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Seja (G,w,t) uma tripla formada por um grafo conexo G = (V,E), uma função peso não-negativa w definida em E e um número real t >= 1, chamado de fator de dilatação. Um t-spanner de G é um subgrafo gerador H de G tal que para cada par de vértices u, v, a distância entre u e v em H é no máximo t vezes a distância entre u e v em G. Quando H é uma árvore, dizemos que H é uma árvore t-spanner. Nesta tese focamos o problema da árvore t- spanner de peso mínimo (cuja sigla em inglês é MWTSP), definido a seguir. Dada uma tripla (G,w,t), encontrar uma árvore t-spanner em G de peso mínimo. É sabido que MWTSP é NP-difícil para cada t > 1 fixo. Propomos duas formulações lineares inteiras para MWTSP, baseadas em arborescência, de tamanho polinomial no tamanho de G. A formulação que possui variáveis representando distâncias entres os pares de vértices apresentou resultados melhores na prática. Também abordamos o problema de t-spanner de peso mínimo (cuja sigla em inglês é MWSP), cuja entrada é a mesma do MWTSP e cujo objetivo é encontrar um t-spanner de peso mínimo. Mesmo para grafos com peso unitário, MWSP é NP-difícil para cada t >= 2 fixo. Tratamos este problema de duas formas. Propomos uma formulação linear inteira para o MWSP que possui um número exponencial de restrições, mas cujo problema da separação para o programa linear relaxado correspondente é polinomial no tamanho de G. Apresentamos também uma implementação de um algoritmo de branch-and-price para o MWSP baseado numa formulação linear inteira proposta por Sigurd e Zachariasen (2004). Exibimos resultados de experimentos realizados com as duas formulações para o MWTSP e também com o algoritmo de branch-and-price para o MWSP.

Semantic parsing is the process of mapping a natural-language sentence into a machine-readable, formal representation of its meaning. The LSTM Encoder-Decoder is a neural architecture with the ability to map a source language into a target one. We are interested in the problem of mapping natural language into SPARQL queries, and we seek to contribute with strategies that do not rely on handcrafted rules, high-quality lexicons, manually-built templates or other handmade complex structures. In this context, we present two contributions to the problem of semantic parsing departing from the LSTM encoder-decoder. While natural language has well defined vector representation methods that use a very large volume of texts, formal languages, like SPARQL queries, suffer from lack of suitable methods for vector representation. In the first contribution we improve the representation of SPARQL vectors. We start by obtaining an alignment matrix between the two vocabularies, natural language and SPARQL terms, which allows us to refine a vectorial representation of SPARQL items. With this refinement we obtained better results in the posterior training for the semantic parsing model. In the second contribution we propose a neural architecture, that we call Encoder CFG-Decoder, whose output conforms to a given context-free grammar. Unlike the traditional LSTM encoder-decoder, our model provides a grammatical guarantee for the mapping process, which is particularly important for practical cases where grammatical errors can cause critical failures. Results confirm that any output generated by our model obeys the given CFG, and we observe a translation accuracy improvement when compared with other results from the literature.

A criação do projeto conceitual de um bancos de dados que represente adequadamente um determinado domínio de aplicação continua sendo um dos principais desafios da área de banco de dados. Por outro lado, a discussão sobre métodos ágeis de desenvolvimento de software alcançou, recentemente, a comunidade de banco de dados. Este trabalho apresenta o projeto conceitual de bancos de dados sob a luz de métodos ágeis de desenvolvimento. Desenvolvemos uma extensão do arcabouço Naked Objects que permite uma validação ágil e precisa do projeto conceitual junto ao especialista do domínio. Em nossa abordagem, o projeto conceitual de bancos de dados é descrito por meio de anotações que representam as abstrações de dados em um ambiente dinâmico de validação.

