949 resultados para Processing Time


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

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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

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Pós-graduação em Ciências Biológicas (Microbiologia Aplicada) - IBRC

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A automação na gestão e análise de dados tem sido um fator crucial para as empresas que necessitam de soluções eficientes em um mundo corporativo cada vez mais competitivo. A explosão do volume de informações, que vem se mantendo crescente nos últimos anos, tem exigido cada vez mais empenho em buscar estratégias para gerenciar e, principalmente, extrair informações estratégicas valiosas a partir do uso de algoritmos de Mineração de Dados, que comumente necessitam realizar buscas exaustivas na base de dados a fim de obter estatísticas que solucionem ou otimizem os parâmetros do modelo de extração do conhecimento utilizado; processo que requer computação intensiva para a execução de cálculos e acesso frequente à base de dados. Dada a eficiência no tratamento de incerteza, Redes Bayesianas têm sido amplamente utilizadas neste processo, entretanto, à medida que o volume de dados (registros e/ou atributos) aumenta, torna-se ainda mais custoso e demorado extrair informações relevantes em uma base de conhecimento. O foco deste trabalho é propor uma nova abordagem para otimização do aprendizado da estrutura da Rede Bayesiana no contexto de BigData, por meio do uso do processo de MapReduce, com vista na melhora do tempo de processamento. Para tanto, foi gerada uma nova metodologia que inclui a criação de uma Base de Dados Intermediária contendo todas as probabilidades necessárias para a realização dos cálculos da estrutura da rede. Por meio das análises apresentadas neste estudo, mostra-se que a combinação da metodologia proposta com o processo de MapReduce é uma boa alternativa para resolver o problema de escalabilidade nas etapas de busca em frequência do algoritmo K2 e, consequentemente, reduzir o tempo de resposta na geração da rede.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Nesta dissertação é apresentado o desenvolvimento de algoritmos para aplicação do método Bridge-Weigh In Motion (B-WIM) para a pesagem em movimento de trens e para a caracterização do tráfego ferroviário, permitindo-se obter informações sobre a velocidade de passagem dos trens, número e espaçamento entre eixos. Os sistemas B-WIM a partir de uma simples instrumentação permitem determinar as cargas por eixo de veículos em movimento, eliminando o efeito dinâmico. Foram implementados os algoritmos para a determinação dos valores referentes a geometria do trem e das cargas, que foi validado a partir de um exemplo teórico, onde se simulou a passagem de um trem de características conhecidas sobre a ponte e as cargas por eixos foram determinadas com 100% de exatidão. Além disso, foi feito um exemplo numérico em elementos finitos, de um viaduto em concreto armado para aplicação do método, onde foi feita a determinação das cargas por eixo para diferentes velocidades de passagem do trem. A fim de reduzir o tempo de processamento nas análises do exemplo numérico, foi desenvolvido um algoritmo para a geração de cargas nodais no modelo numérico que reduziram o tempo de processamento em até 96% quando comparado com a análise de múltiplos passos (“Multi-Step”), que simula automaticamente a passagem do trem sobre a estrutura. Finalmente, o método foi testado em um caso real a partir de monitorações realizadas em um viaduto de concreto armado da Estrada de Ferro Carajás. Apesar de não ter sido possível a determinação das cargas por eixo da locomotiva, foi possível medir precisamente o peso bruto total da locomotiva quando se utilizou o modelo constitutivo de Collins & Mitchell (1991) para o concreto.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

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With the widespread proliferation of computers, many human activities entail the use of automatic image analysis. The basic features used for image analysis include color, texture, and shape. In this paper, we propose a new shape description method, called Hough Transform Statistics (HTS), which uses statistics from the Hough space to characterize the shape of objects or regions in digital images. A modified version of this method, called Hough Transform Statistics neighborhood (HTSn), is also presented. Experiments carried out on three popular public image databases showed that the HTS and HTSn descriptors are robust, since they presented precision-recall results much better than several other well-known shape description methods. When compared to Beam Angle Statistics (BAS) method, a shape description method that inspired their development, both the HTS and the HTSn methods presented inferior results regarding the precision-recall criterion, but superior results in the processing time and multiscale separability criteria. The linear complexity of the HTS and the HTSn algorithms, in contrast to BAS, make them more appropriate for shape analysis in high-resolution image retrieval tasks when very large databases are used, which are very common nowadays. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved.

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Techniques of image combination, with extraction of objects to set a final scene, are very used in applications from photos montages to cinematographic productions. These techniques are called digital matting. With them is possible to decrease the cost of productions, because it is not necessary for the actor to be filmed in the location where the final scene occurs. This feature also favors its use in programs made to digital television, which demands a high quality image. Many digital matting algorithms use markings done on the images, to demarcate what is the foreground, the background and the uncertainty areas. This marking is called trimap, which is a triple map containing these three informations. The trimap is done, typically, from manual markings. In this project, methods were created that can be used in digital matting algorithms, with restriction of time and without human interaction, that is, the creation of an algorithm that generates the trimap automatically. This last one can be generated from the difference between a color of an arbitrary background and the foreground, or by using a depth map. It was also created a matting method, based on the Geodesic Matting (BAI; SAPIRO, 2009), which has an inferior processing time then the original one. Aiming to improve the performance of the applications that generates the trimap and of the algorithms that generates the alphamap (map that associates a value to the transparency of each pixel of the image), allowing its use in applications with time restrictions, it was used the CUDA architecture. Taking advantage, this way, of the computational power and the features of the GPGPU, which is massively parallel