Large-scale, controlled growth of two-dimensional materials by chemical vapor deposition

Dissertação de mestrado em Engenharia FísicaIn this work, the optimization of two atmospheric pressure chemical vapor deposition systems was carried out in order to grow two different bidimensional materials, namely hBN and MoSe2. The first is an insulator with a structure similar to graphene and it is seen as an optimal candidate for several applications, in particular photonics and optoelectronics. The latter is a prominent semiconductor belonging to the family of two-dimensional transition metal dichalcogenides which demonstrated outstanding optoelectronic properties, such as thickness-dependent photoluminescence, combined with lightweight and flexibility. Several deposition parameters were investigated in parallel with an extensive characterization methodology carried out by optical microscopy, Raman spectroscopy, atomic-force microscopy, scanning electron microscopy, x-ray photoelectron spectroscopy, energy dispersive x-ray spectroscopy and transmission electron microscopy. As a final result, reliable experimental procedures have been established which lead to the growth of few-layer polycrystalline hBN films (up to 20cm2 ) and μm-sized single crystals of monolayer MoSe2. Selected samples were tested in experimental devices. The fluorescent properties of 2D hBN films were probed to quantify its performance as a single-photon emission source at room temperature. A sensing device based on 2D MoSe2 was assembled to investigate the optical response of the material to various degree of tensile strain.Neste trabalho, a otimização de dois sistemas de deposição química de vapores, operados à pressão atmosférica, foi levada a cabo a fim de depositar dois materiais bidimensionais diferentes: hBN e MoSe2. O primeiro é um isolante com uma estrutura semelhante ao grafeno e é visto como um ótimo candidato para várias aplicações, em particular na área da fotónica e optoeletrónica. Por sua vez, o segundo é um semicondutor proeminente pertencente à família dos dicalcogenetos de metais de transição bidimensionais que demonstrou excelentes propriedades optoeletrónicas, em particular a dependência da sua fotoluminescência em função do número de camadas, combinadas com a sua leveza e flexibilidade. Vários parâmetros de deposição foram investigados em paralelo com uma extensa caracterização realizada através de microscopia ótica, espectroscopia Raman, microscopia de força atômica, microscopia eletrónica de varredura, espectroscopia de fotoeletrões de raios-X, espectroscopia de energia dispersiva de raios-X e microscopia eletrónica de transmissão. No final, obtiveram-se dois procedimentos experimentais confiáveis que levam ao crescimento de filmes policristalinos de hBN compostos por poucas camadas (até 20cm2 ) e cristais monoatómicos de MoSe2 na ordem dos micrómetros. As amostras selecionadas foram testadas em dispositivos experimentais. As propriedades fluorescentes dos filmes de hBN foram medidas de modo quantificar seu desempenho como fonte de emissão de fotão único à temperatura ambiente. Um dispositivo de deteção baseado em 2D MoSe2 foi montado de modo investigar a resposta ótica do material a vários graus de tensão

Measuring architectural adaptability in i* models

Developing adaptable systems is still a big challenge in software engineering. Different reference architectures and systematic approaches have been proposed to address this challenge. Several of these approaches are based on goal models, given their suitability to express and reason on alternative behaviors. In this paper we intend to provide a basis for comparing architectures described in goal-based models in regard to their adaptability. This way, different approaches to improve adaptability may be compared based on the resulting architectures. To do so we mapped two adaptability metrics onto i* models and developed guidelines to define the adaptability of individual elements, based on the extra information provided by i* models. We applied these metrics in a healthcare system to illustrate the comparison of architectures.Peer ReviewedPostprint (published version

Perfil antropometrico e maturacional de nadadores catarinenses de 11 a 16 anos de idade

