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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Alcohol consumption has presented problems for road safety, traffic enforcement can benefit from the development of methods for classifying the individual's status. In this way, recent advances in thermography associated with the advent of 5G, resulted in new opportunities for study, such as computing at the performed at the edge of the network and the use of deep neural network algorithms in microcomputers. The objective of this master's project is the development of a framework that allows the classification of thermal images, for the labeling of the individual's state in real-time, captured by a thermal camera coupled to a cellular device that sends the images to a server at the edge of the network that has a convolutional neural network model trained to recognize the individual's state from thermal images. In addition, for detecting drunkenness, hardware accelerators are used in embedded devices. In addition, an application for mobile devices was developed to allow the sending of images in real-time for classification, using the UDP protocol. Because of this, for the proposed framework to recognize the drunken state, a convolutional neural network model was trained using transfer learning to abstract characteristics related to drunkenness. The model trained for the Edge TPU obtained the best accuracy in the classification of inebriation, which was 94.33% in the test set. O consumo do álcool tem apresentado problemas para a segurança viária e, subsequentemente, a fiscalização de trânsito pode se beneficiar do desenvolvimento dos métodos para classificação do estado do indivíduo. Desta forma, os avanços recentes na termografia associados ao advento do 5G, resultam em novas oportunidades para estudo, como a computação na borda da rede e o uso de algoritmos de redes neurais profundas em microcomputadores. O objetivo deste projeto de mestrado é o desenvolvimento de um \textit{framework} que possibilite a classificação de imagens térmicas, para a rotulação do estado do indivíduo em tempo real, capturadas por uma câmera térmica acoplada a um dispositivo celular que realiza o envio das imagens para um servidor na borda da rede que possui um modelo de rede neural convolucional treinado para reconhecer o estado do indivíduo a partir de imagens térmicas. Em adição, para a detecção de embriaguez, são utilizados aceleradores de hardware em dispositivos embarcados. Em adição, um aplicativo para dispositivos móveis foi desenvolvido para possibilitar o envio das imagens em tempo real para classificação, utilizando protocolo UDP. Em vista disso, para que o framework proposto possa reconhecer o estado de embriaguez, um modelo de rede neural convolucional foi treinado utilizando transfer learning para abstrair características relacionadas a embriaguez. O modelo treinado para o Edge TPU obteve a melhor acurácia na classificação de embriaguez, sendo esta de 94,33% no conjunto de teste. Código de Financiamento 001

Não recebi financiamento InFaRR (In-network Fast ReRouting) is an algorithm for fast rerouting in programmable data planes. Implemented in P4, InFaRR is free of additional management headers (overheads) and network state management packets (hearbeats). InFaRR has four essential features not jointly found in other recovery mechanisms: Loop prevention, Pushback, Recognition and Restoration and Return to the main route. Tests in a Sandard Fat-Tree and AB Fat-Tree topology with failures in different scenarios showed positive results when compared to state-of-the-art algorithms in the literature. In scenarios in which the other algorithms were able to recover, InFaRR presented less time variation in packet delay when the Pushback, loop Prevention and Recognition and Restoration mechanisms was used, resulting in fewer hops when bypassing the failure. In scenarios with multiple failures, InFaRR successfully rerouted where the others algorithms in some cases looped. The unique mechanism for returning to the main route innovated in view of the possibility of verifying remote links in the data plane, making it possible to return to the main route without intervention from the control plane. O InFaRR (In-network Fast ReRouting) é um algoritmo para reroteamento rápido em planos de dados programáveis. Implementado em P4, o InFaRR é livre de cabeçalhos adicionais de gerenciamento (overheads) e de pacotes de gerenciamento do estado da rede (hearbeats). O InFaRR apresenta quatro características essenciais, não encontradas, de maneira conjunta, em outros mecanismos de recuperação: Prevenção de loop, Pushback, Reconhecimento e Restauração, e Retorno à rota principal. Os testes nas topologias Standard Fat-Tree e AB Fat-Tree com falhas em diferentes cenários apresentaram resultados positivos quando comparados aos algoritmos do estado da arte da literatura. Nos cenários em que os outros algoritmos conseguiram se recuperar, o InFaRR apresentou menor variação de tempo no atraso dos pacotes quando os mecanismos de Pushback, Prevenção de loop e Reconhecimento e Restauração foram utilizados, proporcionando menor número de saltos ao contornar a falha. Nos cenários com múltiplas falhas o InFaRR realizou com sucesso o reroteamento, quando os outros algoritmos, em alguns casos, entraram em loop. O mecanismo único para retorno à rota principal inovou diante da possibilidade de verificação de enlaces remotos no plano de dados, possibilitando o retorno à rota principal sem intervenção do plano de controle.

O rápido aumento no uso da tecnologia sem fio e dos dispositivos móveis na atualidade, tem impactado o cotidiano da população. Nesse contexto, esforços recentes foram feitos para combinar o melhor uso adaptável dessas tecnologias voltadas para o segmento de vendas. Sendo assim, o presente trabalho de pesquisa tem por objetivo desenvolver uma aplicação para empreendedores que comercializam gás de cozinha e água mineral, podendo ser utilizado pelos pequenos comerciantes, que possuem um estoque menor de produtos, ou pelas grandes distribuidoras que atendem a uma maior demanda de clientes por dia. Além disso, também haverá um foco na experiência do cliente, buscando entregar comodidade e a possibilidade de encontrar melhores preços dos produtos através da aplicação. The rapid rise of wireless technology and mobile devices in the current era is creating a huge impact on our everyday life. Some the recent efforts have been made to combine the best adaptive use of these technologies aimed at the sales segment. This research work focuses on how to develop an application for those entrepreneurs who sell cooking gas and mineral water, be it from a supplier that has only limited stock and uses their own home as stock to large distributors that serve hundreds of customers a day. In addition, there will also be a focus on customer experience, seeking to deliver convenience and the possibility of finding better prices for products through the application.

Não recebi financiamento Iniciativas de gestão do conhecimento contribuem para o aperfeiçoamento e a potencialização do conhecimento científico, de forma a suscitar a geração de novos conhecimentos, a otimização de recursos, o crescimento institucional e o progresso da ciência. Neste cenário, os repositórios se configuram como ferramentas que contribuem para esses processos, tanto de comunicação científica quanto para o de gestão de conhecimento. Neste contexto foi identificada a necessidade de investigar, em uma perspectiva exploratória e descritiva, como tem se configurado a produção científica, relacionada ao Repositório, nas pesquisas em Ciência da Informação brasileira e portuguesa, a fim de analisar, de modo mais pontual, como os repositórios têm sido conceituados e caracterizados nestas pesquisas de língua portuguesa. Para tanto, foram selecionadas teses e dissertações junto ao Portal Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP), que posteriormente foram analisadas seguindo categorias definidas a partir dos objetivos da pesquisa. Como resultado geral constatou-se que o repositório digital é o primeiro repositório a surgir, sendo um conceito mais amplo, logo após surgem os conceitos de repositórios institucionais de Crow (2002) e Lynch (2003) e a confirmação que em geral os repositórios são conceituados conforme o tipo de material depositado, área de pesquisa ou alguma finalidade específica. Knowledge management initiatives contribute to the improvement and enhancement of scientific knowledge, in order to encourage the generation of new knowledge, the optimization of resources, institutional growth and the progress of science. In this scenario, the repositories are configured as tools that contribute to these processes, both for scientific communication and for knowledge management. In this context, the need to investigate, in an exploratory and descriptive perspective, how the scientific production related to the Repository has been configured in Brazilian and Portuguese Information Science research, in order to analyze, in a more punctual way, how repositories have been conceptualized and characterized in these Portuguese-language research. For that, theses and dissertations were selected from the Scientific Open Access Scientific Repository Portal of Portugal (RCAAP), which were subsequently analyzed following categories defined based on the research objectives. As a general result, it was found that the digital repository is the first repository to emerge

