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You searched for +publisher:"Universidade Federal do Amazonas" +contributor:("Figueiredo, Carlos Maur?cio Ser?dio"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Guimar?es, Leonardo Lira. Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o.

Degree: 2015, Universidade Federal do Amazonas

Os avan?os das tecnologias de comunica??o sem fio e de hardware impulsionaram a populariza??o do uso de dispositivos m?veis. Cada vez mais, estes dispositivos ganham novos recursos de hardware (i.e., sensores e outros gadgets) e software (e.g., reconhecimento facial, de voz, gestos) a fim de que a intera??o humano-computador ocorra de forma mais natural. Esses recursos deram aos dispositivos m?veis uma capacidade maior de percep??o do ambiente e das condi??es nas quais os usu?rios se encontram, possibilitando o desenvolvimento de aplica??es cada vez mais proativas e sens?veis ao contexto. Um sistema sens?vel ao contexto ? capaz de modificar seu comportamento de acordo com os contextos inferidos do ambiente. Entretanto, interpreta??es err?neas dos dados coletados podem induzir a??es inapropriadas e indesejadas nas aplica??es. Embora exista uma variedade de t?cnicas de infer?ncia na literatura (e.g., regras, ontologias, que utilizam aprendizagem supervisionada e n?o supervisionada), em geral, elas n?o consideram se as infer?ncias foram de fato adequadas para os contextos do usu?rio. Al?m disso, a maioria dessas t?cnicas utiliza modelos est?ticos de infer?ncia (i.e., que n?o s?o capazes de se ajustar ? mudan?as nas condi??es do ambiente), o que representa uma limita??o dessas t?cnicas quando aplicadas ao dom?nio das aplica??es m?veis. Neste trabalho, ? proposta uma nova t?cnica de infer?ncia de contexto para aplica??es m?veis ? chamada de CoRe-RL ? que utiliza aprendizagem por refor?o a fim de que sejam produzidas infer?ncias cada vez mais adequadas aos contextos do usu?rio. Nesta t?cnica, a aprendizagem ocorre de maneira incremental e conforme o usu?rio interage com o sistema, permitindo que a infer?ncia seja ajustada por meio de recompensas (refor?os positivos) e puni??es (refor?os negativos) associadas aos contextos inferidos. Como os contextos est?o continuamente sendo aprendidos, a t?cnica proposta tamb?m permite ?s aplica??es um gerenciamento flex?vel de contextos, ou seja, ? poss?vel que novos contextos (r?tulos) sejam cadastrados e aprendidos ao longo do tempo. O funcionamento da t?cnica ? divido em duas etapas ? classifica??o e adapxiii ta??o. O CoRe-RL utiliza o m?todo dos K vizinhos mais pr?ximos (modificado) na classifica??o. A aprendizagem (adapta??o) ? baseada em exemplos, mas tamb?m faz ajustes sobre os modelos (ranking de caracter?sticas) que ponderam as caracter?sticas mais relevantes de cada contexto, na etapa de classifica??o. Com o intuito de testar e avaliar o desempenho da t?cnica proposta, foi desenvolvido, como estudo de caso deste trabalho, um aplicativo que implementa todas as funcionalidades e recursos do CoRe-RL. Atrav?s deste aplicativo, foram realizados experimentos pr?ticos de avalia??o da classifica??o e adapta??o, em dois cen?rios espec?ficos: no primeiro cen?rio havia um ?nico contexto; e no segundo haviam tr?s. Por meio dos experimentos pr?ticos, observou-se que, de acordo com o limiar de corte usado, ? poss?vel obter bons desempenhos na… Advisors/Committee Members: Oliveira, Hor?cio Ant?nio Braga Fernandes de, 683.805.932-00, http://lattes.cnpq.br/9314744999783676, Nakamura, Eduardo Freire, Figueiredo, Carlos Maur?cio Ser?dio, Pio, Jos? Luiz de Souza.

Subjects/Keywords: Infer?ncia de Contexto; Aprendizagem por Refor?o; Dispositivos M?veis; Context Reasoning; Reinforcement Learning; Mobile Devices; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: CI?NCIA DA COMPUTA??O

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APA (6th Edition):

Guimar?es, L. L. (2015). Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4243

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Guimar?es, Leonardo Lira. “Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o.” 2015. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 13, 2020. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4243.

MLA Handbook (7th Edition):

Guimar?es, Leonardo Lira. “Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o.” 2015. Web. 13 Aug 2020.

