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dc.contributor.authorNascimento, José Antônio Pires do
dc.date.accessioned2023-12-22T02:59:59Z-
dc.date.available2023-12-22T02:59:59Z-
dc.date.issued2015-10-07
dc.identifier.citationNASCIMENTO, José Antônio Pires do. RFlow: uma arquitetura para execução e coleta de proveniência de workflows estatísticos. 2015. 83 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica - RJ, 2015.por
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14331-
dc.description.abstractOs dados agropecuários relacionados à redução de custos de produção e aumento da qualidade de produtos, previsão e controle de pragas e epidemias e agricultura de alta precisão são produzidos em grande escala e de maneira heterogênea e distribuída através de sensores, VANTs, web, satélites, dispositivos móveis, planilhas, entre outros. Este crescente aumento no volume de dados científicos e a necessidade de gerenciá-los e compartilhá-los entre equipes geograficamente dispersas têm demandado novas técnicas e ferramentas computacionais. Este trabalho apresenta a arquitetura RFlow, um conjunto de ferramentas integradas, com o intuito de gerenciar, compartilhar e reproduzir os experimentos científicos baseados em scripts R legados e, também, auxiliar a validar os resultados estatísticos junto à comunidade científica. O aplicativo SisGExp, um dos componentes da arquitetura, permite não só o acesso aos dados e os processos que os transformaram via online, bem como a coleta e registro dos descritores de proveniência sobre os experimentos. Além disso, vincula os dados de pesquisa aos resultados estatísticos, o que amplia a reprodutibilidade do experimento, oferecendo maior confiabilidade aos resultados científicospor
dc.description.sponsorshipEMBRAPA - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuáriapor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectWorkflow Científicopor
dc.subjectProveniênciapor
dc.subjectSistema Rpor
dc.subjectAgropecuáriapor
dc.subjectScientific workfloweng
dc.subjectProvenanceeng
dc.subjectR Systemeng
dc.subjectAgricultureeng
dc.titleRFlow: uma arquitetura para execução e coleta de proveniência de workflows estatísticospor
dc.title.alternativeRFlow: uma arquitetura para execução e coleta de proveniência de workflows estatísticoseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.abstractOtherAgricultural data related to the reduction of costs of production and improvements in product quality, prediction and control of pests and epidemics and high precision agriculture are produced on a large scale, and in a heterogeneous manner. The data are captured via sensors, UAVs, the web, satellites, mobile devices, among others. This increasing volume of scientific data and the need to manage and share them between geographically dispersed teams has created a demand for new techniques and computational tools. This study presents the RFlow architecture, a set of integrated tools that manages, shares and collects provenance and reproduces scientific experiments based on R scripts and helps to validate the statistical results. The SisGExp application, one of the architectural components, allows not only access to the data and the processes that are transformed in real time but also collects and records prospective and retrospective provenance descriptors concerning the experiment. In addition, the alignment of the research data to statistical results expands experimental reproducibility, providing greater reliability of scientific resultseng