Contexto] Catálogos de padrões de requisitos (CPR) são uma abordagem de reúso útil para lidar com requisitos incompletos, incorretos e omitidos. Os principais benefícios do uso de catálogos são: economia de tempo e requisitos com maior qualidade. [Problema] Apesar dessas vantagens, há uma escassez de domínios apoiados e de estudos empíricos de avaliação de uso desses catálogos. [Objetivo] - Desenvolver um CPR para Sistemas de Registro Eletrônico em saúde (S-RES) e avaliá-lo empiricamente considerando: (a) o apoio a elicitação e especificação de requisitos e (b) a percepção de sua utilidade e facilidade de uso. [Métodos] - Os requisitos modelados no CPR são baseados em um Manual de Certificação para S-RES comercializados no Brasil. A estrutura e gramática do CPR baseia-se em um metamodelo chamado Software Pattern Metamodel (SoPaMM), e a construção do CPR deu-se por meio da ferramenta Terminal Model Editor (TMed). Em dois estudos de caso, avaliou-se a qualidade de documentos de requisitos construídos com e sem uso do CPR por estudantes de graduação. Um survey também foi aplicado para coletar a percepção dos estudantes quanto à utilidade e facilidade de uso do CPR. [Resultados] - Sobre aspectos de completude e escopo, o catálogo auxiliou no aumento de aproximadamente 50% da qualidade do Documento de Especificação de Requisitos (DER). O catálogo permitiu ainda zerar inconsistências em caso de reúso. Na análise de percepção, 98% dos estudantes afirmaram que o uso do catálogo possibilitou uma elicitação e especificação mais rápida. [Conclusões] - Identificou-se que a abordagem auxilia a melhorar a qualidade do DER e permite uma percepção de elicitação e especificação mais rápidas. [Context] Requirements pattern catalogs (CPR) are a useful reuse approach for dealing with incomplete, incorrect, and omitted requirements. The main benefits of using catalogs are: time savings and higher quality requirements. [Problem] Despite these advantages, there is a scarcity of supported domains and of empirical studies evaluating the use of these catalogs. [Objective] - Develop a CPR for Electronic Health Record Systems (SEHR) and evaluate it empirically considering: (a) support for requirements elicitation and specification and (b) the perception of its usefulness and ease of use. [Methods] - The requirements modeled in the CPR are based on a Certification Manual for S-RES marketed in Brazil. The structure and grammar of the CPR is based on a metamodel called Software Pattern Metamodel (SoPaMM), and the construction of the CPR took place using the Terminal Model Editor (TMed) tool. In two case studies, the quality of requirements documents built with and without the use of CPR by undergraduate students was evaluated. A survey was also applied to collect students perception of the usefulness and ease of use of CPR. [Results] - In terms of completeness and scope, the catalog helped to increase the quality of the Requirements especification document (DER) by approximately 50%. The catalog also made it possible to eliminate inconsistencies in case of reuse. In the perception analysis, 98% of the students stated that the use of the catalog enabled faster elicitation and specification. [Conclusions] - It was identified that the approach helps to improve the quality of the DER and allows a perception of faster elicitation and specification. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Não recebi financiamento Context: Software testing is essential to ensure that the program actually correctly meets the user’s needs. Aware of the importance of this step, researchers have proposed several ways to identify program faults. Among the fault identification techniques, there is the mutation analysis criterion, or mutation testing, which has proven to be effective for fault identification, but, as it demands a high application cost, it is little efficient and hence avoided in the software industry. Given the potential of this criterion, researchers sought and presented ways to reduce the cost of mutation testing to make it more viable. However, as verified by several researchers, the results produced by cost reduction techniques for mutation testing applied in a program are valid only for the programs that were targeted in the performed experiments. Recently, some researchers, in their studies, have relied on the use of similarity between programs as a way to reuse experiences acquired in programs already tested with mutation testing. However, this is an approach that still lacks experiments using various forms of similarity. Objective: This work presents an implementation and evaluation of a framework called SiMut. This framework was introduced in a previous study with the aim of helping to reduce the cost of testing a program based on a group of similar programs previously tested with mutation. Methodology: The implementation presented in this work deals with programs written in the Java language and includes a set of variants that relate to three types of program abstractions (original source code, obfuscated source code, and internal complexity metrics), three similarity calculation strategies (clustering, distance functions between strings, and plagiarism) and a mutation cost reduction approach (inspired by Selective Mutation). The presented evaluation, using 35 small programs written in the Java language, covers 20 configurations varying the techniques of abstractions and similarities. Results: A cross-comparison involving the formed clusters and a comparison with randomly formed clusters points to configurations that tend to achieve high effectiveness in predicting the best mutation operators for programs not tested with mutation. Conclusions: Considering the configurations selected for the experiments, the results presented several combinations that are effective to predict the best mutation operators for untested programs, where the combinations that involved distance functions between strings stood out. Regarding the program abstractions used to calculate similarity, the original source code seems to be as relevant as the obfuscated source code and internal complexity metrics. Contexto: O teste de software é fundamental para garantir que o programa realmente atenda corretamente às necessidades do usuário. Cientes da importância desta etapa, pesquisadores propuseram diversas formas para identificar defeitos em programas. Entre elas, o critério Análise de Mutantes, ou teste de mutação, é comprovadamente efetivo mas, por demandar um alto custo de aplicação, é pouco eficiente e ainda não comumente adotado na indústria de software. Sabendo do potencial desse critério, pesquisadores buscaram e apresentaram formas de reduzir o custo do teste de mutação para torná-lo mais viável. Entretanto, como constatado por diversos pesquisadores, resultados das técnicas de redução de custo do teste de mutação aplicadas em um programa são válidos somente para os programas que foram alvos dos experimentos realizados. Recentemente, alguns pesquisadores, em seus estudos, se apoiaram no uso da similaridade entre programas como forma de reaproveitar experiências adquiridas em programas já testados com teste de mutação. Entretanto, essa é uma abordagem que ainda carece de experimentos utilizando variadas formas de similaridade. Objetivo: Neste trabalho apresentam-se uma implementação e uma avaliação de um framework denominado SiMut. Este framework foi introduzido em um estudo anterior com o objetivo de ajudar a reduzir o custo para testar um programa baseado em um grupo de programas similares previamente testados com mutação. Metodologia: A implementação apresentada neste trabalho lida com programas escritos na linguagem Java e inclui um conjunto de variantes que se relacionam a três tipos de abstrações de programas (código-fonte original, código-fonte ofuscado, e métricas de complexidade interna), três estratégias de cálculos de similaridade (clustering, funções de distância entre strings, e plagiarismo) e uma abordagem de redução de custo de mutação (inspirada na Mutação Seletiva). A avaliação apresentada, utilizando 35 pequenos programas escritos na linguagem Java, abrange 20 configurações variando-se as técnicas de abstrações de programas e similaridades. Resultados: Uma comparação cruzada envolvendo os clusters formados e uma comparação com clusters formados aleatoriamente aponta para as configurações que tendem a atingir alta efetividade em prever os melhores operadores de mutação para programas não testados com o teste de mutação. Conclusões: Considerando-se as configurações selecionadas para os experimentos, os resultados apresentaram diversas combinações que são efetivas para prever os melhores operadores de mutação para programas não testados, onde destacaram-se as combinações que envolveram funções de distância entre strings. Em relação às abstrações de programas utilizadas para calcular a similaridade, o código-fonte original parece ser tão relevante quanto o código-fonte ofuscado e as métricas internas de complexidade.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) The processing of multispectral images acquired with an embedded camera in unmanned aerial vehicles (Drones) has brought new opportunities for precision agriculture. In such a context, this work presents a method for evaluating the emergence of corn seeds (Zea mays L.) in a crop area. For validation a database of spectral images has been organized from flights over a real agricultural area, and digital image processing techniques have been applied, i.e., taking into account the concept of intelligent processing. Therefore, the image processing techniques based on pattern recognition and models to aid decision making by using machine learning were also used. In addition, after images acquisition it has been used the processing of the orthomosaics in the spectral channels, i.e., red (R), green (G) and blue (B), being possible to register and organize all the images. Likewise, for the pre-processing stage, techniques for geometric transformations, brightness and contrast adjustments were also evaluated in a global way, while local adjustments were evaluated based on the use of adaptive equalization techniques, which were explored in the color spaces (YCbYcr), (HSV) and (CIELAB). For the post-processing step, it has been considered a segmentation based on the best observed color threshold technique together with Gaussian filtering and morphological operations. To enable the pattern recognition step, techniques that use distance maps were evaluated considering the use of Euclidean Distance (DE). Thus, the location of canopy patterns in maize plants was studied with a template matching algorithm and a Chamfer pattern mask. For the feature extraction steps, the chain code and circular pattern map techniques have been considered. The analyses made it possible to establish vectors of features based on the patterns related to the number of emergence occurrences for the maize seeds. Finally, two calibration steps have been considered, one of them related to the plant height versus the canopy opening radius, and other related to the number of seeds planted into soil for each position in the crop area versus the identified radii by the developed model. Last, but not least, the classification step has been established, using a set of classifiers based on Support Vector Machine (SVM), and the developed method, proved to be adequate for counting the seeds of the maize plants in the post-emergence stage. O processamento de imagens multiespectrais obtidas com câmera embarcada em veículos aéreos não tripulados (Drones) têm trazido novas oportunidades para a agricultura de precisão. Inserido neste contexto, este trabalho apresenta um método para a avaliação da emergência de plantas de milho (Zea mays L.) em área de cultura. Foram utilizadas imagens RGB adquiridas com um sensor multiespectral embarcado em Drone, técnicas de processamento digital de imagens, reconhecimento de padrões e inteligência computacional para auxílio de decisão baseado no uso de aprendizado de máquina. Para as etapas de aquisição das imagens aéreas, foi utilizada técnica para o processamento de ortomosaicos nos canais espectrais do vermelho, do verde e do azul (RGB), sendo assim possível registrar e organizar um banco de imagens da área de cultura. Para a etapa de pré-processamento, foram avaliadas técnicas para transformações geométricas, ajustes de brilho e contraste em forma global, enquanto ajustes locais foram avaliados com base no uso de técnicas de equalização adaptativa, os quais foram explorados em espaços de cores (YCbYcr), (HSV) e (CIELAB). Para etapa de pós-processamento, uma segmentação baseada em técnica de limiares de cores foi avaliada no espaço HSV, além do uso de filtragem Gaussiana e operações morfológicas. Para viabilizar a etapa de reconhecimento de padrões, técnicas que utilizam mapas de distâncias foram avaliadas considerando o uso de Distância Euclidiana (DE). Assim, a localização de padrões do dossel das plantas de milho foi estudada com algoritmo de template matching e máscara padrão de Chamfer. Para as etapas de extração de características foram avaliadas as técnicas de código de cadeia e mapa de padrões circulares. Essa análise possibilitou estabelecer vetores de características baseados em padrões do número de ocorrências das emergências das plantas de milho. Adicionalmente, foram consideradas duas etapas de calibração, uma sobre a altura das plantas e o raio de abertura do dossel e a segunda sobre a relação estabelecida entre o número de sementes plantadas e os raios identificados com as técnicas de reconhecimentos de padrões. Finalmente, uma etapa de classificação dos padrões da abertura do dossel da planta de milho foi estabelecida, tendo sido utilizado um conjunto de classificadores baseados em Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O método desenvolvido mostrou-se adequado para contagem e classificação dos padrões em função da abertura do dossel das plantas de milho em estádio pós-emergência. CNPq: Processo 133517/2019-5

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) The field of Human-Computer Interaction aims at developing computational systems that place the user at the center of the their development, so he/she can have the best experience when interact with the final solution. When it was acknowledged that emotions affect the relation of the individual with what surrounds him/her, scholars began to measure these emotions based on instruments that had been developed over the years. It should be emphasized that emotions can be seen as a composition of five components – physiological reactions, subjective feeling, motor expression, cognitive appraisals and behavioural tendencies. It is believed, therefore, that evaluating more than one component could bring results with greater correctness. Although some studies already measure the user’s emotional state to promote the adaptation of user interfaces and promote a better interaction experience, few worry about leading the user to achieve a desired emotional state. This work presents a new version of UIFlex (PROENÇA; NERIS, 2017), UIFlex 2.0. The previous version is presented as a Google Chrome plugin and it is responsible for providing interface adaptations to improve the accessibility of web pages. To do so, authors created rules of adaptation in JSON (JavaScript Object Notation) format that “injected” code into the web pages. The new proposed version brings together two major changes: (1) the architecture of the solution, which is now based on the MAPE-K model (Monitor-Analyse-Plan-Execute over a shared Knowledge) (KEPHART et al., 2003); (2) new user interface adaptation rules in order to provide color change in it according to theoretical studies published previously. Finally, a double blind experiment was conducted with 44 users in which two tasks were proposed – reading and transcript – on pages with the plugin enabled. Participants of the control group had access to UIFlex 2.0 as participants of the placebo group used UIFlex 3.0, which did not perform any adaptation. Both groups had the majority of participants reaching the desired emotional state – as can be seen in the generated incidence graphs. In addition, the Chi-Square statistical test was applied, which denied the alternative hypothesis. Thus, it is suggested that new rules be developed so that there are a greater number of changes to interface elements. A área de Interação Humano-Computador tem como objetivo desenvolver sistemas computacionais colocando o usuário no centro do processo de desenvolvimento, de forma que ele possa ter a melhor experiência no contato com a solução final. Ao descobrir que as emoções afetam a relação do indivíduo com o que o cerca, estudiosos passaram a medi-las com base em instrumentos. Deve-se ressaltar que a emoção pode ser vista como uma composição de cinco componentes – reações fisiológicas, sentimento subjetivo, expressão motora, avaliação cognitiva e tendências comportamentais. Acredita-se, portanto, que avaliar mais do que um componente poderia trazer resultados com maior corretude. Embora alguns trabalhos já utilizem a mensuração do estado emocional do usuário para adaptar a interface de usuário e promover uma melhor experiência de interação, poucos se preocupam em levar o usuário a atingir um estado emocional desejado. Este trabalho apresenta uma nova versão do UIFlex, o UIFlex 2.0. A versão anterior é apresentada como um plugin do Google Chrome e é responsável por fornecer adaptações de interface para melhorar a acessibilidade das páginas web. Para isso, os autores criaram regras de adaptação no formato JSON (JavaScript Object Notation) que é ”injetado” código nas páginas da Web. A nova versão proposta reúne duas grandes mudanças: (1) a arquitetura da solução, que agora é baseada no modelo MAPE-K (Monitor-Analyse-Plan-Execute over a shared Knowledge) (KEPHART et al., 2003); (2) novas regras de adaptação da interface de usuário com o intuito de prover alteração de cor. Ao final, um experimento duplo cego foi realizado com 44 usuários nos quais duas tarefas foram propostas – leitura e transcrição – em páginas com o plugin ativado. Os participantes do grupo controle tiveram acesso ao UIFlex 2.0, pois os participantes do grupo placebo utilizaram o UIFlex 3.0, que não fez nenhuma adaptação. Ambos os grupos tiveram a maior parte dos participantes atingindo o estado emocional desejado – como pode ser visto nos grafos de incidência gerados. Além disso, foi aplicado o teste estatístico Qui-Quadrado, que negou a hipótese alternativa. Assim, sugere-se que novas regras sejam desenvolvidas, de forma que haja um maior número de alterações de elementos de interface. Processo nº 88882.426572/2019-01, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Não recebi financiamento Species originating from one biome are often irregularly introduced in other biomes, even if unintentionally, with the sole desire of their own consumption or for ornamental purposes. However, these species can end up becoming invasive and subjugating native vegetation. In this scenario, we have characterized biological invasion, which can cause irreversible negative impacts on biodiversity and affect economic productivity in sectors such as fisheries, forestry and agriculture. Furthermore, many species are vectors of human diseases, making biological invasions a major problem. With many closed forests, regions such as the mountains of the sea, and other places that are difficult to access, monitoring the Brazilian territory becomes very difficult and requires many resources for your care, whether human or financial. Remotely and automatically detecting invasive vegetation in large regions or areas of difficult physical access can be a very positive factor for conservation work. Through this monitoring, concrete actions can be taken in favor of the environment and irreversible damage to the ecosystem can be avoided. Making use of Deep Learning models for the detection of the invasive species Hedychium coronarium in images obtained through remote sensing, this master's project proposes a methodology for the monitoring over time of the area invaded by Hedychium coronarium in order to help specialists in answers to questions ecological Espécies originárias de um bioma, por muitas vezes são introduzidas irregularmente em outros, mesmo que de forma não intencional, apenas com o desejo de consumo próprio ou para fins ornamentais. Essas espécies, podem acabar se tornando invasoras e subjugando a vegetação nativa. Neste cenário, temos caracterizada a invasão biológica, podendo ocasionar em impactos negativos irreversíveis na biodiversidade e afetar a produtividade econômica em setores como o pesqueiro, florestal e a agricultura. Além disso, muitas espécies são vetores de doenças humanas, fazendo das invasões biológicas um grande problema. Com muitas matas fechadas em regiões como a Serra do Mar e outros locais de difícil acesso, o monitoramento do território brasileiro se torna muito difícil e demanda muitos recursos para o seu cuidado, sejam eles humanos ou financeiros. Detectar remotamente e de forma automática as vegetações invasoras em grandes regiões ou áreas de difícil acesso físico, pode ser um fator muito positivo para o trabalho de conservação. Através deste monitoramento, ações concretas poderiam ser tomadas em prol do meio ambiente e danos irreversíveis ao ecossistema podem ser evitados. Fazendo uso modelos de Deep Learning para a detecção da espécie invasora Hedychium coronarium em imagens obtidas através de sensoriamento remoto, este projeto de mestrado propõe uma metodologia para o monitoramento ao longo do tempo da área invadida por Hedychium coronarium visando auxiliar os especialistas em respostas para questões ecológicas

O propósito deste trabalho é aplicar de forma conjunta a ontologia com modelos de saco-de palavras, aprendizagem por similaridade e classificação de documentos em textos com decisões proferidas. O intuito é melhorar os resultados da mineração de dados em banco de dados de decisões judiciais. Desenvolve-se método automático para buscar sentenças em processos judiciais correlatos ao que está em julgamento, utilizando o modelo de frequência do termo-inverso da frequência nos documentos juntamente com o coeficiente de similaridade de Jaccard, estabelecendo pesos na coocorrência de termos em textos jurídicos da mesma categoria. Utiliza-se conjunto de dados com a vetorização dos documentos para treinamento supervisionado de algoritmos de aprendizado de máquina, objetivando classificar novos processos da justiça. O método apresentado proporciona agilidade no Poder Judiciário, agregando o trabalho dos assessores jurídicos na preparação das decisões judiciais com menor tempo e mais eficiência na busca por padrões de jurisprudência. Os resultados obtidos apresentam que, por meio das métricas de acurácia, o modelo proposto é eficaz e eficiente, podendo ser aplicado no processo de identificação das decisões judiciais. Desta forma, a aplicação da inteligência artificial, ontologia e mineração de dados é indicada para recuperação de informações em decisões judiciais. The objective of this work is to apply together ontology with bag-of-words models, similarity learning, and document classification in texts with uttered decisions. The objective is to improve the results of data mining in a database of court decisions. An automatic method of searching sentences in judicial processes related to the one under judgment is developed using the frequency term-inverse of frequency in documents model together with the Jaccard similarity coefficient, establishing weights on the co-occurrence of terms in legal texts of the same category. A dataset with document vectorization is used for supervised training of machine learning algorithms, aiming to classify new justice processes. The proposed methodology provides flexibility to the Judiciary, simulating the role of legal advisors in preparing court decisions with less time and efficiency in the search for jurisprudential standards. The results obtained show that, through accuracy metrics, the proposed model is effective and efficient, and can be applied in the process of identification of court decisions. Thus, the application of artificial intelligence, ontology, and data mining is indicated for information retrieval in court decisions.

