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Sistema web e uso de smartbands em um ambiente computacional para coleta e análise de dados sobre dores crônicas
JOSUÉ DE OLIVEIRA DELGADO HERINGER
Resumo
Com o avanço da tecnologia, está cada dia mais claro o potencial que a utilização dessa tecnologia pode gerar no cotidiano da população. Sendo assim, neste trabalho é proposto a criação de um ambiente computacional para que seja possível realizar a coleta e análise dos dados sobre dores crônicas. Dessa forma, a solução visa melhorar a qualidade das informações já coletadas pelos profissionais de saúde a respeito dos pacientes portadores de alguma doença crônica. Ademais, será adicionado a possibilidade do profissional de saúde conseguir realizar o acompanhamento do paciente de forma remota, através dos dados coletados pela smartband e também sobre o grau de dor que o paciente está sentindo no seu cotidiano. Com isso, é esperado que exista uma melhora no acompanhamento acarretando assim uma melhora na vida do paciente.
Ano
2023
Orientador
FABRICIO MARTINS MENDONCA
Co-Orientador
Palavras-chave
Sistemas para dor crônica, smartband, aplicativo, plataforma computacional, IoT
Modelos de Aprendizado Profundo com Transferência de Aprendizagem para Modelagem Hidrológica
HENRIQUE COLONESE ECHTERNACHT
Resumo
Devido ao crescente uso da inteligência artificial, torna-se cada vez mais necessário o estudo e o desenvolvimento de ferramentas eficazes para a solução dos mais diversos problemas como, por exemplo, a capacidade de prever a vazão de rios em bacias hidrográficas. Esse problema se torna relevante, uma vez que o uso dos rios tem impacto direto em diversas áreas da sociedade, como em transporte, agricultura e geração de energia. Nesse trabalho, é proposta a criação de um modelo de aprendizado profundo com transferência de aprendizagem que utiliza uma rede neural profunda, do tipo convolucional (CNN), para prever a vazão em de rios utilizando séries temporais hidrológicas. O modelo desenvolvido neste trabalho é capaz de prever a vazão do dia corrente com base no valor da vazão dos três ou sete últimos. Para isso, foram utilizas séries temporais contendo informações de duas bacias, sendo elas: bacia do Paraíba do Sul, localizado no Brasil; e bacia do Zambeze, localizado no continente africano. Como resultado, foi obtido uma redução de até 27% no tempo de treinamento perdendo somente 0.31% de desempenho para os dados do Paraíba do Sul. Já para os dados do Zambeze, foi obtida uma redução de até 48% do tempo de treinamento perdendo somente 2% de desempenho.
Ano
2023
Orientador
LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS
Co-Orientador
Leonardo Goliatt da Fonseca
Palavras-chave
Redes Neurais Convolucionais, Deep Learning, Redes Neurais, Series Temporais, Rio Paraíba do Sul, Rio Zambeze.
Aplicativo Móvel para Monitoramento e Reabilitação Físico-Motora de Pacientes
YAGHO MATTOS DA ROCHA
Resumo
A Reabilitação Motora, como parte importante da fisioterapia, atua na manutenção e recuperação da saúde e integridade de pacientes que enfrentam ou enfrentaram algum tipo de distúrbio físico em regiões de músculo e articulações do corpo humano, carecendo do emprego de tecnologia como provedora de benefícios. As tecnologias atuais, como o uso de aplicativos móveis, podem contribuir para auxiliar em tratamentos, comunicação, coleta e fornecimento de dados referentes a evolução do paciente, além de possibilitar tratamentos remotos de reabilitação motora, que são bastante úteis em situações de pandemias. Nesse contexto, o objetivo principal desta pesquisa é apresentar o desenvolvimento de um aplicativo móvel para a área de Reabilitação Motora — Redox — que contou com a colaboração de pesquisadores e especialistas da área de reabilitação na especificação e testes das funcionalidades implementadas. Como metodologia de pesquisa utilizada, foram empregados métodos de software para o desenvolvimento de aplicativos móveis direcionados à saúde, uso de tecnologias atuais e princípios científicos que regem a Reabilitação Motora. A principal contribuição desta pesquisa se dá pelo próprio aplicativo construído e suas funcionalidades, o qual foi disponibilizado em um ambiente de homologação para testes por partes dos pesquisadores e especialistas da área de Reabilitação Motora. Como trabalhos futuros, pretende-se incluir novas funcionalidades no aplicativo desenvolvido e publicá-lo em lojas de aplicativos móveis para uso por profissionais da área e seus pacientes. Espera-se, assim, contribuir para a reabilitação de pacientes de forma mais integrativa e segura frente aos cenários de pandemia e distanciamento social, acompanhando as tendências atuais da Transformação Digital e evolução da Telemedicina no Brasil.
