Inteligência na Nuvem
como Redes Bayesianas revolucionam o gerenciamento de saúde em sistemas de computação em nuvemBy Renato dos Santos Alves
Length3h 6m
About this audiobook
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.
Audiobook details
GenreTechnology
Length3 hrs 6 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 22, 2025
LanguagePortuguese
Table of contents
1Agradecimentos
251.1.3 Detecção de problemas de desempenho em sistemas na computação em nuvem
2CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO E MOTIVAÇÃO
261.1.4 Redes Bayesianas para o diagnóstico de falhas
31.1 Descrição do problema
271.1.5 Construção de um modelo de propagação de falhas com Rede Bayesiana
41.2 Hipótese do projeto
281.2 Análise de resultados dos trabalhos
51.3 Organização do trabalho
29CAPÍTULO 4 PROPOSTA DO TRABALHO
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6CAPÍTULO 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
301.1 Arquitetura de gerenciamento proposta
71.1 Computação em nuvem
311.2 Módulos da arquitetura
81.1.1 Modelos de implantação
321.2.1 Módulo de monitoramento
91.1.2 Modelos de serviços
331.2.2 Módulo KDD
101.1.3 Infraestrutura como Serviço
341.2.3 Módulo de inferência
111.2 Monitoramento
351.2.4 Módulo de provisionamento
121.2.1 Sistemas de monitoramento
36CAPÍTULO 5 EXPERIMENTOS E ANÁLISES
131.2.2 Monitoramento com o Nagios
371.1 Dados de saúde monitorados com o Nagios
141.2.3 Monitoramento de sistemas
381.2 Arquitetura do módulo KDD
151.3 Mineração de Dados
391.3 Arquitetura do módulo de inferência
161.4 Redes Bayesianas
40CAPÍTULO 6 RESULTADOS EXPERIMENTAIS
171.4.1 O teorema de Bayes
41CAPÍTULO 7 CONCLUSÃO
181.4.2 Definição de Redes Bayesianas
42APÊNDICE A INSTALAÇÃO DO NAGIOS
191.4.3 Cálculo da Distribuição de Probabilidade Conjunta
43APÊNDICE B ALGORITMO DE PRÉ-PROCESSAMENTO MAPLOG
201.4.4 Aprendizagem Bayesiana
44B.1 DECLARAÇÃO E INICIALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS
21CAPÍTULO 3 TRABALHOS RELACIONADOS
45B.2 DETALHES DA IMPLEMENTAÇÃO DO MAPLOG
221.1 Estado da Arte
462.3 PÓS-PROCESSAMENTO DO ALGORITMO MAPLOG
231.1.1 Método para identificar o melhor modelo de computação em nuvem para empresas juniores
47APÊNDICE C ALGORITMO DE TRANSFORMAÇÃO TOTRANS
241.1.2 Explorando a computação em nuvem com medições passivas
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