Vários métodos tradicionais de segmentação de imagens, como a transformada de watershed de marcado- res e métodos de conexidade fuzzy (Relative Fuzzy Connectedness- RFC, Iterative Relative Fuzzy Connected- ness - IRFC), podem ser implementados de modo eficiente utilizando o método em grafos da Transformada Imagem-Floresta (Image Foresting Transform - IFT). No entanto, a carência de termos de regularização de fronteira em sua formulação fazem com que a borda do objeto segmentado possa ser altamente irregular. Um modo de contornar isto é por meio do uso de restrições de forma do objeto, que favoreçam formas mais regulares, como na recente restrição de convexidade geodésica em estrela (Geodesic Star Convexity - GSC). Neste trabalho, apresentamos uma nova restrição de forma, chamada de Faixa de Restrição Geodésica (Geodesic Band Constraint - GBC), que pode ser incorporada eficientemente em uma sub-classe do fra- mework de corte em grafos generalizado (Generalized Graph Cut - GGC), que inclui métodos pela IFT. É apresentada uma prova da otimalidade do novo algoritmo em termos de um mínimo global de uma função de energia sujeita às novas restrições de borda. A faixa de restrição geodésica nos ajuda a regularizar a borda dos objetos, consequentemente melhorando a segmentação de objetos com formas mais regulares, mantendo o baixo custo computacional da IFT. A GBC pode também ser usada conjuntamente com um mapa de custos pré estabelecido, baseado em um modelo de forma, de modo a direcionar a segmentação a seguir uma dada forma desejada, com grau de liberdade de escala e demais deformações controladas por um parâmetro único. Essa nova restrição também pode ser combinada com a GSC e com as restrições de polaridade de borda sem custo adicional. O método é demonstrado em imagens naturais, sintéticas e médicas, sendo estas provenientes de tomografias computadorizadas e de ressonância magnética.

A Morfologia Matemática (MM) é um arcabouço geral para o estudo de mapeamentos entre imagens binárias. Estes estudos são de especial interesse na área de Processamento de Imagens. Tais mapeamentos entre imagens binárias são conhecidos como operadores de conjunto. Um aspecto importante da MM é a representação destes operadores em termos de dilatações, erosões e outras operações usuais de conjunto (interseção, união, complemento e diferença). Por este motivo, a dilatação e a erosão são ditos operadores morfológicos elementares. Este trabalho visa propor novos métodos para calcular a erosão e a dilatação morfológica binária rapidamente. Tais métodos se fundamentam em conceitos e técnicas de pré-processamento (em tempo linear) introduzidas por este trabalho, como a Transformada da Densidade, ou ainda, um Conjunto de Cascas. O resultado destes pré-processamentos é traduzido em ganho de velocidade dos algoritmos de erosão e dilatação, além de apresentar uma representação compacta dos conjuntos operandos. O consumo de tempo dos métodos propostos é no pior caso quadrático, porém, num estudo experimental preliminar, o algoritmo se comporta eficientemente, chegando a ser até mesmo linear em alguns casos. Além disso, um levantamento sucinto de outros métodos de erosão e dilatação morfológica binária conhecidos pela literatura atual é apresentado. Algumas simulações e uma breve análise de complexidade mostram que os métodos propostos são boas alternativas para implementação de erosão e dilatação morfológica eficiente.

Com o aumento no uso de aglomerados e grades de computadores, cresce o interesse no estudo de comunicações entre processadores. Em um computador paralelo dedicado, ou em uma rede local homogênea, o tempo de comunicação é geralmente modelado de forma similar, independente de quais processadores estão se comunicando. Em uma rede onde os links entre os computadores são heterogêneos, computadores mais próximos tendem a apresentar menor latência e maior largura de banda do que computadores distantes. Além disso, a largura de banda agregada é diferente dependendo do número de conexões simultâneas existentes entre dois aglomerados distantes. Neste trabalho estudaremos a troca completa de mensagens de tamanhos diferentes entre aglomerados interligados por backbones. Proporemos um novo algoritmo de comunicação baseado em algoritmos conhecidos, apresentaremos simulações de escalonamentos dos algoritmos estudados para esta rede multi-aglomerado e analisaremos os resultados destas simulações.

