Tecnologias aplicadas aos processos de ensino e aprendizagem

Figura 10: Comparação do desempenho de várias linguagens de programação executando micro benchmarks
simples. Tempo de execução relativo ao C (quanto menor, melhor. Tempo de execução em C = 1).
Fonte: Bezanzon et al., (2012)
Como mostrado na Figura 10, a linguagem Julia demonstrou executar os mesmos algoritmos,
por vezes, em uma velocidade relativamente superior às outras. Como pode haver
um ganho na eficiência dos algoritmos de processamento digital de imagens, vale a pena
investir na criação de ferramentas que sejam executadas nesse ambiente. Assim, o tempo
pode ser economizado durante o processo de criação de mapas ou outro produto derivado
de imagens orbitais.
O código escrito em Julia se assemelha muito com o C++ e o MATLAB. Um dos aspectos
interessantes da linguagem é a possibilidade de se usar caracteres especiais, diretamente
dentro do programa para nome de variáveis, como, por exemplo, as letras gregas µ, λ, σ, além
de caracteres asiáticos: 달, 太 陽 , etc.
3. METODOLOGIA
Primeiramente, foram realizados estudos relacionados às funções de realce e análise de
imagens orbitais mais empregadas nos pacotes comerciais e livres, a fim de estabelecer um
pacote no ambiente Julia que fosse de interesse dos usuários da área, de modo a ser útil às
atividades práticas.
Como um dos objetivos do trabalho era a definição de algoritmos em Julia que tivessem
um tempo de execução menor do que em outras linguagens, foi estabelecida uma forma de
comparação por meio do tempo de execução das funções. A obtenção desse tempo nos programas
em diferentes plataformas é estabelecida pelo uso de ferramentas nativas de cada
função, considerando: o tempo de início e fim da execução do algoritmo, salvos na memória
temporária, utilizados para o cálculo da obtenção do tempo total.
Puderam ser implementadas, ao todo, 11 funções, descritas pela Tabela 1.
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