Recent Submissions
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...
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...