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Sistemas de transmissão simultânea de potência e informação sem fio (do acrônimo inglês, SWIPT) são uma das soluções propostas para a utilização em redes de sensores sem fio, tornando-os totalmente ou parcialmente independente de cabos e/ou baterias. Apesar dacrescente demanda de artigos de SWIPT, pouco se debate sobre projetos de hardwares nessa área. Visando preencher essa lacuna, esse trabalho contempla o projeto, síntese e comparação de arquiteturas de recepção baseados em SWIPT em estruturas planares de baixo custo utilizando as bandas de comunicações móveis em 1,8 GHz para comunicação e ISM de 2,4 GHz para harvesting de energia out-of-band. Nesse trabalho são apresentadas as antenas patch dupla e a Dual-Output Quasi-Yagi (DOQY) como arquiteturas do tipo Separated Receiver e Power Splitting, respectivamente. É apresentado também um dispositivo divisor de potência baseado em frequência que integra a DOQY, que se mostra uma alternativa mais eficiente para sistemas de harvesting out-of-band de arquitetura Power Splitting se comparado aos divisores de potência convencionais. Os resultados preliminares apontam um desempenho satisfatório da patch dupla, apresentando bom isolamento entre portas e Pout = 17 uW. A antena DOQY apresentou ganho de 70% em relação a uma antena Quasi-Yagi de mesmas dimensões (QYref), e o mesmo desempenho no quesito harvesting. O desempenho em 1.8 GHz foi elevado a 81% da QYref quando o retificador foi adicionado na sua respectiva porta. Os resultados apresentados pela DOQY a credenciam a topologia de sistemas SWIPT com harvesting out-of-band. 

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) foram inicialmente utilizados em
aplicações militares, mas têm se tornado cada vez mais populares em aplicações civis
dado o avanço da tecnologia na miniaturização dos componentes e minimização dos
custos. Entretanto, os VANTs possuem limitações em sua capacidade de operação
dadas pela baixa capacidade energética e restrições cinemáticas, que limitam a
autonomia e manobrabilidade do veículo. Portanto, o método de planejamento de
trajetória para VANTs deve considerar essas limitações, encontrando trajetórias que
respeitem os limites cinemáticos, tenham comprimento minimizado e visitem múltiplos
waypoints. Os métodos encontrados atualmente são capazes de encontrar trajetórias
válidas para VANTs, mas não fazem minimização do comprimento, ou são incapazes
de encontrar a trajetória para múltiplos waypoints. Este trabalho apresenta o TEvol, um
algoritmo capaz de encontrar trajetórias que respeitem os limites cinemáticos de
curvatura, torção e inclinação para múltiplos waypoints com comprimento minimizado.
Além disso, o TEvol também pode considerar restrições cinemáticas de Velocidade e
Fator de carga baseadas no diagrama V-n específico de um VANT, o que pode
proteger o veículo de falhas estruturais e estolagem. No TEvol, as trajetórias são
modeladas como curvas de Bézier e otimizadas utilizando um algoritmo genético de
otimização multiobjetivo baseado em seleção não dominante denominado NSGAII. Os
resultados mostram que o algoritmo é capaz de encontrar trajetórias que visitem
múltiplos waypoints respeitando as restrições de curvatura, torção e inclinação, ou as
restrições de velocidade e fator de carga, e também todas as restrições
simultaneamente. Foram encontradas trajetórias válidas em até 81.66% dos
experimentos realizados.