Vancouver:

Guimar?es LL. Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2015. [cited 2020 Aug 13]. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4243.

Council of Science Editors:

Guimar?es LL. Infer?ncia de contexto para dispositivos m?veis utilizando aprendizagem por refor?o. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2015. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4243

2. Menezes, Alice Adativa Ferreira. M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito.

Degree: 2017, Universidade Federal do Amazonas

Acidentes de tr?nsito s?o um problema recorrente nas ?reas urbanas, causando preju?zos, danos f?sicos e materiais. Atualmente, existem diversos ?rg?os p?blicos e privados que incentivam a cria??o de solu??es que ajudem a minimizar a ocorr?ncia destes acidentes em ?reas urbanas. Neste sentido, apresentamos uma solu??o que utiliza os conceitos de Sensoriamento Social para o monitoramento e a caracteriza??o de acidentes de tr?nsito. Sensoriamento Social ? um novo paradigma no qual ? realizado um processo distribu?do de coleta de dados sociais, atrav?s de pessoas que compartilham dados contextuais voluntariamente. Como estudo de caso, aplicamos a solu??o para o monitoramento e a caracteriza??o do tr?nsito em ?reas urbanas, pois os habitantes ali presentes compartilham um grande n?mero de informa??es em redes sociais. Al?m disso, em algumas ?reas existem bases de dados oficiais, disponibilizadas pelo governo, as quais podem ser utilizadas para valida??o da solu??o proposta. A solu??o considera as limita??es do Sensoriamento Social e os experimentos utilizam tanto dados p?blicos oficiais quanto dados sociais provenientes do Twitter e do Foursquare. Os resultados obtidos mostram que, para os cen?rios avaliados, torna-se poss?vel a utiliza??o de redes sociais como um meio alternativo de monitoramento e caracteriza??o de acidentes de tr?nsito.

Traffic accidents are a recurrent problem in urban areas, causing damages and injuries. Currently, there are several public and private entities that encourage the creation of solutions that help to minimize the occurrence of these accidents in urban areas. In this way, we present a solution, which uses the concepts of Social Sensing for monitoring and characterization of traffic accidents. Social sensing is a new paradigm in which is performed a distributed process of collecting social data, through people sharing contextual data voluntarily. As a case study, we applied the solution for monitoring and characterization of traffic in urban areas, as their inhabitants share a large number of information on social networks. Furthermore, there are official databases related to the city, made available by the government, which can be used for validation of the proposed solution. The solution considers the limitations of Social Sensing and the experiments use both official public data and social data from Twitter and Foursquare. The results show that, for the scenarios evaluated, it becomes possible to use social networks as an alternative of traffic accidents monitoring and characterizing.

CAPES (Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior)

Advisors/Committee Members: Figueiredo, Carlos Maur?cio Ser?dio, http://lattes.cnpq.br/9060002746939878, Nakamura, Fab?ola Guerra, http://lattes.cnpq.br/9615041048900531, Costa, Ello? Barreto Guedes da, http://lattes.cnpq.br/6466781778573760.

Subjects/Keywords: Sensoriamento Social; Redes Sociais; Processamento da linguagem; Acidentes de tr?nsito - Investiga??o; Redes Sociais Baseadas em Localiza??o; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: CI?NCIA DA COMPUTA??O; Sensoriamento Social; Redes Sociais Baseadas em Localiza??o; Acidentes de Tr?nsito; Processamento de Linguagem Natural

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APA (6th Edition):

Menezes, A. A. F. (2017). M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Menezes, Alice Adativa Ferreira. “M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito.” 2017. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 13, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701.

MLA Handbook (7th Edition):

Menezes, Alice Adativa Ferreira. “M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito.” 2017. Web. 13 Aug 2020.

Vancouver:

Menezes AAF. M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. [cited 2020 Aug 13]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701.

