Inteligência na Nuvem

como Redes Bayesianas revolucionam o gerenciamento de saúde em sistemas de computação em nuvemBy Renato dos Santos Alves

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Length3h 6m

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Em um mundo cada vez mais conectado e digitalizado, a exclusão tecnológica se transforma em uma nova forma de vulnerabilidade social — especialmente para a população idosa. Este livro propõe uma análise aprofundada sobre a efetividade dos direitos fundamentais da pessoa idosa no Brasil, à luz do ordenamento jurídico-constitucional e dos desafios impostos pela Sociedade da Informação. A obra convida o leitor a refletir criticamente sobre a relação entre envelhecimento populacional, garantias constitucionais e exclusão digital, evidenciando como as transformações tecnológicas impactam a cidadania e a dignidade dessa parcela da população. Com base em sólida fundamentação teórica e jurídica, o autor investiga as lacunas entre a previsão legal e a realidade vivida pelos idosos, apontando caminhos para a construção de políticas públicas mais inclusivas e eficazes. Indispensável para juristas, pesquisadores, estudantes de Direito, assistentes sociais e formuladores de políticas públicas, este livro é uma leitura essencial para quem busca compreender e enfrentar os desafios da inclusão social no século XXI.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length3 hrs 6 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateSep 22, 2025

LanguagePortuguese

1Agradecimentos

2CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO E MOTIVAÇÃO

31.1 Descrição do problema

41.2 Hipótese do projeto

51.3 Organização do trabalho

Show all chapters

6CAPÍTULO 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

71.1 Computação em nuvem

81.1.1 Modelos de implantação

91.1.2 Modelos de serviços

101.1.3 Infraestrutura como Serviço

111.2 Monitoramento

121.2.1 Sistemas de monitoramento

131.2.2 Monitoramento com o Nagios

141.2.3 Monitoramento de sistemas

151.3 Mineração de Dados

161.4 Redes Bayesianas

171.4.1 O teorema de Bayes

181.4.2 Definição de Redes Bayesianas

191.4.3 Cálculo da Distribuição de Probabilidade Conjunta

201.4.4 Aprendizagem Bayesiana

21CAPÍTULO 3 TRABALHOS RELACIONADOS

221.1 Estado da Arte

231.1.1 Método para identificar o melhor modelo de computação em nuvem para empresas juniores

241.1.2 Explorando a computação em nuvem com medições passivas

251.1.3 Detecção de problemas de desempenho em sistemas na computação em nuvem

261.1.4 Redes Bayesianas para o diagnóstico de falhas

271.1.5 Construção de um modelo de propagação de falhas com Rede Bayesiana

281.2 Análise de resultados dos trabalhos

29CAPÍTULO 4 PROPOSTA DO TRABALHO

301.1 Arquitetura de gerenciamento proposta

311.2 Módulos da arquitetura

321.2.1 Módulo de monitoramento

331.2.2 Módulo KDD

341.2.3 Módulo de inferência

351.2.4 Módulo de provisionamento

36CAPÍTULO 5 EXPERIMENTOS E ANÁLISES

371.1 Dados de saúde monitorados com o Nagios

381.2 Arquitetura do módulo KDD

391.3 Arquitetura do módulo de inferência

40CAPÍTULO 6 RESULTADOS EXPERIMENTAIS

41CAPÍTULO 7 CONCLUSÃO

42APÊNDICE A INSTALAÇÃO DO NAGIOS

43APÊNDICE B ALGORITMO DE PRÉ-PROCESSAMENTO MAPLOG

44B.1 DECLARAÇÃO E INICIALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS

45B.2 DETALHES DA IMPLEMENTAÇÃO DO MAPLOG

462.3 PÓS-PROCESSAMENTO DO ALGORITMO MAPLOG

47APÊNDICE C ALGORITMO DE TRANSFORMAÇÃO TOTRANS

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