Provedores de serviços de nuvem disponibilizam uma interface através da qual seus clientes podem solicitar, usar e liberar estes recursos. Muitos serviços implantados em nuvens incluem um componente para gerenciamento automatizado de recursos, encarregado de requisitar e librar recursos sem intervenção humana, à medida que a demanda varia. A técnica padrão para o gerenciamento de recursos se baseia em regras sobre utilização de recursos. Quando ocorre um aumento significativo na carga em um curto espaço de tempo, o sistema pode levar vários ciclos de monitoramento e ação até alcançar uma configuração adequada. Neste período, o sistema permanece sobrecarregado. Nesta pesquisa, investigamos como compreender adequadamente os efeitos da variação na disponibilidade de recursos sobre a capacidade de um sistema e como aplicar este conhecimento para melhorar sua elasticidade. Propomos uma estratégia que abrange avaliação da escalabilidade do sistema, visando sua modelagem, e a aplicação deste modelo nas estimativas de necessidade por recursos com base na carga de trabalho. Introduzimos um arcabouço para automatizar a avaliação de escalabilidade de sistemas distribuídos e efetuamos uma validação experimental da estratégia proposta. Comparamos a alocação de recursos e o desempenho obtido usando nossa estratégia e estratégia baseada em regras, fazendo a reprodução de carga real e usando cargas sintéticas. De forma geral, nossa proposta foi capaz de prover melhor desempenho, ao ponto que o uso de recursos cresceu, e consequentemente o custo de utilização. No entanto, a melhora de desempenho foi mais significativa que o aumento dos custos.

Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são muito utilizados para minimização de funções sujeitas a restrições gerais. Nestes métodos, podemos separar o conjunto de restrições em dois grupos: restrições fáceis e restrições difíceis. Dizemos que uma restrição é fácil se existe um algoritmo disponível e eficiente para resolver problemas restritos a este tipo de restrição. Caso contrário, dizemos que a restrição é difícil. Métodos do tipo Lagrangiano aumentado resolvem, a cada iteração, problemas sujeitos às restrições fáceis, penalizando as restrições difíceis. Problemas de minimização com restrições lineares aparecem com freqüência, muitas vezes como resultados da aproximação de problemas com restrições gerais. Este tipo de problema surge também como subproblema de métodos do tipo Lagrangiano aumentado. Assim, uma implementação eficiente para resolver problemas com restrições lineares é relevante para a implementação eficiente de métodos para resolução de problemas de programação não-linear. Neste trabalho, começamos considerando fáceis as restrições de caixa. Introduzimos BETRA-ESPARSO, uma versão de BETRA para problemas de grande porte. BETRA é um método de restrições ativas que utiliza regiões de confiança para minimização em cada face e gradiente espectral projetado para sair das faces. Utilizamos BETRA (denso ou esparso) na resolução dos subproblemas que surgem a cada iteração de ALGENCAN (um método de lagrangiano aumentado). Para decidir qual algoritmo utilizar para resolver cada subproblema, desenvolvemos regras que escolhem um método para resolver o subproblema de acordo com suas características. Em seguida, introduzimos dois algoritmos de restrições ativas desenvolvidos para resolver problemas com restrições lineares (BETRALIN e GENLIN). Estes algoritmos utilizam, a cada iteração, o método do Gradiente Espectral Projetado Parcial quando decidem mudar o conjunto de restrições ativas. O método do gradiente Espectral Projetado Parcial foi desenvolvido especialmente para este propósito. Neste método, as projeções são computadas apenas em um subconjunto das restrições, com o intuito de torná-las mais eficientes. Por fim, tendo introduzido um método para minimização com restrições lineares, consideramos como fáceis as restrições lineares. Incorporamos BETRALIN e GENLIN ao arcabouço de Lagrangianos aumentados e verificamos experimentalmente a eficiência e eficácia destes métodos que trabalham explicitamente com restrições lineares e penalizam as demais.

