A análise de dados climáticos fornece suporte para a previsão de fenômenos, para a avaliação de dados históricos e para a tomada de decisões, em especial na área agrícola. Garantir a sua qualidade é fundamental. O processo de coleta dos dados, através das estações meteorológicas, pode apresentar problemas, onde inconsistências podem ocorrer. Este artigo apresenta uma abordagem para solução do problema, utilizando técnicas estatísticas e geoestatísticas, na identificação de dados inconsistentes e na estimativa de dados a serem corrigidos ou preenchidos. A implementação destas técnicas, em um banco de dados espacial, apresentou-se como um facilitador na identificação e no preenchimento de dados. Para avaliação destas técnicas foram utilizados dados de temperatura coletadas por estações meteorológicas localizadas no Estado do Paraná. Como resultado, as técnicas de identificação de erros mostraram-se adequadas na consistência de erros básicos e históricos. A validação espacial apresentou baixo desempenho por superestimar a quantidade de dados incorretos. As técnicas utilizadas na estimativa dos dados, Krigagem, Inverso da Distância e Regressão Linear, apresentaram desempenho semelhantes com relação à análise dos erros.

A task commonly undertaken by database administrators to speed up the performance of commands submitted to a DBMS is the selection of indexes for the tables. This paper introduces the concept of how to use the Database Management System (DBMS) Optimizer to select their own indexes. We introduce a heuristic to guide the index selection process, which is implemented by a tool called AISIO that runs integrated to the DBMS. Our tool captures Structured Query Language (SQL) statements submitted to the DBMS, analyzes them and, based on the implemented heuristic and on the DBMS Optimizer statistics, recommends which indexes could potentially optimize the performance of those transactions. The tool also provides a measure of the performance gains obtained from the use of the recommended indexes. To illustrate our tool, we integrate it to the PostgreSQL DBMS and experimental results are presented to evidence our contributions.

O objetivo deste trabalho é expor as alterações focadas em acessibilidade virtual realizadas no ambiente virtual de aprendizagem da Universidade Estadual de Ponta Grossa. O trabalho foi realizado em três etapas: na primeira realizou-se estudos de acessibilidades em ambientes virtuais de aprendizagem, na segunda realizou-se alterações no ambiente Moodle versão 2.6 através da instalação de plug-ins e na terceira alterou-se o formato e layout do material disponibilizado. Os resultados apresentados demonstram as mudanças realizadas, tais como, a disponibilização da ferramenta de lupa, alto contraste e leitor de conteúdo, a possibilidade de tradução automática do português para libras, além da padronização de disciplinas. Conclui-se que as ações realizadas satisfazem o objetivo proposto, e destaca-se que encontrar uma interface adequada, com todos os aspectos de usabilidade e acessibilidade satisfeitos é um grande desafio.

Resumo A Qualidade de Vida é um estado de bem-estar, que intercorrelaciona diversos aspectos do cotidiano e que pode sofrer interferências de fatores externos, muitas vezes difíceis de serem identificados, principalmente quando são estudados grandes grupos de trabalhadores com diferentes características. A identificação destes fatores, potencialmente implícitos, poderá auxiliar gestores de empresas em suas tomadas de decisões para melhoria da qualidade de vida de seus colaboradores e, conseqüentemente, da produtividade. Realizou-se um estudo de caso em uma instituição pública e, como instrumento de coleta dos dados, o WHOQOL-100. Para aquisição de conhecimento implícito, foram percorridas as etapas do Processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados. Conclui-se que as técnicas de Data Mining, mais especificamente, as de Regras de Associação, podem ser utilizadas para complementar a análise dos resultados de um instrumento de pesquisa estruturada para surveys, principalmente quando se dispõe de dados adicionais e se deseja descobrir conhecimento implícito. Palavras-chave: mineração de dados, WHOQOL-100, qualidade de vida, processo de descoberta de conhecimento em base de dados.

The objective of this paper is to present the results of a class developed with routines in Java language, and contribution of OpenCV library, for analysis and extraction of metadata from images. To evaluate the developed class, three different figures were produced in cardstock and their perimeters were measured with a millimeter ruler. Then these figures were scanned for further image analysis with aid of the developed class. The images of the figures were initially saved in BMP format. After it, each of the images in BMP format were saved in JPG and PNG file formats resulting, at the end, on nine images. The validation of the correct extraction of the image metadata and so the perimeter value of the object was performed by comparing the values obtained by direct measurement perimeter of the figure, with a millimeter ruler, and the values obtained with digital image processing, counting the contour pixels of the image of the figure, and using the image resolution, one of the extracted metadata. For the edge detection and counting of the contour pixels of object, the algorithms cvFindContours() and cvContourPerimeter(), of OpenCV library, were used. It was obtained, for the worst case, a percentage error of 8.0 %, for images with BMP and PNG format. Therefore, the developed class presents satisfactory results and is recommended to extract and calculate measures of an object present in the image.