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Este trabalho propôs uma metodologia baseada na Distribuição de Newcomb-Benford, ou Distribuição de Benford, para ser utilizada pelos sistemas de controle interno de órgãos governamentais na análise dos quantitativos das planilhas de contrato das obras públicas. A Distribuição de Newcomb-Benford é considerada uma anomalia das probabilidades e indica que a frequência dos primeiros dígitos em um conjunto de números de um banco de dados real é decrescente, ou seja, a probabilidade da ocorrência do número 1 é maior que a dos demais números e assim sucessivamente. Com base na comparação entre as frequências observadas e aquelas previstas na Distribuição, é possível selecionar amostras que apresentem maiores relevâncias em termos de representatividade de valores e a possiblidade de manipulação dos dados. A fundamentação teórica abrangeu a Distribuição de Newcomb-Benford e suas aplicações, a obrigatoriedade constitucional da instituição dos sistemas de controle interno e suas atribuições, assim como, as metodologias utilizadas pelos sistemas de controle na análise das planilhas orçamentárias. Para o estudo foi desenvolvido um algoritmo baseado na Distribuição de Benford, em plataforma livre, o qual foi testado nos quantitativos das planilhas de contratos de um órgão responsável pela infraestrutura de transportes com atuação em todos os estados brasileiros, inclusive no Paraná. Os resultados indicam a possibilidade de utilização da metodologia no processo de seleção de amostras de processos auditáveis no intuito de buscar possíveis anomalias nos contratos de obras públicas antecipando-se inclusive à possíveis questionamentos de órgão de controle externo. This paper proposed a methodology based on the Newcomb-Benford Distribution, or Benford Distribution, to be used by government agency internal control systems to analyze the quantities of public works contract spreadsheets. The Newcomb-Benford Distribution is considered an anomaly of probabilities and indicates that the frequency of the first digits in a set of numbers in a real database is decreasing, that is, the probability of occurrence of number 1 is higher than the others. numbers and so on. Based on the comparison between the observed frequencies and those predicted in the Distribution, it is possible to select samples that present greater relevance in terms of representativeness of values, as well as the possibility of data manipulation. The theoretical basis included the Newcomb-Benford Distribution and its applications, the constitutional obligation of the institution of internal control systems and their attributions, the methodologies used by control systems in the analysis of budget spreadsheets. For the study we developed an algorithm based on Benford Distribution, in free platform, which was tested in the contract spreadsheets quantitative of a body responsible for the transport infrastructure acting in all Brazilian states, including Paraná. The results indicate the possibility of using the methodology in the process of selection of auditable process samples in order to search for possible anomalies in public works contracts, even anticipating possible questioning by an external control.

O protocolo de transporte Concurrent Multipath Transfer for Stream Control Transmission Protocol draft RFC (CMT-SCTP) (AMER et al., 2019) especifica que o transmissor deve implementar um novo algoritmo, Cwnd Update for CMT (CUC), para lidar com o aumento de saltos na sequência de chunks (blocos) de dados presentes nos selective acknowledgments (SACKs) do SCTP, que são causados naturalmente pelo uso de múltiplos caminhos. O algoritmo foi proposto de maneira a lidar com a visão tradicional de que saltos na sequência de blocos de dados indicam perdas de pacote e mitigar os efeitos que a reordenação natural do CMT tem neles. O SCTP agora tem uma errata (STEWART et al., 2019b) que trabalha melhor com tais selective acknowledgments (SACKs) na fase de prevenção de congestionamento, pois permite aumentar a janela de congestionamento mesmo sem um novo ACK acumulativo. Todavia a errata não alterou a fase de partida lenta, que será examinada nesse trabalho. Nossos resultados mostram um desempenho similar para baixos tempos de ida e volta (round trip time, RTTs) e um ganho para RTTs elevados, enquanto a quantidade total de retransmissões é reduzida. Portanto, nossa proposta é tornar o indicador de recuperação rápida uma variável por transporte, permitir o aumento da janela de congestionamento sem um novo ACK acumulativo mesmo na fase de partida lenta e remover o algoritmo CUC da especificação do CMT-SCTP. CMT-SCTP specifies that the sender should implement a new algorithm, CUC, to cope with the increased amount of gap blocks present in SCTP selective acknowledgments (SACKs), naturally caused by multipath usage. It was proposed in order to cope with the traditional view that gap blocks indicate packet loss and to mitigate the effects that natural reordering on CMT had on it. SCTP now has an errata (STEWART et al., 2019b) that better deals with such selective acknowledgments (SACKs) in congestion avoidance phase, as it allows increasing congestion window even if the cumulative ACK did not advance. It did not change, though, the slow start phase, and that is what we examine in this paper. Our results indicate the performance is similar for low RTTs and improved for higher ones, while reducing the total amount of retransmissions. Therefore, our proposal is to make the Fast Recovery flag to be per transport, to allow increasing the congestion window without new cumulative ACKs also in slow start phase and to remove CUC indication from CMT-SCTP specification.

