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Gerador de código HTML a partir de maquetes
| datacite.subject.fos | Engenharia de software | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Maria de Fátima Coutinho | |
| dc.contributor.author | Pereira, Paulo Francisco Ferreira | |
| dc.date.accessioned | 2018-11-23T14:28:39Z | |
| dc.date.available | 2018-11-23T14:28:39Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | A automação das tarefas é cada vez mais uma prática atual no ambiente organizacional, sendo que esta prática permite diminuir a necessidade de mão de obra e muitas vezes diminuir os erros associados ao fator humano. O processo atual de desenvolvimento de software na Glintt – HealthCare Solutions tem diversas fases, sendo uma delas a elaboração de protótipos visuais por parte da equipa de design. Estes protótipos visuais são posteriormente transformados em código fonte HTML/CSS/Javascript pela equipa de desenvolvimento. Este processo pode demorar entre dois dias a oito dias dependendo da complexidade do ecrã. No presente documento será apresentada uma solução para gerar o código fonte a partir de uma maquete de forma automática tendo como input uma imagem correspondente ao protótipo. De forma a conceber este trabalho serão usadas técnicas de Deep Learning, em especial Convolutional Neural Networks para a deteção e classificação de objetos em imagens. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The automation of tasks is increasingly a current practice in the organizational environment, and this practice reduces the need for manpower and often reduces the errors associated with the human factor. The current software development process at Glintt - HealthCare Solutions has several phases, one of which is the designing of visual prototypes by the design team. These visual prototypes are later transformed into HTML/CSS/Javascript source code by the development team. This process can take from two days to eight days depending on the complexity of the screen. In the present document a solution will be presented to generate the source code of a mockup automatically, having as input an image corresponding to the prototype. In the development of this project techniques of Deep Learning will be used, especially Convolutional Neural Networks for the detection and classification of objects in images. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202028100 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/12268 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Automação | pt_PT |
| dc.subject | Deep Learning | pt_PT |
| dc.subject | Convolutional Neural Networks | pt_PT |
| dc.subject | Automation | pt_PT |
| dc.title | Gerador de código HTML a partir de maquetes | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |