Recent Submissions
Minerando conhecimentos de projetos de software a partir dos registros de comunicação de desenvolvedores
Equipes de desenvolvimento de software recorrem a diferentes canais de comunicação para dar suporte às tarefas de desenvolvimento e gerenciamento de projetos. Dentre tais canais, pode-se citar as ferramentas de mensagens instantâneas (chats) e fóruns de discussões. Contudo, quando equipes usam tais canais, discussões relevantes relacionadas ao software são registradas nos arquivos de logs destes recursos, podendo tornar-se "perdidas", não implementadas, esquecidas, duplicadas ou difíceis de s...
Curumim: um sistema tutor inteligente como ferramenta para aprendizagem de trigonometria
Nos dias atuais, a aprendizagem da Matemática é parte fundamental no desenvolvimento do ser humano e neste contexto situa-se a Trigonometria. O estudo da Trigonometria relaciona o raciocínio algébrico, geométrico e gráfico, servindo como um precursor importante para a compreensão de cálculos mais avançados. Mediante o cenário atual onde o Ensino a Distância (EaD) tem se tornado uma necessidade, os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) oferecem uma alternativa para o estudo individualizado,...
Modelos geradores para detecções de anomalias em atividades sonoras
Diversos domínios de dados possibilitam a utilização de detecção de anomalias, dentre eles o áudio. Uma funcionalidade importante destes sistemas é identificar quando algo está fora da normalidade. Para isso, diversos estudos utilizando aprendizagem de máquina foram realizados. Os estado-da-arte na identificação de anomalias em imagens utilizam arquiteturas baseadas em GAN (Generative Adversarial Network), entretanto, poucos estudos demonstram a utilização destas ou outras arquiteturas gerado...
"MOTIRÕ – Um Modelo de Dificuldades com Informações de Awareness para Apoiar os Utilizadores e Desenvolvedores dos Fóruns Educacionais On-line
Os fóruns de discussão on-line são ferramentas de comunicação assíncrona amplamente utilizadas em Sistemas de Gestão de Aprendizagem e são ferramentas valiosas para interconectar grupos e promover a reflexão na aprendizagem por meio do compartilhamento das informações. No entanto, instrutores e alunos enfrentam uma variedade de necessidades/dificuldades ao interagir nos fóruns. Esta tese investigou as características dos fóruns de discussão, com o objetivo de identificar as dificuldades enfre...
Q-learning baseado em pedágios com pagamento circunstancial
Congestionamentos são um problema recorrente nas grandes cidades, resultando em perda de produtividade, poluição e diminuição da qualidade de vida. As técnicas existentes para resolução de congestionamentos de tráfego nem sempre são eficazes ou economicamente viáveis. No entanto, a implementação de sistemas de pedágio para controlar o fluxo de tráfego em áreas movimentadas já chegou a mostrar melhorias observáveis. A análise matemática e a simulação virtual surgem como ferramentas úteis para ...
Um estudo sobre a tipologia de usuários Hexad e sua relação com os elementos de jogos de uma plataforma de gamificação baseada em jogos RPG
Nos últimos anos surgiram diversas pesquisas relacionadas ao uso de jogos e gamificação na educação, devido ao potencial para aumentar a motivação e o envolvimento dos estudantes nas disciplinas. Entretanto, cada indivíduo é motivado de maneira diferente e tem preferências no que diz respeito à utilização de elementos de jogos. Por isso, vê-se a importância de identificar tipos de usuários em jogos e sistemas gamificados, para que seja possível fornecer os elementos mais indicados para cada p...
AnnotationUI: padrões de interface para sistemas de rotulagem de texto
Devido ao grande volume de dados produzido por diversas aplicações, o Machine Learning (ML) tem sido explorado para o uso em sistemas de diferentes domínios do conhecimento humano. Como, por exemplo, sistemas que utilizam grande volume de dados textuais, como ChatGPT, podem necessitar de um passo anterior de treinamento conhecido como rotulagem de dados. Comumente, a rotulagem é realizada por usuários especialistas no domínio dos dados e visa gerar uma base de treinamento para um modelo ML su...