Council of Science Editors:

Menezes AAF. M?todo de sensoriamento social para caracteriza??o e detec??o de eventos urbanos: uma aplica??o em acidentes de tr?nsito. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701

3. Lima, Moys?s Mendes de. Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio.

Degree: 2019, Universidade Federal do Amazonas

A ocorr?ncia de regi?es de buraco em Redes de Sensores Sem Fio ? um importante desafio a ser superado pois afeta a utiliza??o de protocolos de roteamento no tocante ? transmiss?o de mensagens atrav?s da rede. Em algoritmos de roteamento geogr?fico, o surgimento de buracos de roteamento ? comumente creditado ao fen?meno dos m?nimos locais (local minimum), caracterizado por uma regi?o na grade de sensoreamento onde os n?s est?o impossibilitados de encaminhar mensagens a um destino pretendido. Sua ocorr?ncia pode ser causada por obst?culos f?sicos, esgotamento energ?tico, falhas na comunica??o entre vizinhos eleitos, implanta??o incorreta. A maioria das solu??es utilizadas para lidar com o problema das regi?es de buraco prefere abandonar o mecanismo tradicional de encaminhamento guloso para adotar temporariamente o esquema de roteamento atrav?s de per?metro, aplicado aos n?s pr?ximos ou ao longo da borda de um buraco. Entretanto, essa estrat?gia exige que todos os n?s conhe?am sua localiza??o na grade, o que nem sempre ? poss?vel. Al?m disso, esse tipo de abordagem imp?e tr?fego excessivo aos n?s da borda do buraco e seus vizinhos de um salto de dist?ncia, tornando-os cada vez mais utilizados quando se pretende encaminhar pacotes para fora da regi?o de buracos. Nesta tese de doutorado, propomos quatro (04) solu??es de roteamento geogr?fico para lidar com o problema dos buracos de roteamento em redes de sensores sem fio. Os algoritmos ARESTA, REACT, LRS e BYPATH, foram concebidos para serem capazes de criar caminhos v?lidos entre a origem e o destino dos pacotes sem fazer uso de coordenadas virtuais, sistemas de posicionamento global (GPS) ou qualquer outro sistema de coordenadas que normalmente gera custos energ?ticos adicionais e nem sempre est?o dispon?veis. Nossos algoritmos tiram vantagem do alcance de comunica??o do sink, equipado com um dispositivo de comunica??o de maior pot?ncia, de tal forma que em um ?nico salto todos os n?s da rede sejam alcan?ados. O retorno dos n?s sensores para o n? sink ? realizado atrav?s de m?ltiplos saltos, utilizando os valores do RSSI (Received Signal Strength Indicator) para calcular o pr?ximo salto em dire??o ao n? sink, calcular o tempo de espera para o envio de de pacotes m?ltiplos saltos e em alguns casos possibilitar a agrega??o de dados enquanto desvia buracos de roteamento durante o processo de encaminhamento. Nossas solu??es de desvio de buracos est?o aptas a gerar fluxos qualificados para o escoamento de pacotes entre a origem e o destino, mantendo vantagens como altas taxas de entrega de pacotes e economia de energia, observadas em algoritmos cl?ssicos de roteamento geogr?fico.

The occurrence of hole regions in Wireless Sensor Networks is a significant challenge to overcome because it affects the use of geographic routing protocols regarding the transmission of messages through the network. Holes are usually associated with regions where nodes are unable to forward its information received. Its occurrence can be caused by physical obstacles, energy depletion,…

Advisors/Committee Members: Oliveira, Hor?cio Ant?nio Braga Fernandes de, 683.805.932-00, http://lattes.cnpq.br/9314744999783676, Mota, Edjair de Souza, http://lattes.cnpq.br/5771638576099195, Souto, Eduardo James Pereira, http://lattes.cnpq.br/3875301617975895, Figueiredo, Carlos Maur?cio Ser?dio, http://lattes.cnpq.br/9060002746939878, Balico, Leandro Nelinho, http://lattes.cnpq.br/7704628402527376, Souza, ?fren Lopes de, http://lattes.cnpq.br/3930579216565991, [email protected].

Subjects/Keywords: Buracos de roteamento; Roteamento geogr?fico; Redes de sensores sem fio; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: CI?NCIA DA COMPUTA??O: SISTEMAS DE COMPUTA??O: TELEINFORM?TICA

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APA (6th Edition):

Lima, M. M. d. (2019). Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio. (Doctoral Dissertation). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6983

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Lima, Moys?s Mendes de. “Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio.” 2019. Doctoral Dissertation, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 13, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6983.

MLA Handbook (7th Edition):

Lima, Moys?s Mendes de. “Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio.” 2019. Web. 13 Aug 2020.

Vancouver:

Lima MMd. Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio. [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. [cited 2020 Aug 13]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6983.

Council of Science Editors:

Lima MMd. Evitando regi?es de buraco de roteamento em redes de sensores sem fio. [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6983

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