Ano
2023
Orientador
FABRICIO MARTINS MENDONCA
Co-Orientador
Palavras-chave
Desenvolvimento Móvel. Saúde Móvel. Telemedicina. Telereabilitação. Reabilitação Motora. Fisioterapia.
ESTUDO SOBRE O IMPACTO DA ADOÇÃO DA COMPUTAÇÃO SERVERLESS EM APLICAÇÕES OPEN SOURCE
JULIANA APARECIDA DE PAULA SILVA
Resumo
O número de aplicações Web e usuários conectados à Internet cresce exponencialmente ao longo dos anos. Com isso, as maneiras de se construir um software precisaram ser repensadas para atender escalabilidade e velocidade de entrega. Nos últimos anos, surgiu uma nova proposta, conhecida como serverless, cujo objetivo é que os desenvolvedores possam focar na construção das regras de negócio e que a demanda de gerenciamento de infraestrutura seja atendida pelo provedor de cloud. Portanto, este trabalho visa realizar um estudo comparativo a respeito de como a adoção da computação serverless pode impactar na construção de um sistema, realizando uma pesquisa em repositórios open source e coletando amostras de projetos monolíticos e serverless desenvolvidos nas linguagens de programação Python e JavaScript. Os resultados foram avaliados em relação a quantidade e o tamanho dos arquivos dos projetos, além da quantidade de funções, métodos e classes e como a complexidade ciclomática e o tamanho das funções e métodos se comportam nos dois cenários. A análise demonstrou que as aplicações serverless tendem a apresentar projetos com mais arquivos e com média superior de linhas, bem como a presença de funções e métodos maiores e com complexidade ciclomática superior.
Ano
2023
Orientador
GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES
Co-Orientador
Palavras-chave
Métricas de software; arquitetura; cloud.
Arcabouços para Coleta de RSSI e Evolução de Técnicas de Acordo de Chaves em Redes LoRaWAN
LEONARDO AZALIM DE OLIVEIRA
Resumo
Os meios de transmissão sem fio são considerados vulneráveis do ponto de vista da segurança dos dados trafegados. Uma abordagem comumente utilizada para solucionar essa questão é a de criptografia. No contexto de IoT, em que o número de dispositivos não para de crescer, os métodos de geração distribuída de chaves simétricas que usam de características da camada física se destacam como possíveis soluções para o problema da distribuição de chaves. Dentre as diversas características, o RSSI é um forte candidato, dada a facilidade em obter-se medidas deste parâmetro, que explora a coesão de canal, principalmente em redes LoRaWAN. Com foco na reprodutibilidade de pesquisas, este trabalho apresenta os arcabouços de código aberto LoRa RSSI Grabber e RSSignal. O LoRa RSSI Grabber é capaz de coletar e armazenar medidas simultâneas de RSSI em ambos os lados de uma conexão LoRa (dispositivo e gateway). Através deste arcabouço, foi gerado um conjunto de dados abertos abrangendo diferentes cenários. Por sua vez, o RSSignal implementa a geração distribuída de chaves baseadas no indicador RSSI. As chaves geradas a partir de diferentes conjuntos de dados foram validadas estatisticamente na suíte de testes 800-22 do NIST. Os resultados confirmam a efetividade do método implementado.