A identificação de padrões em fluxos de dados contínuos tem despertado o interesse científico, seja na detecção de falhas em sistemas, identificação de operações fraudulentas em transações bancárias, propagação de doenças ou ainda na preservação do meio ambiente. A categorização destes dados, concomitante com a ampliação do sensoriamento e monitoramento de diversos outros domínios, motiva a busca por soluções práticas e eficientes que auxiliem na busca por padrões recorrentes. A extração de conhecimento dos dados, quando dependentes do tempo, exige um tratamento especial e a mineração dos dados apresenta-se como uma atividade valiosa. Neste trabalho, é proposta uma abordagem chamada DSP-Class para classificação de séries temporais utilizando Descritores de Textura aplicados em Gráficos de Recorrência (RP). São utilizados 14 conjuntos de dados reais relacionados a vocalizações de aves, identificação de insetos, categorização de reações químicas, dentre outros. O objetivo desta pesquisa é verificar a utilização das características texturais de RPs em algoritmos de aprendizagem, tais como Support Vector Machine (SVM) e C5:0, aplicando a Decomposição de Modo Empírico (EMD) na classificação de séries temporais. Também é analisada a influência estocástica-determinística presentes nos fluxos. Verifica-se desempenho ruim do algoritmo 1NN, considerado estado-da-arte, em séries predominantemente estocásticas ou determinísticas e desempenho 67:66% superior da abordagem DSP-Class, uma vez que as características texturais distinguem classes de séries temporais mais satisfatoriamente que a busca por similaridade utilizada no algoritmo 1NN nos dados analisados. Verifica-se inclusive, resultados 18;67% superiores àqueles obtidos por pesquisas semelhantes que utilizam outras características presentes em séries temporais. ABSTRACT - Identify patterns in continuous data streams has attracted scientific interest for detecting system failures, identify fraudulent transactions in banks, the spread of diseases and also in the preservation of the environment. The increased volume of data produced in the last decade, concomitant with the number of sensors motivates the search for practical and efficient solutions that help data categorization. The extraction of knowledge about them, when time-dependent, requires special treatment and mining data becomes a valuable activity. In this paper, we propose an approach called DSP-Class for time series classification using texture descriptors applied Recurrence Charts (RP). We adopt 14 real datasets related to sound recognition, signals processing, chemical reactions and another produced by Big Data which demand high processing capacity. The purpose of this research is to verify the use of textural features in machine learning algorithms, such as SVM and C 5:0, applying Decomposition Empirical Mode (EMD) in time series classification. It is also analysed the stochastic-deterministic influence present in data streams. It presented poor results of 1-Nearest Neighbour algorithm when the data stream is mostly deterministic or stochastic. Our approach outperforms a traditional preprocessing approach applied on an audio stream using coefficients as features in around 18;67% of average accuracy and in around 67;66% the state-of-art algorithm that uses distance as measure.

A Inteligência de Enxame (Swarm Intelligence) é uma área de estudos que busca soluções para problemas de otimização utilizando-se de técnicas computacionais inspiradas no comportamento social emergente encontrado na biologia. A metaheurística Particle Swarm Optimization (PSO) é relativamente nova e foi inspirada no comportamento social de bandos de pássaros. PSO tem apresentado bons resultados em alguns trabalhos recentes de otimização discreta, apesar de ter sido concebido originalmente para a otimização de problemas contínuos. Este trabalho trata o Problema de Atribuição de Tarefas - Task Assignment Problem (TAP), e apresenta uma aplicação: o problema de alocação de táxis e clientes, cujo objetivo da otimização está em minimizar a distância percorrida pela frota. Primeiramente, o problema é resolvido em um cenário estático, com duas versões do PSO discreto: a primeira abordagem é baseada em codificação binária e a segunda utiliza permutações para codificar as soluções. Os resultados obtidos mostram que a segunda abordagem é superior à primeira em termos de qualidade das soluções e tempo computacional, e é capaz de encontrar as soluções ótimas para o problema nas instâncias para as quais os valores ótimos são conhecidos. A partir disto, o algoritmo é adaptado para a otimização do problema em um ambiente dinâmico, com a aplicação de diferentes estratégias de resposta às mudanças. Os novos resultados mostram que a combinação de algumas abordagens habilita o algoritmo PSO a obter boas soluções ao longo da ocorrência de mudanças nas variáveis de decisão problema, em todas as instâncias testadas, com diferentes tamanhos e escalas de mudança. Swarm Intelligence searches for solutions to optimization problems using computational techniques inspired in the emerging social behavior found in biology. The metaheuristic Particle Swarm Optimization (PSO) is relatively new and can be considered a metaphor of bird flocks. PSO has shown good results in some recent works of discrete optimization, despite it has been originally designed for continuous optimization problems. This paper deals with the Task Assignment Problem (TAP), and presents an application: the optimization problem of allocation of taxis and customers, whose goal is to minimize the distance traveled by the fleet. The problem is solved in a static scenario with two versions of the discrete PSO: the first approach that is based on a binary codification and the second one which uses permutations to encode the solution. The obtained results show that the second approach is superior than the first one in terms of quality of the solutions and computational time, and it is capable of achieving the known optimal values in the tested instances of the problem. From this, the algorithm is adapted for the optimization of the problem in a dynamic environment, with the application of different strategies to respond to changes. The new results show that some combination of approaches enables the PSO algorithm to achieve good solutions along the occurrence of changes in decision variables problem, in all instances tested, with different sizes and scales of change.