Implementação do algoritmo de busca em profundidade em um grafo: Utilização da Biblioteca Padrão do C++ - STL

O presente artigo refere-se ao trabalho interdisciplinar de Teoriados Grafos e Estrutura de Dados, disciplinas do Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, que objetivou o desenvolvimento uma nova forma de resolução do algoritmo de Busca em Profundidade em grafos, sendo desenvolvido com a utilização do container list da Biblioteca Padrão de Gabaritos STL e representado por meio de multilistas

Integração party-granlog: interpretação abstrata aplicada a paralelização de programas em lógica

Este trabalho apresenta a integração dos modelos ParTy e Granlog. O ParTy (Parallel Types Analyzer) é um interpretador abstrato de tipos. O Granlog (Granularity Analyzer for LOGic programming) é um analisador automático de granulosidade na Programação em Lógica. O modelo Granlog necessita da análise estática de modos, tipos, medidas e dependências dos argumentos de um programa Prolog. Atualmente a análise de modos, tipos e medidas não é automática, o programador adiciona estas informações ao código fonte. A análise estática pode ser realizada através da técnica de Interpretação Abstrata. Esta técnica simula a execução de um programa segundo um domínio abstrato obtendo informações sobre o seu comportamento. O ParTy realiza a interpretação abstrata de tipos para os argumentos de um programa Prolog. A integração ParTy-Granlog torna automática a análise de tipos no modelo Granlog.Eje: TeoríaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Integração party-granlog: interpretação abstrata aplicada a paralelização de programas em lógica

Este trabalho apresenta a integração dos modelos ParTy e Granlog. O ParTy (Parallel Types Analyzer) é um interpretador abstrato de tipos. O Granlog (Granularity Analyzer for LOGic programming) é um analisador automático de granulosidade na Programação em Lógica. O modelo Granlog necessita da análise estática de modos, tipos, medidas e dependências dos argumentos de um programa Prolog. Atualmente a análise de modos, tipos e medidas não é automática, o programador adiciona estas informações ao código fonte. A análise estática pode ser realizada através da técnica de Interpretação Abstrata. Esta técnica simula a execução de um programa segundo um domínio abstrato obtendo informações sobre o seu comportamento. O ParTy realiza a interpretação abstrata de tipos para os argumentos de um programa Prolog. A integração ParTy-Granlog torna automática a análise de tipos no modelo Granlog.Eje: TeoríaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

PROJETO CECLLA IPEL: experiências de formação docente e ensino de línguas em contexto não presencial

O CECLLA – IPEL nasceu da necessidade de implementação do ensino mediado pelas inovações tecnológicas. As atividades implementadas no CECLLA IPEL já eram desenvolvidas no Programa CECLLA e foram adaptadas para atender à demanda do ensino não presencial. Entre as mudanças está a formação docente, a formação para o uso de tecnologias, o ensino de língua inglesa e o ensino de produção de texto em língua portuguesa, desenvolvidas por intermédio do Google Meet (aulas síncronas) e do Edmodo (salas de aula, organização de materiais, etc). Este trabalho discute os resultados do projeto, os desafios encontrados e seus alcances, tanto no que diz respeito ao ensino de línguas, quanto na formação docente e tecnológica de qualidade

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

DEPAnalyzer: um modelo de análise estática de dependências para programas orientados a objetos

Este trabalho apresenta um modelo de análise estática de programas orientados a objetos, o qual se denomina DEPAnalyzer (DEPendencies Analyzer). O modelo realiza a análise das dependências entre as classes de um programa, ou seja, os relacionamentos estabelecidos entre estas. As classes representam as entidades estáticas, as quais em tempo de execução darão origem a conjuntos de objetos. Através da simulação do programa o modelo consegue obter as informações sobre quem se relaciona com quem e qual é a intensidade destes relacionamentos. Estas informações visam auxiliar no processo de escalonamento de um programa em uma arquitetura distribuída. Para expressar estes relacionamentos podem ser gerados dois grafos, o grafo de dependências e o grafo de invocações. A geração de um ou de ambos depende do propósito de utilização, ou seja, alocação inicial ou redistribuição dos objetos. O grafo de dependências apresenta uma versão resumida dos relacionamentos. Este adequa-se a auxiliar no processo de distribuição inicial por propiciar um panorama geral dos relacionamentos sem considerar a ordenação de ocorrência das ações. Por sua vez o grafo de invocações tem como propósito a discriminação da ordem de ocorrência das ações de uma aplicação. Viabilizando a utilização deste por parte do processo de redistribuição dos objetos