Ano
2023
Orientador
LUCIANO JEREZ CHAVES
Co-Orientador
EDELBERTO FRANCO SILVA
Palavras-chave
IoT, LoRa, LoRaWAN, conjuntos de dados de RSSI, geração de chaves
An Architecture for Detecting Fall Events in the Home of Elderly People
GABRIEL DI IORIO SILVA
Resumo
With the concept of Internet of Things becoming more popular year after year, it's not unusual to identify sensors in a large variety of objects in homes. Technologies to reduce the scale of sensors made it possible to transform a home into a smart home and help people with special needs. In this way, digital data is generated massively and numerous studies and outcomes are possible with these inputs, such as event detection and event prediction. Therefore, this work proposes an architecture based on Fog-Cloud with theories from Lambda paradigm in order to predict events of falling for elderly people. To achieve this goal, experiments were made with data collected from a previous work about falling detection already tested and validated. Thus, a step further is done through the analysis of this information to comprehend what are the bests results possible considering sensitiveness and time-window to act when a prediction of falling is performed.
Ano
2023
Orientador
VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES
Co-Orientador
Palavras-chave
Time Series, Event Forecasting, Human Activity, Ambient Assisted Living, Elderly Falling.
Data science como auxílio em tomada de decisões utilizando dados do sistema SIM do DATASUS
HENRIQUE AURELIO DE CARVALHO SILVA
Resumo
A informação sempre esteve andando lado a lado da humanidade, mas, com o avanço da tecnologia nos últimos anos, uma área conhecida como data science acabou ganhando destaque decorrente da importância de lidar com o volume massivo e crescente de dados que a sociedade tem produzido. Essa área tem como foco estudar e utilizar a abundância de dados que decorreu principalmente da criação e popularização da internet, novas tecnologias como, smartwatch, aparelhos de exames, entre outros. A área de data science é composta por várias abordagens: big data, big data analytics, machine learning, rede neural, entre outras. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo demonstrar o potencial de utilizar ferramentas adequadas para fazer análises sobre big data, também conhecido como big data analytics, com o intuito de analisar a evolução dos casos de mortalidade em Minas Gerais de 1996 a 2020. Para tal, foi utilizado um dataset (conjunto de dados) de mortalidade pelo CID - 10 (Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados com a Saúde). Esse dataset entre outros são públicos e disponibilizados pelo governo brasileiro através do DATASUS que possibilita projetos assim como esse. O processo KDD (Knowledge discovery in databases) foi adotado no desenvolvimento deste trabalho, a fim de analisar padrões sobre grandes volumes de dados para extrair conhecimento do mesmo, já que por sua natureza esse grande volume de dados não nos permite uma clareza e um entendimento do mesmo fazendo necessário um trabalho para facilitar visualização e compreensão. Como ferramentas foram utilizadas python e Microsoft Power Bi para fazer o tratamento dos dados disponibilizados e construção de gráficos e dashboards para possibilitar o levantamento de análises sobre padrões observados através dos mesmos. Os resultados obtidos através desse trabalho de conclusão de curso foi a demonstração de possíveis análises que são obtidas ao lidar com grandes volumes de dados de forma adequadas, especificamente ao sistema SIM (Sistema de Informações Sobre Mortalidade) do DATASUS que fornece informações sobre mortalidade desde 1996. Possibilitando trabalhos futuros com diferentes escopos abordados.