O presente estudo teve como objetivo verificar a aplicabilidade de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) para determinação do volume de pilhas de resíduos de vidros em comparação ao levantamento convencional realizado por meio de receptores Global Navigation Satellite System (GNSS) com tecnologia Real Time Kinematic (RTK). Tal delineamento se deu a fim de verificar a precisão e confiabilidade dos resultados obtidos com as duas modalidades propostas. A pesquisa foi realizada em uma fábrica de vidros localizada no município de Goiana-PE. Inicialmente foi realizado um levantamento topográfico com a tecnologia VANT mediante um plano de voo pré estabelecido para a determinação da pilha de resíduos de vidros. Ao término do voo automatizado, os dados obtidos foram processados resultando no Modelo Digital de Terreno – MDT. Em seguida foi realizado o levantamento topográfico convencional com os receptores do Sistema de Navegação Global por Satélites – GNSS com o método de Posicionamento Cinemático em Tempo Real – RTK (Real Time Kinematic), os dados foram processados, resultando em um plano cotado georreferenciado. Para verificação da precisão, tomou-se por referência os dados obtidos com a tecnologia GNSS por meio do seu Plano Cotado Georreferenciado e os dados obtidos pela tecnologia VANT por meio do seu Modelo Digital do Terreno (MDT). Conclui-se que os resultados alcançados pela tecnologia de medição por VANT foram satisfatórios para a determinação de volume em pilhas de resíduos de vidros. The present study aimed to verify the applicability of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for determining the volume of glass waste stacks in comparison to the conventional survey carried out using Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers with Real Time Kinematic technology (RTK). Such design was made in order to verify the precision and reliability of the results obtained with the two proposed modalities. The research was carried out in a glass factory located in the city of Goiana-PE. Initially, a topographic survey was carried out with the UAV technology using a pre-established flight plan to determine the pile of glass residues. At the end of the automated flight, the data obtained were processed resulting in the Digital Terrain Model - DTM. Then the conventional topographic survey was carried out with the receivers of the Global Navigation Satellite System - GNSS with the Real Time Kinematic Positioning method - RTK (Real Time Kinematic), the data were processed, resulting in a georeferenced quoted plane. To check the accuracy, the data obtained with the GNSS technology by means of its Georeferenced Plan and the data obtained by the UAV technology by means of its Digital Terrain Model (DTM) were used as reference. It is concluded that the results achieved by the UAV measurement technology were satisfactory for the determination of volume in piles of waste glass.

Não recebi financiamento Border Gateway Protocol (BGP) is the predominant routing protocol that allows different Autonomous Systems (AS) to communicate on the Internet. Attacks on BGP typically have a significant impact as they can cause unavailability and compromise sensitive data over large geographic areas. Due to the topic’s relevance, several studies were developed that address different research areas on security in BGP. An area of study that stands out is the reproduction of testbeds for detailed protocol analysis. However, a common characteristic of validating the proposals is using a limited representation in scale and fidelity of the Internet structure. This limitation makes it impossible to have a global view of the risk associated with the attacks and identify the mitigation methods. Given this scenario, it became essential to carry out an in-depth analysis of the risks to the BGP protocol at the real and global Internet infrastructure level. This analysis demands solutions representing the real Internet topology and the accurate reproduction of the attack events on real BGP software implementations. This work presents the Minimalistic Security BGP (MiniSecBGP), an emulation-based testbed, and a methodology for risk analysis of interdomain network routing infrastructures. Our solution can use either real or synthetic data about attacks, which allows a better understanding of past attacks to “what-if” scenarios to identify more robust mitigation strategies. The validation tests demonstrated that MiniSecBGP faithfully reproduces real scenarios using topology data and attack events extracted automatically from public datasets or synthetically created by the user. O Border Gateway Protocol (BGP) é o protocolo de roteamento predominante que permite a comunicação dos diferentes Autonomous Systems (AS) na Internet. Os ataques ao BGP geralmente têm um impacto significativo, pois podem causar indisponibilidade e comprometer dados confidenciais em grandes áreas geográficas. Devido à relevância do tema, diversos estudos foram desenvolvidos abordando diferentes áreas de pesquisa em segurança no BGP. Uma área de estudo que se destaca é a reprodução de testbeds para análise detalhada do protocolo, entretanto uma característica comum na validação dessas propostas é o uso de uma representação limitada em escala e fidelidade da estrutura da Internet. Essa limitação torna impossível ter uma visão global do risco associado aos ataques e a identificação dos métodos de mitigação. Diante desse cenário, tornou-se imprescindível realizar uma análise aprofundada dos riscos ao protocolo BGP no nível da infraestrutura real e global da Internet. Essa análise exige soluções que representem a topologia real da Internet e a reprodução precisa dos eventos de ataque em implementações reais de software BGP. Nessa linha, este trabalho apresenta a Minimalistic Security BGP (MiniSecBGP), uma testbed baseada em emulação, e uma metodologia para análise de risco da infraestrutura de roteamento das redes interdomínios. Nossa solução pode usar dados reais ou sintéticos sobre ataques, possibilitando um melhor entendimento dos ataques anteriores e em cenários hipotéticos, para identificar estratégias de mitigação mais robustas. Os testes de validação demonstraram que a MiniSecBGP reproduz fielmente cenários reais usando dados de topologia e eventos de ataque extraídos automaticamente de conjuntos de dados públicos ou criados sinteticamente pelo usuário.

Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) A new concept that describes a federated framework that provides computing (processing), networking, and storage as a virtual slice framework, Cloud Network Slicing (CNS) enables new approaches to IoT applications and structuring resources at the edge of the network. Some characteristics of IoT devices, such as intermittent connection, battery power, low processing power, and other resource constraints, require new strategies to meet this new application profile. This research adopts the architecture defined in the NECOS Project and implements the functions for creating CNS in resource-constrained edge devices. The implementation was evaluated in Single Board Computer (SBC) hardware using lightweight virtualization solutions (microservices) and the results achieved confirmed the hypothesis of slice support in these devices with restricted resources, but with limitations to support multiple slices. Therefore, this work presents a brief study on the limitations of the NECOS project in resource-constrained environments, mainly in the IoT context, proposes and implements the extension of some NECOS components to support resource-constrained equipment, then analyzes the performance of the proposed on real IoT hardware using SBC. Um novo conceito que descreve uma estrutura federada que fornece computação (processa- mento), rede e armazenamento como uma estrutura de fatias virtuais, a Cloud Network Slicing (CNS) possibilita novas abordagens para aplicações IoT e estruturação dos recursos na borda da rede. Algumas características dos dispositivos IoT, como conexão intermitente, alimentação por bateria, baixo poder de processamento e outras restrições de recursos requerem novas estratégias para atender este novo perfil de aplicações. Esta pesquisa adota a arquitetura definida no Projeto NECOS e implementa as funções para criação de CNS em dispositivos de borda com restrição de recursos. A implementação foi avaliada em hardware Single Board Computer (SBC) usando soluções de virtualização leve (microsserviços) e os resultados atingidos confirmaram a hipótese de suporte à slice nestes dispositivos com recursos restritos, mas com limitações de suporte à múltiplas slices. Portanto, este trabalho apresenta um breve estudo sobre as limitações do projeto NECOS em ambientes com restrição de recursos, principalmente no contexto IoT, propõe e implementa a extensão de alguns componentes NECOS para suporte à equipamentos com restrição de recursos, e então analisa o desempenho da proposta em hardwares reais IoT utilizando SBC. PROEX: 23112.003860/2017-90

resultado de uma pesquisa científica precisa ser comunicada e, ao mesmo tempo, comunicativa. Nos últimos anos, a Digitalização tem afetado a Comunicação Visual da Informação Científica. Este estudo exploratório foi desenvolvido em duas etapas principais. Na primeira etapa, uma pesquisa bibliográfica permitiu caracterizar os elementos principais da Comunicação Visual, os efeitos da Digitalização e a comunicação por meio de Gráficos. A segunda etapa do estudo reuniu diversas orientações e propostas sobre o processo de construção de uma boa comunicação visual. A partir destas etapas, foi possível propor o Modelo Heurístico CVGC, uma heurística baseada em perguntas para auxiliar o processo de comunicação visual de informações científicas por meio de gráficos. The result of scientific research needs to be communicated and, at the same time, communicative. In recent years, Digitization has affected the Visual Communication of Scientific Information. This exploratory study was carried out in two main stages. In the first stage, bibliographical research characterized the main elements of Visual Communication, the effects of Digitization and communication through Graphics. The second stage of the study brought together several guidelines and proposals on the process of building good visual communication. From these stages, it was possible to propose the CVGC Heuristic Model, a heuristic based on questions to assist the process of visual communication of scientific information through graphics. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) The new era of data economics, based on data sets with enormous volume, wide variety of formats, and rapid speed in data production and utilization, has brought the need for new data management structures and methods. Then come Not Only SQL (NoSQL) databases, which provide a new way of storing and retrieving data with features that go beyond relational database management systems. NoSQL databases are divided into four major models: key -value, column-oriented, document-oriented and graph-oriented. They are able to scalably handle the storage and processing of gigantic volumes of data with a flexible format, where manipulations are not exclusively performed through the SQL language. These data sets, many of which, modeled as large graphs, to - a challenge for industry and academia, which has been increasingly committed to research and innovation in the area. Thus, there is a natural increase in demand for performance analysis systems for Graph Oriented NoSQL Databases. This implies the need for new benchmarks capable of testing these new technologies and that guide users to identify tools that best adapt to their applications. Many studies approach the proposal of benchmarks for an analysis of Graph Oriented NoSQL Database systems. However, no study studies the comparison of such benchmarks. Thus, this Master's research work aimed to carry out a comparative analysis of benchmarks for performance evaluation of Graph Oriented NoSQL Databases, with specific emphasis on the property graph model, and thus highlight as main differences between these, in addition to identifying strengths and limitations of each benchmark. Thus, it becomes possible to identify the most appropriate benchmark to analyze the performance of Property Graph-Oriented NoSQL Database systems according to a set of requirements of a specific domain. Application. Among the several existing benchmarks, it was investigated to compare the LDBC SNB, XGDBench, HPC-SGAB, TGDB and Cyclone benchmarks. In general terms, the LDBC-SNB benchmark stood out in relation to the other benchmarks, especially when it comes to query types and performance measures, and because of its tester support for several graph-oriented NoSQL DBMS's. A nova era da economia de dados, baseada em conjuntos de dados com enorme volume, grande variedade de formatos e rápida velocidade na produção e utilização de dados, trouxe a necessidade de novas estruturas e métodos de gerenciamento de dados. Surgem então os bancos de dados Not Only SQL (NoSQL), que fornecem uma nova forma de armazenamento e recuperação dedados com capacidades que vão além dos sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais.Bancos de dados NoSQL são divididos em quatro grandes modelos: chave-valor, orientados à colunas, orientados a documentos e orientados a grafos. São capazes de lidar de forma escalável com o armazenamento e o processamento de gigantescos volumes de dados com formato flexível, onde as manipulações não são exclusivamente realizadas por meio da linguagem SQL. Esses conjuntos de dados, muitos dos quais, modelados como grandes grafos, tornaram-se um desafio para a indústria e a academia, que vem se empenhando cada vez mais em pesquisa e inovação na área. Assim, naturalmente ocorre o aumento da demanda por sistemas de análise de desempenho de Bancos de Dados NoSQL Orientados a Grafos. Isso implica na necessidade de novos benchmarks capazes de testar essas novas tecnologias e que orientemos usuários a identificar as ferramentas que melhor se adéquem às suas aplicações. Muitos estudos têm abordado a proposta de benchmarks para a análise dos sistemas de Bancos de Dados NoSQL Orientados a Grafos. Porém, nenhum estudo descreve a comparação detalhada desses benchmarks. Dessa forma, este trabalho de pesquisa de Mestrado teve por objetivo realizar uma análise comparativa de benchmarks para avaliação de desempenho de Bancos de Dados NoSQL Orientados a Grafos, com ênfase especificamente no modelo de grafos de propriedade, e assim destacar as principais diferenças entre esses, além de identificar pontos positivos e limitações de cada benchmark. Assim, torna-se possível identificar o benchmark mais adequado para analisar o desempenho de sistemas de Bancos de Dados NoSQL Orientados a Grafos de Propriedades em função de um conjunto de requisitos de um domínio específico de aplicação. Dentre os diversos benchmarks existentes, foi investigada a relevância dos benchmarks LDBC SNB, XGDBench, HPC, TGDB e Cyclone. Em termos gerais, o benchmark LDBC-SNB se sobressaiu em relação aos outros benchmarks, principalmente quando se trata dos tipos de consultas e medidas de desempenho e por prover suporte a diversos SGBD’s NoSQL orientados a grafos. CAPES/DS (01/08/2018 a 17/07/2020)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) The ongoing implementation of the Internet of Things (IoT) is sharply increasing the number and variety of small devices on edge networks. Likewise, the attack opportunities for hostile agents also grows, requiring more effort from network administrators and strategies to detect and react to those threats. For a network security system to operate in the context of fog and IoT, it has to comply with processing, storage, and energy requirements alongside traditional requirements for stream and network analysis like accuracy and scalability. Using a previously defined architecture (IDSA-IoT), we address the construction and evaluation of a support mechanism for distributed Network Intrusion Detection Systems (NIDS) based on the MINAS Data Stream Novelty Detection algorithm. We discuss the algorithm steps, how it can be deployed in a distributed environment, the impacts on the accuracy, and evaluate performance and scalability using a cluster of constrained devices commonly found in IoT scenarios. The obtained results show equivalent metrics in the distributed version but also a reduction in the execution time using low-profile devices. Although not efficient, the parallel version showed to be viable as the proposed granularity provides equivalent accuracy and the same response times. Em um cenário de crescente número de dispositivos na Internet das Coisas (IoT), gerando um crescimento no volume dos fluxos de dados gerados, são constantes e evolutivas as ameaças ativas e passivas aos recursos computacionais e aos conteúdos transmitidos. Métodos para mineração de dados de forma robusta e contínua podem ser um aliado à segurança nesses casos. Particularmente em ambientes distribuídos e nos quais busca-se manter o tratamento dos fluxos de informação próximo de onde eles são gerados, como nas bordas das redes IoT, e na computação em névoa de maneira geral, a detecção de ameaças é essencial e não trivial. Além disso, a evolução constante dos tipos de dispositivos e de tráfegos nessas redes favorece que as ferramentas de detecção de ameaças sejam beneficiadas por algoritmos de Detecção de Novidades em Fluxo de Dados. MINAS é um exemplo de algoritmo de detecção de novidades em fluxos de dados com potencial para aplicação na computação em névoa. No entanto, apesar de sua divisão em três partes semi-independentes, este algoritmo ainda não foi adaptado para tratar grandes volumes de fluxos reais em ambiente de computação em névoa. O presente trabalho aborda essa lacuna propondo um sistema que implementa o algoritmo MINAS de maneira distribuída inserido num contexto de detecção de intrusão e computação em névoa. Esta implementação foi feita em MPI e é avaliada com auxílio do conjunto de dados Kyoto 2006+ em um ambiente de teste com 3 nós com recursos limitados. Os resultados obtidos mostram a viabilidade do modelo de detecção de novidades distribuído em ambiente de computação em névoa. Observou-se baixa degradação nas métricas de classificação porém com redução no número de novidades (anomalias, ataques) encontradas. Além disso, observou-se redução do tempo de processamento na nova implementação distribuída em relação à implementação original, porém o speedup não refletiu a adição de processadores. CNPq: 167345/2018-4