Human skin is made of a stack of different layers, each of which reflects a portion of impinging light, after absorbing a certain amount of it by the pigments which lie in the layer. The main pigments responsible for skin color origins are melanin and hemoglobin. Skin segmentation plays an important role in a wide range of image processing and computer vision applications. In short, there are three major approaches for skin segmentation: rule-based, machine learning and hybrid. They differ in terms of accuracy and computational efficiency. Generally, machine learning and hybrid approaches outperform the rule-based methods but require a large and representative training dataset and, sometimes, costly classification time as well, which can be a deal breaker for real-time applications. In this work, we propose an improvement, in three distinct versions, of a novel method for rule-based skin segmentation that works in the YCbCr color space. Our motivation is based on the hypotheses that: (1) the original rule can be complemented and, (2) human skin pixels do not appear isolated, i.e. neighborhood operations are taken into consideration. The method is a combination of some correlation rules based on these hypotheses. Such rules evaluate the combinations of chrominance Cb, Cr values to identify the skin pixels depending on the shape and size of dynamically generated skin color clusters. The method is very efficient in terms of computational effort as well as robust in very complex images.

Segmentação de objetos em imagens é um dos problemas mais fundamentais e desafiadores em processamento de imagem e visão computacional. O conhecimento de alto nível e específico do usuário é frequentemente requerido no processo de segmentação, devido à presença de fundos heterogêneos, objetos com bordas fracamente definidas, inomogeneidade de campo, ruído, artefatos, efeitos de volume parcial e seus efeitos conjuntos. Propriedades globais do objeto de interesse, tais como conexidade, restrições de forma e polaridade de borda, são conhecimentos prévios de alto nível úteis para a sua segmentação, permitindo a customização da segmentação para um objeto alvo. Nesse trabalho, apresentamos um novo método chamado Transformada Imagem-Floresta Orientada Conexa (COIFT, Connected Oriented Image Foresting Transform), que fornece soluções ótimas globais de acordo com uma medida de corte em grafo, incorporando a restrição de conexidade na Transformada Imagem-Floresta Orientada (OIFT, Oriented Image Foresting Transform), com o fim de garantir a geração de objetos conexos, bem como permitir o controle simultâneo da polaridade de borda. Enquanto o emprego de restrições de conexidade em outros arcabouços, tais como no algoritmo de corte-mínimo/fluxo-máximo (min-cut/max-flow), leva a um problema NP-difícil, a COIFT conserva o baixo custo computacional da OIFT. Experimentos mostram que a COIFT pode melhorar consideravelmente a segmentação de objetos com partes finas e alongadas, para o mesmo número de sementes em segmentação baseada em marcadores.

A presente pesquisa explora areas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), tais como, analisadores, gramaticas e ontologias no desenvolvimento de um modelo para o mapeamento de consulta em lingua portuguesa controlada para consultas SPARQL. O SPARQL e uma linguagem de consulta capaz de recuperar e manipular dados armazenados em RDF, que e a base para a construcao de Ontologias. Este projeto pretende investigar utilizacao das tecnicas supracitadas na mitigacao do problema de consulta a Ontologias utilizando linguagem natural controlada. A principal motivacao para o desenvolvimento deste trabalho e pesquisar tecnicas e modelos que possam proporcionar uma melhor interacao do homem com o computador. Facilidade na interacao homem-computador e convergida em produtividade, eficiencia, comodidade dentre outros beneficios implicitos. Nos nos concentramos em medir a eficiencia do modelo proposto e procurar uma boa combinacao entre todas as tecnicas em questao.

