15 research outputs found

    Proceedings, MSVSCC 2018

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    Proceedings of the 12th Annual Modeling, Simulation & Visualization Student Capstone Conference held on April 19, 2018 at VMASC in Suffolk, Virginia. 155 pp

    Modelling parallel and distributed virtual reality systems for performance analysis and comparison

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    Most Virtual Reality systems employ some form of parallel processing, making use of multiple processors which are often distributed over large areas geographically, and which communicate via various forms of message passing. The approaches to parallel decomposition differ for each system, as do the performance implications of each approach. Previous comparisons have only identified and categorized the different approaches. None have examined the performance issues involved in the different parallel decompositions. Performance measurement for a Virtual Reality system differs from that of other parallel systems in that some measure of the delays involved with the interaction of the separate components is required, in addition to the measure of the throughput of the system. Existing performance analysis approaches are typically not well suited to providing both these measures. This thesis describes the development of a performance analysis technique that is able to provide measures of both interaction latency and cycle time for a model of a Virtual Reality system. This technique allows performance measures to be generated as symbolic expressions describing the relationships between the delays in the model. It automatically generates constraint regions, specifying the values of the system parameters for which performance characteristics change. The performance analysis technique shows strong agreement with values measured from implementation of three common decomposition strategies on two message passing architectures. The technique is successfully applied to a range of parallel decomposition strategies found in Parallel and Distributed Virtual Reality systems. For each system, the primary decomposition techniques are isolated and analysed to determine their performance characteristics. This analysis allows a comparison of the various decomposition techniques, and in many cases reveals trends in their behaviour that would have gone unnoticed with alternative analysis techniques. The work described in this thesis supports the Performance Analysis and Comparison of Parallel and Distributed Virtual Reality systems. In addition it acts as a reference, describing the performance characteristics of decomposition strategies used in Virtual Reality systems

    (Fase 2) bajo minería de datos. Caso de estudio: MOTOS ELECTROMUEBLES- Departamento de Arauca

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    Motos Electromuebles es una empresa con 6 años de experiencia en el mercado Araucano, su actividad comercial consta de venta de repuestos para motos Honda y Hero, servicio de mantenimiento para motos; actualmente cuentan con cuatro sedes en el Departamento de Arauca: Arauca, Tame, Arauquita y Saravena. La empresa cuenta con un sistema transaccional web que almacena todos los registros de las diferentes dependencias. La siguiente propuesta presenta un diseño y desarrollo de un módulo CRM (Customer Relationship Management) adaptado a la empresa Motos Electromuebles de Arauca, aplicando un modelo de minería de datos. La minería de datos es un mecanismo para explorar grandes cantidades de datos y convertirlo en información, para este caso se utiliza para encaminar los datos que tiene la empresa de clientes, organizarla y lograr obtener la información que se solicita. Un CRM es una herramienta comercial y de marketing importante para cualquier empresa, se centra en la relación empresa - cliente. Es el pilar donde se centra la fidelización del cliente y se aplicará las acciones de mercadeo. En el estado del arte se consigna una definición precisa y clara de los dos conceptos ya que se requiere tener la definición clara para generar el análisis y el módulo con las estrategias de marketing. La base tecnológica para el desarrollo de la propuesta es el gestor de base de datos MYSQL y un lenguaje de programación PHP, se plantea la idea de desarrollo adecuado para esta empresa. Además se realiza una toma de requerimientos que se deberá utilizar para hacer la clasificación de los roles de acceso, manejo y clasificación de los clientes para que la empresa haga la toma de decisiones y ayudar a la gestión de ventas.Motos Electromuebles es una empresa con 6 años de experiencia en el mercado Araucano, su actividad comercial consta de venta de repuestos para motos Honda y Hero, servicio de mantenimiento para motos; actualmente cuentan con cuatro sedes en el Departamento de Arauca: Arauca, Tame, Arauquita y Saravena. La empresa cuenta con un sistema transaccional web que almacena todos los registros de las diferentes dependencias. La siguiente propuesta presenta un diseño y desarrollo de un módulo CRM (Customer Relationship Management) adaptado a la empresa Motos Electromuebles de Arauca, aplicando un modelo de minería de datos. La minería de datos es un mecanismo para explorar grandes cantidades de datos y convertirlo en información, para este caso se utiliza para encaminar los datos que tiene la empresa de clientes, organizarla y lograr obtener la información que se solicita. Un CRM es una herramienta comercial y de marketing importante para cualquier empresa, se centra en la relación empresa - cliente. Es el pilar donde se centra la fidelización del cliente y se aplicará las acciones de mercadeo. En el estado del arte se consigna una definición precisa y clara de los dos conceptos ya que se requiere tener la definición clara para generar el análisis y el módulo con las estrategias de marketing. La base tecnológica para el desarrollo de la propuesta es el gestor de base de datos MYSQL y un lenguaje de programación PHP, se plantea la idea de desarrollo adecuado para esta empresa. Además se realiza una toma de requerimientos que se deberá utilizar para hacer la clasificación de los roles de acceso, manejo y clasificación de los clientes para que la empresa haga la toma de decisiones y ayudar a la gestión de ventas

