http://www.java.com/pt_BR/

Faça o download do VMWare Player que se encontra em:

http://www.vmware.com/products/player/

Instale com o proceidmento padrão.

Faça o download da máquina virtual do Ginga-NCL para VMWare que se encontra em:

http://www.gingancl.org.br/en/ferramentas -> GINGA-NCL VIRTUAL STB

http://www.gingancl.org.br/sites/gingancl.org.br/files/ferramentas/ubuntu-server10.10-ginga-v.0.12.3-i386.zip

Após descompactar a pasta do Ginga-NCL Virtual STB, abra a máquina virtual no VMWare Player:

Abra a máquina virtual do Ginga-NCL a partir do VMWare Player. Observe que é possível modificar a resolução da máquina virtual Ginga-NCL em sua incialização.

Para testar seu programa desenvolvido no Célula, vá na aba “Teste” e clique no botão “VMWare”, uma nova janela se abrirá:

Insira o IP que a máquina virtual aberta no vmware informa:

Clique em enviar, quando a barra de progresso estiver cheia, seu programa se iniciará no VMWare.

Neste sentido, o grupo atua na pesquisa de métodos eficientes para a caracterização da estrutura interna de sistemas porosos, principalmente as rochas carbonáticas. Este processe envolve a obtenção da rede de poros, que dita as conexões existentes, para possibilitar cálculos como a permeabilidade de cada poro e da rocha como um todo.

O processo atualmente consiste nas seguintes etapas:

1) Uma amostra da rocha é extraída em formato adequado e imagens se seu interior são obtidas através de tomografia computadorizada.

2) A série de tomografia é tratada com filtros de suavização e binarizada, para ser visualizada em três dimensões com Multi-Planar Reconstruction (MPR).

3) Uma esfera máxima é encontrada para cada voxel correspondente a poro. A esfera máxima é definida como a maior esfera centrada no voxel e que não atravessa a fase grão da rocha.O conjunto de esferas máximas obtido é tratado para a remoção de esferas redundantes.

4) O conjunto de esferas é agrupado em várias “famílias”, onde cada família possui uma esfera máxima dominante e irá representar um poro. As gargantas entre os poros são identificadas também e representadas como cilindros.

O vídeo abaixo ilustra todo o processo apresentado:

O Célula consiste em um ambiente baseado em uma linha temporal criada a partir de uma mídia principal (programa principal). A partir desta linha de tempo é permitido ao jornalista responsável pela edição do programa, a inserção de elementos de mídia ou aplicativos interativos. Os aplicativos interativos podem ser classificados, editados e complementados a partir de um modelo capturado no repositório de modelos. A interação do jornalista será na parametrização dos modelos, como por exemplo, imagens de fundo, texto, perguntas, regras de apresentação ou um vídeo alternativo. Para esta parametrização são disponibilizados painéis capazes de modificar imagens, textos, arquivos e grupos de parâmetros. Disponibilizando uma biblioteca com modelos que integram três componetes considerados essenciais para interatividade com multimídia a ferramenta de autoria integra:

1. Vídeo – permitindo que sejam visualizados pequenos vídeos alternativos;
2. Imagens – apresentando imagens para o telespectador a um toque do controle remoto;
3. Texto – apresentando textos em caixas de rolagem; e
4. Aplicações – com modelos pré-desenvolvidos.

Visando a definição e implantação futura do padrão Ginga-J e a utilização desta ferramenta com seus modelos para outros padrões de TVDigital, optou-se por desenvolver um módulo capaz de realizar a geração do aplicativo interativo com base nos preceitos de plugin. Para a criação de interatividade de forma fácil e eficiente é apresentado a proposta de uma ferramenta. Segundo consulta a jornalistas professores e estudantes do curso de jornalismo da UFSC, os modelos que possibilitam a criação de interatividade, imagens, texto, vídeo e perguntas de forma parametrizadas disponibilizados no protótipo contemplam a maioria das necessidades iniciais das interatividades. Na próxima seção são expostos alguns detalhes da ferramenta de autoria disponível no método proposto. A interface possui, além de um menu superior, quatro painéis principais: uma biblioteca de mídias; um painel para edição das propriedades da mídia selecionada; um painel de pré-visualização; e a linha de tempo. Na versão atual, o software funciona da seguinte maneira:

• As mídias são adicionadas na biblioteca a partir do menu superior;
• As mídias disponíveis na biblioteca podem ser inseridas na linha de tempo, através da ação “arrastar e soltar”;
• O vídeo inserido na primeira posição da linha de tempo é definido como o vídeo principal do programa;
• Uma mesma mídia pode ser inserida na linha de tempo quantas vezes for necessário;
• As mídias inseridas na linha de tempo estarão disponíveis no fluxo principal do programa gerado;
• Ao clicar em uma mídia inserida na linha de tempo, as propriedades desta mídia aparecem no painel de propriedades;
• No painel de propriedades é possível alterar os atributos básicos de uma mídia, como nome, tempo inicial, duração, posição, tamanho e a cor do botão utilizado para abrir a mídia durante a execução do programa;
• A mesma cor definida para abrir a mídia é definida na linha de tempo, mostrando o intervalo de tempo que a mídia estará disponível para o telespectador
• No caso da mídia selecionada ser um aplicativo interativo, o painel de propriedades também apresenta os parâmetros disponíveis para personalizar a interatividade (como por exemplo um texto ou a cor deste texto);
• A linha de tempo também permite editar o instante e o intervalo que a mídia selecionada estará disponível.

