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You searched for +publisher:"Universidade Federal do Amazonas" +contributor:("Nakamura, Fab?ola Guerra"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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1. Vilca, Omar Latorre. Combinatorial Approaches for the Closest String Problem.

Degree: 2019, Universidade Federal do Amazonas

O problema da cadeia de caracteres mais pr?xima (do ingl?s Closest String Problem CSP) que surge na bioinform?tica e na criptografia ? encontrar uma cadeia de caracteres que minimize a maior dist?ncia de Hamming de um determinado conjunto de cadeias de caracteres, o CSP ? um problema NP-dif?cil. O principal objetivo deste trabalho ? propor m?todos exatos para este problema, para esse fim, caracterizamos casos especiais para esse problema com ?nfase no n?mero de strings. At? agora, nossa contribui??o ?: algoritmos de tempo linear para o CSP com at? tr?s strings e para quatro strings bin?rias, al?m de um algoritmo guloso heur?stico e um algoritmo exato recursivo para o caso geral. Al?m disso, para cada algoritmo proposto ser?o apresentadas provas formais de corretude, tamb?m experimentos num?ricos mostrar?o a efic?cia dos algoritmos propostos.

The closest string problem (CSP) that arises in computational molecular biology and coding theory is to find a string that minimizes the maximum Hamming distance from a given set of strings, the CSP is an NP-hard problem. The main aim of this work is to propose exact methods for this problem, for this purpose, we characterize special cases for this problem with emphasis in the number of strings. Until now our contribution is: linear-time algorithms for CSP with up to three strings and for four binary strings, in addition to an heuristic greedy algorithm and a recursive exact algorithm for CSP for the general case. Furthermore, for each proposed algorithm formal proofs will be presented, also numerical experiments will show the effectiveness of the proposed algorithms.

CAPES - Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior

Advisors/Committee Members: Feitosa, Eduardo Luzeiro, 5939944067207881, http://lattes.cnpq.br/5939944067207881, Collona, Juan Gabriel, Nakamura, Fab?ola Guerra, Onety, Renata da Encarna??o, Craveiro, Joaquim Maciel da Costa, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-6401-3992.

Subjects/Keywords: Bioinform?tica; Criptografia de dados (Computa??o); CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: CI?NCIA DA COMPUTA??O: TEORIA DA COMPUTA??O: AN?LISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTA??O; Combinatorial Optimization; Integer Programming; Heuristics

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Vilca, O. L. (2019). Combinatorial Approaches for the Closest String Problem. (Doctoral Dissertation). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7449

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Vilca, Omar Latorre. “Combinatorial Approaches for the Closest String Problem.” 2019. Doctoral Dissertation, Universidade Federal do Amazonas. Accessed October 24, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7449.

MLA Handbook (7th Edition):

Vilca, Omar Latorre. “Combinatorial Approaches for the Closest String Problem.” 2019. Web. 24 Oct 2020.

Vancouver:

Vilca OL. Combinatorial Approaches for the Closest String Problem. [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. [cited 2020 Oct 24]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7449.

Council of Science Editors:

Vilca OL. Combinatorial Approaches for the Closest String Problem. [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7449

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 October 24, 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. 24 Oct 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 Oct 24]. 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

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