Recent Submissions
UXIE: User eXperience for Immersive Experience Context - Um Framework para avaliação de UX
A rápida evolução da tecnologia trouxe novas oportunidades para o desenvolvimento de novos aplicativos e para a interação com eles, tais como as tecnologias imersivas, onde as fronteiras entre os mundos físico, virtual e simulados são atenuadas. Cada vez mais, nota-se a presença de aplicações voltadas para o entretenimento e interação em contextos não convencionais. Por exemplo, a maneira de experienciar museus reais tem mudado radicalmente nos últimos vinte anos devido às instalações virtuai...
Classificação de séries temporais com seleção dinâmica de representação por meta-aprendizado
Muitos métodos de classificação de séries temporais são baseados em similaridade, o que às vezes não é o suficiente para discriminar séries temporais a partir das observações originais. Uma maneira de contornar essa dificuldade é utilizar uma representação alternativa dos dados na qual as características mais importantes para a classificação são enfatizadas. Neste trabalho, emprega-se mudança de representação de dados temporais para a classificação de séries temporais, como foco na escolha de...
ERPLab: Laboratório Remoto de Ensino Robótica de Programação
Esta dissertação apresenta o ERPLab, uma plataforma educacional projetada para fomentar a participação e a diversidade no ensino de programação e robótica. O ERPLab integra conceitos de engenharia e de programação, com o objetivo de tornar o ensino de ciências mais acessível, especialmente em regiões remotas ou com recursos limitados. A ferramenta é versátil e reconfigurável, concebida para atender diferentes cenários de ensino da programação robótica, proporcionando uma experiência de aprend...
Enhancing harmful content detection in memes using multimodal machine learning models
This thesis focuses on detecting harmful content in memes using advanced machine learning methods. It begins with a literature review, identifying the strengths, weaknesses, and challenges of current approaches while introducing a new taxonomy to facilitate method comparison. The research presents an improvement to canonical multimodal transformer models by integrating Compact Parameter Blocks into the encoder segments, achieving superior performance compared to more complex techniques. Addit...
Detecção e classificação de desvio de conceito
Dados podem ser utilizados para extrair informações úteis. Alguns deles estão em um ambiente estático, no qual suas propriedades não mudam ao longo do tempo. Já outros estão inseridos em um ambiente dinâmico. Esse dinamismo gera um problema conhecido como desvio de conceito, no qual o conceito aprendido sobre os dados muda ao longo do tempo. A consequência desse fenômeno é que, um modelo treinado com dados antes da mudança de conceito estará potencialmente desatualizado, não refletindo mais o...
Protecting confidential data in cloud environments
The growing adoption of cloud computing has brought significant challenges for protecting sensitive data, particularly when such data is stored and processed in shared public infrastructures. This work addresses these challenges by proposing solutions for the protection of sensitive data in cloud environments, focusing on methods that ensure privacy without compromising efficiency in data access and manipulation. This thesis presents the Vallum platform, which leverages hardware-based securi...
Técnicas de contração de domínio de variáveis em verificação formal e detecção de vulnerabilidades de software usando programação por restrições e aritmética intervala
Nesta pesquisa são investigadas técnicas para resolução de problemas formulados para satisfazer um conjunto de restrições (Constraint Satisfaction Problems - CSP), modelados como expressões lógicas booleanas e cujas variáveis podem assumir valores reais, representando intervalos sobre os quais se aplica operações de aritmética intervalar e técnicas de programação por restrições (Constraint Programming - CP), para interseção, composição e contração de intervalos. Especificamente, o contexto de...
Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais
Diante da rápida expansão dos meios de comunicação digitais e da vasta disseminação de informações através de plataformas online, os portais de notícias na Web se estabeleceram como a principal fonte de informação para grande parte da população. A forma como essas informações são apresentadas pode exercer uma influência significativa sobre a opinião pública, moldando o discurso em torno de questões cruciais e, em última instância, impactando os processos de tomada de decisão política. Para au...
Implementing Efficient Error-Tolerant Query Autocompletion Systems
Nesta tese, desenvolvemos algoritmos e estruturas de dados eficazes e eficientes para sistemas de autocompletar consultas tolerantes a erros (ETQAC). Esses sistemas sugerem consultas classificadas com base em um prefixo digitado, passando por duas fases principais: correspondência e classificação. A fase de correspondência seleciona sugestões que combinam com o prefixo, enquanto a fase de classificação organiza os resultados de acordo com uma função de pontuação que busca as sugestões mais re...
Jaccard-ABC e Cor-ABC para seleção de características em datasets de malware Android
Esta dissertação tem como objetivo aprimorar a seleção de características em con- juntos de dados voltados para a detecção de malware Android, propondo dois novos métodos de exploração de vizinhança baseados em medidas de similaridade para o algoritmo Colônia Artificial de Abelhas (ABC). Os métodos propostos, Jaccard-ABC e Cor-ABC, demonstraram eficácia na redução do número de características em diversos cenários, frequentemente superando 30% de redução, com Jaccard-ABC excedendo os res...
Um Framework para representação de arquiteturas pedagógicas
Acompanhar a aprendizagem tem sido um grande desafio especialmente ao consideramos o uso de ferramentas tecnológicas como suporte ao processo de construção do conhecimento. Dentre os recursos/ferramentas utilizadas atualmente, destacamos os portfólios digitais de aprendizagem ou e-portfólios, que permitem a estudantes registrarem sua produção intelectual ao longo do tempo, gerando evidências de seu aprendizado, usualmente para uma avaliação qualitativa, caracterizando um processo diferen...
