| Processo: | 20/10902-5 |
| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Vigência (Início): | 01 de setembro de 2020 |
| Vigência (Término): | 31 de agosto de 2022 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Agma Juci Machado Traina |
| Beneficiário: | Lucas Santiago Rodrigues |
| Instituição-sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico, AP.R |
| Assunto(s): | Dados complexos Bases de dados Consultas por similaridade Resolução de problemas Sistemas de gerenciamento de base de dados Banco de dados relacionais |
Resumo Os trabalhos que vêm sendo desenvolvidos dentro do projeto temático envolvem tanto aspectos teóricos, com o desenvolvimento de algoritmos e técnicas abordando a resolução de problemas específicos no contexto do projeto global, quanto aspectos práticos que transportam os resultados teóricos em implementações de software na forma de ferramentas prontas para os usuários finais. A maior parte dessas ferramentas incorporam os resultados teóricos de maneira direta, e portanto, seu desenvolvimento requer de seus desenvolvedores conhecimento aprofundado de todos os aspectos envolvidos. Em contraposição a essa maneira de usar os resultados mais conceituais do projeto, os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados são construídos para disponibilizar recursos que agilizam tanto o desenvolvimento de aplicativos quanto a sua execução em operações de acesso aos dados. Para incorporar novos algoritmos e tecnologias em um SGBD, é necessário implementá-los seguindo a regra que sejam genéricos o suficiente para interagir de maneira estável e robusta com os demais recursos de manipulação de dados dos SGBD. O projeto temático tem desenvolvido conceitos e ferramentas envolvendo consultas por similaridade, e tais atividades tem criado conhecimento, experiência e tecnologia suficientes para estender um SGBD de produção para incluir o tratamento de consultas por similaridade como parte dos seus recursos, incluindo o tratamento de registros com dados faltantes. | |
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