Impactos de curto, médio e longo prazo de funções de inicialização de pesos em NeuroEvolução Profunda
A Computação NeuroEvoutiva surgiu como uma abordagem promissora para propor arquiteturas de redes neurais sem interferência humana. No entanto, o custo computacional muitas vezes alto dessas abordagens é um sério desafio para sua aplicação e pesquisa. Neste trabalho, analisamos empiricamente práticas padrão com o algoritmo Coevolution of Deep NeuroEvolution of Augmenting Topologies (CoDeepNEAT) e o efeito que diferentes funções de inicialização e ativação têm quando os experimentos são ajusta...
Abordagem de aprendizado profundo para extração de quadros significativos em volumes de tomografia computadorizada
A análise de imagens médicas em dados volumétricos normalmente é feita com a utilização de redes neurais convolucionais profundas 2D (CNN 2D), o que implica na análise independente e quadros individuais. Em grande parte, isso é devido aos desafios impostos pela natureza de dados tridimensionais, tais como: tamanho de volume variável, altos requisitos de memória (GPU e RAM), otimização de parâmetros, dentre outros. No entanto, lidar com os quadros individuais de forma independente em CNNs 2D d...
Distribuição de vídeo na internet aprimorada por super-resolução baseada em redes neurais adversárias generativas
A distribuição de vídeos através da Internet tem se tornado crescente nos últimos anos, estima-se que conteúdo de vídeos represente 82% de todo o tráfego da Internet. Os grandes provedores de conteúdos de vídeo como Netflix, Prime Vídeo, Youtube, utilizam redes de distribuição de conteúdos para replicar seus conteúdos em locais mais próximo da audiência, com o intuito de melhorar a latência e evitar rebuffering. Além disso, empregam a tecnologia de taxa de bits adaptável que permite a codifi...
Predição e validação estrutural de macromoléculas complexas com estudo de caso envolvendo proteínas do Sars-Cov-2
A estrutura tridimencional de uma proteína é importante devido a função da proteína estar ligada tanto a sua composição atômica quanto a sua estrutura tridimensional e no caso de um vírus a predição de maneira mais rápida e simples agiliza a criação de vacinas e remédios para combatê-lo. Esta dissertação apresenta aspectos matemático-computacionais e físico-químicos envolvidos na reconstrução da estrutura de proteínas, usando como estudo de caso proteínas do vírus SARS-CoV-2. Para isto, foram...
Avaliação de métodos de classificação baseados em regras de associação para detecção de malwares android
Esta pesquisa tem por objetivo investigar o desempenho e a viabilidade de diferentes modelos de regras de associação no contexto de classificação de malwares Android. Para tanto, desenvolvemos um novo modelo de classificação baseado em regras de associação e qualidade de regras. Para fins de comparação dos modelos, utilizamos datasets conhecidos e frequentemente usados para o treino de modelos de detecção de \malwares Android. Os resultados demonstram que nosso modelo possui desempenho equiva...
PTMOL - Uma linguagem para modelagem de ameaças de privacidade orientada a Redes Sociais Online
As Redes Sociais Online (RSOs) tornaram-se um dos principais fenômenos tecnológicos da Web, ganhando uma popularidade eminente entre seus usuários. Com a crescente expansão mundial dos serviços de RSOs, as pessoas passaram a dedicar tempo e esforço para manter e manipular sua identidade online nesses sistemas. Contudo, o processamento de dados pessoais por meio dessas redes tem exposto os usuários a diversos tipos de ameaças de privacidade. Consequentemente, novas soluções necessitam ser dese...