O Célula também tem suporte a internacionalização, onde o usuário seleciona a língua (atualmente inglês e português brasileiro) que ele deseja ver no programa. A figura abaixo mostra o Célula na versão atual. Nas próximas subseções algumas funcionalidades são explicadas com maiores detalhes.

Esta ferramenta esta postada como uma solução e seu download esta disponível na pagina http://www.lapix.ufsc.br/celula

A virtual environment exists when computer generated sensorial information, like sounds and images, gives to an individual the sensation of being in an environment different of the one he really is. With enough adequate technology, an individual would be unable to distinguish his actual presence.

This virtual environments’ characteristic is called immersion. The amount of virtual environment’s immersion needed depends on the application it was built for. For example, some cases require image generation only, while others require the ability of being manipulated by the individuals. Besides, immersion depends on equipments which directly stimulate the individual’s sensorial organs and catch his moves, as does the head-mounted displays (which generate directly in front of an individual’s eyes) and the date gloves (gloves which inform the computer any individual’s hand movement).

Through the use of virtual environments and an immersion level which allows the manipulation of the objects, it becomes possible the accomplishment of immersive and realistic surgery planning. Surgery planning within a virtual environment means to carry through a surgery, which supposedly would be applied to a determined patient, manipulating only computer generated geometric models, before the same procedure is carried trough in a real operation room.

The geometric models are generated through the analysis of a given patient’s medical image data, which results in personalized models for each patient and his pathologies. With the high-fidelity data generated by nowadays image acquisition equipments, as computer tomographies and magnetic resonance images, highly realistic and adapted geometric models are built.

In practical terms, the virtual surgery planning provides the following capabilities:

• To carry through surgery procedures applied to realistic and patient-adapted geometric models, in an immersive way, allowing the physician an accurate evaluation of the surgery techniques to be used.
• To make surgery procedure demonstrations, having audience in local and remote sites.
• To make cooperative surgery simulation, with physicians in local and remote sites, where they share experiences in a practical way.

Última atualização: 15/set/2011

A interação da luz do sol com os componentes atmosféricos resultam na formação de padrões distintos de cores no céu.

As nuvens possuem um papel principal na dinâmica atmosférica. Elas se apresentam em uma grande variedade de formas distribuição vertical, densidade etc., de acordo com sua composição e condições atmosféricas vigentes. A sua variabilidade modula a quantidade de energia que chega à superfície através de absorção e espalhamento  principalmente da luz solar. O balanço de energia envolvendo as nuvens considera efeitos de resfriamento ou aquecimento  com um grande impacto nas atividades diárias presentes na superfície.

As nuvens também são o fator de maior incerteza nos modelos físicos quando estão presentes e a sua avaliação qualitativa e quantitativa ainda é um desafio. Quando avaliadas a partir de satélites estão sujeitas a várias fontes de incertezas tais como distorção geométrica, bloqueio por sobreposição de múltiplas camadas, variabilidade da composição atmosférica e mudança sazonal da superfície do planeta. A monitoração das nuvens a partir da superfície é padronizada pela Organização Mundial de Meteorologia e adotada pelos observadores sinópticos. Entretanto este método de observação  visual possui um forte viés subjetivo em sua análise apresentando uma grande incerteza na sua avaliação. A substituição dos observadores por sistemas automáticos  tem como objetivo reduzir as incertezas e os aspectos subjetivos de observação. Em geral são utilizadas câmeras e algoritmos de processamento de imagens nesta avaliação. Mas os métodos e as tecnologias existentes para a substituição dos seres humanos nesta tarefa ainda são triviais. Substituir a análise subjetiva dos observadores sinópticos  envolvem aspectos relacionados à área de inteligência artificial para encontrar novas técnicas de identificação e classificação dos padrões atmosféricos existentes nas imagens. A presente pesquisa tem como objetivo analisar as imagens de superfície para modelar e classificar os padrões atmosféricos automaticamente para a avaliação das nuvens. Os métodos utilizados nesta pesquisa são a Bayesiana( aprendizado supervisionado e análise), estatística multivariada e teoria de agentes inteligentes.

As imagens a seguir apresentam uma ilustração acerca das pesquisas em andamento.  à esquerda um exemplo da estimativa de nuvens ao longo de um dia. Ao lado duas imagens originais e a análise em dois horários diferentes.

Pesquisadores envolvidos

• Sylvio Luiz Mantelli Neto : Principal
• Eros Comunello : Pesquisador colaborador.
• Aldo von Wangenheim: coordenador do grupo.
• Dr. Enio Bueno Pereira: Pesquisador colaborador.

Publicações

Referencias

Russel S., Norvig P. Artificial Intelligence 2nd ed. 2003 book Elsevier .

Johnson R. A. and Wichern D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis.  6th. ed. 2007 book Pearson Int. Ed.

Duda R. O., Hart P. E., Stork D. G. Pattern Classification 2nd ed. 2000 Wiley-Interscience.

Gonzales R. C., Woods R. E. Digital Image Processing, 2nd ed. 2002 Prentice-Hall

Some of the algorithms available:

Atualmente o Steropix roda no PC, mas em breve o console PlayStation 3 também poderá ser usado.

http://www.youtube.com/watch?v=LmQF4THj2SU

http://www.youtube.com/watch?v=fkIuYc8Nq3g

http://www.youtube.com/watch?v=l3-my7W1a2Q