Não recebi financiamento After the growth of data creation and storage, which are the raw material of artificial intelligence, in recent years it has been noticed that almost every industry and health sector already works with artificial intelligence software, which are used mainly to aid automation, fraud analysis, diagnosis of human diseases, digital marketing, autonomous cars, social networks, among others. However, in the agroforestry sector, responsible for a large part of the Brazilian economic GDP, work, software and information related to artificial intelligence are scarce. The objective of this work is to create a system based on artificial neural networks (ANN) for detection of eucalyptus leaf diseases, capable of performing digital image processing using computer vision techniques and training a neural network. with the multilayer Perceptron architecture using the Backpropagation training algorithm, through the Python programming language. The present work was developed with the collection of leaves with Mycosphaerella leaf spots and eucalyptus rust (Austropuccinia psidii), as well as healthy leaves for the creation of the dataset for training the Artificial Neural Network (ANN) multilayer perceptron (MLP) with the algorithm of backpropagation. The sheets were scanned and submitted to the first process carried out by the expert system, transforming the color images into grayscale, reducing from three color dimensions (RGB) to just one dimension, standardizing the width of the sheet and resizing its height without loss of image proportion and finally binarization to extract only the object of interest, generating a histogram with grayscale frequencies that was used as input to the neural network for training and validation. Eight topologies of Artificial Neural Networks were proposed, containing four topologies with one hidden layer of neurons and four topologies with the one with two hidden layers of neurons. All topologies had an average of 92% hits, being considered the most suitable for the topology with only one layer with 86 neurons by the average of the best results obtained from the accuracy, precision, recall and F1 Score metrics above 93% and the low computational effort for leaf diagnosis which guarantees a better performance of the developed expert system. Após o crescimento da criação e armazenamento de dados, que são a matéria prima da inteligência artificial, nos últimos anos se nota que em quase toda indústria e setores da saúde já trabalham com softwares de inteligência artificial, os quais são utilizados principalmente no auxílio de automação, análises de fraude, diagnose de doenças humanas, marketing digital, carros autônomos, redes sociais, dentre outros. Porém, no setor agroflorestal, responsáveis por grande parte do PIB econômico brasileiro, são escassos os trabalhos, softwares e informações relacionados a inteligência artificial. Objetivou-se com o presente trabalho é criar um sistema com base em redes neurais artificiais (RNA) para detecção de doenças foliares do eucalipto, capaz de realizar o processamento digital da imagem mediante a utilização de técnicas de visão computacional e treinamento de uma rede neural com a arquitetura Perceptron multicamadas utilizando o algoritmo de treinamento Backpropagation, por meio da linguagem de programação Python. O presente trabalho foi desenvolvido com a coleta de folhas com manchas foliares de Mycosphaerella e ferrugem do eucalipto (Austropuccinia psidii), além de folhas sadias para a criação do dataset para treinamento da Rede Neural Artificial (RNA) perceptron multicamadas (MLP) com o algoritmo de backpropagation. As folhas foram digitalizadas e submetidas ao primeiro processo realizado pelo sistema especialista, transformando as imagens coloridas em tons de cinza, diminuindo de três dimensões de cores (RGB) para apenas uma dimensão, foi realizada a padronização da largura da folha e redimensionamento de sua altura sem a perda de proporção da imagem e por fim a binarização para extração apenas do objeto de interesse, gerando um histograma com as frequências de tons de cinza que foi utilizado como dado de entrada para a rede neural para treinamento e validação. Foram propostas oito topologias de Redes Neurais Artificiais contendo quatro topologias com uma camada oculta de neurônios e quatro topologias com a com duas camadas ocultas de neurônios. Todas as topologias obtiveram em média de 92% de acertos, sendo considerada a mais adequada à topologia com apenas uma camada com 86 neurônios pela média dos melhores resultados obtidos das métricas de acurácia, precisão, revogação e F1 Score acima dos 93% e o baixo esforço computacional para a diagnose da folha o que garante um melhor desempenho do Sistema especialista desenvolvido.

A estimação da densidade de multidões depende diretamente da precisão da localizaçãodas pessoas no ambiente. Os trabalhos atuais estimam a densidade diretamente sobre asvisões das câmeras de segurança e utilizam uma perspectiva diagonal do ambiente. Aperspectiva diagonal faz com que a percepção da distribuição da multidão de pessoas fiquenão uniforme e com distorções na distância real entre as pessoas localizadas na imagem, oproblema de Viés de Perspectiva. Para lidar com esse problema foi construído um sistema,o HMODE, com uma arquitetura baseada em transformação de perspectiva (a homografia)para estimação de densidade. A homografia entregou maior confiabilidade para o mapade densidade gerado, de forma que a densidade passa a ser estimada sobre as coordenadastransformadas para uma visão do topo. O sistema passou por dois casos de avaliação.No primeiro caso, foi gerado um novo conjunto de dados a partir de múltiplas visões decâmeras. O segundo caso de avaliação utilizou um conjunto de dados já existente, o PETS2009. As avaliações permitiram evidenciar a viabilidade e a adaptabilidade da arquiteturado HMODE aos ambientes. The estimation of crowd density depends directly on the accuracy of the location of peoplein the environment. Current work estimates density directly on security camera viewsand uses a diagonal perspective of the environment. The diagonal perspective causesthe perception of the distribution of the crowd of people to be non-uniform and withdistortions in the real distance between the people located in the image, the PerspectiveBias problem. To deal with this problem, a system was built, the HMODE, with anarchitecture based on perspective transformation (homography) for density estimation.Homography provided greater reliability for the generated density map so that the densityis now estimated on the transformed coordinates for a top view. The system wentthrough two evaluation cases. In the first case, a new dataset was generated from multiplecamera views. The second case of evaluation used an existing dataset, PETS 2009. Theevaluations made it possible to evidence the feasibility and adaptability of the HMODEarchitecture to the environments.

Não recebi financiamento Due to the transversality of Computer Science and Engineering as an area of interdisciplinary research and to the adoption of the computer as a tool by the most diverse areas of knowledge, computer labs have become essential infrastructure for conducting various classes in educational institutions. However, just like any organization or company that has dozens or hundreds of machines, these institutions have huge problems managing their computer assets concerning maintaining, upgrading, and inventorying these systems. This project aims to contribute to solving these problems by creating a solution for computer labs that encompasses user authentication, transparent system virtualization (by passing through devices to the virtual machine), remote system management and disk image distribution using BitTorrent (to fully take advantage of the bandwidth provided by the network infrastructure). The proposed solution was installed in the computerized classrooms maintained by the Secretaria Geral de Informática at UFSCar. The proposed objectives of implementing user authentication, systems virtualization, remote management and image distribution have been achieved. It is expected that this solution will also be adopted by other universities, and that the knowledge generated by this work can be applied to the management of large machinery parks in other contexts and other areas of the industry. Devido à transversalidade da Computação como área de pesquisa interdisciplinar e à adoção do computador como ferramenta pelas mais diversas áreas do conhecimento, laboratórios informatizados tornaram-se infraestrutura essencial para a realização de aulas de diversas disciplinas em instituições de ensino. Contudo, assim como qualquer organização ou empresa que possua dezenas ou centenas de máquinas, essas instituições têm enormes problemas para realizar o gerenciamento do parque computacional no que diz respeito à manutenção, atualização e inventário desses sistemas. O presente projeto pretende contribuir para a resolução desses problemas, criando uma solução para laboratórios educacionais informatizados que engloba autenticação de usuários, virtualização de sistemas de maneira transparente para o usuário (por meio do passthrough de dispositivos para a máquina virtual), gerência remota dos sistemas e distribuição de imagens de disco utilizando BitTorrent (de forma a aproveitar toda a largura de banda disponibilizada pela infraestrutura de rede). A solução proposta foi instalada nas salas de aula informatizadas mantidas pela Secretaria Geral de Informática da UFSCar. Os objetivos propostos de implantação de autenticação de usuários, virtualização de sistemas, gerência remota e distribuição de imagens foram alcançados. Espera-se que esta solução também seja adotada por outras universidades, e que o conhecimento gerado por este trabalho possa ser aplicado ao gerenciamento de grandes parques de máquinas em outros contextos e outras áreas da indústria.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Startups are companies designed for a new product or service and that aim to grow quickly in an uncertain environment, highly reactive, and often facing a lack of resources. Software startups face difficulties in incorporating software development processes into their daily activities. Among these difficulties is the adoption of User eXperience (UX) practices. Startups have a constant search for a scalable and sustainable business model and the UX practice helps this business model to be aligned with the needs of real users. Therefore, UX practices can bring benefits to startups even before product development begins. The aim of this project was to bring an updated perspective on what exists in the scientific literature and in practice related to UX in startups, elucidating what are the startups' needs in relation to UX work from a practical point of view. To achieve this objective, the research method was divided into 2 stages: (i) a survey of the literature was carried out, and, through a Thematic Analysis, it was possible to consolidate a set of themes that express previously dispersed knowledge in the literature. It also contributed with a set of open questions gathered from the literature and new questions that emerged from the analysis. These questions helped to outline the studies carried out in the next step. (ii) Field studies were carried out in two startups, from the analysis it was possible to identify needs related to UX that the startups have. It was observed that not always the way to practice UX in startups is to hire a UX professional, small daily actions such as collecting and documenting user feedback can improve the user experience. It was also observed that startups have a lot of data about their users and the use of their product. However, this knowledge is dispersed in various sectors of the company making startups have difficulty in knowing how to use this data. From the results obtained in these two stages, a parallel between literature and practice was outlined. The parallel brings a new starting point for future studies related to UX in startups. Startups são empresas projetadas para um novo produto ou serviço e que visam crescer rapidamente em um ambiente incerto, altamente reativo e, muitas vezes, enfrentando escassez de recursos. As startups de software enfrentam dificuldades em incorporar processos de desenvolvimento de software em suas atividades diárias. Dentre essas dificuldades, está a adoção de práticas de User eXperience (UX). As startups possuem uma constante busca por um modelo de negócio escalável e sustentável e a prática de UX ajuda com que esse modelo de negócio esteja alinhado às necessidades dos usuários reais. Logo, as práticas de UX podem trazer benefícios para startups antes mesmo do início do desenvolvimento do produto. O objetivo deste projeto foi trazer uma perspectiva atualizada sobre o que existe na literatura científica e na prática relacionada a UX em startups, elucidando quais são as necessidades das startups em relação ao trabalho de UX sob o ponto de vista prático. Para atingir tal objetivo o método de pesquisa se dividiu em 2 etapas: (i) foi realizado um levantamento da literatura e, através de uma Análise Temática foi possível consolidar um conjunto de temas que expressam o conhecimento previamente disperso da literatura. Contribuiu-se também com um conjunto de questões abertas reunidas da literatura e novas questões que emergiram da análise. Essas questões contribuíram para delinear os estudos realizados na próxima etapa. (ii) Foram realizados estudos de campo realizados em duas startups, a partir da análise foi possível identificar necessidades relacionadas a UX que as startups possuem. Pôde-se observar que nem sempre o caminho para praticar UX em startups é a contratação de um profissional de UX, pequenas ações diárias como a coleta e documentação dos feedbacks dos usuários pode melhorar a experiência dos usuários. Observou-se também que as startups possuem muitos dados sobre seus usuários e sobre o uso do seu produto. No entanto, esse conhecimento está disperso em diversos setores da empresa fazendo com que as startups tenham dificuldade em saber como utilizar esses dados. A partir dos resultados obtidos nessas duas etapas, delineou-se um paralelo entre a literatura e a prática. O paralelo traz novo ponto de partida para estudos futuros relacionados a UX em startups. 88882.426474/2019-01

Este estudo consiste em relatar a estruturação de um banco de dados espacial para o desenvolvimento do Sistema SIGAreias e sua possivel evolução para um banco multidimensional. O Sistema de Informações Geográficas denominado SIGAreias foi criado para viabilizar as análises espaciais das informações obtidas em campo pelo projeto “Águas de Areias”. Sua estruturação, assim como a do banco de dados, consiste em facilitar o processamento dos dados e obtenção das informações processadas para a tomada de decisões (melhor gestão dos recursos hídricos e áreas degradadas, entre outras). O processo foi descrito em fases, que vão desde o tratamento dos dados para inserção no repositório até o desenvolvimento do sistema de informação geográfica em ambiente Web (SIG-Web), bem como verificar como este se comporta junto ao referido repositório para a execução das consultas e funcionalidades do sistema SIGAreias The aim of this paper is report a structuring of a spatial database for the development of the SIGAreias system and its own evolution to a multidimensional database. The Geographic Information System (GIS) called SIGAreias was created to make spatial analysis of the information obtained in the fieldwork by the Águas de Areias project. Its structuring, as well as that of the database, was aimed at facilitating the processing of data and obtaining the information processed for decision making. The process has been described in phases, ranging from the treatment of the data for insertion in the repository to the development of the geographic information system in the Web environment (SIG-Web) a whole and how it behaves next to this repository for the execution of the queries and features of the SIGAreias system

O objetivo deste artigo é apresentar o desenvolvimento do aplicativo móvel “Conhecendo as Bacias Hidrográficas Pernambucanas” que atua como suporte para a Avaliação Hidroambiental de Bacias Hidrográficas de Pernambuco. Este aplicativo servirá como ferramenta de apoio à gestão e observação de recursos hídricos pernambucanos. O aplicativo para dispositivos móveis se baseia na apresentação de dados georreferenciados e mapas temáticos relativos às vinte e nove bacias hidrográficas, entre os dados estão indicadores e índices ligados às condições socioambientais e hidrográficas dos municípios pernambucanos contemplados pelos rios e afluentes que compõem as bacias estudadas. As seguintes atividades foram realizadas para o desenvolvimento do aplicativo: definição do escopo, escolha da ferramenta para desenvolvimento de um aplicativo híbrido, seleção dos recursos da biblioteca da plataforma ArcGIS, implementação e testes. O aplicativo desenvolvido é pioneiro, pois permite uma nova maneira de observação dos recursos hídricos e é destinado tanto aos contribuintes quanto aos órgãos públicos que participam da gestão desses recursos. This article aims to explain the development of the mobile application "Knowing the Pernambuco Hydrographic Basins", which acts as a support for the Hydroelectric Assessment of Pernambuco Hydrographic Basins. This application will serve as a tool to support the management and observation of water resources in Pernambuco. This application will serve as a tool to support the management and observation of water resources in Pernambuco. The application for mobile devices is based on the presentation of georeferenced data and graphic maps for the twenty-nine hydrographic basins, among the data are indicators and indexes linked to socio-environmental conditions and hydrographs of the municipalities of Pernambuco, considered by the rivers and tributaries that compose the studied basins. The following activities were performed for application development: definition of scope, the choice of tool for developing a hybrid application, selection of ArcGIS platform library resources, implementation and testing. The mobile application is a pioneer because it allows a new way of observing water resources and is intended for both taxpayers and public bodies that participate in the management of these resources.

Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos de aprendizado de máquina usados para a modelagem de problemas em vários campos de pesquisa. Contudo, as RNAs são frequentemente consideradas como “caixas pretas”, o que significa que esses modelos não podem ser interpretados, pois não fornecem informações explicativas. Os seletores de variáveis com base nos pesos de conexão (Weight Based feature selectors - WBFS) foram propostos para de extrair conhecimento das RNAs por meio de um ranking de importância das variáveis de entrada em relação à saída da rede. Grande parte das aplicações que utilizam esses algoritmos se baseiam em apenas um modelo de RNA. No entanto, existe uma variação nos valores dos pesos de conexão de RNAs treinadas em diferentes momentos de inicialização dos pesos e em razão do treinamento da rede, ocorrendo assim, uma variação no ranking de importância de um mesmo conjunto de dados. Neste contexto, esta tese apresenta um estudo sobre os WBFS. Primeiro, propomos uma nova abordagem de votação para avaliar a estabilidade dos WBFS, ou seja, a variação obtida ao gerar rankings de importância por meio de muitos modelos de RNA. Em seguida, avaliamos a estabilidade dos WBFS com base em multilayer perceptron (MLP) e extreme learning machines (ELM). Ademais, propomos uma melhoria nos WBFS de Garson, Olden e de Yoon, combinando-os com o seletor de variáveis ReliefF, denominados FSGR, FSOR e FSYR. Os experimentos foram realizados com base em 28 arquiteturas MLP, 16 arquiteturas ELM e 16 conjuntos de dados do repositório UCI. Os resultados mostram que há uma diferença significativa na estabilidade WBFS dependendo dos parâmetros de treinamento das RNAs e a depender do WBFS utilizado. Os algoritmos propostos se demonstraram mais eficazes do que os algoritmos clássicos. Até onde sabemos, este estudo foi a primeira tentativa de medir a estabilidade dos WBFS, de investigar os efeitos dos parâmetros da RNA na estabilidade do WBFS e o primeiro a propor uma combinação de WBFS com outro seletor de variáveis. Além disso, os resultados fornecem informações sobre os benefícios e as limitações dos WBFS e representam um ponto de partida para melhorar a estabilidade desses algoritmos. Artificial Neural Networks (ANN) are machine learning models used to solve problems in several research fields. Although, ANNs are often considered “black boxes”, which means that these models cannot be interpreted, as they do not provide explanatory information. Connection Weight Based Feature Selectors (WBFS) have been proposed to extract knowledge from ANNs. Most of studies that have been using these algorithms are based on just one ANN model. However, there are variations in the ANN connection weight values due to the initialization and training, and consequently, leading to variations in the importance ranking generated by a WBFS. In this context, this thesis presents a study about the WBFS. First, a new voting approach is proposed to assess the stability of the WBFS, i.e, the variation in the result of the WBFS. Then, we evaluated the stability of the algorithms based on multilayer perceptron (MLP) and extreme learning machines (ELM). Furthermore, an improvement is proposed in the algorithms of Garson, Olden, and Yoon, combining them with the feature selector ReliefF. The new algorithms are called FSGR, FSOR, and FSYR. The experiments were performed based on 28 MLP architectures, 16 ELM architectures, and 16 data sets from the UCI Machine Learning Repository. The results show that there is a significant difference in WBFS stability depending on the training parameters of the ANNs and depending on the WBFS used. In addition, the proposed algorithms proved to be more effective than the classic algorithms. As far as we know, this study was the first attempt to measure the stability of WBFS, to investigate the effects of different ANN training parameters on the stability of WBFS, and the first to propose a combination of WBFS with another feature selector. Besides, the results provide information about the benefits and limitations of WBFS and represent a starting point for improving the stability of these algorithms.

Não recebi financiamento An information technology department in an educational institution, public company, or any other organization, including a private one, has a fundamental role in ensuring that the Institutional Development Plan is fulfilled in accordance with the established goals. To this end, it is crucial that the planning of information technology has its processes aligned with the global processes of the organization. The governance of information technology with all its management processes is necessary for this area to maintain its strategic alignment, providing support and enabling the achievement of the institution's objectives. The appropriate management tools in free software, in addition to reducing the necessary investments in software, enable the development of new functionalities according to the local needs of the organization, as well as the dissemination of these functionalities to other organizations and / or people with the same needs, providing, also, the local technological development. Due to the characteristics of development, distribution and philosophy of freedom of free software, in which technology is developed and shared by the community, providing autonomy and independence, its association with social technology is also made. Thus, the present work addresses the use of GPLI, which is an open source tool in Service Management, by the information technology area in a Federal Educational Institution, making the relationship between governance and free software with the field of Science, Technology and Society. The objective is to bring up and analyze the applied information technology governance guidelines and the use of free tools. Thus, providing better strategic alignment, efficiency, satisfaction of users of information technology services and the guarantee of their availability, which adds value to the institution and propitiates the improvement of services provided to society. To achieve this goal, the research started from a bibliographic review on Information Technology Governance and free software, with a focus on GLPI. Seeking to cooperate to fill the gap on the topic of study, a research was carried out with an exploratory-descriptive objective, qualitative-quantitative approach, with field research procedures and a case study. The data were obtained through the application of a questionnaire, the unit being the case of the Federal Institute of São Paulo. The following method of analysis was applied: content analysis, comparative analysis between the theoretical assumptions and the results obtained and, finally, a descriptive analysis. As a result of this research, it was observed that Governance brings the proposal of transparency in the use of technologies, human resources and actions performed in society, by society and for society. Governance, when applied in public administration, is essential for social and technological transformation due to the transparency that its guidelines provide. It is concluded that the results achieved can contribute to expand knowledge about the application of information technology governance practices and the use of free software in the referred institution and other related institutions, and thus contribute the improvement of services provided to the population. Um departamento de tecnologia da informação em uma instituição de ensino, empresa pública, ou qualquer outra organização, inclusive particular, tem papel fundamental para que o Plano de Desenvolvimento Institucional seja cumprido de acordo com as metas estabelecidas. Para tanto é crucial que o planejamento da tecnologia da informação esteja com seus processos alinhados aos processos globais da organização. A governança de tecnologia da informação com todos seus processos de gestão se faz necessária para que esta área mantenha seu alinhamento estratégico, dando suporte e possibilitando a realização dos objetivos da instituição. As ferramentas adequadas de Gestão em software livre, além de diminuírem os investimentos necessários com softwares, possibilitam o desenvolvimento de novas funcionalidades de acordo com as necessidades locais da organização além da disseminação dessas funcionalidades para outras organizações e/ou pessoas com as mesmas necessidades, propiciando, ainda, o desenvolvimento tecnológico local. Pelas características de desenvolvimento, distribuição e filosofia de liberdade do software livre, em que a tecnologia é desenvolvida e compartilhada pela comunidade, propiciando autonomia e independência, também é feita sua associação com a tecnologia social. Desta forma, o presente trabalho aborda o uso do GPLI, que é uma ferramenta de código aberto no Gerenciamento de Serviços, por parte da área de tecnologia da informação em uma Instituição Federal de Ensino, fazendo a relação entre governança e software livre com o campo da Ciência, Tecnologia e Sociedade. O objetivo é levantar e analisar as diretrizes de governança de tecnologia da informação aplicadas e a utilização de ferramentas livres. Proporcionando assim, melhor alinhamento estratégico, eficiência, satisfação dos usuários dos serviços de tecnologia da informação e a garantia da disponibilidade dos mesmos, o que agrega valor para a instituição e propicia a melhoria dos serviços prestados à sociedade. Para alcançar este objetivo, a pesquisa partiu de uma revisão bibliográfica sobre a Governança de Tecnologia da Informação e software livre, com foco no GLPI. Buscando cooperar para o preenchimento da lacuna sobre o tema de estudo, realizou-se uma pesquisa com objetivo exploratório-descritivo, abordagem qualitativa-quantitativa, com procedimentos de pesquisa de campo e um estudo de caso. Os dados foram obtidos por meio da aplicação de um questionário, sendo a unidade caso o Instituto Federal de São Paulo. Aplicou-se como método de análise: análise de conteúdo, análise comparativa entre os pressupostos teóricos e os resultados obtidos e, por fim, uma análise descritiva. Como resultado dessa pesquisa, observou-se que a governança traz a proposta de transparência no uso das tecnologias, recursos humanos e de ações desempenhadas na sociedade, pela sociedade e para a sociedade. A governança, quando aplicada na administração pública, é indispensável para que haja transformação social e tecnológica pela transparência que suas diretrizes proporcionam. Conclui-se que os resultados alcançados podem contribuir para ampliar o conhecimento sobre aplicação das práticas de governança de tecnologia da informação e uso de software livre na referida instituição e demais instituições correlatas, e assim proporcionar a melhoria dos serviços prestados à população.