Devido à facilidade de acesso a hardwares de alto desempenho, há um crescimento exponencial da utilização dos algoritmos e das técnicas de aprendizado de máquina nos últimos anos. Em paralelo a isso, o acesso à Internet tem se popularizado e a prova disso é que estamos cercados de dispositivos inteligentes como televisores, celulares, assistentes pessoais e outros dispositivos portáteis, como relógios, por exemplo. Além disso, vários equipamentos industriais de baixo custo e com hardware simples para aplicações específicas, como dispositivos de monitoramento ambiental, controles remotos e câmeras, começam a ser dotados de acesso à Internet, o que possibilita a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina, rodando em um servidor ou cluster externo (na nuvem), para análise dos dados obtidos. Com este cenário, é útil saber quais são as restrições para execução dos algoritmos de aprendizagem de máquina em hardware de baixo custo, bem como os respectivos desempenhos. Isto se faz necessário, pois nem sempre é possível processar os dados coletados por estes dispositivos em equipamentos de maior poder de processamento. Neste trabalho, é proposta uma avaliação de alguns algoritmos de aprendizado de máquina, analisando as necessidades para execução destes algoritmos, implementando em um conjunto de hardwares de uso comum do mercado, efetuando comparativos e análise do uso do algoritmo com o hardware.

Diagnósticos de diferentes tipos de câncer podem ser confirmados por análises microscópicas de amostras de tecido retiradas do corpo do paciente. Com a digitalização dessas amostras, é possível obter as chamadas imagens histológicas, que permitem o desenvolvimento de sistemas computacionais que auxiliem patologistas na definição de diagnósticos. Entretanto, essas imagens podem sofrer variações de cores que podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais de processamento de imagens histológicas. Para corrigir essas variações, técnicas de normalização são utilizadas para ajustar as cores das imagens. Neste trabalho, são propostos novos algoritmos para a normalização de imagens histológicas coradas com hematoxilina e eosina, corantes comumente utilizados em práticas clínicas. Para isso, conceitos biológicos e dos corantes foram utilizados para estimativas de matrizes de aparência de cores dos corantes e mapas de densidade dos corantes. As matrizes estimadas definem as cores dos corantes no espaço RGB, e os mapas estimam a quantidade de cada corante representada pelos pixels das imagens. Após realizar essas estimativas para as imagens original e de referência, a matriz de referência é combinada ao mapa original para que as cores da imagem de referência sejam transferidas para a imagem original, enquanto a representação de suas estruturas são preservadas. Esta proposta foi avaliada em imagens histológicas de diferentes tipos de câncer, com evidentes variações de cores, demonstrando resultados relevantes pelos critérios de avaliação utilizados. Métricas quantitativas indicaram o bom desempenho do método proposto em comparação a técnicas já publicadas na literatura. Entre essas avaliações, destaca-se o alto desempenho desta proposta para representação da eosina, sua vantajosa aplicação para os resultados da segmentação e da classificação de imagens histológicas, e sua alta eficiência computacional.

Neste trabalho investigamos a aplicação de um protocolo para estudar perturbar estrturas protéicas por meio dos ângulos diedrais (Cα e Cβ) do backbone localmente por meio de janelas deslizantes ao longo da sequência da macromolécula.   Esse tipo de protocolo pode ser útil  no estudo de estabilidade de proteínas e no estudo de processos de mudança conformacional. O protocolo é inspirado na MDeNM (Molecular Dynamics with excited Normal Modes), na qual a excitação é calculada  a partir dos ângulos diedrais ao invés de  modos normais. As duas etapas fundamentais são: i)  excitação por meio de perturbação dos diedros e a ii) a perturbação é feita através do método de janelas deslizantes. A primeira etapa está relacionada com varredura local do espaço conformacional, e a segunda está associada com uma maior contribuição dos primeiros vizinhos para estabilidade local. Para validação do protocolo, aplicamos a nova metodologia a 4 sistemas: SH3, mioglobina, lisozima e Prion. As três primeiras são amplamente utilizadas na validação de novas metodologias por possuir suas propriedades estruturais e termodinâmicas bem caracterizadas. A comparação com  dados experimentais e teóricos (in silico) indicou que esse novo protocolo é capaz  de prever regiões estáveis e não estáveis.

