Navegando por Assunto "iOS (Recurso eletrônico)"

Filtrar resultados informando o último nome do autor
Agora exibindo 1 - 2 de 2
  • Nenhuma Miniatura Disponível
    Item
    Análise de portabilidade dos testes automatizados entre as plataformas android e iOS: um relato de experiência
    (2024-09-30) Diniz, Felipe Bernard de Oliveira Soares; Nogueira, Sidney de Carvalho; http://lattes.cnpq.br/9171224058305522; http://lattes.cnpq.br/5689859464036461
    Testabilidade multiplataforma é uma característica essencial e desafiadora no desenvolvimento de software, especialmente devido à diversidade de dispositivos e plataformas disponíveis no mercado. Este trabalho avalia a portabilidade de scripts de teste automatizados utilizando Robot Framework e Appium nas plataformas Android e iOS. A metodologia incluiu a execução de um conjunto de testes em ambas as plataformas, mapeando e analisando as divergências observadas. Os resultados indicam que, embora Robot Framework e Appium sejam ferramentas amplamente utilizadas e eficazes, ainda existem desafios significativos na portabilidade completa dos scripts, exigindo adaptações específicas para cada plataforma. A pesquisa documenta essas limitações e oferece recomendações para melhorar a eficiência dos testes automáticos e a qualidade em projetos de software móvel.
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Estimativa de variáveis dendrométricas a partir do sensor LiDAR no IPHONE 13 PRO
    (2024-02-29) Santana, Larissa Maria Lopes; Silva, Emanuel Araújo; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/0582963735033837
    Nos últimos anos, o uso de tecnologias de sensoriamento remoto, como o sensor LiDAR, tornou-se fundamental na análise de variáveis dendrométricas em áreas florestais, e o LiDAR no iPhone 13 Pro representa uma inovação, oferecendo uma maneira acessível e eficiente de obter dados precisos sobre a estrutura florestal. Este trabalho visa avaliar a eficácia do sensor LiDAR do iPhone 13 Pro na estimativa de variáveis dendrométricas, como diâmetro e altura das árvores, em um povoamento de Mogno Africano, comparando medições com métodos convencionais para verificar a precisão dos dados obtidos pelo LiDAR. A tecnologia LiDAR tem avançado significativamente, permitindo a obtenção de dados tridimensionais detalhados sobre a estrutura das florestas, sendo amplamente utilizada na engenharia florestal para inventário, planejamento de manejo e modelagem de crescimento de árvores; aplicativos que incorporam LiDAR, como ForestScanner e Arboreal Tree, têm mostrado potencial em fornecer estimativas precisas de variáveis dendrométricas. O estudo foi realizado na Estação Experimental de Cana-de-açúcar do Carpina, em Pernambuco, onde dados de diâmetro e altura foram coletados manualmente e por meio dos aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, utilizando o sensor LiDAR do iPhone 13 Pro, e as medições foram comparadas para avaliar a precisão dos dados obtidos pelos aplicativos em relação aos métodos convencionais. Os resultados mostraram uma forte correlação entre as medições convencionais e as obtidas pelos aplicativos, com o ForestScanner apresentando um coeficiente de determinação (R²) de 0,852 e um RMSE de 2,24 cm para o diâmetro, enquanto o Arboreal Tree mostrou um R² de 0,9501 e um RMSE de 1,44 cm; para a altura, o Arboreal Tree apresentou um R² de 0,7857 e um RMSE de 1,31 m, indicando que ambos os aplicativos fornecem estimativas precisas e podem ser usados como alternativas eficientes aos métodos convencionais de medição. A utilização do sensor LiDAR no iPhone 13 Pro, combinada com os aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, mostrou-se eficaz na estimativa de variáveis dendrométricas, destacando a importância da tecnologia LiDAR em dispositivos móveis como uma ferramenta inovadora e prática para a coleta de dados florestais, oferecendo precisão, economia de tempo e custos na obtenção de informações sobre a estrutura florestal.