dc.contributor.advisor1Cruz, Sérgio Manuel Serra da
dc.contributor.advisor1ID848.488.637-91por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7618571401128973por
dc.contributor.advisor-co1Ceddia, Marcos Bacis
dc.contributor.advisor-co1ID141.571.218-21por
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2115137917689655por
dc.contributor.referee1Cruz, Sérgio Manuel Serra da
dc.contributor.referee2Chaer, Guilherme Montandon
dc.contributor.referee3Costa, Raimundo José Macário
dc.creator.ID690.987.867-15por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8626837615588061por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacionalpor
dc.relation.referencesAALST, W. V. D.; HOFSTEDE, A.; KIEPUSZEWSKI, B.; BARROS, A. "Workflow patterns", Distributed and Parallel Databases, v. 14, n. 1, p. 5-51. 2003. ABOUELHODA, M.; ISSA, S. A.; GHANEM, M. Tavaxy: Integrating Taverna and Galaxy workflows with cloud computing support. BMC Bioinformatics, 13, 77. 2012. ALTINTAS, I. et al. “Provenance Collection Support in the Kepler Scientific Workflow System”, IPAW2006, 118-132, 2006. ALTINTAS, I.; BERKLEY, C.; JAEGER, E.; JONES, M.; LUDASCHER, B.; MOCK, S. "Kepler: an extensible system for design and execution of scientific workflows". Scientific and Statistical Database Management, p. 423-424, Greece.2004. ANDERSON, C. The end of theory: the data deluge makes the scientific method obsolete. Wired Magazine, 23 jun. 2008. Disponível em: <http://www.wired.com/science/discoveries/ magazine/16-07/pb_theory>. Acesso em 25 mar. 2013. APACHE.Commons.2014.[S.l.]. Disponível em < https://commons.apache.org/proper/commons-io/>. Acessado em: 04 de Nov. de 2014. ATKINSON, M.; BRITTON, D.; COVENEY, P.; DE ROURE, D.; GARNETT, N.; GEDDES, N., GURNEY, R.; HAINES, K.; HUGHES, L.; INGRAM, D.; JEFFREYS, P.; LYON, L.; OSBORNE, I.; PERROTT, R.; PROCTER, R.; RUSBRIDGE, C.; TREFETHEN, A. A; WATSON, P. Century-of-Information Research (CIR): a strategy for research and innovation in the Century of Information. Prometheus, v. 27, n. 1, p. 27-45, 2009. BANZATTO, D.A.; KRONKA, S. N. EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA. Jaboticabal. SP. FUNEP. 1992. BARROS, A. J. P.; LEHFELD, N. A. S. Projeto de Pesquisa: Propostas Metodológicas. 8 a. ed. Petrópolis. Vozes, 95 p. 1999. BAUMER, B.; CETINKAYA-RUNDEL, M.; BRAY, A.; LOI, L.; HORTON, N. J. R. markdown: Integrating a reproducible analysis tool into introductory statistics. ArXiv eprints, February 2014. BIOINFORMATICS, manuals.[S.l.].2015, Disponível em <http://manuals.bioinformatics.ucr.edu/home/ht-seq>. Acessado em: 13 Mar. 2015. BUNEMAN, P.; KHANNA, S. E.; CHIEW, W. Why and Where: a Characterization of Data Provenance. ICDT’01: 8th International Conference on Database Theory, LNCS, v.1973, p.316–330, 2001. 60 CALLAHAN, S. P.; FREIRE, J.; SANTOS, E.; SCHEIDEGGER, C. E.; SILVA, C. T.; VO, H. T. "VisTrails: visualization meets data management". SIGMOD, p. 745-747, Chicago, Illinois, USA.2006. CASADEVALL, A.; FANG, F. C. Infect Immun. Reproducible Science. doi: 10.1128/IAI.00908-10 PMCID: PMC2981311.2010 CESARIO, E.; LACKOVIC, M.; TALIA, D.; TRUNFIO, P. “Service-oriented data analysis in distributed computing systems,” in High Performance Computing: From Grids and Clouds to Exascale, Eds., pp. 225–245, IOS Press, Lansdale, Pa, USA. 2011. CHAMBERS, J. R. Software Data Analysis Programming with R Software. Springer. 