A crescente demanda por largura de banda por parte dos usuários da rede mundial de computadores tem gerado mudanças na abordagem do uso do espectro das redes ópticas, que atualmente constituem o principal meio de transmissão de dados por longas distâncias. Sendo assim, as Redes Ópticas Elásticas surgiram com o objetivo de aumentar a eficiência de uso do espectro, por meio da alteração da grade de frequências igualmente espaçadas, legada pelas redes ópticas baseadas em Multiplexação por Divisão de Comprimento de Onda desde a virada do século. Uma das questões de pesquisa em Redes Ópticas Elásticas tem relação com o problema da atribuição de rota, espectro e modulação pelos enlaces que constituem a rede. Este trabalho tem o objetivo de estudar o problema de atribuição de espectro nesse contexto, modelando matematicamente um enlace avulso que recebe múltiplas classes de requisições por slots em uma Rede Óptica Elástica. O enlace avulso foi estudado tanto sob tráfego incremental como dinâmico utilizando duas abordagens analíticas diferentes, com a intenção de desenvolver políticas e algoritmos de atribuição de espectro capazes de gerar eficiência espectral e imparcialidade entre os serviços que compartilham a rede. No caso do tráfego incremental, foi adotada uma abordagem baseada em programação dinâmica, admitindo tanto políticas vorazes como não-vorazes de alocação a fim de obter algoritmos capazes de minimizar a ociosidade esperada do sistema até a exaustão do espectro. Foram obtidos algoritmos capazes de prevenir impasses durante a ocupação do espectro sempre que possível, bem como promover a minimização da ociosidade esperada até a exaustão completa do espectro.

No contexto dos sistemas sujeitos a tráfego dinâmico, a abordagem analítica foi baseada no uso de cadeias de Markov em tempo contínuo. As dependências tanto da ocupação espectral como da vazão com o perfil do tráfego foram analisadas, considerando seus efeitos sobre a probabilidade de bloqueio e sobre a receita potencial, respectivamente. A reversibilidade das cadeias associadas ao enlace desfragmentado foi demonstrada, e o aparecimento de estados assintóticos ineficientes associados à forte incidência de parcialidade associada ao congestionamento da rede foi identificada. Foi proposta uma solução para este problema, baseada no truncamento das correspondentes cadeias de Markov reversíveis com o fim de eliminar os estados parcialmente bloqueantes, identificados como os únicos responsáveis pela parcialidade do sistema. Foi possível caracterizar a penalidade de eficiência associada à eliminação total da parcialidade tanto no congestionamento como fora dele, bem como as penalidades associadas à mitigação da parcialidade. Finalmente, os métodos estudados foram usados num ensaio de validação cruzada entre um simulador e um enlace irreversível sujeito à fragmentação espectral, com vistas à futura extensão dos resultados através de futuras simulações sobre instâncias analiticamente intratáveis.

Atualmente, um dos desafios enfrentados pelas empresas, em especial as grandes cadeias varejistas, é o de administrar o crescimento da sua organização, de modo estruturado e sustentável.

Uma das muitas formas de propiciar este crescimento é melhorar a performance da operação atual e explorar oportunidades de expandir o negócio.

Infelizmente a busca pela melhoria operacional não funciona como uma panaceia ministrada de modo igualitário, curando todos os problemas e obtendo os mesmos resultados de todos. Muito pelo contrário, a melhoria operacional está relacionada a planos, metas e ações isonômicas, que devem levar em consideração as características e necessidades de cada indivíduo.

Neste caso, para gerir de modo estratégico, uma ferramenta aplicada a gestão de portfólios é a matriz BCG.

Ocorre que, em determinadas organizações, o conhecimento fica preso a pessoas e se perdem ao longo do tempo. Somando a isso, mudanças e evoluções no mercado podem descaracterizar as condições e premissas iniciais e a classificação.