Em ambientes virtualizados, como nuvens computacionais, a capacidade efetiva de transmissão de dados via rede tende a ser inferior à de ambientes não virtualizados quando aplicações que fazem uso intensivo da rede são executadas. Uma das principais causas para essa diferença na capacidade de transmissão é a arquitetura da virtualização de rede, que adiciona passos para o sistema operacional transmitir e receber um pacote. Esses passos adicionais acarretam em maior utilização de memória e de processamento. Em ambientes virtualizados com o sistema operacional GNU/Linux, a New Application Programming Interface (NAPI) é utilizada para reduzir os impactos negativos da virtualização por meio de agregação de interrupções. Nesta dissertação de mestrado, são estudados mecanismos que modificam a configuração da NAPI. Experimentos mostram que esses mecanismos afetam o desempenho de máquinas virtuais e tem consequências diretas nas aplicações que fazem uso intensivo de rede e que são executadas em ambientes com os softwares de virtualização Xen, VMware e VirtualBox.

A necessidade de poder computacional é crescente nas mais diversas áreas de atuação humana, tanto na indústria como no ambiente acadêmico. A Computação em Grade permite a interligação de recursos computacionais dispersos de maneira a permitir sua utilização mais efetiva, provendo aos usuários acesso simplificado ao poder computacional de diversas máquinas. Entretanto, os primeiros projetos de Computação em Grade objetivavam a interligação de máquinas paralelas ou aglomerados de alto desempenho e alto custo, acessível apenas a poucas instituições. Em contraponto ao alto custo das máquinas paralelas, os computadores pessoais se difundiram de maneira extraordinária nos últimos quinze anos. A expansão da base instalada foi acompanhada de uma crescente evolução na capacidade de tais máquinas. Os aglomerados dedicados de computadores pessoais representam a primeira tentativa de utilização de tais recursos para computação paralela e, apesar de serem amplamente utilizados, ainda requerem um investimento significativo. Entretanto, as mesmas instituições que adquirem tais aglomerados dedicados normalmente possuem centenas ou até milhares de computadores pessoais, os quais têm sua capacidade utilizada apenas parcialmente, resultando em grande ociosidade dos recursos. Os sistemas de Computação em Grade Oportunistas fornecem a possibilidade de se utilizar a base instalada de computadores pessoais de maneira a realizar computação utilizando a parte dos recursos que, de outra forma, estariam ociosos. Diversos sistemas dessa categoria foram desenvolvidos e utilizados com êxito para realizar tarefas de computação em diversas áreas como astronomia, biologia e matemática. O InteGrade, sistema de Computação em Grade Oportunista aqui apresentado, pretende oferecer características inovadoras para sistemas oportunistas, como suporte a aplicações paralelas que demandam comunicação entre nós e a utilização de coleta e análise de padrões de uso das máquinas da Grade, de maneira a permitir que se realize previsões sobre a disponibilidade das máquinas, permitindo uma utilização mais eficiente das mesmas. Além disso, o InteGrade emprega amplamente o paradigma de Orientação a Objetos, tanto na definição da arquitetura do sistema quanto na sua implementação. O trabalho aqui apresentado consistiu no estudo de outros projetos de Computação em Grade, na definição de uma arquitetura inicial para o InteGrade, passando pela descrição de seus principais módulos assim como sua implementação. Além disso, também descrevemos o projeto e a implementação de uma biblioteca para programação paralela no InteGrade utilizando o modelo BSP.