1st edition, 2008. COHEN, S.; BOULAKIA, S. E.; DAVIDSON, S. Towards a Model of Provenance and User Views in Scientific Workflows, Data Integration in the Life Sciences, LNCS 4075, Springer, p.264–279, 2006. CRAWLEY, M. J. Statistical Computing to Data Analysis using S-plus. Wiley. 1st edition, 2002. CRUZ, S. M. S.; CAMPOS, M. L M.; MATTOSO, M. L. Q. “Towards a Taxonomy of Provenance in Scientific Workflow Management Systems”. Services.pp. 259 – 266. 2009. CRUZ, S. M. S. “Uma Estratégia De Apoio À Gerência De Dados De Proveniência Em Experimentos Científicos”. Tese de Doutorado, COPPE/UFRJ. 2011. DEELMAN, E.; GANNON, D.; SHIELDS, M.; TAYLOR, I. Workflows and e-Science: An overview of workflow system features and capabilities. Future Generation Computer Systems. v. 25, n. 5, p. 528-540. 2009. DEELMAN, E.; SINGH, G.; SU, M. H. et al., “Pegasus: a framework for mapping complex scientific workflows onto distributed systems” Scientific Programming, vol. 13, no. 3, pp. 219–237, 2005. ELLKVIST, T.; KOOP, D.; ANDERSON, E. W.; FREIRE, J.; SILVA, C. "Using Provenance to Support Real-Time Collaborative Design of Workflows", Provenance and Annotation of Data and Processes: 2nd International Provenance and Annotation Workshop, Salt Lake City, UT, USA, L/CS, Springer-Verlag, p. 266-279. 2008. EMBRAPA. (2015).Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Disponível em: <https://www.embrapa.br/quem-somos>. Acesso em: 7 Mar. 2015. EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA.(2015a).Embrapa Informática Agropecuária. Disponível em: <https://www.embrapa.br/informatica-agropecuaria/missaovisao- valores>. Acesso em: 7 Mar. 2015. EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA. (2015b).Embrapa Informática 61 Agropecuária. Disponível em: <https://www.embrapa.br/informaticaagropecuaria/ infraestrutura/laboratorio-multiusuario-de-bioinformatica>. Acesso em: 7 Mar. 2015. FREIRE, J.; KOOP, D.; SANTOS, E.; SILVA, C. T. "Provenance for Computational Tasks: A Survey", Computing in Science and Engineering, v.10, n. 3, p. 11-21. 2008. FREIRE, J.; BONNET, P.; SHASHA, D. Computational reproducibility: state-of-the-art, challenges, and database research opportunities "http://dl.acm.org/img/shopping-art16.gif" ;New York University, Poly, Brooklyn, NY, USA; IT University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark. 2012. GEKKOQUANT. Gekkoquant. Disponível em: <http://gekkoquant.com/2012/05/26/neuralnetworks- with-r-simple-example/,Neural Networks with R – A Simple Example>. Acesso em: 17 Jun. 2015. GIARDINE, B.; RIEMER, C.; HARDISON, R. C.; BURHANS, R.; ELNITSKI, L.; SHAH, P.; ZHANG, Y.; BLANKENBERG, D.; ALBERT, I.; TAYLOR, J.; MILLER, W.; KENT, W. J.; NEKRUTENKO, A. "Galaxy: a platform for interactive large-scale genome analysis." Genome Research. 2005. GOBLE, C. A.; BHAGAT, J.; ALEKSEJEVS, S.; CRUICKSHANK, D.; MICHAELIDES, D.; NEWMAN, D.; BORKUM, M.; BECHHOFER, S.; ROOS, M. myExperiment: a repository and social network for the sharing of bioinformatics workflows, NucleicAcids Research, v. 38, n. Web Server Issue. p. 677-682. 2010. GOMES, F. P. Curso de estatística experimental. 