Navegando por Autor "Dornelles, Eldair Fabricio"

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Jabuti ASL: A Domain-specific language to specify smart contracts for application integration processes
(2025-02-19) Dornelles, Eldair Fabricio
Várias linguagens específicas de domínio foram desenvolvidas para escrever contratos inteligentes em diferentes áreas, como saúde, finanças e processos empresariais. No entanto, essas linguagens não abrangem o domínio da integração de aplicações. Nesse domínio, os contratos inteligentes supervisionam a comunicação entre o processo e as aplicações, garantindo que os direitos das partes envolvidas no processo de integração sejam respeitados. Atualmente, os contratos inteligentes usados nesse domínio são construídos utilizando linguagens como Solidity, Go, Michelson, entre outras. Embora essas linguagens permitam especificar contratos e monitorar a comunicação em um processo de integração, elas exigem um alto nível de conhecimento em programação. Esta tese apresenta o Jabuti, uma linguagem de domínio específico para escrever contratos inteligentes no domínio da integração de aplicações. Jabuti é uma DSL externa que fornece construtores com um alto nível de abstração para escrever contratos inteligentes. Os contratos escritos em Jabuti podem ser transformados automaticamente em Solidity usando uma ferramenta de transformação implementada neste trabalho. Os testes de validação mostram que os contratos inteligentes, que são gerados automaticamente, não necessitam de ajustes manuais.
Modelagem matemática da elaboração de grãos de aveia mais saudáveis à alimentação humana pelo manejo de fungicida com grupos de resistência genética às doenças foliares
(2018-03-13) Dornelles, Eldair Fabricio
É possível desenvolver representações reais em linguagem matemática, tornando-se uma ferramenta eficiente no desenvolvimento e validação de novas tecnologias na agricultura. No manejo da lavoura de aveia, o uso de fungicida tem sido prática decisiva, pois, a resistência genética às principais doenças foliares não é eficiente. Portanto, o uso indiscriminado de fungicida, principalmente próximo a colheita de grãos, requer atenção especial, devido o cereal ser consumido na maioria dos alimentos em seu estado in natura. Poucos modelos matemáticos na cultura da aveia que tratem de avanços em buscar descrever o comportamento e a estimativa da produtividade sobre o manejo de fungicida tem sido encontrado. O objetivo do estudo é o desenvolvimento de modelos matemáticos que permitam caracterizar e identificar cultivares de aveia ecologicamente mais eficientes à redução de uso de fungicida e de simulações de produtividade pelas condições climatológicas e de manejo de uso de fungicida pelo número de aplicações com maior intervalo entre a colheita e última aplicação. O estudo foi realizado no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural (IRDeR/UNIJUI) em Augusto Pestana (RS), em delineamento de blocos casualizados com três repetições, em um fatorial 22x4, para 22 cultivares de aveia recomendadas para cultivo no Brasil e 4 condições de uso de fungicida, sem fungicida, com uma aplicação aos 60 dias após a emergência (DAE), com duas aplicações 60/75DAE, com três aplicações 60/75/90 DAE, respectivamente. O uso de regressões lineares incluindo a média mais um desvio padrão sobre os coeficientes linear e angular da equação permitem identificar cultivares ecologicamente mais eficientes à redução e maior intervalo de uso de fungicida entre a colheita e última aplicação. O modelo de Eberhart e Russel foi importante na identificação de cultivares mais ajustadas à redução ao uso de fungicida pelos parâmetros de adaptabilidade. Além disso, com cultivares ecologicamente mais estáveis ás condições climáticas pelo uso do parâmetro que indica estabilidade a partir dos desvios da regressão. Na análise conjunta envolvendo o efeito cumulativo de diferentes safras agrícolas, o uso de análise multivariada representa técnica eficiente na formação de diferentes grupos para caracterização de cultivares de desempenho superior em diferentes variáveis ligadas a produtividade e área foliar necrosada em comparação a análise de médias. As cultivares UPFPS Farroupilha, URS Altiva, IPR Afrodite, FAEM 4 Carlasul, URS Brava e URS Guará, mostram elevadas produtividades e possibilidade de combinações potenciais em programas de melhoramento genético da aveia voltada à redução de uso de fungicida. A análise de regressão múltipla e redes neurais artificiais evidenciam eficiência em processos de simulação envolvendo variáveis controladas e não controladas a partir de indicadores biológicos e ambientais.