Assim, o presente trabalho visa entregar uma proposta que avalie a fatores relevantes que expliquem a atual classificação, considerando variáveis atuais, aplicando de indução de regras de classificação de arvore de decisão

O modelo proverá critérios para entender os fatores relevantes usados nesta classificação para que, então, se possa avaliar os grupos e seus elementos, permitindo que sejam tomadas ações mais efetivas sobre as lojas a fim de melhorar sua performance ou tomar a decisão de encerrar a operação.

Nesta esteira, espera-se aplicar a mesma metodologia para extrair regras dos grupos alvo desejados (estrela e geradoras de caixa) a fim de obter um modelo mercadológico, apenas com variáveis ambientais, que possa mitigar o risco de insucesso na escolha de novas localizações.

Algoritmos de roteamento baseados em Otimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization - ACO) são especialmente vulneráveis a falhas bizantinas, em que nós autenticados se comportam de maneira arbitrária e comprometem o funcionamento do roteamento da rede. Neste trabalho, avaliamos o uso de extensões de rerroteamento crankback associados ao algoritmo ACO para gerenciar falhas bizantinas que afetam muitos nós de uma rede óptica comutada por comprimento de onda. Para tanto, foram utilizados os seguintes tipos de falhas bizantinas, que não podem ser resolvidas apenas com o uso de mecanismos de integridade ou autenticidade: desorientação das formigas no caminho de ida, descarte de formigas no caminho de ida e descarte de formigas no caminho de volta.

As simulações realizadas demonstraram que o mecanismo de rerroteamento crankback pode efetivamente mitigar o impacto na probabilidade de bloqueio da rede causado por múltiplas falhas bizantinas sem requerer um aumento signficativo no comprimento ou no tempo de estabelecimento dos caminhos ópticos.

A mobilidade urbana tornou-se um problema relevante nas metrópoles, dentro do contexto de cidades inteligentes. Um aspecto fundamental da análise de malhas de transporte é identificar os nós que são mais importantes na rede, por algum critério adequado. Neste trabalho, propõe-se uma modificação no cálculo da centralidade de intermediação, visando aplicá-la numa rede representativa da malha de transporte sobre trilhos na região metropolitana de São Paulo. Pondera-se os pesos dos menores caminhos pelo fluxo de passageiros. A partir de dados da Secretaria de Transportes Metropolitanos, faz-se uma análise da evolução do transporte sobre trilhos na região vislumbrando-se seu desenvolvimento futuro.

As Redes de Sensores sem Fio (WSN, do inglês Wireless Sensor Network) possuem um papel significante no desenvolvimento da Internet das Coisas e a adoção do conceito de Redes Definidas por Software (SDN, do inglês Software Defined Network) nas redes de sensores sem fio é vista como uma solução com grande potencial para tratar os desafios das redes de sensores sem fio, principalmente com relação as restrições deste ambiente. A utilização destes dois conceitos define um novo paradigma denominado de Rede de Sensores sem Fio Definida por Software (SDWSN, do inglês Software Defined Wireless Sensor Network). Além destes desafios que devem ser tratados neste novo paradigma, também temos as questões relacionadas com a segurança da informação, que apesar de termos vantagens advindas do uso da SDN na WSN, as preocupações com as ameaças de segurança relacionadas tanto com a WSN quanto com a SDN ainda persistem neste novo paradigma. Este trabalho tem como objetivo aplicar conceito de SDN na WSN e avaliar o comportamento desta rede com relação a potenciais ataques de segurança. Para realização deste trabalho foram selecionados dois tipos de ataque de segurança mais relevantes aos nós sensores, um ataque do tipo "Selective Forwarding" e outro do tipo "Flooding". Para avaliação do comportamento da rede, foi utilizado o simulador COOJA/Contiki e a ferramenta IT-SDN para implementação da SDN em uma WSN, onde foram realizadas simulações em diversos cenários, alterando a posição do nó malicioso, a quantidade de nós malicioso e o tipo de ataque de segurança. Para análise dos resultados foram utilizadas as métricas de consumo de energia, taxa de entrega de pacotes e o atraso na entrega de pacotes. Os resultados deste trabalho indicaram que cada tipo de ataque de segurança impacta de forma diferente no comportamento da rede e que a posição do nó malicioso e a quantidade de nós maliciosos na rede, também influenciam diretamente no impacto que o ataque pode ter no comportamento da rede. 

