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4 referências encontradas buscando em 17 dentre 17 Arquivos.
Data e hora local de busca: 25/04/2024 11:02.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43TDHEL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.06.13.15
Última Atualização2021:01.06.13.15.20 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.06.13.15.20
Última Atualização dos Metadados2021:01.06.22.08.32 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoAraújoCharLimaCamp:2020:AnApDe
TítuloAnalise de uma Aplicac¸ ´ ao de Modelagem Atmosf ˜ erica em ´ Nuvem e em Conteineres Utilizando Rastros
Ano2020
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho290 KiB
2. Contextualização
Autor1 Araújo, Lucas R. de
2 Charão, Andrea S.
3 Lima, João Vicente F.
4 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1
2
3
4 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
2 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
3 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 lraraujo@inf.ufsm.br
2 andrea@inf.ufsm.br
3 jvlima@inf.ufsm.br
4 haroldo.camposvelho@inpe.br
Nome do EventoSimpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 21 (WSCAD)
Localização do EventoOnline
Data21-23 out.
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2021-01-06 13:16:28 :: simone -> administrator :: 2020
2021-01-06 22:08:32 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoExploring technologies such as the cloud and containers to execute high performance parallel applications might be beneficial, mainly to research in this area. Besides executing the applications, it is important to obtain metrics to observe the behavior of the application in each environment. In this context, traces were used to visualize the communication and analyze the performance of an atmospheric modeling application in these environments. The results point out a low overhead to the application executed and that the containers distribution might affect the performance. RESUMO: Explorar tecnologias como a nuvem e conteineres para execução de aplicações paralelas de alto desempenho pode ser benéfica, principalmente para a pesquisa nesta area. Além de executar as aplicações, é importante obter metricas para observar o comportamento da aplicação em cada ambiente. Nesse contexto, rastros foram utilizados para visualizar a comunicação e analisar o desempenho de uma aplicação de modelagem atmosférica nesses ambientes. Os resultados indicam baixo overhead para a aplicação executada e que a distribuição dos conteineres pode afetar o desempenho.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Analise de uma...
Conteúdo da Pasta docacessar
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/01/2021 10:15 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43TDHEL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/43TDHEL
Idiomapt
Arquivo Alvoaraujo_analise.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasMenção Honrosa pela Terceira Colocação do WSCAD-WIC 2020
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43L8TKH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.23.10.37
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.23.10.37.22
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRosaACPBSSC:2020:SuNoPh
TítuloDeep neural networks for learning spatiotemporal pattern formation: a survey in nonlinear physics
Ano2020
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
2. Contextualização
Autor1 Rosa, Reinaldo Roberto
2 An, Wu Chun
3 Caproni, Anderson
4 Pontes, José
5 Barchi, Paulo Henrique
6 Stalder, Diego H.
7 Sautter, Rubens Andreas
8 Carvalho, Reinaldo Ramos de
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJ5D
2
3
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JJ5B
Grupo1 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4
5 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6
7 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 UNICSUL
4 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 reinaldo.rosa@inpe.br
2
3
4
5 paulo.barchi@inpe.br
6
7 rubens.sautter@inpe.br
Nome do EventoEncontro de Outono Sociedade Brasileira de Física
Localização do EventoOnline
Data23 a 26 nov.