Este artigo aborda de maneira sucinta, as informações sobre o desenvolvimento do protótipo do sistema de controle de tráfego inteligente. O protótipo e este artigo são requisitos parciais para obtenção do título de Especialista em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação. As grandes cidades têm sofrido amargamente com a falta de planejamento urbano e uma ineficiência evidente na qualidade dos transportes públicos dispostos aos seus cidadãos. Infelizmente, todos esperam ser vitimados com mais um dia de engarrafamento, no entanto, a tecnologia de tráfego tem se mostrado uma das alternativas, por meio de inteligência artificial nos semáforos. O protótipo e este artigo são requisitos parciais para obtenção de título de Especialista em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação. This article briefly addresses information about the development of the prototype of the intelligent traffic control system. The prototype and this article are partial requirements for obtaining the title of Specialist in Research, Development and Innovation. Large cities have suffered bitterly from the lack of urban planning and an evident inefficiency in the quality of public transport available to their citizens. Unfortunately, everyone expects to be victimized with another day of traffic jam, however, traffic technology has proven to be one of the alternatives, through artificial intelligence at traffic lights. The prototype and this article are partial requirements for obtaining the title of Specialist in Research, Development and Innovation.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Simulation is a widely used technique for validation and testing of routing protocols in vehicular networks (VANETs). These simulations are based on mobility models that must follow the real movement patterns of vehicles to produce realistic and accurate assessments of protocols and other vehicular network solutions. Mobility models and simulations can be based and adjusted using real vehicular mobility traces. These traces are records of vehicles positioning over a period of time, and they incorporate the behavior and dynamics that occur in the day-to-day of a city (traffic jams, the way drivers drive, routines of population or types of vehicles). Understanding the mobility characteristics of these traces helps in feasibility study of vehicular networks, understanding of factors that affect traffic conditions, configuring and conducting realistic simulations so that the design of routing protocols reacts to real vehicle movement behaviors. Therefore, a tool to produce more accurate and realistic results in these simulations is the characterization of vehicle mobility datasets. There are works that already makes this type of characterization, but few of them explore data from large cities like São Paulo. This work characterizes a dataset of real mobility traces of buses in São Paulo, extracting and demonstrating mobility and connectivity metrics found in the literature. Prior to characterization, the dataset was pre-processed using common treatments for this type of data. The metrics extraction and pre-processing were done using the Python language and the big data tool Apache Spark. The objective of this work is to demonstrate the behavior of a large urban centers, and to provide a dataset for the validation, adjustment and conduction of simulations of vehicular networks. The extracted characteristics indicate behavior patterns in the movement of buses that are repeated according to the days of the week (weekdays, Saturdays, and Sundays), period of the day, and regions of the city. A simulação é uma técnica amplamente utilizada para validação e testes de protocolo de roteamento em redes veiculares (VANETs). Essas simulações são baseadas em modelos de mobilidade que devem seguir o padrão real de movimentação dos veículos para produzir avaliações realistas e acuradas de protocolos e outras soluções de redes veiculares. Os modelos de mobilidade e as simulações podem ser baseados e ajustados através de traços reais de mobilidade veicular. Esses traços são registros de posicionamento de veículos durante um período de tempo, e incorporam o comportamento e dinâmica real que ocorrem no dia-a-dia de uma cidade (engarrafamentos, maneira de motoristas dirigir, rotinas da população ou dos tipos de veículos). O entendimento de características de mobilidade desses traços auxilia no estudo de viabilidade de redes veiculares, compreensão de fatores que afetam condições de tráfego, configurar e conduzir simulação realistas para que o projeto de protocolos de roteamento reajam a comportamentos reais da movimentação dos veículos. Portanto, uma ferramenta para produzir resultados mais acurados e realistas nessas simulações é a caracterização de datasets de mobilidade veicular. Existem trabalhos que já realizam essa caracterização, porém poucos exploram os dados de grandes cidades como São Paulo. Este trabalho caracteriza um datase} de traços reais de mobilidade dos ônibus de São Paulo extraindo e demonstrando métricas de mobilidade e conectividade encontradas na literatura. Previamente à caracterização, o conjunto de dados foi pré-processado através de tratamentos comuns para este tipo de dado. A extração das métricas e o pré-processamento foram feitos através da linguagem Python e a ferramenta de Big Data Apache Spark. O objetivo deste trabalho é demonstrar o comportamento de um grande centro urbano, e fornecer um conjunto de dados para fonte de validação, ajustes e condução de simulações de redes veiculares. As características extraídas indicam padrões de comportamento na movimentação dos ônibus que se repetem de acordo com os dias da semana (dias úteis, sábados, e domingos), horário, e regiões da cidade. CAPES: Código de Financiamento 001

Não recebi financiamento A Software Requirement Pattern (SRP) is a feasible reuse approach that joins recurrent and high-quality software requirements from a set of applications. SRP is a widely investigated theme because it improves the quality of requirements specifications and reduces delivery time and project cost. Despite its importance for Requirements Engineering (RE), there is a lack of research on SRP over other software life cycle phases. Considering the intrinsic relation between RE and testing, this work aims to elaborate on an abstract and domain-independent reuse strategy for aligning SRP and Software Test Pattern (STP). A metamodel called Software Pattern MetaModel (SoPaMM) was produced so that requirements, behaviors, and test cases are related, with the influence of existing agile practices as Behavior-Driven Development (BDD). A Terminal Model Editor (TMEd) tool was also developed to produce pattern catalogues following the SoPaMM metamodel grammar. Moreover, the Metamodel Quality Requirements and Evaluation (MQuaRE) framework was defined to evaluate the SoPaMM metamodel quality. Then, SoPaMM was evaluated from the perspective of the quality properties defined in MQuaRE, and the evaluation results indicated that the metamodel has good quality concerning Compliance, Conceptual Suitability, Usability, Maintenance, and Portability characteristics. The main contributions of this research are: (i) a research agenda on the state of the art and state of the practice of SRP; (ii) the identification of a lack of research involving SRP in other phases of the software life cycle, beyond RE; (iii) the SoPaMM metamodel; (iv) the TMEd tool; (v) the MQuaRE framework; and (vi) the quality evaluation of the SoPaMM metamodel using the MQuaRE framework. Lessons learned and proposals of future work conclude this research. Um padrão de requisito de software (PRS) é uma abordagem de reutilização viável que reúne requisitos de software recorrentes e de alta qualidade de um conjunto de aplicativos. PRS é um tema amplamente investigado porque melhora a qualidade das especificações dos requisitos e reduz o tempo de entrega e o custo do projeto. Apesar de sua importância para a Engenharia de Requisitos (ER), há uma carência de pesquisas sobre PRS nas demais fases do ciclo de vida do software. Considerando a relação intrínseca entre RE e testes, este trabalho tem como objetivo elaborar uma estratégia de reutilização abstrata e independente de domínio para o alinhamento de PRS e Padrões de Teste de Software (PTS). Um metamodelo denominado Software Pattern MetaModel (SoPaMM) foi produzido para que requisitos, comportamentos e casos de teste sejam relacionados, com a influência de práticas ágeis existentes como Behavior-Driven Development (BDD). Uma ferramenta Terminal Model Editor (TMEd) também foi desenvolvida para produzir catálogos de padrões seguindo a gramática do metamodelo SoPaMM. Além disso, o arcabouço Metamodel Quality Requirements and Evaluation (MQuaRE) foi definido para avaliar a qualidade do metamodelo SoPaMM. Em seguida, o SoPaMM foi avaliado sob a perspectiva das propriedades de qualidade definidas no MQuaRE, e os resultados da avaliação indicaram que o metamodelo apresenta boa qualidade quanto às características de Conformidade, Adequação Conceitual, Usabilidade, Manutenção e Portabilidade. As principais contribuições desta pesquisa são: (i) uma agenda de pesquisa sobre o estado da arte e o estado da prática do PRS; (ii) a identificação de carência de pesquisas envolvendo PRS em outras fases do ciclo de vida do software, além de ER; (iii) o metamodelo SoPaMM; (iv) a ferramenta TMEd; (v) o arcabouço MQuaRE; e (vi) a avaliação da qualidade do metamodelo SoPaMM usando a estrutura MQuaRE. Lições aprendidas e propostas de trabalhos futuros concluem esta tese.

O recente aumento nos dados armazenados digitalmente estimulou o desenvolvimento de métodos para organizar e extrair conhecimento relevante desse grande volume de dados. A classificação automática de documentos (ADC) é um desses métodos. Considerada uma das tarefas mais relevantes e desafiadoras no contexto de recuperação de informações, devido a alta dimensionalidade e esparsidade dos dados, utiliza técnicas de aprendizado de máquina para agrupar documentos similares em classes. Trabalhos recentes defendem o uso de sistemas de múltiplos classificadores (MCS) para aumentar a precisão da ADC, através da combinação de um conjunto de classificadores para obter melhores resultados em relação a um único classificador. Uma das abordagens mais promissoras de MCS é a seleção dinâmica (DS), onde os classificadores base são selecionados em tempo real, de acordo com cada novo documento de consulta (teste) a ser classificado. Este trabalho propõe a seleção customizada de método de classificação realizada em tempo de consulta (teste). Somente o classificador mais competente, ou o conjunto de classificadores mais competentes, é selecionado para fazer a predição do rótulo de cada documento de consulta. Alem disso, o trabalho apresenta a exploração de paralelismo para acelerar a tarefa de ADC. Resultados experimentais, utilizando bases de dados padronizadas, mostram resultados competitivos e promissores em relação às baselines usadas. Novas oportunidades para exploração de paralelismo também são apresentadas como trabalhos futuros. The recent increase in digitally stored data has spurred the development of methods to organize and extract relevant knowledge from this large volume of data. Automatic document classification (ADC) is one such method. Considered one of the most relevant and challenging tasks in the context of information retrieval, due to the high dimensionality and sparse data, it uses machine learning techniques to group similar documents into classes. Recent works advocate the use of multiple classifier systems (MCS) to improve the accuracy of ADC, through the combination of a set of classifiers to obtain better results in relation to a single classifier. One of the most promising approaches to MCS is dynamic selection (DS), where the base classifiers are selected in real time, according to each new consultation document (test) to be classified. This work proposes the customized selection of the classification method performed in consultation time (test). Only the most competent classifier, or the most competent set of classifiers, is selected to predict the label of each consultation document. In addition, the paper presents the exploration of parallelism to speed up the ADC task. Experimental results, using standardized databases, show competitive and promising results in relation to the baselines used. New opportunities for exploring parallelism are also presented as future work. Outro

Não recebi financiamento Nowadays, there is an increasing need for systems that can accurately and quickly identify a person. Traditional identification methods utilize something a person knows or something a person has. This kind of methods has several drawbacks, being the main one the fact that it is impossible to detect an impostor who uses genuine credentials to pass as a genuine person. Besides, in some cases it is necessary to discover the identity of people in a covert manner. One way to deal with these types of problems is to use biometric identification. Face is one of the biometric features that best suit the covert identification since the current technology is able to provide high resolution 2D face images captured by low cost cameras, in a secret way, at a distance and without cooperation from the people being identified. However, in general, biometric systems based on 2D face recognition perform very poorly in certain scenarios when the input images present variations in pose, illumination, and facial expressions. One way to mitigate this problem is to use 3D face data, but the current 3D scanners are expensive and require a lot of cooperation from people. The use of deep convolutional neural networks is another way to mitigate the traditional 2D facial recognition drawbacks, but it can be unfeasible, due to their large training data and huge computational power requirements. Therefore, in this thesis, we introduce a hybrid approach, based on Shallow Learned Feature Representation, for 3D face recognition, which is focused on minimizing the amount of data, the computational power and the processing time required in the training stage, while being able to operate close to state-of-the-art methods and being able to transfer the learning made on high-resolution data to low-resolution data. Another important aspect of the proposed hybrid approach is the possibility to operate in both classification or feature-extraction modes. Experimental results obtained by our hybrid approach on EURECOM Kinect Face dataset, a low resolution depth dataset, showed a rank-1 recognition rate of 90.75% on the hardest case of classification mode, and 73.26% on the feature extraction mode, which are better than the rates obtained by related state-of-the-art methods with the same protocol and dataset. So, we conclude that the proposed hybrid approach helps to attenuate the cross-resolution differences and that the utilization of an input built with more discriminative data, such as low-level hand-crafted features, allows the utilization of shallow CNN for 3D face recognition. A crescente necessidade de sistemas que possam identificar uma pessoa com precisão e rapidez se torna muito evidente nos dias de hoje. Existem algumas aplicações em que a necessidade de descobrir a identidade das pessoas de forma sigilosa é primordial. Pensando nessas aplicações e na utilização de características biométricas a face é uma das características que melhor se adequa a esse tipo de identificação. Isso pois a tecnologia atual é capaz de fornecer imagens faciais 2D de alta resolução capturadas por câmeras de baixo custo a distância e sem a cooperação dos sujeitos. No entanto, em geral, os sistemas biométricos baseados no reconhecimento de face 2D têm sua performance afetada em certos cenários, quando as imagens das faces apresentam variações na pose, iluminação e expressões faciais. Uma maneira de atenuar esse problema é usar dados faciais em 3D, mas os scanners 3D atuais são caros e exigem muita cooperação dos sujeitos. O uso de redes neurais convolucionais profundas é outra forma de mitigar as desvantagens do reconhecimento facial 2D tradicional, mas pode ser inviável, devido à necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados para o treinamento das redes e computadores com enorme capacidade de processamento e armazenamento de dados. Portanto, nesta tese, uma abordagem híbrida para reconhecimento de faces 3D é apresentada. Essa abordagem, que tem como foco minimizar a quantidade de dados, o poder computacional e o tempo de processamento necessário na fase de treinamento, é baseada em redes neurais convolucionais rasas e é capaz operar próximo aos métodos do estado da arte e ser capaz de transferir o aprendizado feito em dados de alta resolução para dados de baixa resolução. Outro aspecto importante da abordagem híbrida proposta é a possibilidade de operar nos modos de classificação ou extração de características. Os resultados experimentais obtidos por nossa abordagem híbrida utilizando o dataset EURECOM Kinect Face, com dados de profundidade de baixa resolução, mostraram uma taxa de reconhecimento em rank-1 de 90,75% no caso mais difícil do modo de classificação e 73,26% no modo de extração de características, sendo o desempenho melhor que outras técnicas utilizando o mesmo protocolo e conjunto de dados. Assim, concluímos que a abordagem híbrida proposta ajuda a atenuar as diferenças de resolução e que a utilização de uma entrada construída com dados mais discriminativos, como extratores de característica de baixo nível, permite a utilização de CNN rasas para reconhecimento facial 3D.