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O atual modelo de Redes Ópticas que utiliza Multiplexação por Divisão de Comprimento de Onda (WDM) vem se mostrando insuficiente para atender a demanda de tráfego advinda de serviços como IPTV, vídeos por demanda, ligações de vídeo em tempo real, entre outros, a qual aumenta em cerca de 30% por ano. Uma das soluções mais promissoras para prolongar a vida útil das atuais Redes Ópticas sem que haja a necessidade de alterar a estrutura já instalada são as Redes Ópticas Elásticas (EON). As EONs aproveitam melhor o espectro utilizado ao realizar uma melhor segmentação das larguras de banda, alocando-as de acordo com as necessidades de tráfego. Com essa nova tecnologia, há o problema de Roteamento e Alocação de Espectro (RSA), que envolve a escolha de uma rota e alocação de espectro para cada requisição. Neste trabalho foi proposto o uso de um algoritmo de roteamento baseado em Otimização por Colônia de Formigas (ACO) para resolver o problema do RSA, comparando-o com algoritmos de roteamento do tipo fixo-alternado e adaptativo. Com as simulações computacionais realizadas neste trabalho foi possível observar que o algoritmo ACO proposto permitiu a diminuição da probabilidade de bloqueio de banda e alcançou bons níveis de capacidade de restauração da rede após falhas simples de nós ou enlaces. Também exibiu tempo de estabelecimento ou de restauração de conexões compatíveis com as outras técnicas estudadas neste trabalho, além de ter mantido níveis similares de informação do estado da rede disseminada por meio dos canais de controle.

Nos últimos anos, tem havido uma onda crescente na implementação de geradores termoelétricos para os mais diversos fins. Embora estes dispositivos não são tão eficientes quanto desejado, podem ser implementados para o aproveitamento da energia térmica em assuntos que envolvem conceitos da Internet das coisas (do termo em Inglês IoT Internet of Things) e a ativação de redes de sensores de baixo consumo energético. No entanto, modelos apropriados para este tipo de geradores precisam ser construídos de forma a projetar adequadamente o sistema eletrônico associado. Metodologias de modelagem clássicas podem ser usadas para esta finalidade, mas a tarefa pode tornar-se tediosa e ainda o desempenho do modelo pode estar muito abaixo do desejado. Contudo, recentes pesquisas na areia da computação evolutiva, permitiram a formulação de novas alternativas de estimação de modelos simplificados, que conseguem reproduzir os comportamentos de fenômenos que outrora eram difíceis de serem explicados mediante o uso das técnicas de modelagem convencionais. Este trabalho visa estabelecer uma nova metodologia para determinar as equações que governam os dispositivos termoelétricos, partindo de um conjunto de dados de Entrada/Saída. Um dos componentes da metodologia envolve conceitos de Programação Genética baseados em Regressão Simbólica, uma vez que se pretende selecionar entre milhares de estruturas não somente àquela mais simples, mas também seu conjunto parâmetros correspondente. Os modelos resultantes são do tipo não-lineares auto-regressivos com entradas externas (NARX do termo em Inglês Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous Inputs) no tempo discreto, obtidos com base na evolução temporal das variáveis de estado. Para conferir o potencial da metodologia proposta, são apresentados vários modelos distintos para o mesmo sistema sob análise, que conseguem reproduzir todas as dinâmicas do sistema, na sua forma original.

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Análise de desempenho em redes ópticas elásticas operando com algoritmos para alocação eficiente de espectro

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