Histórico (UTC)2020-11-23 10:38:20 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:38 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoMining valuable knowledge from spatiotemporal data in nonlinear physics is critically important to many real world applications including reaction-diffusion, chaos and turbulence. As the complexity (volume, variety and resolution) of spatiotemporal data sets increases dramatically, traditional methods of data mining, especially methods based on supervised statistics, are becoming insufficient. With the recent advances in deep learning techniques (DLT), such as the recurrent neural network (RNN) and the convolutional neural network (CNN), considerable successes have been achieved in invariant machine learning tasks due to their powerful ability to learn hierarchical characteristics in spatial and temporal domains, and have been widely applied in various spatiotemporal data modeling tasks, such as pattern classification, predictive learning, representation learning and spatiotemporal anomaly detection. In this study, we provide a comprehensive survey on recent progress in applying deep learning techniques for spatiotemporal data mining (recognition, classification and prediction) from canonical nonlinear regimes in physics as reaction-diffusion from Ginzburg-Landau equation, spatiotemporal chaos from coupled map lattices and weak and fully developed turbulence from MHD. To measure the input features for the traditional machine learning methodology, we have developed a system called CyMorph, with a novel non-parametric approach to spatiotemporal pattern classification. We first categorize the types of spatiotemporal data combining accurate machine learning classifications from the CyMorph analysis with deep learning methodologies. Then a framework is introduced to show a general pipeline of the utilization of deep learning models. Next we investigated the power of generalization of DLT by operating small variations in the control parameters that are responsible for subtle changes in each group of simulated nonlinear processes including transitions from regular to irregular patterns and the appearance of remarkable structural aspects. Finally, we conclude the limitations of current research and point out future research directions.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Deep neural networks...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Deep neural networks...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/11/2020 07:37 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43L8UCH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.23.10.46
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.23.10.46.56
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRosaIbañJoshShig:2020:KrPrFo
TítuloKramers-Moyal and Preisach's formalisms applied to model global armed social conflicts within the scope of social complex systems
Ano2020
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
2. Contextualização
Autor1 Rosa, Reinaldo Roberto
2 Ibañez, Marilyn Menecucci
3 Joshi, Neelakshi
4 Shiguemori, Elcio Hideiti
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJ5D
Grupo1 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 reinaldo.rosa@inpe.br
Nome do EventoEncontro de Outono Sociedade Brasileira de Física
Localização do EventoOnline
Data23 a 26 nov.
Histórico (UTC)2020-11-23 10:46:56 :: simone -> administrator ::
2022-01-04 01:35:38 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoMany physical systems that are far from thermal equilibrium show hysteresis in response to an external force or field. In fact, Hysteresis-like behaviour is also encountered in several natural and socioeconomical systems. Recently, based on Kramers-Moyal (KM) treatment, the occurrence of the great world wars has been described as a possible phenomenon of hysteresis [1]. The KM approach is based on the hypothesis that there are several large MarkovEinstein time scales, which can be traced back to hydrodynamic-like memory effects. Above this time scale spectra the process can be mapped to an Ornstein-Uhlenbeck scaling process via the application of the developed extended structure function method. Interpreting the KM treatment as a multiplicative cascade conducted by external forces has motivated this work that aims at developing a general model capable of capturing the hysteresis behaviour of complex social systems. Using the KM-treatment into the Preisach formalism for Hysteresis [2], we present a model, validated by cellular automaton [1], which describes the major armed conflicts as a single stochastic process modulated by endogenous and exogenous variables such as the rate of threats and lethal attacks.
ÁreaCOMP
ArranjoKramers-Moyal and Preisach's...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/11/2020 07:46 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43R9UQ5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/12.24.10.26
Última Atualização2020:12.24.10.27.26 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/12.24.10.26.36
Última Atualização dos Metadados2021:01.08.15.17.49 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSantiagoJúnior:2020:TeSoVe
TítuloInteligência Artificial para a Área Aeroespacial: Teste de Software e Veículos Aéreos Não Tripulados
Ano2020
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1401 KiB
2. Contextualização
AutorSantiago Júnior, Valdivino Alexandre de
Identificador de Curriculo8JMKD3MGP5W/3C9JJB5
GrupoLABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorvaldivino.santiago@inpe.br
Nome do EventoSemana Nacional de Ciência e Tecnologia, 17
Dataout.
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2020-12-24 10:27:26 :: simone -> administrator :: 2020
2021-01-08 15:17:49 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Inteligência Artificial para...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 24/12/2020 07:26 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43R9UQ5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/43R9UQ5
Idiomapt
Arquivo AlvoSNCT2020_ValdivinoSantiagoJr-compactado.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.24 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber conferencelocation copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar