PPG EM CIÊNCIAS COMPUTACIONAIS : [106] Visualizar estatísticas
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Integração de tecnologias embarcadas controladas por Inteligência Artificial: uma aplicação para apoiar o tratamento de fobias
Nos últimos anos, a área da saúde tem recebido contribuições tecnológicas que fornecem suporte para práticas de diagnóstico, acompanhamento e tratamento de diferentes distúrbios e doenças, combinando, principalmente, várias técnicas de Inteligência Artificial, Realidade Virtual e Computação móvel. Muitos desafios se apresentam para integrar essas tecnologias e fornecer soluções que considerem a automatização de processos, a simplificação da interação entre profissionais e pacientes, o ba...
Sobre coloração total dos grafos circulantes
Um grafo circulante Cn(d1, d2, • • • , dl) com 1 ≤ di ≤ bn 2 c, e di 6= dj , tem um conjunto de vértices V = {v0, v1, • • • , vn−1} e um conjunto de arestas E = Sl i=1 Ei , em que Ei = {e i 0 , ei 1 , • • • , ei n−1} e e i j = vjvj+di , sendo os índices dos vértices considerados em módulo n. Uma aresta de Ei é chamada de aresta de distância di . Uma k−coloração total de um grafo G é uma atribuição de k cores aos vértices e arestas de G tal que elementos adjacentes ou incidentes têm cor difere...
Aspectos gerais sobre a conformabilidade de grafos
Uma k-coloração de vértices de um grafo G = (V,E) é uma atribuição de k cores aos vértices de G, tal que vértices adjacentes têm cores diferentes. A deficiência de G é def(G) = P v∈V (Δ−d(v)). Um grafo G é conformável se G possui uma (Δ+1)-coloração de vértices φ em que o número de classes de cor (incluindo classes de cor vazias) com paridade diferente da paridade de |V | é no máximo def(G). Nesse caso, φ é chamada de coloração conformável. O estudo sobre a coloração conformável abordado nest...
InA2rMS: Instrumento de apoio à Avaliação da Arquitetura de MicrosServiço
A demanda por abordagens mais eficientes e sistematizadas de desenvolvimento de sistemas é cada vez maior. Alguns estilos arquiteturais surgiram como respostas às abordagens tradicionais monolíticas para a construção de sistemas. Por isso, grandes empresas têm migrado da arquitetura monolítica (AMO) para a arquitetura de microsserviços (AMS). A AMS ficou em evidência na última década, devido à sua adequabilidade às tecnologias nativas de nuvem e à sua natureza distribuída. A AMS pode prover d...
Perceptron Multicamadas com Backpropagation para Análise de Crédito
O uso de ferramentas que utilizam inteligência artificial já está bastante presente em nossas vidas. Técnicas como a rede neuronal artificial e outras formas de aprendizado de máquina vêm crescendo ano após ano, nos ajudando em diversas áreas do conhecimento, como na medicina, astronomia, economia, engenharia, entre outras. Neste trabalho estudaremos a rede neuronal do tipo perceptron, tendo como foco o perceptron multicamadas com o algoritmo de backpropagation, mostrando passo a passo como ...
Uma Proposta para Análise da Prevalência de Alelos HLA em Pacientes com COVID-19
Os sistemas de informação SIVEP-Gripe e e-SUS são utilizados para registrar notificações de casos de COVID-19. Enquanto o SIVEP-Gripe é um sistema de vigilância para registrar casos generalizados de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), que inclui também casos graves de infecções ou óbitos causados pelo SARS-CoV-2, o sistema e-SUS foi criado durante a pandemia para registrar casos suspeitos ou confirmados de COVID-19. Além disso, o Ministério da Saúde do Brasil também conta com base de da...
Evaluating Shared Memory Parallel Computing Mechanisms of the Julia Language
Áreas de estudo como ciência de dados, aprendizado de máquina ou computação científica são áreas promissoras que estão recebendo muitos investimentos atualmente. Essas áreas geralmente são muito complexas e exigem um bom uso dos recursos de computação para um melhor desempenho. Nesse contexto, nasceu a linguagem Julia. Uma linguagem dinâmica que oferece um ambiente de alto desempenho com uma sintaxe amigável. Embora seu design seja voltado para a performance, a computação paralela com memória...
Métodos de inteligência artificial aplicados em dados de biomassa para a caracterização dos diferentes tipos de pirólise
Este estudo aborda o problema de classificação de dados de biomassa. Um dos objetivos é identificar as variáveis de maior relevância para classificar o tipo de pirólise de biomassa. Além disso, avaliar se as classes dos tipos de pirólise são suficientes para caracterizar este processo químico. O algoritmo de Floresta Aleatória foi aplicado para identificar quais variáveis são relevantes no processo de classificação do tipo pirólise, obtendo uma exatidão em torno de 97%. Foi identificado que a...
Recommendations for a unified database of PWD students from a data quality perspective
Pessoas com Deficiência (PCD) possuem muitas dificuldades e limitações que atrapalham seu dia a dia em muitos aspectos. Muitos dos desafios enfrentados acabam impactando negativamente em seu desempenho estudantil. Mesmo com o avanço da medicina e dos programas de inclusão de estudantes PCD, ainda existem muitas ações e projetos que precisam ser criados para facilitar e auxiliar esses estudantes a conseguirem acompanhar o ensino regular e a se desenvolverem. Dessa forma, uma base de dados únic...
Emparelhamentos aplicados ao Problema do Carteiro Chinês Ponderado: uma análise de algoritmos exatos e não exatos
O Problema do Carteiro Chinês Ponderado é um problema clássico da Teoria de Grafos e consiste em identificar um percurso que contém cada aresta pelo menos uma vez, iniciando e terminando no mesmo vértice, de forma a minimizar o custo do percurso. A solução clássica inclui a identificação de um emparelhamento entre os vértices de grau ímpar do grafo. Algoritmos exatos para identificar tal emparelhamento são de difícil implementação e auditoria. Neste contexto, algoritmos não exatos, mais simpl...
Uma arquitetura multiagente para sistemas de informação orientados a processos intensivos em conhecimento
Este trabalho propõe uma abordagem para a adaptação de processos de negócio utilizando uma arquitetura multiagente e informações de contexto. A abordagem utiliza multiagentes baseados em crenças, desejos e intenções (BDI) com a premissa de monitorar e realizar a adaptação dos processos de negócio em tempo de execução utilizando informações de contexto capturadas do Process-Aware Information Systems (PAIS), de sensores externos e de informações oriundas da ontologia do domínio do processo. A p...
Connected and Disconnected Matchings
Problemas de emparelhamentos em grafos vêm sendo estudados há muito tempo, tendo importantes resultados tanto teóricos quanto práticos. Ao longo das décadas, variações de problemas de emparelhamentos foram estudadas. Algumas dessas podem ser resolvidas em tempo polinomial, enquanto outras não, a menos que P = NP. Nesta tese, apresentamos brevemente a história dos emparelhamentos e algumas de suas variações, juntamente com seu estado da arte. Também apresentamos resultados em uma dessas variaç...
Avaliação de Usabilidade e Aprendizagem de Algoritmos com o uso do TuPy Online
Este estudo tem como objetivo avaliar a usabilidade e a eficácia da ferramenta TuPy Online na aprendizagem de disciplinas do curso de Ciência da Computação da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). O TuPy Online foi idealizado como uma ferramenta para visualização de execução de algoritmos, com ênfase na exibição de estruturas de dados em diferentes níveis de abstração. Este trabalho é o resultado da avaliação da aplicação sistemática da ferramenta em diversas turmas de Graduação e ...
