estes, além disso foi construído um sistema de decisão, para que com base nos consumos (peças, pesos e volumes), se consigam determinar e gerir as rotas de transportes da empresa Volkswagen Autoeuropa com base no conceito Milk Run, que consiste na otimização do transporte de peças para montagem de veículos, no qual tem em conta a localização geográfica, o volume ou peso a transportar, as limitações físicas dos veículos de transporte, bem como o número de paragens máximas (cargas a efetuar no percurso). Neste projeto são utilizadas diversas técnicas de análise protagonizadas para a construção de ferramentas com o recurso à Engenharia de Software, e a algumas técnicas na área de pesquisa em espaços de estado para auxiliar o conceito Milk Run para resolução dos problemas encontrados.

Data mining techniques contributions to support electrical vehicle demand response

The introduction of Electric Vehicles (EVs) together with the implementation of smart grids will raise new challenges to power system operators. This paper proposes a demand response program for electric vehicle users which provides the network operator with another useful resource that consists in reducing vehicles charging necessities. This demand response program enables vehicle users to get some profit by agreeing to reduce their travel necessities and minimum battery level requirements on a given period. To support network operator actions, the amount of demand response usage can be estimated using data mining techniques applied to a database containing a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on simulated operation scenarios that consider different operation conditions, e.g. available renewable generation, and considering a diversity of distributed resources and electric vehicles with vehicle-to-grid capacity and demand response capacity in a 33 bus distribution network.

Using data mining techniques to support DR programs definition in smart grids

In recent years, Power Systems (PS) have experimented many changes in their operation. The introduction of new players managing Distributed Generation (DG) units, and the existence of new Demand Response (DR) programs make the control of the system a more complex problem and allow a more flexible management. An intelligent resource management in the context of smart grids is of huge important so that smart grids functions are assured. This paper proposes a new methodology to support system operators and/or Virtual Power Players (VPPs) to determine effective and efficient DR programs that can be put into practice. This method is based on the use of data mining techniques applied to a database which is obtained for a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on 27,000 scenarios considering a diversity of distributed resources in a 32 bus distribution network.

A data-mining based methodology for wind forecasting

In many countries the use of renewable energy is increasing due to the introduction of new energy and environmental policies. Thus, the focus on the efficient integration of renewable energy into electric power systems is becoming extremely important. Several European countries have already achieved high penetration of wind based electricity generation and are gradually evolving towards intensive use of this generation technology. The introduction of wind based generation in power systems poses new challenges for the power system operators. This is mainly due to the variability and uncertainty in weather conditions and, consequently, in the wind based generation. In order to deal with this uncertainty and to improve the power system efficiency, adequate wind forecasting tools must be used. This paper proposes a data-mining-based methodology for very short-term wind forecasting, which is suitable to deal with large real databases. The paper includes a case study based on a real database regarding the last three years of wind speed, and results for wind speed forecasting at 5 minutes intervals.

Data mining applications in power systems - case-studies and future trends

Presently power system operation produces huge volumes of data that is still treated in a very limited way. Knowledge discovery and machine learning can make use of these data resulting in relevant knowledge with very positive impact. In the context of competitive electricity markets these data is of even higher value making clear the trend to make data mining techniques application in power systems more relevant. This paper presents two cases based on real data, showing the importance of the use of data mining for supporting demand response and for supporting player strategic behavior.

Zonal prices analysis supported by a data mining based methodology

A methodology based on data mining techniques to support the analysis of zonal prices in real transmission networks is proposed in this paper. The mentioned methodology uses clustering algorithms to group the buses in typical classes that include a set of buses with similar LMP values. Two different clustering algorithms have been used to determine the LMP clusters: the two-step and K-means algorithms. In order to evaluate the quality of the partition as well as the best performance algorithm adequacy measurements indices are used. The paper includes a case study using a Locational Marginal Prices (LMP) data base from the California ISO (CAISO) in order to identify zonal prices.

BASS 4: a software system for ergonomic design and evaluation of working hours

OBJECTIVE: To extend an existing computer programme for the evaluation and design of shift schedules (BASS 3) by integrating workload as well as economic aspects. METHODS: The redesigned prototype BASS 4 includes a new module with a suitable and easily applicable screening method (EBA) for the assessment of the intensity of physical, emotional and cognitive workload components and their temporal patterns. Specified criterion functions based on these ratings allow for an adjustment of shift and rest duration according to the intensity of physical and mental workload. Furthermore, with regard to interactive effects both workload and temporal conditions, e.g. time of day, are taken into account. In a second new module, important economic aspects and criteria have been implemented. Different ergonomic solutions for scheduling problems can now also be evaluated with regard to their economic costs. RESULTS: The new version of the computer programme (BASS 4) can now simultaneously take into account numerous ergonomic, legal, agreed and economic criteria for the design and evaluation of working hours. CONCLUSIONS: BASS 4 can now be used as an instrument for the design and the evaluation of working hours with regard to legal, ergonomic and economic aspects at the shop floor as well as in administrative (e.g. health and safety inspection) and research problems.

Hardware and software in smart decision rooms

Since the last decade research in Group Decision Making area have been focus in the building of meeting rooms that could support the decision making task and improve the quality of those decisions. However the emergence of Ambient Intelligence concept contributes with a new perspective, a different way of viewing traditional decision rooms. In this paper we will present an overview of Smart Decision Rooms providing Intelligence to the meeting environment, and we will also present LAID, an Ambient Intelligence Environment oriented to support Group Decision Making and some of the software tools that we already have installed in this environment.

Mapping multi-species habitat use for marine conservation planning

Tese de Doutoramento, Ciências do Mar (Biologia Marinha)