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Desportos. Programa de Pós-Graduação em Educação Física.A necessidade do conhecimento das estruturas morfofisiológicas de jovens atletas, na elaboração das atividades de treinamento é de suma importância. Na natação, conhecer o comprimento dos segmentos, a composição corporal e o nível maturacional do jovem nadador, proporcionaria maior adequação da carga de treinamento salvaguardando a sua integridade física, bem como ampliariam as possibilidades de seleção e adaptação do indivíduo à modalidade, aumentando as possibilidades de resultados positivos. Este estudo buscou determinar o perfil de crescimento e desenvolvimento físico e maturacional de nadadores catarinenses, para tomadas de decisão de planejamento e acompanhamento do treinamento. Foram avaliados 180 nadadores, 65 do sexo feminino e 115 do sexo masculino, com idades entre 11 e 16 anos. Foram coletados valores de Estatura (Es), Massa corporal (MC), Envergadura (E) e Dobras cutâneas (DC). A composição corporal foi determinada a partir dos protocolos de Slaugther et. al. (1988) e Martin et. al (1991). O estadiamento maturacional a partir dos padrões de Tanner (1962) adaptados por (IPA 2001) e o somatotipo através do método antropométrico de Heath-Carter (1975). Como procedimento estatístico foram utilizadas as distribuições em freqüência, percentual e analise de variância ANOVA one-way, seguido do teste "post-hoc" de comparações múltiplas de TUKEY e o teste "t" de Student para amostras independentes, ambos com significância de 5%. Os nadadores são mais altos, mais pesados e apresentam maior envergadura que as nadadoras aos 13, 14, 15 e 16 anos.Existem diferenças de estatura, massa corporal, envergadura consecutivamente entre as faixas etárias (11 - 14, 11 - 15, e 11 - 16), (11 - 15, 11 - 16), (12 - 15 e 12 - 16) e (11 - 15, 11 - 16, e 13 - 16) anos. O IMC dos nadadores é superiores aos 15 anos.Os valores de dobras cutâneas diminuem em todos os grupos, quando comparados por sexo. Os valores de tríceps, subescapular, suprailíaca e panturrilha medial do grupo feminino foram superiores nas idades de (14, 15 e 16) anos, 14 anos, (14 e 16) e (14, 15 e 16) respectivamente, assim como a å4 DC. Houve diferenças no sexo feminino, entre 11 - 15 anos para subescapular, e 11 - 16 anos para å4 dobras . No masculino para dobra triciptal entre (11 - 14, 11 e 15 e 11 e 16) , e (11 e 14, 11 e 15, 11 e 16 e 13 e 16) e panturrilha medial e (11 e 16, 12 e 16 e 13 e 16) anos para å4 DC. Foi observado um elevado % G, aos 11 e 12 anos. As nadadoras apresentam um maior % G , nas idades de 12, 13, 14, 15 e 16 anos. Os valores de massa óssea foram superiores para o masculino aos 12, 13, 14, 15 e 16 anos. Quanto à massa gorda, o feminino apresentou valores superiores aos 14 e 16 anos. E valores inferiores de massa magra aos 12, 13, 14 e 15 anos. Ocorreram diferenças no sexo feminino, entre (11 - 14 e 11 - 16). No masculino entre (11 - 15, 11 - 16,12 -14, 12 - 15, 12 - 16 e 13 - 16). Aos 15 anos para o feminino, notou-se um grau mais acentuado de ectomorfismo, e aos 11, 12 e 13 anos de endomorfismo. No sexo feminino observou-se aos 11, 12,13,14,15 e 16 respectivamente, 99%,74,5%, 90,9 %, 81,3%, 83% e 54,5% de jovens na fase puberal. No sexo masculino 82,7%, 75%, 79,8% ,96,9%, 92,7% e 86,4%. A idade média de menarca, foi equivalente há 12,34 anos e ocorreu para 15,38 %, 36,92 %, 27,69 %, 10,77 %, das nadadoras aos 11,12,13 e 14 respectivamente, sendo que 1 caso ocorreu aos 8 anos e outro aos 15

Quantitative Analysis of Criminal Events Using Semantic Approach

Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).O gerenciamento de informações de riscos utilizando dados criminais apresenta desafios associados à aquisição de Consciência Situacional, tais como a dinamicidade, heterogeneidade, variedade e o grande volume de dados. Além disso, representar adequadamente as informações no domínio criminal, tais como dados sobre vítimas, criminosos, locais e a própria situação de crime, pode contribuir para processos de análise quantitativa de dados, tornando assim a tomada de decisão ser mais assertiva. Ao mesmo tempo, há ainda a necessidade do desenvolvimento de modelos semânticos que representem a realidade das situações de ambientes de riscos, o que produz ainda mais desafios para a quantificação de entidades e características relevantes. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar o processo de desenvolvimento de quantificação de dados em ontologias para o domínio de gerenciamento de riscos, visando suportar a extração de dados específicos para ampliar a capacidade de obtenção de Consciência Situacional e permitir que as decisões tomadas, baseadas nestas informações, sejam mais assertivas. Para tal, será empregada a análise de tarefas dirigidas por objetivos, a análise de vocabulários e propriedades no contexto criminal a fim de restringir sua interpretação e a avaliação de pesos e valores semânticos desses vocabulários. Sendo assim, ao final, será possível mensurar as informações necessárias dentro de um sistema de gerenciamento de riscos.The management of risk information using criminal data presents challenges associated with the acquisition of Situational Awareness, such as dynamicity, heterogeneity, variety and large data volume. In addition, adequately representing information in the criminal domain, such as data on victims, criminals, places and the actual crime situation, can contribute to quantitative data analysis processes, thus making decision making more assertive. At the same time, there is still a need for the development of semantic models that represent the reality of situations in risk environments, which produces still more challenges for the quantification of entities and relevant characteristics. Therefore, this paper aims to present the process of a development of data quantification in ontologies for the domain of risk management, aiming at support the extraction of specific data to increase the capacity to obtain Situational Awareness and allow the decisions taken to be more assertive. For this, the analysis of tasks directed by objectives, the analysis of vocabularies and properties in the criminal context will be used in order to restrict their interpretation and the evaluation of semantic weights and values of these vocabularies. Therefore, in the end, it will be possible to measure the necessary information within a risk management system