A qualidade dos sistemas de software é uma preocupação de todo bom projeto e muito tem se estudado para melhorar tanto a qualidade do produto final quanto do processo de desenvolvimento. Teste de Software é uma área de estudo que tem crescido significativamente nos últimos tempos, em especial a automação de testes que está cada vez mais em evidência devido à agilidade e qualidade que pode trazer para o desenvolvimento de sistemas de software. Os testes automatizados podem ser eficazes e de baixo custo de implementação e manutenção e funcionam como um bom mecanismo para controlar a qualidade de sistemas. No entanto, pouco conhecimento sobre a área e erros comuns na escrita e manutenção dos testes podem trazer dificuldades adicionais aos projetos de software. Testes automatizados de baixa qualidade não contribuem efetivamente com o controle de qualidade dos sistemas e ainda demandam muito tempo do desenvolvimento. Para evitar esses problemas, esta dissertação apresenta de forma crítica e sistemática as principais práticas, padrões e técnicas para guiar o processo da criação, manutenção e gerenciamento dos casos de testes automatizados. Inicialmente, são feitas comparações entre a automação de testes e outras práticas de controle e garantia de qualidade. Em seguida, são apresentados os problemas e soluções mais comuns durante a automação de testes, tais como questões relacionadas a tipos específicos de algoritmos, sistemas com persistência de dados, testes de interfaces de usuário e técnicas de desenvolvimento de software com testes automatizados. Para finalizar, a dissertação traz uma reflexão sobre o gerenciamento e a abordagem da automação de testes para tornar o processo mais produtivo e eficaz.

O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).

O recente crescimento da utilização de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) em aplicações científicas, que são voltadas ao desempenho, gerou a necessidade de otimizar os programas que nelas rodam. Uma ferramenta adequada para essa tarefa é o modelo de desempenho que, por sua vez, se beneficia da existência de uma ferramenta de extração de informações de desempenho para GPUs. Este trabalho cobre a criação de um gerador de microbenchmark para instruções PTX que também obtém informações sobre as características do hardware da GPU. Os resultados obtidos com o microbenchmark foram validados através de um modelo simplificado que obteve erros entre 6,11% e 16,32% em cinco kernels de teste. Também foram levantados os fatores de imprecisão nos resultados do microbenchmark. Utilizamos a ferramenta para analisar o perfil de desempenho das instruções e identificar grupos de comportamentos semelhantes. Também testamos a dependência do desempenho do pipeline da GPU em função da sequência de instruções executada e verificamos a otimização do compilador para esse caso. Ao fim deste trabalho concluímos que a utilização de microbenchmarks com instruções PTX é factível e se mostrou eficaz para a construção de modelos e análise detalhada do comportamento das instruções.

The state of the art in machine learning of Boolean functions is to learn a hypothesis h, which is similar to a target hypothesis f, using a training sample of size N and a family of a priori models in a given hypothesis set H, such that h must belong to some model in this family. An important characteristic in learning is that h should also predict outcome values of f for previously unseen data, so the learning algorithm should minimize the generalization error which is the discrepancy measure between outcome values of f and h. The method proposed in this thesis learns family of models compatible with training samples of size N. Taking into account that generalizations are performed through equivalence classes in the Boolean function domain, the search space for finding the correct model is the projection of H in all possible partitions of the domain. This projection can be seen as a model lattice which is anti-isomorphic to the partition lattice and also has the property that for every chain in the lattice there exists a relation order given by the VC dimension of the models. Hence, we propose a model selector that uses the model lattice for selecting the best model with VC dimension compatible to a training sample of size N, which is closely related to the classical sample complexity theorem. Moreover, this model selector generalizes a set of learning methods in the literature (i.e, it unifies methods such as: the feature selection problem, multiresolution representation and decision tree representation) using models generated from a subset of partitions of the partition space. Furthermore, considering as measure associated to the models the estimated error of the learned hypothesis, the chains in the lattice present the so-called U-curve phenomenon. Therefore, we can use U-curve search algorithms in the model lattice to select the best models and, consequently, the corresponding VC dimension. However, this new generation of learning algorithms requires an increment of computational power. In order to face this problem, we introduce a stochastic U-curve algorithm to work on bigger lattices. Stochastic search algorithms do not guarantee finding optimal solutions, but maximize the mean quality of the solution for a given amount of computational power. The contribution of this thesis advances both the state of the art in machine learning theory and in practical problem solutions in learning.