Não recebi financiamento Distributed algorithms have been increasingly used because of commercial and technical factors, especially when the aim is to obtain scalability or high availability of data. Regarding high scalability, stands out the algorithms in which a set of processes interact through the exchange of messages in order to perform the same actions and remain in the same state, called replication algorithms. However, to meet this high demand, it is not enough for such algorithms to be functional, but they must also be fault tolerant, in order to avoid data corruption. Fault tolerance in distributed algorithms is not a trivial topic, and algorithms that tolerate arbitrary failure tend to be costly and complex to implement. In order to tolerate several fault types while keeping the complexity low, the model of arbitrary non-malicious faults was created, where only faults caused by intentional invasions to the environment are not tolerated. This dissertation proposes a distributed validation mechanism for the Paxos algorithm in order to guarantee the properties of the model, making it tolerant to non-malicious arbitrary faults. Algoritmos distribuídos têm sido cada vez mais utilizados por fatores comerciais e técnicos, principalmente quando o intuito é obter escalabilidade ou alta disponibilidade dos dados. Neste último ponto, destacam-se os algoritmos em que um conjunto de processos interagem através de trocas de mensagens a fim de executarem as mesmas ações e se manter no mesmo estado, chamados de algoritmos de replicação. Entretanto, para atender essa alta demanda não basta tais algoritmos serem funcionais como também devem ser tolerantes a falhas, a fim de evitar corrupções dos dados. Tolerância a falhas em algoritmos distribuídos não é um tópico trivial, e algoritmos que toleram falhas arbitrárias tendem a ser custosos e de implementação complexa. A fim de tolerar diversas categorias de falhas mantendo a complexidade baixa, foi criado o modelo de falhas arbitrárias não maliciosas, onde apenas falhas causadas por invasões intencionais ao ambiente não são toleradas. Esta dissertação propõe um mecanismo de validação distribuída para o algoritmo Paxos a fim de garantir as propriedades deste modelo, tornando-o tolerante a falhas arbitrárias não maliciosas.

Não recebi financiamento Internet of Things (IoT) devices, which can range from smart watches to health monitors, are increasingly intrinsic and ubiquitously connected in people’s routine. With such ubiquitous devices and applications growing in numbers, and our society increasingly relying on such systems ubiquitous, a number of software development challenges have emerged. More sophisticated applications should be able to control and exploit the dynamics of changing contextual information of users and the surrounding environment. Thus, such systems need to meet stringent requirements related to application-specific fault tolerance, integrity, and availability. This fundamental issue in the development of reliable ubiquitous systems lies in how properly handle application errors in the presence of frequent contextual changes and asynchronous communication. In this context, aiming to overcome these inerent challenges, this research proposes a Context-aware Exception Handling (CAEH) Mechanism Applied to Internet of Things. The mechanism consists of publish/subscribe middleware to communicate the devices in conjunction with a proposed architecture to handle contextual exceptions. The validation of the proposed CAEH mechanism was accomplished through the development of a the simulation of a practical application (case study) that explore and evaluate its use in the construction of context-sensitive asynchronous systems. All source code as the simulation was made available on a platform so that developers can use the guidelines created to implement exception handling. Dispositivos da Internet of Things (IoT), que podem variar de relógios inteligentes a monitores de saúde, estão cada vez mais intrínsecos e ubíquamente conectados ao cotidiano das pessoas. Com esses dispositivos e aplicativos onipresentes crescendo em números, e a nossa sociedade cada vez mais confiando em tais sistemas, diversos desafios de desenvolvimento de software surgiram. Aplicações mais sofisticadas devem ser capazes de controlar e explorar a dinâmica da mudança de informações contextuais dos usuários e do ambiente circundante. Assim, tais sistemas precisam atender aos requisitos rigorosos relacionados à tolerância a falhas, integridade e disponibilidade. Esta questão fundamental no desenvolvimento de sistemas onipresentes confiáveis está na maneira correta de lidar com erros na presença de frequentes mudanças contextuais e comunicação assíncrona. Neste contexto, com o objetivo de superar esses desafios inerentes, esta dissertação propõe um mecanismo de tratamento de exceções sensível ao contexto aplicado à Internet das Coisas. O mecanismo é composto por um middleware publish/subscribe para comunicar os dispositivos em conjunto com uma arquitetura proposta para realizar o tratamento de exceções contextuais. A validação do mecanismo de tratamento de exceção proposto foi realizada por meio do desenvolvimento da simulação de uma aplicação prática (estudo de caso) que explora e avalia seu uso na construção de sistemas assíncronos sensíveis ao contexto. Todo o código do mecanismo bem como a simulação foi disponibilizado em uma plataforma de forma que desenvolvedores possam utilizar das diretrizes criadas para implementar o tratamento de exceções.

A crescente demanda de conexões móveis do LTE tem como consequência a saturação do espectro disponível, motivando as operadoras a buscarem novos espectros de frequência para uso secundário/eventual. A frequência de 5GHz está sendo alvo dessa exploração por não ser licenciada e pouco utilizada. Contudo, os padrões IEEE 802.11a/n/ac do Wi-Fi operam nessa mesma frequência sofrendo interferência dessa operação. Esse documento apresenta o estudo do impacto da operação simultânea entre o LTE-U e Wi-Fi, aplicando as modulações candidatas à 5G (F-OFDM/UFMC/FBMC) no LTE-U, bem como combinando-as com a técnica de coexistência ABS a fim de avaliar os desempenhos dos tráfegos LTE-U e Wi-Fi, por meio dos parâmetros de BER, PER, Vazão e BLER. Por oportuno, foram propostas duas técnicas de coexistência, LAS e RABS, sendo aplicadas às modulações do LTE-U e analisado o comportamento do tráfego, tanto dos nós quanto dos usuários móveis. Dessa forma, foi identificado o impacto das modulações candidatas na coexistência, tanto para o LTE-U quanto para o Wi-Fi, bem como tendo as técnicas LAS e RABS alcançado melhor desempenho para o tráfego Wi-Fi, como também proporcionado índices equilibrados ao tráfego do LTE-U. The growing demand for mobile LTE connections results in the saturation of the available spectrum, motivating operators to search new frequency spectra for secondary/occasional use. The 5GHz frequency is being aimed for this exploration because it is not licensed but also less used. However, IEEE 802.11a/n/ac Wi-Fi standards operate on that same frequency and are affected by this operation. This document presents the study of the impact of the simultaneous operation between LTE-U and Wi-Fi, applying the candidate 5G modulations (F-OFDM/UFMC/ FBMC) in LTE-U, as well as combining them with the coexistence technique ABS in order to evaluate the performance of LTE-U and Wi-Fi traffic, through the parameters of BER, PER, Throughput and BLER. In due course, two coexistence techniques were proposed, LAS and RABS, being applied to LTE-U modulations and traffic behavior was analyzed, both for nodes and for mobile users. Thus, the impact of candidate modulations on coexistence was identified, both for LTE-U and for Wi-Fi, as well as having the LAS and RABS techniques achieved better performance for Wi-Fi traffic, as well as providing balanced indexes for the LTE-U traffic. Outro

As técnicas de consulta por palavras-chave a bancos de dados relacionais têm sido desenvolvidas e aprimoradas nos últimos anos e para tanto é fundamental existir meios de avaliação destes métodos. O presente estudo tem como proposta, além de mensurar a eficácia das técnicas, verificar o processamento semântico realizado em relação às consultas durante sua submissão nas técnicas de pesquisa. Para isso, este estudo considera as características individuais de cada técnica para que a avaliação da eficácia não seja prejudicada, e propõe grupos de consultas para a avaliação de diferentes características semânticas. O conjunto de palavras-chave proposto é construído pela composição provenientes de sites específicos e tuítes que simulam consultas comuns às bases de dados contempladas. Espera-se compreender o processamento das palavras-chave, e se a eficácia do resultado é prejudicado em razão do processamento ou da falta dele. The querying techniques by keywords to relational databases have been developed and improved in recent years and it is therefore essential to have means of evaluating these methods. This study proposes to, in addition to measuring the effectiveness of the techniques, verify the semantic processing performed in relation to the consultations during their submission in the research techniques. For this, the proposal considers the individual characteristics of each technique so that the evaluation of effectiveness is not impaired, and proposes groups of consultations for the evaluation of different semantic characteristics. The proposed set of keywords is built by the composition of keywords from specific sites and tweets that simulate common queries to the contemplated databases. It is expected to understand the processing of keywords and whether the result’s effectiveness is impaired due to the processing or lack of it.

Não recebi financiamento The current Internet architecture has been the same since the time of its creation and has undergone increments and modifications in its protocols to meet new demands that have been arising over time. As the resolution of all these issues is not easily solved with the addition of new functionalities or architectural modifications, proposals for the development of new Internet architectures started around the world. With several new Internet architectures being proposed, choosing a new Internet architecture to replace the current one becomes an extremely complex task. Thus, the emergence of a heterogeneous environment composed of multiple Internet architectures that allows the coexistence of new Future Internet Architectures, through the current network infrastructure, becomes a viable solution. Thereby, this work presents a proposal that enables the coexistence of multiple Internet Architectures on the current network infrastructure, in order to enable communication between entities of the same Internet architecture, enabling the emergence of the heterogeneous environment composed of multiple Internet architectures. To this end, this proposal defines the creation and joint operation of programmable switches implemented in P4 language, specific controllers for each Internet architecture supported by the proposal and a Control Protocol used to standardize the exchange of control messages, regardless of the architecture, thus enabling the exchange of traffic between entities of the same Future Internet Architectures, through the existing network infrastructure. To demonstrate this proposal, a proof of concept was implemented in a virtualized environment, where the Future Internet Architectures ETArch and NovaGenesis were chosen to be initially supported by the solution, as well as the IPv4 protocol. Finally, the proof of concept validation and tests related to the processing time of data and control packets were performed, where the independence of processing time was observed in relation to the size of a package of such an architecture as well as other performance information. A atual arquitetura de Internet é a mesma desde a época de sua criação e vêm sofrendo incrementos e modificações em seus protocolos para suprir novas demandas que vem surgindo ao longo do tempo. Como a resolução de todas essas questões não são facilmente sanadas apenas com a adição de novas funcionalidades ou modificações na arquitetura, propostas de desenvolvimento de novas arquiteturas de Internet tiveram início pelo mundo. Com diversas novas arquiteturas de Internet sendo propostas, eleger uma nova arquitetura de Internet para substituir a atual torna-se uma tarefa extremamente complexa. Dessa forma, o surgimento de um ambiente heterogêneo composto por múltiplas arquiteturas de Internet que possibilite a coexistência de novas arquiteturas de Internet do Futuro, através da atual infraestrutura de rede, torna-se uma solução viável. Assim, este trabalho apresenta uma proposta que viabiliza a coexistência de múltiplas arquiteturas de Internet, sobre a infraestrutura da rede atual, de forma a possibilitar a comunicação entre entidades de mesma arquitetura de Internet, possibilitando assim o surgimento de um ambiente heterogêneo composto por múltiplas arquiteturas de Internet. Para isso, esta proposta define a criação e operação conjunta de comutadores programáveis implementados em linguagem P4, de controladores específicos para cada arquitetura de Internet suportada pela proposta e de um Protocolo de Controle, utilizado para padronizar a troca de mensagens de controle, independente da arquitetura, viabilizando assim a troca de tráfego entre entidades de uma mesma Arquitetura de Internet do Futuro, através da infraestrutura de rede existente. Para demonstrar esta proposta, foi implementada uma prova de conceito em ambiente virtualizado, onde foram escolhidas as Arquiteturas de Internet do Futuro ETArch e NovaGenesis para serem inicialmente suportadas pela solução, assim como o protocolo IPv4. Por fim, foram realizadas a validação da prova de conceito e a execução de testes relacionados ao tempo de processamento de pacotes de dados e de controle, onde observou-se a independência do tempo de processamento em relação ao tamanho de um pacote de uma arquitetura assim como outras informações de desempenho.