Ano
2023
Orientador
VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES
Co-Orientador
Palavras-chave
data, analytics, datasus, dashboards, dataset
Avaliação automática de pausas de sentido na leitura de estudantes do ensino básico
CRISTIANO NASCIMENTO DA SILVA
Resumo
Com as diversas avaliações formativas de fluência de leitura sendo cada vez mais utilizadas, se faz necessária uma automatização do processo a fim de diminuir os custos, sejam de tempo ou de contratação de pessoal especializado. Por mais que muitos trabalhos automatizem o processo de avaliação da fluência, geralmente avaliam apenas a acurácia e a velocidade na leitura, os quais são dois dos três aspectos que compõem a fluência na leitura. A avaliação desses dois aspectos é o suficiente para avaliar a decodificação das palavras, mas não a compreensão do texto. O terceiro aspecto, a prosódia, é componente facilitador da compreensão leitora. A prosódia é composta por diversos componentes, como entonação, duração, pausa de sentido e acentuação. As pausas de sentido consistem em momentos sem pronúncia durante a fala, responsáveis por auxiliar no significado do que é dito. O presente trabalho tem o objetivo de automatizar a avaliação da pausa de sentido. A avaliação da pausa de sentido pressupõe sua identificação correta durante a fala, o que não é um processo trivial, dado que é necessária a interpretação de sinais de fala de forma automática, e a diferenciação entre pausas que estejam relacionadas ao sentido das que sejam uma decorrência da leitura lenta. Para a avaliação da proposta, foi utilizada uma base de dados composta por áudios de 1 minuto de leitura de textos por crianças nos primeiros anos de escolaridade. Os áudios foram fornecidos pela Fundação CAEd/UFJF, o qual é reconhecido pelo trabalho em avaliação educacional. O presente trabalho contribui para a literatura na medida em que não foram encontrados trabalhos com o foco em avaliar automaticamente o uso de pausa de sentidos na leitura na língua portuguesa. Foi possível identificar de forma automática as ocorrências de pausas utilizando o modelo Wav2vec2. Quanto à avaliação automática quanto ao respeito às pausas, foram testados 5 modelos de classificação e 8 features, sem verificação de melhores parâmetros para os modelos. O melhor resultado alcançou uma acurácia de 69,5% para uma base desbalanceada de 859 áudios, cujas avaliações manuais de referência podem conter erros.
Ano
2023
Orientador
JAIRO FRANCISCO DE SOUZA
Co-Orientador
Palavras-chave
Fluência, prosódia, compreensão, pausa, Wav2Vec2, classificação.
Desenvolvimento, implementação e validação de um scraper para a captura de dados jurídicos dos tribunais do Brasil
DANIEL CASTRO NETO GALHARDO
Resumo
Com o advento do processo judicial eletrônico, o trabalho do advogado se tornou muito mais prático, evitando o deslocamento físico para um fórum a fim de buscar informações sobre um processo em andamento. Porém, quando é necessário lidar com uma quantidade maior de processos, a complexidade cresce com a praticidade. Dessa forma, neste trabalho foi desenvolvido uma solução que busque facilitar o acesso às informações judiciais. Para isso, foi desenvolvido um scraper e uma API como forma de monitorar e distribuir as informações judiciais. Após a implementação, foi criado um plano de negócio para tratar o software como um produto. Por fim, foi realizada uma comparação entre as atuais soluções disponíveis no mercado e o que foi desenvolvido na pesquisa para analisar a viabilidade deste possível produto.
Ano
2023
Orientador
PRISCILA VANESSA ZABALA CAPRILES GOLIATT
Co-Orientador
Palavras-chave
Advogado. Automação. Software. Scraper. Crawler
Uso de heurística baseada em localidade para otimizar o número de influenciadores na divulgação de pessoas desaparecidas
LÍVIA PEREIRA OZÓRIO
Resumo
O problema de desaparecimento de pessoas é muito frequente e afeta várias famílias no Brasil e no mundo. Por mais que existam diversos esforços para se minimizar este problema, ele ainda não possui uma forma eficaz de solução. Uma alternativa para minimizar os danos e ajudar nas buscas é a divulgação dos casos de desaparecimento. Porém, essa divulgação ainda fica muito restrita, alcançando uma gama muito pequena de pessoas. Logo, este trabalho tem como propósito avaliar quem seria um bom influenciador utilizando-se de programação linear para fazer esta divulgação em redes sociais levando em consideração a localização do desaparecido. Objetivando então maximizar o valor de informações difundidas e minimizar a quantidade de influenciadores necessários para a divulgação.
Ano
2023
Orientador
JAIRO FRANCISCO DE SOUZA
Co-Orientador
LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO
Palavras-chave
Desaparecidos, Otimização, Difusão de informação
AMBIENTE DOMICILIAR ASSISTIDO PARA ANIMAIS DOMESTICOS
MARCOS AQUINO ALMEIDA
Resumo
A forma como as pessoas interagem com o mundo não é mais como antes, e permanece evoluindo a cada dia que passa. Nossas formas de comunicação, interações sociais, consumo e até mesmo lazer podem estar disponíveis em pequenos dispositivos móveis. Através do surgimento da IoT (Internet of Things), foram aparecendo novas possibilidades de interação com o mundo ao nosso redor. Tecnologias vestíveis, eletrodomésticos, relógios, veículos, ou seja, todas as coisas que temos em nosso cotidiano atualmente podem ser conectadas à rede de alguma forma, e essa conectividade tende a trazer vários benefícios para a nossa sociedade, aprimorando a qualidade de vida e a experiência de quem as utiliza. Dessa forma, este projeto buscará identificar, através de levantamento bibliográfico e documental, quais seriam as possibilidades que essa nova realidade tecnológica pode trazer para auxiliar no cotidiano de pessoas que possuem animais domésticos. As informações coletadas neste estudo vão ajudar a compreender o impacto que tecnologias assistivas podem trazer para o cotidiano, tanto do usuário, quanto do próprio animal, de forma a facilitar o gerenciamento de tarefas rotineiras demandadas por quem possui ou deseja possuir um animal doméstico, tendo como consequência que o mesmo passe a ter uma dependência menor de um ser humano para necessidades básicas que fazem parte de sua rotina, além de proporcionar uma nova experiência na relação entre o ser humano e seus animais de estimação.
Ano
2023
Orientador
MARIO ANTONIO RIBEIRO DANTAS
Co-Orientador
Palavras-chave
IoT, Automação residencial, AAL, Pets.
Modelagem da Progressão de Dificuldade em Jogos para Mapas Gerados Proceduralmente
CAIO VINCENZO REIS DIMA
Resumo
Jogos são uma atividade cultural que se transformou em uma indústria bilionária. O sucesso de um jogo está fortemente ligado na retenção da atenção do jogador, com base na motivação dos jogadores. Entre os modelos de motivações, o desafio e a maestria se destacam em jogos de progressão, como nos jogos de personificação (role play games), jogos de explora¸cão de masmorras (dugeon crawlers ou mesmo os de morte permanente, como os roguelikes). Estes jogos mantêm o jogador na busca de melhorias para seu personagem, seja por equipamentos ou habilidades, sendo necessário a construção de algumas centenas de combinações para oferecer uma quantidade de conteúdo considerável para o jogador. Pequenos e grandes estúdios, exploram o conceito de geração procedural ao utilizar algoritmos especializados para gerar uma infinidade de mapas, itens ou desafios para os jogadores. Este trabalho explora um modelo de progressão de conteúdo para guiar a geração de inimigos e distribuição de atributos em mapas gerados proceduralmente. Um modelo de progressão é adaptado a um laboratório de geração procedural, novas heurísticas de distribuição de inimigos e recompensas são criados e sua influência no mapa final é avaliada sob a ótica do jogador. O ambiente de experimentação de código livre foi expandido com novas métricas e preparado para a adição de novos modelos para estudos subsequentes.
Ano
2023
Orientador
IGOR DE OLIVEIRA KNOP
Co-Orientador
Palavras-chave
Desenvolvimento de jogos; geração procedural de conteúdo; sistemas de progressão.
Aplicação de Rede Neural Artificial no Mercado Financeiro
ALMIR PHILIPE DE ARRUDA
Resumo
Os investidores e especuladores que utilizam o mercado financeiro passam por diversos desafios, como a incerteza em relação ao futuro do mercado e ao viés emocional inerente ao mercado financeiro. Esses desafios se tornam grandes empecilhos para pequenos e grandes investidores e, com auxílio da computação, estratégias de operação e negociação podem ser automatizadas. Este trabalho busca atender à essas necessidades a partir de um software que utiliza redes neurais artificiais, com um conjunto de ferramentas que permite à simulação de operações, análise e monitoramento de ativos da bolsa de valores brasileira. O software desenvolvido tem a capacidade de realizar testes automatizados de estratégias a partir de dados históricos, fazendo uso de indicadores técnicos que são utilizados no mercado para fazer previsões. Para simular o funcionamento do mercado e realizar negociações foi utilizado um módulo específico utilizando a biblioteca backtrader, e linguagem de programação Python. Os resultados mostram que o modelo de rede neural artificial alcançou um lucro médio de 17% ao ano, contra uma média de 1% de crescimento dos ativos no mesmo período, o que é um resultado promissor.
Ano
2023
Orientador
EDUARDO PAGANI JULIO
Co-Orientador
Palavras-chave
Mercado financeiro, robô autônomo, software de investimento
Análise da correlação entre os sentimentos dos desenvolvedores e a qualidade de código-fonte em repositórios Java
ANTÔNIO HENRIQUE PASSAMAI PENIZOLLO
Resumo
Os Sistemas de Controle de Versão (SCV) possuem repositórios de softwares que contém informações históricas de projetos. Através desses repositórios é possível minerá-los para entender como a qualidade de código varia de acordo com o tempo. Com o histórico disponível, é possível calcular a polaridade do sentimento dos desenvolveres por meio das mensagens dos seus commits. Este trabalho tem como objetivo investigar a correlação entre polaridade dos sentimentos dos desenvolvedores e a variação das métricas da qualidade de código-fonte da cada commit. Para tanto, foi desenvolvida uma solução para capturar as variações das métricas de qualidade de código e as polaridades das mensagens de commit. Essa solução analisou três repositórios abertos em Java e os valores encontrados para as correlações não foram significativos.
Ano
2023
Orientador
GLEIPH GHIOTTO LIMA DE MENEZES
Co-Orientador
JOSE MARIA NAZAR DAVID
Palavras-chave
métricas de qualidade; código-fonte; mineração de repositórios de software; análise de sentimento; Java.
Métodos de diferenças finitas ADI para a resolução de escoamentos de Navier-Stokes induzidos por efeitos térmicos e magnéticos
JOSÉ SANTOS SÁ CARVALHO
Resumo
Neste trabalho o método de diferenças finitas implícito de direções alternadas (Alternating Direction Implicit - ADI) é aplicado para a resolução de escoamentos incompressíveis em cavidades bidimensionais induzidos por efeitos cisalhantes, térmicos e magnéticos. Neste contexto, são estudados escoamentos regidos pelas equações de Navier-Stokes, incluindo efeitos de convecção natural devido a diferença de temperatura (representados pela aproximação de Boussinesq para a conservação de energia), e magnéticos (representados pelas equações de Maxwell). Buscando contornar as não linearidades inerentes desses problemas e reduzir o custo computacional de resolução, as equações diferenciais parciais governantes desses fenômenos são reescritas nas variáveis função corrente e vorticidade, e discretizadas pelo método ADI, que tem a vantagem de requerer apenas a solução de sistemas tridiagonais. Para tanto, são incluídos termos de derivada no tempo às equações, gerando um problema pseudo-transiente. Esta abordagem dá origem a um algoritmo sequencial que permite resolver as equações de Navier-Stokes, Boussinesq e Maxwell de forma escalonada. Este algoritmo se repete até que o critério de parada relacionado ao valor máximo absoluto referente aos resíduos das equações governantes seja atingido, indicado proximidade da solução ao estado estacionário. Esta abordagem é aplicada à resolução do problema da cavidade cuja hidrodinâmica leva em consideração, além dos efeitos de cisalhamento, a temperatura e o magnetismo. Os resultados numéricos obtidos são validados a partir de extensivas comparações com diversos benchmarks da literatura, demonstrando a estabilidade e precisão da metodologia estudada.
Ano
2022
Orientador
IURY HIGOR AGUIAR DA IGREJA
Co-Orientador
Palavras-chave
ADI, diferenças finitas, Navier-Stokes, Boussinesq, Magnetohidrodinâmica.
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