Information Visualization of the Criminal Incidence Variation in a System Oriented to the Acquisi- tion of Situational Awareness

Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).Consciência Situacional (SAW – Situational Awareness) é um processo cognitivo que diz respeito à percepção, entendimento e projeção dos estados de entidades de interesse em um determinado ambiente crítico. Esse conceito é de grande importância para sistemas de gerenciamento de riscos com base em dados criminais, pois falhas de SAW podem influenciar negativamente as decisões de analistas e comprometer suas ações, principalmente quanto à alocação de recursos de segurança. Para tal, considera-se que as informações dis- poníveis para a aquisição de SAW devem ser representadas de forma precisa, contribuindo com a diminuição das chances de um operador tomar uma decisão que possa criar riscos à integridade física de pessoas ou patrimônios. Desta maneira, é necessário determinar quais e de que maneiras as informações devem ser apresentadas ao usuário, considerando o volume, complexidade e heterogeneidade dos dados. Para contri- buir com a SAW de operadores de sistemas de avaliação de riscos, são propostas neste trabalho visualiza- ções para representar a incidência criminal sob parâmetros customizáveis, possibilitando uma análise quanto à evolução no volume de ocorrências ao longo do tempo. Tais visualizações compreendem sobreposições em mapa, desenvolvidas utilizando a biblioteca D3JS, e diferentes gráficos para representar consultas feitas por analistas. Resultados preliminares são promissores e ilustram a aplicabilidade da abordagem para pro- mover a SAW de analistas criminais.Situational Awareness (SAW) is a cognitive process that concerns the perception, understanding and projection of the states of entities of interest in a given critical environment. This concept is of great importance for risk management systems based on criminal data, because SAW failures can negatively influence analysts’ decisions and compromise their actions, especially regarding the allocation of security resources. To this end, it is considered that the information available for the acquisition of SAW should be accurately represented, contributing to the reduction of the chances of an operator making a decision that could create risks to the physical integrity of people or assets. In this way, it is necessary to determine what and in what ways the information should be presented to the user, considering the volume, complexity and heterogeneity of the data. In order to contribute to the SAW of operators of risk assessment systems, it is proposed in this work visualizations to represent the criminal incidence under customizable parameters, allowing an analysis as to the evolution in the volume of occurrences over time. Such visualizations comprise map overlays, developed using the D3JS library, and different graphs to represent queries made by analysts. Preliminary results are promising and illustrate the applicability of the approach to promoting the SAW of criminal analysts

A Low-Cost Energy-Efficient Raspberry Pi Cluster for Data Mining Algorithms

International audienceData mining algorithms are essential tools to extract information from the increasing number of large datasets, also called BigData. However, these algorithms demand huge amounts of computing power to achieve reliable results. Although conventional High Performance Computing (HPC) platforms can deliver such performance, they are commonly expensive and power-hungry. This paper presents a study of an unconventional low-cost energy-efficient HPC cluster composed of Raspberry Pi nodes. The performance, power and energy efficiency obtained from this unconventional platform is compared with a well-known coprocessor used in HPC (Intel Xeon Phi) for two data mining algorithms: Apriori and K-Means. The experimental results showed that the Raspberry Pi cluster can consume up to 88.35% and 85.17% less power than Intel Xeon Phi when running Apriori and K-Means, respectively, and up to 45.51% less energy when running Apriori

On the Performance and Isolation of Asymmetric Microkernel Design for Lightweight Manycores

International audienc

Towards anticipating requirements changes through studies of the future

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