O CoGrOO é um corretor gramatical de código aberto em uso por milhares de usuários de uma popular suíte de escritório de código aberto. Ele é capaz de identificar erros como: colocação pronominal, concordância nominal, concordância sujeito-verbo, uso da crase, concordância nominal e verbal e outros erros comuns de escrita em Português do Brasil. Para tal, o CoGrOO realiza uma análise híbrida: inicialmente o texto é anotado usando técnicas estatísticas de Processamento de Linguagens Naturais e, em seguida, um sistema baseado em regras é responsável por identificar os possíveis erros gramaticais. O objetivo deste trabalho é reduzir a quantidade de omissões e intervenções indevidas e, ao mesmo tempo, aumentar a quantidade de verdadeiros positivos sem, entretanto, adicionar novas regras de detecção de erros. A última avaliação científica do corretor gramatical foi realizada em 2006 e, desde então, não foram realizados estudos detalhados quanto ao seu desempenho, apesar de o código do sistema ter passado por substancial evolução. Este trabalho contribuirá com uma detalhada avaliação dos anotadores estatísticos e os resultados serão comparados com o estado da arte. Uma vez que os anotadores do CoGrOO estão disponíveis como software livre, melhorias nesses módulos gerarão boas alternativas a sistemas proprietários.

A indústria de software é muito dinâmica e novas ideias surgem a todo instante em todas as partes do mundo. Nem sempre é fácil fazer com que essas ideias sejam adotadas, pois, para isso, é preciso fazer as pessoas mudarem sua forma de pensar. Deve-se sempre considerar o fato de que o ser humano, diferente do computador, é inusitado e imprevisível. Apesar disso, podemos encontrar determinados padrões de comportamento, que não resolvem todas as questões, mas ajudam a lidar com situações e continuar caminhando para atingir um determinado objetivo. Trazemos nesta dissertação uma pequena introdução sobre o conceito de padrões e, em seguida, apresentamos 48 Padrões para Introduzir Novas Ideias, propostos por Linda Rising e Mary Lynn Manns. Esses Padrões têm o objetivo de ajudar na difícil tarefa de introduzir uma nova ideia dentro de alguma organização, pois se essa ideia pressupõe mudanças culturais, o trabalho é ainda mais complicado. Propomos também quatro novos padrões, que podem ser incorporados ao catálogo original. Num desses novos padrões, mostramos a importância de se usar atividades artísticas no dia-a-dia de pessoas que trabalham com desenvolvimento de software; mostramos também como a Arte pode nos ajudar a introduzir novas ideias. Pesquisamos algumas práticas como teatro, pintura, poesia, música e meditação. Pudemos encontrar elementos de ligação entre o lado puramente matemático e bem definido do ser humano e o seu lado abstrato, analógico e artístico. Desenvolver software deve ser encarado como uma atividade humana, acima da questão técnica e puramente lógica. Existem pessoas envolvidas no processo: as que usam e as que criam o software. Existe uma barreira que separa os programadores das pessoas que usam o software. Essa barreira pode ser quebrada se pessoas da Computação começarem a desenvolver, além das habilidades lógicas que já lhes são óbvias, habilidades artísticas e de relações humanas.

Este trabalho estuda o problema da Satisfazibilidade Probabilística (PSAT), revendo a sua solução via programação linear, além de propor novos algoritmos para resolvê-lo através da redução ao SAT. Construímos uma redução polinomial do PSAT para o SAT, chamada de Redução Canônica, codificando operações da aritmética racional em bits, como variáveis lógicas. Analisamos a complexidade computacional dessa redução e propomos uma Redução Canônica de Precisão Limitada para contornar tal complexidade. Apresentamos uma Redução de Turing do PSAT ao SAT, baseada no algoritmo Simplex e na Forma Normal Atômica que introduzimos. Sugerimos modificações em tal redução em busca de eficiência computacional. Por fim, implementamos essas reduções a m de investigar o perl de complexidade do PSAT, observamos o fenômeno de transição de fase e discutimos as condições para sua detecção.