Recent Submissions
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...
Utilizando redes neurais convolucionais siamesas para filtragem de imagens vazias em dados de armadilhas fotográficas
As câmeras de armadilhas fotográficas são usadas para monitorar a vida selvagem de forma não invasiva através de tarefas como análise populacional de espécies e estudo do comportamento animal ao longo das estações do ano. No entanto, como as imagens são capturadas quando os sensores da câmera detectam movimento, muitas imagens sem animais são capturadas devido ao acionamento dos sensores por outros elementos, como árvores e folhas. Isso resulta em um acúmulo de imagens vazias que ocupam espaç...
Tecnologias LPWAN aplicadas a Iot para monitoramento de corpos hídricos na Floresta Amazônica
Monitorar a qualidade da água é uma atividade necessária para a preservação de diversos biomas e o objetivos de diversos trabalhos de pesquisa. Contudo, o acesso aos corpos hídricos investigados nem sempre é fácil, exigindo expedições custosas para levar uma equipe para coletar algumas amostras. Esse processo faz com que essas expedições sejam raras e faltem amostras para as pesquisas. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe um sistema para monitorar remotamente esses corpos hídricos...
A Hybrid Gene Selection Method Based on Outliers for Breast Cancer Classification
O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais comum e a principal causa de mortes entre mulheres em todo o mundo. Por se tratar de uma doença heterogênea, a subtipagem do câncer de mama desempenha um papel importante na realização de um tratamento específico. Os dados de expressão gênica são uma alternativa viável para serem empregados na classificação de subtipos de câncer, pois representam o estado de uma célula em nível molecular, mas geralmente possuem um número relativamente pequeno d...
Otimização do processo de vacinação por meio de Machine Learning e dispositivos IoT: monitoramento de doses aplicadas e recomendações baseadas em dados
A campanha de vacinação desempenha um papel crucial na proteção da saúde pública, especialmente em períodos de surtos epidemiológicos e pandemias. No entanto, a coleta e gestão de dados durante esse processo, em particular o controle de quantidades de frascos, doses e temperatura, continuam a enfrentar desafios significativos. Algumas das atividades de registro de dados, como o monitoramento da quantidade de doses e da temperatura, são realizadas manualmente, o que pode resultar em atraso no ...
Proposta de um dashboard para análise e visualização de dados educacionais de Sistemas Tutores Inteligentes
Esta dissertação propõe a criação do dashboard Edudata Visualizer, destinado à análise e visualização de dados educacionais provenientes de Sistemas Tutores Inteligentes (STIs). Para alcançar este objetivo, empregamos técnicas de visualização de dados, estatística e Mineração de Dados Educacionais (MDE) em um STI desenvolvido especificamente para o ensino de álgebra. O propósito foi extrair informações úteis desses dados, proporcionando suporte aos professores no processo de tomada de decisõe...
AquaFeed: um sistema de monitoramento dos parâmetros Físico-Químicos e recomendação para auxílio do manejo alimentar na Piscicultura
A piscicultura é uma atividade de fonte de renda para muitos agricultores, os quais ainda carecem de tecnologias para auxiliar no manejo diário dos viveiros, principalmente no que diz respeito ao monitoramento da qualidade da água. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema para monitoramento dos parâmetros físico-químicos da água (temperatura, pH, oxigênio dissolvido e condutividade elétrica) e auxílio no manejo alimentar em operações de piscicultura da espécie tambaqui. O sistema ...
Um método para monitoramento e geração de feedbacks em atividades físicas repetitivas baseado em Máquinas de Boltzmann Restritas
A prática de atividades físicas, muitas vezes realizadas em ambientes como academias e sessões de fisioterapia, exige a execução precisa dos movimentos para garantir resultados eficazes e evitar lesões. Atualmente, abordagens que combinam tecnologias vestíveis e Inteligência Artificial (IA) são empregadas para identificar a correta execução dos movimentos. No entanto, essas abordagens têm limitações, pois estão vinculadas a atividades físicas pré-programadas e não fornecem orientações específ...
Representação de dados heterogêneos em cenário de poucos dados aplicada a automação de teste de software através de redes siamesas
O lançamento de novas versões do sistema operacional Android induz os fabricantes de dispositivos móveis a introduzirem suas próprias atualizações para garantir a compatibilidade e a qualidade do software. No entanto, para assegurar a sua qualidade, é necessário conduzir testes rigorosos no mesmo, o que frequentemente implica em despesas crescentes. Desta forma, existe uma clara necessidade de automatizar ao máximo esse processo. Para isto, as empresas podem dispor de um framework que inclui ...
Mapa da Sensorina e Mind IoT: técnicas de elicitação de requisitos baseadas em design thinking para sistemas IoT
Contexto: A Internet das Coisas (IoT) é um termo que se refere à integração de diferentes dispositivos e tecnologias, permitindo a interação entre eles para oferecer uma variedade de serviços. No entanto, o desenvolvimento de sistemas baseados em IoT apresenta desafios devido às particularidades exigidas desses sistemas. Objetivo: Nesse sentido, busca-se apoiar engenheiros(as) de software durante a atividade de elicitação. Para isso foram propostas duas técnicas de elicitação de requisitos: M...
Segmentação automática de demonstrações através da modelagem de séries temporais por processos beta
Este trabalho aborda a questão da segmentação automática de demonstrações de tarefas de manipulação dentro do contexto de Learning from Demonstration. Este é um conjunto de técnicas para programação de robôs e aprendizagem de políticas, baseado na observação de demonstrações de tarefas fornecidas por um professor humano ou robô. Para que um programador de robôs aplique o Learning from Demonstration, ele deve dividir as demonstrações em atividades ou ações antes de utilizá-las para o...
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...
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