    Are Multi-language Design Smells Fault-prone? An Empirical Study

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    Nowadays, modern applications are developed using components written in different programming languages. These systems introduce several advantages. However, as the number of languages increases, so does the challenges related to the development and maintenance of these systems. In such situations, developers may introduce design smells (i.e., anti-patterns and code smells) which are symptoms of poor design and implementation choices. Design smells are defined as poor design and coding choices that can negatively impact the quality of a software program despite satisfying functional requirements. Studies on mono-language systems suggest that the presence of design smells affects code comprehension, thus making systems harder to maintain. However, these studies target only mono-language systems and do not consider the interaction between different programming languages. In this paper, we present an approach to detect multi-language design smells in the context of JNI systems. We then investigate the prevalence of those design smells. Specifically, we detect 15 design smells in 98 releases of nine open-source JNI projects. Our results show that the design smells are prevalent in the selected projects and persist throughout the releases of the systems. We observe that in the analyzed systems, 33.95% of the files involving communications between Java and C/C++ contains occurrences of multi-language design smells. Some kinds of smells are more prevalent than others, e.g., Unused Parameters, Too Much Scattering, Unused Method Declaration. Our results suggest that files with multi-language design smells can often be more associated with bugs than files without these smells, and that specific smells are more correlated to fault-proneness than others

    Perfect Hash Function Generation on the GPU with RecSplit

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    Minimale perfekte Hashfunktionen (MPHFs) bilden eine statische Menge S von beliebigen Schlüsseln auf die Menge der ersten |S| natürlichen Zahlen bijektiv ab, d. h., jeder Hashwert wird exakt einmal verwendet. Sie sind in vielen Anwendungen hilfreich, zum Beispiel, um Hashtabellen mit garantiert konstanter Zugriffszeit zu implementieren. MPHFs können sehr kompakt sein — weniger als 2 Bit pro Schlüssel sind möglich. Andererseits sind MPHFs nicht in der Lage zu entscheiden, ob ein gegebener Schlüssel zu S gehört. Zurzeit ist RecSplit die speichereffizienteste MPHF. RecSplit bietet verschiedene Kompromisse zwischen Platzverbrauch, Konstruktionszeit und Anfragezeit an. RecSplit kann zum Beispiel eine MPHF mit 1.56 Bits pro Schlüssel in weniger als 2 ms pro Schlüssel konstruieren. Das ist jedoch zu langsam für große Eingaben. Diese Arbeit präsentiert neue RecSplit-Implementierungen, die Multithreading, SIMD und die Leistung von GPUs nutzen, um die Konstruktionszeit zu verbessern. Gemeinsam mit unserer neuen bijection-rotation-Methode erreichen wir Beschleunigungen um Faktoren bis zu 333 für unsere SIMD-Implementierung auf einer 8-Kern CPU und bis zu 1873 für unsere GPU-Implementierung verglichen mit der originalen, sequenziellen RecSplit-Implementierung. Dadurch können wir MPHFs mit 1.56 Bits pro Schlüssel in weniger als 1.5 μs pro Schlüssel konstruieren

    Speech Recognition

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    Chapters in the first part of the book cover all the essential speech processing techniques for building robust, automatic speech recognition systems: the representation for speech signals and the methods for speech-features extraction, acoustic and language modeling, efficient algorithms for searching the hypothesis space, and multimodal approaches to speech recognition. The last part of the book is devoted to other speech processing applications that can use the information from automatic speech recognition for speaker identification and tracking, for prosody modeling in emotion-detection systems and in other speech processing applications that are able to operate in real-world environments, like mobile communication services and smart homes

    A Vision-Based Perceptual Learning System for Autonomous Mobile Robot

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