Universidade Federal do Maranhão
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Recent Submissions
Segmentação Automática de Vértebras em 3D e Diagnóstico de Fraturas em Imagens de Ressonância Magnética Utilizando Dense U-Net e XGBoost
A dor lombar é uma razão comum para visitas clínicas e o exame de ressonância magnética é frequentemente utilizado em sistemas de apoio a diagnóstico de patologias na coluna. Visando aprimorar e automatizar esse processo, este estudo propõe o uso de técnicas computacionais para a segmentação de vértebras em imagens de ressonância magnética, com o objetivo de realizar posteriores análises acerca de patologias na coluna. Para este fim, são utilizadas arquiteturas de Deep Learning e Aprendi...
Um Modelo de Gestão de Identidades para Cidades Inteligentes Baseado na Tecnologia Blockchain
Cidade Inteligente é um paradigma capaz de atenuar os problemas causados pela urbani- zação, transformando o ambiente da cidade em algo mais sustentável. Para isso, utiliza-se tecnologias da informação e comunicação para conectar os diferentes atores no contexto de uma cidade. A Internet das Coisas (IoT) é vista como uma das tecnologias-chave para implementação deste paradigma, através dela é possível perceber e atuar sobre o espaço da cidade. Assim como em qualquer sistema computacional...
Detecção de Armas de Fogo Usando DETR com Múltiplas Redes Neurais Autocoodenadas
Este trabalho apresenta uma nova estratégia que faz uso de múltiplas redes neurais em conjunto com a rede do tipo DEtection TRansformer (DETR) na detecção de armas de fogo em imagens de vigilância. O crescimento contínuo de violência por armas de fogo em todo o mundo obrigou várias agências, empresas e consumidores a implantar câmeras de vigilância de circuito fechado de TV (CFTV) na tentativa de combater essa epidemia. Porém o grande número de câmeras a serem observadas leva a sobrecar...
FRAMEWORK GAMIA EDU: UM SISTEMA EDUCACIONAL GAMIFICADO, PERSONALIZADO E ADAPTADO AO ALUNO
Esta pesquisa trata sobre a personalização da gamificação em plataformas voltadas para o ambiente educacional visando sua aplicação em cursos superiores ofertados na modalidade a distância de forma a motivar e engajar os alunos. A proposta tem por objetivo desenvolver um framework conceitual para ambientes virtuais de aprendizado, personalizando a gamificação, usando a escala de tipos de usuário de gamificação HEXAD, e adaptando a aprendizagem ao estilo de estudo dos discentes. Como met...
Escalonamento de Produção em Manufatura em Rede: uma abordagem multicritério utilizando aprendizagem por reforço
Um controle eficiente de fabricação desempenha um papel fundamental na capacidade da indús- tria manufatureira de atender às crescentes demandas por produção personalizada, caracterizada por rápidas mudanças nas preferências dos clientes. Para otimizar configurações de manufatura flexíveis e altamente automatizadas, é essencial incorporar decisões autônomas no planejamento e execução da produção. Contudo, o desenvolvimento de um controle de fabricação resiliente e proativo, capaz de ante...
Reconhecimento de fonemas com compactação das frequências via centroide e redes stacked autoencoders.
Oreconhecimento de fonemas é uma área da linguística e processamento de fala que envolve identificar e distinguir os sons distintivos que compõem uma língua. Reconhecer fonemas envolve a capacidade de discernir e categorizar os diferentes sons da fala, mesmo quando há variações de pronúncia, contexto ou entonação. Neste trabalho, é proposto um modelo de reconhecimento de fonemas utilizando uma rede stacked autoencoder, denominada CollabNet. A CollabNet introduz um método colaborativ...
Segmentação de traqueia em tomografia computadorizada utilizando efficient-deeplab Autor:
A segmentação de Órgãos em Risco (OAR) é crucial no planejamento da radioterapia. Seu objetivo é demarcar os tecidos saudáveis para que a radiação ionizante seja direcionada apenas às células cancerosas. Para isso, médicos realizam a demarcação dos órgãos manualmente, o que torna o processo demorado e propenso a erros. Portanto, metodologias de segmentação automática que utilizam aprendizado profundo podem acelerar a delimitação dos órgãos durante o planejamento da radioterapia. As ...