O Movimento Browniano: aspectos teóricos e abordagem computacional
O principal objetivo deste trabalho é a resolução de uma Equação Diferencial Estocástica(EDE) representada por um sistema físico superamortecido, sob efeito de um ruído multiplicativo no sistema. Como se sabe, é imensamente difícil solucionar uma EDE analiticamente, pois a equação agora, contém um termo relacionado diretamente ao ruído. Desta forma, para desenvolver sua solução, são empregadas propriedades presentes no cálculo estocástico e não mais as presentes no cálculo usual até então vis...
Modeling and uncertainty quanti cation in the nonlinear dynamics of epidemiological phenomena: Application to Zika virus and COVID-19 outbreaks
Surtos por doenças infecciosas têm tomado atenção da comunidade científica geral nos últimos anos. O reconhecimento dos agressivos efeitos gerados para a saúde e economia das populações ao redor do mundo, fez com que pesquisadores das mais diversas áreas do conhecimento voltassem seus recursos para projetos nesse tema. O presente trabalho apresenta e aplica um framework para quantificação de incertezas em modelos epidemiológicos. Este é baseado em usar análise de sensibilidade global por índi...
Detecção de anomalias em séries temporais variáveis com LSTM-RNNS
A quantidade e disponibilidade de dados e informações cresce continuamente, e paralelamente, cresce o número de anomalias, ameaças, intrusões ou ataques cibernéticos. Neste trabalho é proposto um método, que utiliza modelos combinados, híbridos de aprendizagem de máquina, para analisar amostras de dados explorando previsão de cenários para detectar ameaças e anomalias. Nem sempre encontramos grandes conjuntos de dados reais - datasets - com amostras de dados equilibradas, ou seja, um número d...
Sistema de recomendação inteligente para nutrição usando aprendizado de máquina
Esta pesquisa usa machine learning para criar um sistema de recomendação contendo itens mais saudáveis que os itens de uma lista base de compras de supermercado feita por um usuário. Para ajudar os consumidores na escolha de produtos melhores ao criar uma lista de compras, e levando em consideração a variedade de produtos e marcas que são comercializados, apresentamos um estudo sobre as técnicas de recomendações extraídas de conjuntos de dados de Open Food Facts usando rótulos de produtos. A ...
Segmentação Semântica de Imagens Aplicada à Detecção de Desmatamento na Amazônia
O desmatamento é um problema de amplo alcance e responsável por sérias questões ambientais, como perda de biodiversidade e mudanças climáticas globais. Contendo aproximadamente dez porcento de toda a biomassa do planeta e abrigando um décimo das espécies conhecidas, o bioma Amazônia enfrentou importantes pressões de desmatamento nas últimas décadas. A criação de métodos e cientes de detecção de desmatamento é, portanto, essencial para combater o desmatamento ilegal e auxiliar na concepção de ...
Aprendizagem profunda aplicada à caracterização de minérios: discriminando minerais opacos e não opacos de resina epóxi em imagens de microscopia ótica de luz refletida
A discriminação entre minerais não opacos e a resina de embutimento em imagens de microscopia de luz refletida de amostras de minério é um problema desafiador e bem documentado. A refletância especular semelhante desses materiais dificulta sua discriminação, mesmo por especialistas humanos. Embora leves diferenças visuais, como reflexões internas e diferenças sutis na superfície polida, possam ajudar os humanos a delinear partículas distintas desses materiais, as técnicas convencionais de pro...
Modelagem epidemiológica com um modelo SIR estocástico utilizando Cadeia de Markov de tempo contínuo
Na modelagem epidemiológica, a implementação de modelos matemáticos e suas respectivas simulações computacionais são ferramentas vantajosas para estimar características acerca da propagação de doenças infecciosas. Um dos modelos amplamente utilizados nessa modelagem é o Suscetível-Infectado-Recuperado (SIR), proposto por Kermack e McKendrik em 1927, utilizando uma abordagem determinística. Nesta dissertação, é apresentado o modelo SIR com uma abordagem estocástica, utilizando Cadeia de Marko...
- 106 UERJ
- 104 Dissertação
- 2 Tese
- 22 2020 - 2023
- 84 2010 - 2019
- 106 application/pdf
- 106 Acesso Aberto