Uma abordagem baseada em Engenharia Dirigida por Modelos e Aprendizado de Máquina Aplicado a Robôs Móveis
A aplicação de robôs móveis em ambientes complexos requer uma alta capacidade de autonomia em sua tomada de decisão. A literatura afirma que o próximo passo na evolução dos controladores robóticos autônomos é tornar os robôs autoadaptativos. Além disso, os avanços no campo da Aprendizagem de Máquina está aumentando, contribuindo para o surgimento de inúmeras oportunidades para o desenvolvimento de controles inteligentes aplicados aos robôs. No entanto, ainda existem vários desafios a serem en...
Uso de região de interesse para tratamento de desbalanceamento de Bases de Dados de monitoramento de tráfego de redes de acesso geradas por adesão voluntária
Uma base de dados desbalanceada é caracterizada pela diferença entre a quantidade de amostras observadas entre os grupos de dados, o mais observado é chamado majoritário e o menos observado é chamado minoritário. Essa característica está presente em bases de diferentes domínios, como finanças, diagnóstico de doenças e clima. Bases de dados geradas por adesão voluntária também podem apresentar desbalanceamento, pois os dados coletados estão diretamente relacionado com o perfil social e econôm...
Um método baseado em objetos tangíveis para verificação da aprendizagem
Vivemos em uma sociedade tecnológica e, por essa razão, propor novas metodologias de ensino que integrem recursos tecnológicos e que pressuponham o uso de inteligência artificial, internet das coisas e sistemas ciberfísicos, com a finalidade de aprimorar as experiências pedagógicas e, consequentemente, a qualidade da educação é uma demanda socialmente importante. Assim, no contexto da Educação 4.0, esta tese discorre sobre a resolução de um problema que pode ser expresso através da seguinte p...
Detecção de android botnet baseada na relevância de permissões e filtros de intenção
O grande número de dispositivos Android e a disponibilidade de dados sensíveis tornaram os smartphones um novo ambiente para propagação de atividades maliciosas. Como os smartphones tendem a ficar online por longos períodos, eles fornecem uma plataforma ideal para operar botnets, também conhecidas como Android botnets. Por essa razão, pesquisas recentes têm direcionado seus esforços em soluções de detecção de Android botnets baseadas em informações presentes nos aplicativos. Entretanto, a fal...
Um modelo baseado em trilhas de aprendizagem para a representação de alunos de ambientes virtuais de aprendizagem
Os sistemas educacionais personalizados, que buscam adaptar o ambiente de aprendizado às necessidades e perfis dos alunos, geralmente precisam usar dados do usuário, aprendizado de máquina e mineração de dados, algoritmos de recomendação e recursos/atividades catalogados. Ferramentas e modelos analíticos que permitem a compreensão do comportamento dos alunos podem inferir padrões individuais ou coletivos e melhorar as experiências dos alunos. Tais ferramentas e modelos também podem ajudar pro...
From a gambit to a defense with SwEDeL: an approach to defend software estimates from pressure
A estimativa de projetos e tarefas de software é uma atividade crítica no desenvolvimento e manutenção de software. Em última instância, as pessoas desenvolvem e mantêm software para satisfazer objetivos de negócio. Um problema surge quando as estimativas de software colidem com tais objetivos: profissionais de software mudam de forma deliberada suas estimativas por causa de razões que não dizem respeito ao contexto da estimativa, cedendo à pressão e levando a problemas de qualidade de produt...
Um sistema de localização indoor usando fingerprinting e detecção de novidades para avaliação de confiança
Os sistemas de localização para ambientes fechados são usados para localizar dispositivos móveis dentro de edifícios onde as soluções tradicionais, como o Global Navigation Satellite Systems (GNSS), não funcionam bem devido à falta de visibilidade direta dos satélites. O fingerprinting é uma das soluções mais conhecidas e precisas para localização em ambientes fechados, ele é dividido em duas fases distintas uma fase de treinamento (Offline) e uma de localização (Online). Uma das informações...