Modelo de aprendizagem de máquina segmentado para previsão analítica de arrecadação fiscal baseada em informações de notas fiscais eletrônicas
No Brasil, o Imposto sobre Operações relativas à Circulação de Mercadorias e sobre Prestações de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de Comunicação, conhecido pela sigla ICMS, tem alta representatividade na receita dos entes subnacionais, cerca de 90%. Por ser um imposto sobre o consumo, seu valor está diretamente relacionado à atividade econômica, cujas informações são registradas em notas fiscais eletrônicas emitidas pelos contribuintes e recebidas pelos órgãos...
Lhia: Um Agente Conversacional Inteligente para Educação em Aleitamento Materno e Recrutamento de Mães Doadoras
O leite materno é a forma mais importante de alimentar e proteger recém-nascidos, já que possui os componentes para garantir a saúde do ser humano. Os Bancos de Leite Humano (BLH) formam uma rede que leva a todo país serviços essenciais para garantir que recém-nascidos e mães possam usufruir dos benefícios do leite materno. Apesar disso, há baixa adesão ao aleitamento materno exclusivo no Brasil, e os estoques de leite humano disponíveis em BLHs usualmente estão abaixo da demanda. O obje...
Desenvolvimento de Artefatos para Apoiar o Design e a Avaliação de Chatbots focando em Usabilidade e User Experience
Chatbots são softwares que se comunicam e interagem de forma semelhante à humana, por meio de linguagem natural, com usuários humanos. Essas ferramentas são úteis para diversas finalidades que variam desde atendimento ao cliente, vendas, educação, saúde, até entretenimento. Nos últimos anos os chatbots se popularizaram e observou-se um crescimento significativo no surgimento dessas ferramentas no mercado, principalmente dos chatbots textuais. Essa ascensão tem encorajado desenvolved...
Custo Total de Propriedade Aplicado à Migração de Sistemas Legados para Ambiente de Computação em Nuvem
Com a ampla adoção da computação em nuvem, um dos principais desafios é a falta de uma estratégia abrangente e entendimento profundo das características envolvendo migração de sistemas legados para ambiente computacional em nuvem, tornando o planejamento da adoção mais desafiador. Migrar sistemas legados para plataformas em nuvem tem alto custo, bem como necessita de um processo rígido que possa validar custos operacionais, investimentos, desafios técnicos e não-técnicos. Neste trabalho...
Análise da integração da metodologia ativa Coding Dojo Randori a uma plataforma de ensino e aprendizagem de algoritmos
O presente trabalho investiga a integração da metodologia Coding Dojo, no formato Randori, a uma plataforma de ensino e aprendizagem de algoritmos. A questão a ser enfrentada é como reduzir as dificuldades de aprendizagem em disciplinas relacionadas a algoritmos e, consequentemente, reduzir a desmotivação dos estudantes. Para isso, foi realizada uma pesquisa exploratória e descritiva, além disso, foi realizado uma investigação com professores, por meio de questionário, com a finalidade d...
Especificação e Monitoramento de Requisitos de Qualidade de Contexto para Aplicações de Fenotipagem Digital
As aplicações de fenotipagem digital utilizam dados de sensores de dispositivos digitais pessoais (smartphones, smartbands) para quantificar o fenótipo humano momento a momento no nível individual in-situ. Alguns aspectos podem degradar a Qualidade do Contexto (QoC) da aplicação, como informações dos sensores imprecisas, tecnologias de comunicação sem fio utilizadas na aquisição e distribuição de informações, problemas de escalabilidade e conexão intermitente devido à mobilidade do usuár...
Uma Abordagem para identificação e análise forense de ataques DNS
Os Servidores de Resolução de Nomes de Domínios (DNS) realizam uma função fundamental no estabelecimento do acesso a páginas web. Em virtude de sua importância, são alvos constantes de ataques cibernéticos, os quais visam apagar ou substituir alguns dos seus registros, causando enormes prejuízos para usuários, empresas e instituições pelo mundo. No que tange ao cenário brasileiro, para inibir esses tipos de ataques, vige um dispositivo legal que tipifica penalmente a invasão de dispositi...
Desenvolvendo um processo de Teste A/B para avaliação de Usabilidade e Experiência do Usuário
Este trabalho propõe um processo de avaliação de software utilizando o teste A/B, usabilidade e experiência do usuário. Tradicionalmente, a decisão de adquirir um software é baseada em funcionalidades, custo e tempo de implantação, sem considerar a opinião dos usuários que o utilizarão no dia a dia. Este estudo buscou desenvolver um processo genérico para avaliar dois softwares, utilizando critérios de usabilidade e experiência do usuário, a fim de auxiliar na tomada de decisão de compra...
SysIoTML: uma técnica para modelagem de aplicações no contexto de IoT
A Internet das Coisas (IoT) é um conceito que conecta objetos inteligentes equipados com sensores, redes e tecnologias de processamento que trabalham juntos para fornecer um ambiente no qual serviços inteligentes são levados aos usuários. A modelagem de sistemas deve ser realizada para criar sistemas IoT e garantir a implementação de um bom sistema. A IoT aumenta a complexidade da modelagem de sistemas devido a novos conceitos que precisam ser abordados. No entanto, não existem técnicas ...
Características da carcaça de ovinos suplementados com óleo de babaçu associado ao óleo de girassol.
O objetivo desse estudo foi avaliar o efeito da adição do óleo de babaçu associado ao óleo de girassol na dieta de ovinos em terminação sobre as características quantitativas e qualitativas na carcaça e componentes não carcaça, rendimento de cortes comerciais e rendimento de vísceras. Foram utilizados trinta e cinco cordeiros Dorper x Santa Inês (peso médio inicial de 16,6 ± 4,77 kg). Os animais foram distribuídos em delineamento de blocos casualizados para avaliação de cinco dietas expe...
Abordagens computacionais para análise da resistência de carrapatos bovinos aos acaricidas baseadas em imagens
O carrapato bovino é uma das principais ameaças ao mercado da carne bovina. Anualmente, a ação deste carrapato sobre rebanhos, seja pela transmissão de doenças ou pela sucção do sangue animal, acarreta uma perda de 3,2 bilhões de dólares apenas no Brasil anualmente. Busca-se manter o controle da população de carrapatos através de acaricidas visando minimizar este impacto. Para escolher o melhor acaricida, são realizados testes de eficácia do produto. Estes testes são feitos manualmente. ...
Minerando dados para entender o impacto da pandemia da COVID-19 no Exame Nacional do Ensino Médio
No Brasil, o principal exame de avaliação do desempenho da educação básica é o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), que também é utilizado para o ingresso de alunos no ensino superior. Em 2020, com a chegada da COVID-19, as instituições de educação básica precisaram mudar seu modelo educacional com ensino presencial para a utilização de metodologias de ensino à distância, o que pode ter afetado a qualidade da educação recebida. Portanto, há uma necessidade por entender os efeitos que...
Descoberta de conhecimento nas bases de dados da pandemia da COVID- 19 e de indicadores socioeconômicos e ambientais
A pandemia da COVID-19 desencadeou uma crise global de saúde pública e exigiu a análise de dados em larga escala para entender melhor sua disseminação e impacto na sociedade. Neste contexto, a “Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados” (Knowledge Discovery in Databases, KDD) é uma ferramenta útil, pois apresenta uma metodologia bem definida, com etapas validadas em diferentes aplicações. O presente trabalho objetiva descobertas de conhecimento dos dados entre a COVID-19 e os Indicado...
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DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO [103]
Dissertações defendidas no âmbito do Programa.