SIG e sensoriamento remoto aplicado ao estudo dos processos de inundação e mapeamento da cobertura vegetal na planície fluvial do alto Rio Paraná

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo estrutural de quinases dependentes de ciclinas por métodos de modelagem molecular comparativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de uma Plataforma de Software para a Modelagem Digital de Terrenos baseada em TIN

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem numérica do escoamento em válvulas automáticas de compressores pelo Método da Fronteira Imersa

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelagem dinâmica espacial aplicada na avaliação das mudanças da cobertura da terra no entorno de dutos utilizando autômatos celulares: estudo de caso duto ORBEL

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Modelagem evolutiva do planalto Sul de Minas através de correlações entre análise morfométrica da rede de drenagem e termocronologia por traços de fissão em apatitas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelagem numérica da superfície como instrumento de avaliação de curvas de nível na preservação de manacial de água

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Caracterização da erosão hídrica laminar do solo em bacia hidrográfica com base na malha fundiária, por meio de sensoriamento remoto, geoprocessamento e modelagem

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

Método de modelagem da parcela espacial para o cadastro tridimensional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem matemática para maximização da produção da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) e impactos sobre o custo de operações mecanizadas de corte e carregamento

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

Modelagem espacial dinâmica para o monitoramento do aporte de sedimentos na sub-bacia do Rio Capivara, município de Botucatu - SP

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Modelagem espacial dinâmica aplicada ao estudo de movimentos de massa em uma região da serra do mar paulista, na escala de 1:10.000

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem numérica do terreno na avaliação do volume admissível em canais de cordões de contorno nivelados

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache

Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.