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1. Guti?rrez Herrera, Hern?n; http://lattes.cnpq.br/0099819971037304. Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas.

Degree: 2019, Universidade Federal do Amazonas

Ao verificar-se que o jornalismo online, por vezes, tende a ser um campo de comunica??o de massa dominado por informa??es superficiais, identificasse a necessidade de entender os fatores de contribui??o, que nesta mat?ria, a converg?ncia de m?dias pode trazer. Ao abrir espa?os tecnol?gicos que permitem um maior aprofundamento dos acontecimentos, observa-se sua capacidade em oferecer um conjunto de informa??es mais coeso ? sociedade, partindo do ponto de vista de que a sociedade tem demanda por informa??es mais detalhadas sobre certos assuntos do seu interesse. Nesse sentido, buscou-se compreender de que maneira o paradigma da converg?ncia de m?dias, aplicado no formato de especiais multim?dia na internet, contribuem no processo de forma??o de uma sociedade melhor informada. Neste sentido, a abordagem metodologia originou uma analises sobre os ecossistemas comunicacionais, suas contribui??es e observa??es diante do fen?meno de mudan?a de h?bitos de consumo da informa??o que a sociedade contempor?nea tem adquirido com o advento da internet. Para tecer este processo, realizou-se uma pesquisa explorat?ria-descritiva com abordagem quali-quantitativa, com a inten??o de verificar as formas de implementa??o dos diversos formatos de m?dia que prevalecem nos especiais multim?dia em dois casos espec?ficos, o Portal EBC, em Bras?lia e o Portal D24AM, no Amazonas, por meio da an?lise de conte?do. Ao mesmo tempo foi analisado o estilo de produ??o das reportagens, os tipos de rea??es que a audi?ncia da internet tem sobre esse tipo de conte?do mais profundo, a viabilidade destas produ??es mais robustas nos portais supracitados e a procura por este tipo de informa??es ao longo do tempo. Diante desta an?lise, entendeu-se que a pr?pria superficialidade em alguns conte?dos faz parte do processo di?rio da informa??o das pessoas, enquanto somente escolhem se aprofundar em assuntos cujo interesse ? maior. Dessa maneira, os ?ndices de audi?ncia dos especiais multim?dia pesquisados, comparativamente aos n?meros dos portais, foram inferiores aos experimentados em conte?dos com menor ?ndice de aprofundamento de informa??es. Conclui-se, por tanto, que a elabora??o de conte?dos no formato de especial multim?dia, devido ? demanda de profissionais de tempo de produ??o que pressup?em, somente podem ser realizados em informa??es que tenham uma maior procura da sociedade. Por outro lado, foi poss?vel verificar que a intera??o, via de regra, est? pautada no ponto de vista da audi?ncia sobre o assunto e n?o necessariamente sobre caracter?stica midi?tica utilizada, ao mesmo tempo em que tamb?m constatou-se que o processo de forma??o de uma sociedade com melhores h?bitos de consumo da informa??o n?o depende exclusivamente do esfor?o da m?dia, em oferecer conte?do mais densos, mas que origina-se, fundamentalmente, de um processo de educa??o social que conscientize sobre a import?ncia de uma sociedade democr?tica ter conhecimentos mais profundo s sobre os acontecimentos registrados na m?dia.

When verifying that online journalism sometimes tends to be a…

Advisors/Committee Members: Monteiro, Cl?udia Guerra, http://lattes.cnpq.br/8029800268565461, Rodrigues, Renan Albuquerque, http://lattes.cnpq.br/5718379036623772, Ramos, Maria de Nazar? de Lima, http://lattes.cnpq.br/9553415029009048.

Subjects/Keywords: Ecossistemas Comunicacionais; Jornalismo on-line; Converg?ncia de M?dias; Communicational Ecosystems; Transmedia; CI?NCIAS SOCIAIS APLICADAS: COMUNICA??O; Jornalismo Online; Converg?ncia de M?dias; Transm?dia; Especiais Multim?dia

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

APA (6th Edition):

Guti?rrez Herrera, H. h. c. b. (2019). Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7702

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Guti?rrez Herrera, Hern?n; http://lattes cnpq br/0099819971037304. “Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas.” 2019. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed November 30, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7702.

MLA Handbook (7th Edition):

Guti?rrez Herrera, Hern?n; http://lattes cnpq br/0099819971037304. “Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas.” 2019. Web. 30 Nov 2020.

