Feature-Family-Based Reliability Analysis of Software Product Lines

/Aceleração de Algoritmo de Bioinformática em Arquiteturas Reconfiguráveis

/Um Sistema de Análise e Visualização Unificada de Dados Qualitativos e Quantitativos do Gameplay

/Compressive Sensing filtering for Magnetic Resonance Imaging

Data: 18 de novembro de 2016

Local: Sala Multiuso EST

Horário: 14h

Palestrante: André Luiz Peron Martins Lanna(doutorado)

Título: Feature-Family-Based Reliability Analysis of Software Product Lines

Resumo: Model Checking techniques have been applied to ensure software systems achieve desired quality levels and fulfill functional and non-functional requirements. However, employing these techniques to software product lines is a challenging task, given the exponential blowup of the number of products. Current product line model checking techniques leverage symbolic model checking and variability information to optimize the analysis, but still face limitations that make them costly or even unfeasible for some product lines. We will present a feature-family-based strategy to efficiently analyze reliability of product lines. Our approach limits the effort needed to compute the reliability of a product line by dividing its behavioral models into smaller units, which can be model-checked more efficiently. It also computes the reliability for all configurations at once, by means of a suitable variational data structure. The results obtained in empirical evaluation show our strategy significantly outperformed other evaluation strategies in terms of time and space, in most cases.

 

Horário: 14h30

Palestrante: Gustavo Siqueira Vinhal(doutorado)

Título: Aceleração de Algoritmo de Bioinformática em Arquiteturas Reconfiguráveis

Resumo: O avanço tecnológico na área de aquisição de imagens resultou em grande volumes de dados a serem processados. O tratamento desses dados exige novas tecnologias com alta capacidade de processamento. Em especial, imagens médicas possuem alta quantidade de dados que precisam ser processados muitas vezes com restrições no tempo de processamento. Ao longo dos anos pesquisas estão sendo desenvolvidas utilizado algoritmos paralelos para fornecer uma solução eficiente com tempo de computação aceitável para tais problemas. O desenvolvimento desses algoritmos em hardware pode melhorar o desempenho do algoritmo. Nesse sentido, este trabalho apresenta a implementação de uma arquitetura que contenha algoritmos de processamento de imagens em uma placa FPGA.

 

Horário: 15h

Palestrante: Elton Sarmanho(doutorado)

Título: Um Sistema de Análise e Visualização Unificada de Dados Qualitativos e Quantitativos do Gameplay

Resumo: O maior desafio no estudo sobre experiência do jogador é tentar juntar os resultados de dados qualitativos e quantitativos do games user research (GUR). Por exemplo, combinar dados de medidas fisiológicas dos jogadores com estados afetivos do mesmo e dados sobre in-game (interação player-game) dentro de único relatório ou combinar técnicas de visualização que possibilite stakeholders a tomarem decisões certas sobre alterações do design do jogo, a fim de que possa melhorar experiência do jogo por parte do usuário. Apesar de várias técnicas de visualização e clusterização tem sido introduzidas no GUR, muitas dessas técnicas focam somente em mostrar e agrupar grande quantidade de dados capturados diretamente via Telemetria de dados, sem integrar dados qualitativos sobre estado ou experiência emocional do jogador. Assim, esse trabalho pretende triangular esses dados de modo a detectar os padrões e relacionamentos existentes entre eles utilizando algoritmos de clusterização, mineração de Padrões Frequentes e utilizando Múltiplas Visões Coordenadas, de modo a analisar/extrair informações valiosas no que diz respeito comportamento do jogador mediante a interação com games.

Horário: 15h30

Palestrante: Jonathan Alis Salgado Lima (doutorado)

Título: Compressive Sensing filtering for Magnetic Resonance Imaging

Resumo: Magnetic Ressonance Imaging (MRI) can be uncomfortable for patients and take long time, taking away resources. Compressive Sensing techniques are managing to reconstruct MRI images with less measures than traditional methods. A new proposed method use filtering on the measures and reconstruct filtered versions of the image and recombine them to form a better quality image. In this paper, we use this method but we test far more filters. The best obtained results show a gain of 5dB in SNR in comparison to compared method.

 

Organizadora: Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

Coordenadora dos Seminários de Pós-Graduação Informática 2016-2