A Torre de Manaus e outros Jogos de Torres: propriedades em Grafos e Algoritmos
Nesta dissertação é proposto um novo jogo baseado em torres, o Jogo da Torre de Manaus (ToM), sendo uma variação do jogo clássico da Torre de Hanoi (ToH), com restrições nas capacidades dos pinos. Assim, dada uma estrutura com 3 pinos e n discos, o primeiro pino suporta todos os n discos, enquanto o segundo e o terceiro pinos suportam no máximo n-1 e n-2 discos, respectivamente. O objetivo do jogo consiste em, partindo de uma configuração inicial aleatória, mover todos os discos para o prime...
Bayesian and neural ranking approaches for supporting schema references in keyword queries over relational databases
Sistemas de Busca por Palavra-Chave em Banco de Dados Relacional (R-KwS) permitem que usuários leigos ou informais explorem e recuperem informações de bancos de dados relacionais sem precisar conhecer detalhes do esquema ou linguagens de consulta. Esses sistemas utilizam as palavras-chave da consulta de entrada, localizam os elementos do banco de dados que correspondem a essas palavras-chave e buscam maneiras de “conectar” esses elementos usando informações sobre restrições de integridade ref...
Abordagens para predição do número de casos semanais de dengue em Regiões Tropicais
As arboviroses transmitidas pelos mosquitos Aedes aegypti e Aedes albopictus representam um dos principais desafios de saúde pública, sendo a dengue a mais destacada. O manejo de epidemias de dengue requer preparação avançada; assim, predizer o número semanal de casos em uma região específica pode auxiliar nas estratégias de prevenção e controle do processo epidêmico. Neste estudo, avaliamos a eficácia de técnicas estatísticas clássicas e métodos de aprendizado de máquina na predição do númer...
Documentação de arquitetura de software em contextos ágeis de desenvolvimento
O contexto de desenvolvimento de software atual contém alta competitividade e impõe às empresas a necessidade crescente de entregar valor rapidamente e com custo baixo. Nesse caso, os recursos são alocados no desenvolvimento acelerado em detrimento de atividades de planejamento e de documentação de arquitetura de software. Dessa forma, informações relevantes sobre o sistema como interações do usuário, infraestrutura e plataforma de desenvolvimento, por exemplo, não são definidas ou documentad...
OneTrack - Modelos Baseados em Transformers e Eficientes em Tempo de Inferência para Rastreamento de Múltiplos Objeto
O Rastreamento de Múltiplos Objetos (MOT) é um problema crítico na visão compu tacional, essencial para entender como objetos se movem e interagem em vídeos. Este campo enfrenta desafios significativos, oclusões e dinâmicas ambientais complexas afetam a precisão e eficiência dos modelos. Enquanto abordagens tradicionais têm se apoiado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs), este trabalho apresenta o OneTrack M, um modelo MOT baseado em transformers, projetado para aumentar a eficiência co...
Uma abordagem inclusiva para design com crianças com autismo
Apesar da quantidade de pesquisas desenvolvidas atualmente para disponibilizar tecnologias voltadas para pessoas com deficiência, muitos artefatos computacionais não seguem um processo de design que inclua crianças com diversidade neurológica, o que é ainda mais notório incluindo crianças com autismo. Dessa forma, a maioria dos artefatos tecnológicos disponíveis não apresentam possibilidades de interação apropriadas para apoiar e melhorar atividades terapêuticas e educacionais dessas crianças...
Previsão de vazamento de recursos em aplicações Android usando Aprendizado de Máquina
Quando as aplicações móveis adquirem recursos do dispositivo (como câmera, reprodutor de mídia e sensores) sem liberá-los da maneira adequada e em tempo hábil, ocorre uma falha chamada vazamento de recursos. Esse tipo de falha pode causar problemas sérios, como degradação de desempenho do dispositivo ou falha do sistema. Este trabalho propõe a abordagem LeakPred para auxiliar desenvolvedores na identificação de componentes que tenham vazamentos de recursos. Um conjunto de seis métricas relaci...
Análise das emoções e valor do curso para a caracterização de estudantes em cursos de Introdução à Programação com uso de juiz online
Em ambientes tradicionais de ensino, como salas de aula presenciais, as emoções dos alunos desempenham um papel significativo no seu desenvolvimento cognitivo e os professores podem construir conexões pessoais e identificar essas emoções por meio da linguagem corporal. O valor que os alunos atribuem ao curso também influencia sua dedicação e disposição para superar desafios. No entanto, em ambientes virtuais, a interação reduzida com o professor dificulta o processo de ensino. Neste sentido, ...
Reconhecimento de emoções baseado em Aprendizado Autossupervisionado
O reconhecimento de emoções é uma aplicação do aprendizado de máquina que envolve a análise de sinais fisiológicos, de áudio e/ou vídeo para identificar emoções expressas pelos indivíduos. A obtenção de bases de dados rotuladas para essa tarefa é desafiadora e onerosa, muitas vezes apresentando problemas estruturais como desequilíbrio de classes, dados faltantes e vieses de rotulagem. Uma abordagem promissora para contornar esses problemas é desenvolver soluções de reconhecimento d...