13. ed., Piracicaba: Nobel, 1996. GONZÁLEZ-BELTRÁN, A.; LI, P.; ZHAO, J.; AVILA-GARCIA, M. S.; ROOS, M.; THOMPSON, M. et al. From Peer-Reviewed to Peer-Reproduced in Scholarly Publishing: The Complementary Roles of Data Models and Workflows in Bioinformatics. PLoS ONE 10(7): e0127612. doi:10.1371/journal.pone. 2015. GRAY, J. Jim Gray on escience: a transformed scientific method. In: HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. (Ed.). The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. Washington: Microsoft Research, 2009. GUERRA, M. J.; DONAIRE, D. Estatística intuitiva. 5 ed. São Paulo: LTC, 1991. HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K., The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. 1. ed. Redmond, Microsoft Research, 2009. HIGGINS, D. Using R in Kepler, Berkeley University, <ptolemy.eecs.berkeley.edu/conferences/05/presentations/higginsRSystem.pdf>, 2007. HINKELMANN, K.; KEMPTHORNE, O. Design and analysis of experiments. New York: J. Wiley,. 631 p. 1994. 62 HOFFMANN, R; VIEIRA, S. Estatística experimental. São Paulo: Atlas, 1989. HULL, D.; WOLSTENCROFT, K.; STEVENS, R.; GOBLE, C.; POCOCK, M. R.; LI, P.; KEPLER, 2013. Disponível em: <https://code.keplerproject. org/code/kepler/trunk/modules/provenance/docs/provenance.pdf>. Acesso em: 23 Fev. 2013 KIRCHKAMP, O. “Workflow of statistical data analysis”. Disponível em: <http://www.kirchkamp.de/oekonometrie/pdf/wf-screen2.pdf>. Acesso em: 05 Out. 2014 KUMAR, A.; WAINER, J. “Meta-workflows as a control and coordination mechanism for exception handling in workflow systems”. Decision Support Systems. v. 40 pp. 89-105.2005. LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Metodologia Cientifica. 2a . ed. São Paulo: Editora Atlas. 242 p. 1991. LERNER, B.; BOOSE, E. RDataTracker: Collecting Provenance in an Interactive Scripting Environment. In 6th USENIX Workshop on the Theory and Practice of Provenance (TaPP 2014), Cologne, USENIX Association. 2014. LI, Q.; BROWN, J. B.; HUANG, H.; BICKEL, P. J. MEASURING REPRODUCIBILITY OF HIGH-THROUGHPUT EXPERIMENTS, The Annals of Applied Statistics, Vol. 5, No. 3, 1752–1779. 2011. LITTAUER, R.; RAM, K.; LUDÄSCHER, B.; MICHENER, W.; KOSKELA, R.Trends in Use of Scientific Workflows: Insights from a Public Repository and Recommendations for Best Practice.Int J Digit Curation.7(2):92-100. 2012. LOANNIDIS, J. P. A. PLoS Med.2005:e124. Why most published research findings are false.Epub.2005. LUDÄSCHER, B. et al. "Scientific workflow management and the Kepler system: Research Articles". Concurrency and Computation: Practice & Experience, v. 18, n. 10, p. 1039- 1065, 2006. MAIR, P.; DE LEEUW, J. “A general framework for multivariate analysis with optimal scaling: The R package aspect”. Journal of Statistical Software, 32(9), pp. 1-12, 2010. MARCONI, M.; LAKATOS, E. M. Fundamentos de metodologia científica. 7.ed. São Paulo: Atlas, 2010. MARINHO, A.; MURTA, L.; WERNER, C.; et al.., "Integrating Provenance Data from Distributed Workflow Systems with ProvManager". In: Provenance and Annotation of Data and Processes, v. 6378, Lecture Notes in Computer Science. Springer, pp. 286-288, 2010. MATES, P.; SANTOS, E.; FREIRE, J.; SILVA, C. T. CrowdLabs: Social Analysis and Visualization for the Sciences. In: 23rd Scientific and Statistical Database Management Conference23rd Scientific and Statistical Database ManagementConference, Portland, 63 Oregon, USA, 2011. MATTOSO, M.; CRUZ, S. M. S. Gerência de workflows científicos: oportunidades de pesquisa em bancos de dados. In: Proceedings of the 23rd Brazilian symposium on Databases, pp. 313-314, Campinas, Sao