Vancouver:

Guti?rrez Herrera Hhcb. Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. [cited 2020 Nov 30]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7702.

Council of Science Editors:

Guti?rrez Herrera Hhcb. Jornalismo Online: a aplica??o dos ecossistemas comunicacionais e a converg?ncia de m?dias nos Portais EBC, em Bras?lia e D24AM, no Amazonas. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7702

2. Silva, Ricardo Bennesby da. DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI.

Degree: 2019, Universidade Federal do Amazonas

The organization of the Internet is composed of administrative domains, known as Autonomous Systems (ASes), that exchange reachability information by means of the Border Gateway Protocol (BGP). Since a high convergence delay leads to packet losses and service unavailability, such a protocol has to converge as fast as possible. As this can happen due to BGP's own mechanism of UPDATE messages, that produces a humongous amount of messages, BGP reduces the number of UPDATEs exchanged between two BGP routers by holding consecutive announcements from a router to a neighbor for a given amount of time. The BGP timer responsible for this task is called Minimum Route Advertisement Interval (MRAI), which has an important impact in routing convergence. The Software-Defined Networking (SDN) paradigm can be used to leverage interdomain routing services performance via the logically centralized controlling benefits of intradomain settings. SDN principles has been successfully deployed in data centers, LANs, and in several other studies, where each each AS is modeled with a logically centralized routing control, offering new opportunities and bringing BGP routing convergence improvements. In this work, an extensive survey is presented on the state-of-the-art about research efforts to achieve better BGP routing convergence time. Furthermore, I pinpoint the open issues in this research field and propose DeepBGP, to the best of my knowledge, the first hybrid framework endowed with a learning mechanism, that integrates the SDN paradigm within interdomain routing domains, to improve the interdomain routing convergence time. This is achieved by employing the LSTM learning technique that allows the tuning of MRAI value aiming to reduce the convergence time according to learned patterns from collected BGP UPDATE features. The PEERING platform was used to provide a real scenario that allows the sending of announcements to the Internet. With the benefits of having such an actual testbed I carried out experiments with protocol characteristics that can impact the routing convergence. The experimental results show that the adaptive MRAI in the DeepBGP framework is able to reduce the BGP routing convergence time when compared to the use of static MRAIs.

The organization of the Internet is composed of administrative domains, known as Autonomous Systems (ASes), that exchange reachability information by means of the Border Gateway Protocol (BGP). Since a high convergence delay leads to packet losses and service unavailability, such a protocol has to converge as fast as possible. As this can happen due to BGP's own mechanism of UPDATE messages, that produces a humongous amount of messages, BGP reduces the number of UPDATEs exchanged between two BGP routers by holding consecutive announcements from a router to a neighbor for a given amount of time. The BGP timer responsible for this task is called Minimum Route Advertisement Interval (MRAI), which has an important impact in routing convergence. The Software-Defined Networking (SDN)…

Advisors/Committee Members: Mota, Edjard Souza, http://lattes.cnpq.br/0757666181169076, Feitosa, Eduardo Luzeiro, http://lattes.cnpq.br/5939944067207881, Santos, Eulanda Miranda dos, http://lattes.cnpq.br/3054990742969890, Souza, Jose Neuman de, http://lattes.cnpq.br/3614256141054800.

Subjects/Keywords: Gerenciamento de redes; Roteamento entre dom?nios; Tempo de converg?ncia; Border Gateway Protocol; Long Short-Term Memory; Long Short-Term Memory; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: CI?NCIA DA COMPUTA??O: SISTEMAS DE COMPUTA??O; bgp; convergence time; lstm; network management; interdomain routing

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APA (6th Edition):

Silva, R. B. d. (2019). DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI. (Doctoral Dissertation). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7697

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Silva, Ricardo Bennesby da. “DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI.” 2019. Doctoral Dissertation, Universidade Federal do Amazonas. Accessed November 30, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7697.

MLA Handbook (7th Edition):

Silva, Ricardo Bennesby da. “DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI.” 2019. Web. 30 Nov 2020.

Vancouver:

Silva RBd. DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI. [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. [cited 2020 Nov 30]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7697.

Council of Science Editors:

Silva RBd. DeepBGP: A Machine Learning Solution to reduce BGP Routing Convergence Time by Fine-Tuning MRAI. [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2019. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7697

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