Paulo, Out. 2008 MATTOSO, M.; WERNER, C.; TRAVASSOS, G. H.; et al. Gerenciando Experimentos Científicos em Larga Escala. In: Anais do XIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, pp. 121-135, Belém, Jul. 2008. MATTOSO, M.; et al. "Desafios no apoio à composição de experimentos científicos em larga escala". In: Seminário Integrado de Software e Hardware (XXXVI SEMISH), pp. 307- 321, 2009. MCPHILLIPS, T. M.; SONG, T.; KOLISNIK, T.; AULENBACH, S.; et al. Yesworkflow: A user-oriented, language-independent tool for recovering workflow information from scripts. CoRR, abs/1502.02403, 2015. MOREAU, L.; FREIRE, J.; MYERS, J.; FUTRELLE, J.; PAULSON, P. The Open Provenance Model, Technical report, Electronics and Computer Science, University of Southampton. 2007. MOREAU, L.; MISSIER, P.; BELHAJJAME, K.; CRESSWELL, S.; GOLDEN, R.; GROTH, P.; MILES, S.; SAHOO, S. (2011). The PROV Data Model and Abstract Syntax Notation. Disponível em: http://www.w3.org/TR/prov-dm/. Acesso em: 17 Mar. 2014. MYGRID.2008. Disponível em: <http://www.mygrid.org.uk/>. Acesso em: 01 jul. 2015. MURTA, L.; BRAGANHOLO, V.; CHIRIGATI, F.; KOOP, D.; FREIRE, J. noWorkflow: Capturing and Analyzing Provenance of Scripts. 5th International Provenance and Annotation Workshop, IPAW. LNCS. Vol. 8628, p 71-83. 2014. NASCIMENTO, J. A. P.; CRUZ, S. M. S. RFlow: Uma Abordagem de Reutilização de Workflows Estatísticos Legados. In: Maceió - Alagoas. XXXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, VII e-Science workshop, 2013. NASCIMENTO, J. A. P.; CRUZ, S. M. S. RFlow: uma arquitetura para proveniência de workflows estatísticos. In: Curitiba - Paraná. X Congresso Brasileiro de Agroinformática, SBIAGRO.2015. NAGAVARAM, A.; AGRAWAL, G.; FREITAS, M.; MEHTA, G.; MAYANI, R.; DEELMAN, E.“A cloud-based dynamic workflow for mass spectrometry data analysis,” in Proceedings of the 7th IEEE International Conference on e-Science (e-Science '11), December 2011. NOBELPRIZE.2013. Disponível em <http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2013/popularchemistryprize2013. pdf>. Acesso em: 21 Jun. 2014. 64 NOGUEIRA, M. C. S. Estatística experimental aplicada à experimentação agrícola. Piracicaba: USP-ESALQ, 250 p. 1997. OINN, T.; LI, P.; KELL, D. B.; GOBLE, C.; GODERIS, A.; GREENWOOD, M.; HULL, D.; STEVENS, R.;TURI, D.; ZHAO, J. Taverna/myGrid: Aligning a Workflow System with the Life Sciences Community, Workflows for e-Science, Springer, p. 300-319, 2007. OINN, T. "Taverna: a tool for building and running workflows of services", Nucleic Acids Research, v. 34, n. 2, p. 729-732. 2006. PENG, R. D. Reproductible Research in Computer Science, Science, Vol. 334 no. 6060 p. 1226-1227, 2011. POPPER, K. R.The logic of scientific discovery. Hutchinson, London, United Kingdom. 1959. POSTGRESQL, (2009), PostgreSQL, Disponível em < http://www.postgresql.org>.Acessado em: 03 Jan. 2014. PRIMEFACES, (2009), Disponível em <http://primefaces.org/downloads>. Acessado em: 25 Out. 2014. QIN, Z.; XING, J.; ZHENG, X. Software architecture. Springer. 1st edition.2008. RANABAHU, A.; ANDERSON, P.; SHETH, A. P. “The Cloud Agnostic e-Science Analysis Platform”. IEEE Internet Computing v. 15.pp. 85-89. 2011. R DEVELOPMENT CORE TEAM. The R project for statistical computing. Vienna, 2012. Disponível em: < http://www.R-project.org>. Acesso em: 17 Mar. 2013. RUNNALLS, A. “CXXR: an extensible R interpreter In: Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. DOI: 10.1002/wics.1251, 2013. RUSSELL, N.; HOFSTEDE, A.; AALST, W. V. D; MULYAR, N. "Workflow control-flow patterns: A revised view", BPM Center Report BPM-06-22, BPMcenter.org, p. 06–22. 2006. SILLES, C. A.; RUNNALLS, A. “Provenance-Awareness in R”. LNCS, vol. 6378, p. 64-72, 2010. SILVA, C. E. P. Captura de Dados de Proveniência de Workflows Científicos em Nuvens Computacionais / Carlos Eduardo Paulino Silva. – Rio de Janeiro: UFRJ/COPPE, 2011. SILVA, F. C. D; ADACHI, D. T.; NARCISO, M. G; JÚNIOR, V. B. Banco de Dados de Experimentos Agrícolas: Análise e Projeto. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, (Embrapa Informática Agropecuária. Comunicado Técnico, 6). 2001. TALIA, D.; TRUNFIO, P.; VERTA, O. “Weka4WS: a WSRF-enabled Weka toolkit for 65 distributed data mining on Grids,” in Proceedings of the 9th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, pp. 309–320, Porto, Portugal, 2005. TALIA, D. “Workflow Systems for Science: Concepts and Tools”, ISRN Software Engineering, vol. 2013, Article ID 404525, 15 pages, doi:10.1155/2013/404525. 2013. TAYLOR, I.; SHIELDS, M.; WANG, I.; RANA, O. “Triana, applications within Grid computing and peer to peer environments”, Journal of Grid Computing, vol. 1, pp. 199– 217, 2004. TAYLOR, I.; DEELMAN, E.; GANNON, D.; et al. Workflows for e-Science: Scientific Workflows for Grids. 1 ed. London, Springer-Verlag, 2007. TRAVASSOS, G. H.; BARROS, M. O. "Contributions of in virtuo and in silico experiments for the future of empirical studies in software engineering". In: Proceedings of the WSESE03, pp. 189-200, Roma, Ago. 2003. TUOT, C. J.; SINTEK, M.; DENGEL, A. R. IVIP – A Scientific Workflow System to Support Experts in Spatial Planning of Crop Production. Scientific and Statistical Database Management. LNCS, vol. 5069, p 586-591. 2008. UNICAMP. Campinas, SP, 2015, Disponibilizado em <http://www.unicamp.br/iq/cces/public/index.php>. Acessado em: 15 Jan. 2015 VAZ, G. J. e-Science na Embrapa / José Glauber Vaz. - Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2011. VISTRAILS.VisTrails Documentation., 2013. Disponível em: <http://www.vistrails.org/usersguide/v2.0/html/VisTrails.pdf>. Acesso em: 16 set. 2014 VÖCKLER, J. S.; JUVE, G.; DEELMAN, E.; RYNGE, M.; BERRIMAN, B. “Experiences using cloud computing for a scientific workflow application,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Scientific Cloud Computing (ScienceCloud '11), pp. 15– 24,.View at Publisher·View at Google Scholar·View at Scopus. June 2011. WASHINGTON. 2015.University of Washington Escience Institute. Washington, 2015. Disponibilizado em <http://escience.washington.edu/>. Acessado em: 15Mar. 2015. W3C. PROV-DM: The PROV Data Model. 2012. Disponvel em: <www.w3.org/TR/provdm/ >.Acessado em: 13 Maio de 2014. WILSON J. E. B., An Introduction to Scientific Research. 2. ed. Dover Publications, 1991. ZHAO, J.; GOBLE, C.; STEVENS, R.; BECHHOFER, S. "Semantically linking and browsing provenance logs for e-science", Semantics of a Networked World, v. 3226, p. 158–176. 2004. 66 ZHAO, Z.; PASCHKE, A. A. Survey on Semantic Scientific Workflow Semantic Web Journal, IOS press 1-5. 2012por
dc.subject.cnpqMatemáticapor
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufrrj.br/retrieve/64580/2015%20-%20Jos%c3%a9%20Ant%c3%b4nio%20Pires%20do%20Nascimento.pdf.jpg*
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