Não recebi financiamento Forests have huge environmental, social and economic importance. However, over the years they have been destroyed and transformed into pastures, agricultural fields, etc. Due to the popularity of remote sensing images, specifically the images acquired by the Landsat satellite series, several studies were proposed to find, monitor and analyze deforestation rates. However, researches indicate that images with higher spatial resolutions can overcome the results. Segmentation of remote sensing images is a crucial factor to support the inspection of deforested areas. Literature has different segmentation and pattern recognition techniques that have been used to solve this problem. Furthermore, these studies show the results of hybrid segmentation methods are better than single methods. Therefore, this research proposes a collaborative framework to segment and classify deforested areas. This approach analyzes four different segmentation methods (SAVI, AM techniques, multi-scale segmentation method and the marker-controlled watershed-based segmentation method) to suggest deforested areas in the State of São Paulo, Brazil. Results were compared with real environmental infractions found by the Military Environmental Police of the State of São Paulo manually and proved to be promising. Therefore, the proposal for a collaborative approach to suggest degraded areas becomes relevant as an approach to help the inspection of deforestation by police. As florestas exercem considerável importância ambiental, social e econômica. Ainda assim, durante muitos anos vem sendo destruídas e transformadas em pastos, campos agrícolas, entre outros. Com a popularização das imagens de sensoriamento remoto, em específico das imagens geradas pelos satélites da série Landsat, várias pesquisas foram realizadas com o objetivo de encontrar, monitorar e analisar os índices de desmatamento, entretanto, estudos indicam que imagens com resoluções maiores possibilitam a obtenção de resultados superiores. A segmentação das imagens de sensoriamento remoto é um dos fatores cruciais para apoiar a fiscalização de áreas desmatadas. A literatura contém diferentes técnicas de segmentação e de reconhecimento de padrões que têm sido utilizadas para solucionar esse problema. Além do mais, essas pesquisas evidenciam que os resultados das abordagens híbridas são promissoras em relação ao uso dos métodos separadamente. Portanto, a presente pesquisa objetiva propor uma abordagem colaborativa para segmentação e classificação de áreas desmatadas e regeneradas. Essa abordagem utiliza quatro diferentes métodos de segmentação (SAVI, técnicas de AM, método de segmentação multi-escala e o método de segmentação marker-controlled watershed-based) para sugerir áreas desmatadas no Estado de São Paulo, Brasil. Os resultados foram comparados com infrações ambientais reais autuadas pela Polícia Militar Ambiental do Estado de São Paulo de forma manual e se mostraram promissores. Sendo assim, a proposta de uma abordagem colaborativa para sugestão de áreas degradadas se torna relevante como auxílio para a fiscalização dos órgãos competentes.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) The Information Visualization area studies ways to present data graphically in an efficient way to assist the user in decision making. Education professionals have been increasingly interested in the inclusion of visualization tools to improve the analysis of Educational Data. However, tools for delivering visualizations on Educational Data do not often provide resources aligned to the needs of the target audience. The objective of this master's project was to propose a guide, called Vis2Learning, composed of recommendations to help the developer build visualizations about Educational Data applied to the context of e-learning. For each application scenario covered by the guide, the following information are provided: the most suitable graph format; your characteristics; application examples; and general recommendations to bring improvements to the data visualized through the graph. Based on a preliminary study of the literature, were found some gaps related to the process of developing visualizations in the educational scenario. A Systematic Literature Review (RSL) was conducted to understand what approaches were used in this context. Based on the results of RSL, was discovered that when developing visualizations on Educational Data, researchers tend to perform exploratory research and develop visualizations based only on examples. Vis2Learning was proposed based on an analysis of studies and results reported in the articles obtained in the initial stages of RSL. From this analysis, lessons learned during the evaluation of the visualizations developed for the educational scenario were extracted. These extractions were validated by a trio of specialists in: Educational Data Mining; Human-Computer Interaction; and Information Visualization. After extracting and validating the recommendations, the final version of Vis2Learning was defined. Vis2Learning was evaluated from two perspectives, namely: an assessment aimed to collect the perception of end users about the adequacy of views developed based on Vis2Learning for the educational scenario; while in the other evaluation, was analyzed the utility and ease perceived by developers in the use of Vis2Learning for the development of visualization prototypes on Educational Data. The result of the evaluation with the end users showed that traditional views built based on Vis2Learning were considered more suitable for the educational scenario in relation to the views built by the Google Sheets algorithm. In the evaluation with developers, the Vis2Learning helped participants to gain awareness of good practices in the development of visualizations and supported the process of choosing the visualization format taking into account the user's context. A área de Visualização da Informação estuda formas de apresentar dados graficamente de uma maneira eficiente para auxiliar o usuário na tomada de decisão. Profissionais da Educação tem se mostrado cada vez mais interessados na inclusão de ferramentas de visualização para melhorar a análise sobre os Dados Educacionais. Contudo, nota-se que as ferramentas para visualização de Dados Educacionais existentes não apresentam boa aderência às necessidades do público-alvo. O objetivo deste projeto de mestrado foi propor um guia, denominado de Vis2Learning, composto por recomendações para auxiliar o desenvolvedor a construir visualizações sobre Dados Educacionais aplicadas ao contexto de e-learning. Para cada cenário de aplicação coberto pelo guia são fornecidos: o formato do gráfico mais adequado; suas características; exemplos de aplicação; e recomendações gerais para trazer melhorias nos dados visualizados através do gráfico. Partindo de um estudo preliminar da literatura foi possível definir algumas lacunas relacionadas ao processo de desenvolvimento de visualizações no cenário educacional. Uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) foi conduzida para compreender quais eram as abordagens utilizadas neste contexto. Com base nos resultados da RSL, notou-se que ao desenvolver visualizações sobre Dados Educacionais os pesquisadores tendem a executar uma pesquisa exploratória e desenvolver as visualizações baseados apenas em exemplos. O Vis2Learning foi proposto a partir de uma análise de estudos e resultados reportados nos artigos obtidos nas etapas iniciais da RSL. A partir desta análise foram extraídas lições aprendidas durante a avaliação das visualizações desenvolvidas para o cenário educacional, estas extrações foram validadas por um trio de especialistas em: Educational Data Mining; Interação Humano-Computador; e Information Visualization. Após a extração e validação das informações, a versão final do Vis2Learning foi definida. O Vis2Learning foi avaliado a partir de duas perspectivas, a saber: uma avaliação teve como objetivo coletar a percepção dos usuários finais sobre a adequação de visualizações desenvolvidas com base no Vis2Learning para o cenário educacional; enquanto na outra avaliação observou-se a utilidade e facilidade percebida por desenvolvedores no uso do Vis2Learning para o desenvolvimento de protótipos de visualização sobre Dados Educacionais. O resultado da avaliação com os usuários finais demonstrou que visualizações tradicionais construídas com base no Vis2Learning foram consideradas mais adequadas para o cenário educacional em relação às visualizações construídas pelo algoritmo do Google Sheets. Na avaliação com desenvolvedores notou-se que o Vis2Learning auxiliou os participantes a obter consciência sobre boas práticas no desenvolvimento de visualizações e deu suporte ao processo de escolha do formato da visualização levando em consideração o contexto do usuário.

Um dos graves problemas com consequências estratégicas e financeiras para o sistema de saúde pública e para as operadoras de convênios privados é a ocorrência de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Básica (ICSAB), ou seja, internações que poderiam ser evitadas se determinadas ações fossem realizadas na atenção ambulatorial. Os sistemas de saúde possuem dados significativos a respeito dos pacientes atendidos na sua rede, provenientes de uma gama de sistemas de informação da atenção primária ambulatorial e hospitalar. Podemos então usar estes dados e verificar se é possível encontrar padrões que possam indicar previamente um risco de internação para o paciente. Este trabalho tem como principal finalidade usar técnicas de mineração de dados, em particular algoritmos de aprendizado de máquina, para gerar modelos para a previsão de ICSAB em seis subgrupos patológicos que se enquadram nesta categoria: Infecção do Trato Urinário, Insuficiência Cardíaca, Bronquite Inespecífica, Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica, Diabetes Mellitus e Hipertensão Essencial. Os dados para a execução deste projeto são provenientes de atendimentos de pacientes em unidades de saúde do município de Mineiros no Estado de Goiás/Brasil. Dentre os modelos gerados, os que alcançaram melhores resultados foram Árvore de Decisão e SVM (Support Vector Machine) que resultaram em valores de acurácias que variaram de 81% (doença pulmonar obstrutiva crônica) a 92% (hipertensão essencial), e de AUC ROC que variaram de 87% (infecção do trato urinário) a 97% (hipertensão essencial). Os resultados alcançados apontam que o uso de modelos de aprendizado de máquina são promissores para a previsão de ICSAB e, combinando com novos estudos usando janelas temporais para previsão, podem contribuir de forma efetiva para a diminuição das internações, e assim, trazer benefícios para o paciente que não precisará passar pela experiência negativa de um tratamento hospitalar. One of the main problems, with strategic and financial consequences for the public health system and private health insurance providers, is the occurrence of hospitalizations for Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC), %Conditions Sensitive to Primary Care (ICSAB), that is, hospitalizations that could be avoided if certain actions were performed in outpatient care. Health systems have significant data regarding patients seen in their network, coming from a range of information systems for primary outpatient and hospital care. We can then use this data and see if it is possible to find patterns that could previously indicate a risk of hospitalization for the patient. The main purpose of this work is to use data mining techniques, in particular machine learning algorithms, to generate models for predicting ACSC in six pathological subgroups that fall into this category: Urinary Tract Infection, Heart Failure, Unspecified Bronchitis, Chronic Obstructive Pulmonary Disease, Diabetes Mellitus and Essential Hypertension.The data for this project are from patient care in health units in the municipality of Mineiros, GO, Brazil. Among the models generated, those that achieved the best results were Decision Tree and SVM (Support Vector Machine) which resulted in accuracy values ranging from 81 % (chronic obstructive pulmonary disease) to 92 % (essential hypertension) ), and AUC ROC ranging from 87 % (urinary tract infection) to 97 % (essential hypertension). The results achieved indicate that the use of machine learning models are promising for the prediction of ACSC and, combining with new studies using temporal windows for forecasting, they can contribute effectively to the reduction of hospitalizations, and thus, bring benefits to the patient who will not need to go through the negative experience of hospital treatment.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Single-label text classification has been extensively studied in the last decades and usually more attention has been given to offline learning scenarios, where all of the training data is available in advance. However, real-world text classification problems often involve multilabel instances and have dynamic textual patterns that can change frequently. In this context, ideally, the methods should be able to predict a subset of target labels rather than a single one, and to update their model incrementally to be scalable and adaptable to changes in data patterns using limited time and memory. Therefore, online and multilabel learning have attracted great research interest, since there are few methods capable of addressing both problems simultaneously. In this study, we present a text classification method based on the minimum description length principle. It can be applied to multilabel classification without requiring the transformation of the classification problem. It also takes advantage of dependency information among labels and naturally supports online learning. We evaluated its performance using fifteen datasets from different application domains and compared it with traditional benchmarks classifiers, considering offline and online learning scenarios. The results obtained by the proposed method were very competitive with the ones of existing state-of-the-art methods. A classificação de textos tem sido estudada extensivamente nas últimas décadas e grande parte dos trabalhos relacionados ao tema são direcionados à classificação de rótulo único e ao aprendizado offline. Neste tipo de aprendizado, os documentos de texto são associados a apenas um rótulo e devem estar disponíveis com antecedência para o treinamento. Problemas reais de classificação de textos, no entanto, frequentemente envolvem instâncias multirrotuladas, que se tornam disponíveis continuamente e com padrões que mudam ao longo do tempo. Para manipular esses problemas, os classificadores idealmente deveriam ser capazes de predizer múltiplos rótulos para cada documento de texto e de atualizar o seu modelo preditivo de forma eficiente, para ser escalável mesmo com recursos de memória e tempo limitados, e ser rapidamente adaptável às mudanças nos padrões dos dados. Por isso, o aprendizado online e a classificação multirrótulo tem atraído grande interesse de pesquisa, uma vez que existem poucos métodos capazes de abordar os dois problemas simultaneamente e frequentemente é necessário retreinar todo o modelo ou recorrer a técnicas de transformação de problemas. Nesta dissertação, é apresentado um método de classificação de textos baseado no princípio da descrição mais simples, que pode ser empregado em problemas de classificação multirrótulo sem a necessidade de transformá-los em problemas de rótulo único. Ele também apresenta a vantagem de considerar a existência de dependência entre os rótulos e de suportar o treinamento incremental naturalmente. O desempenho desse método foi avaliado empregando-o na tarefa de classificação em 15 aplicações de diferentes domínios e o resultado obtido foi comparado com os resultados de outros classificadores referência na literatura, considerando cenários de aprendizado offline e online. Os resultados obtidos pelo método proposto são muito competitivos com os resultados obtidos pelos métodos estado-da-arte avaliados. 88882.426977/2019-01

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) The country's education is central topic of many discussions due to the complexity associated with its multiple variables.The Programme for International Student Assessment - PISA - is one of the most relevant indicators, in which Brazil has not achieved good ranking especially when compared to South America countries. Among the weaknesses of the Brazilian educational structure, there is the need to insert more technology, such as robotics, programming and/or Computational Thinking as regular disciplinary content. However, the recently enacted Common National Curricular Base (BNCC in portuguese) - does not recognize these subjects as regular and / or essential in basic education, except for some aspects of Computational Thinking - CT. On the other hand, several countries in which technology integrates the curriculum, are among the best ranked in the same exams and, although these subjects are not predominantly responsible for superior performance, it is a motivating approach due to its adherence of these contents to demands of Science and everyday life. Considering the context presented above, this master's thesis aims to collaborate with suggestions for incorporating the CT and Educational Robotics in regular subjects for elementary school 1, taking into account several authors recommendations of interdisciplinarity between the CT and the regular subjects of basic education in the real environment, devoting more attention to the participants and the methodological approach rather than the technologies used. Therefore, the objective of this investigation is to propose, teach and evaluate activities-classes that contribute to teaching of Mathematics and Computational Thinking in regular classes and using a programmable robot. The methodology used in the research was a qualitative and quantitative multiple-case study, being the first pilot-case with 3 classes from a public school with approximately 36h of classes, in which were collected data of the participants, LOGs of the algorithms and their opinions about classes using emoti-SAM and with approximately 80\% positive considerations. Similarly, in the second case study, 90h of classes were given to 91 children, totaling approximately 1,100 records collected with emoti-SAM, 23h of interviews, LOGs of the algorithms, pre/post-test and also the opinion of the participating teachers. Finally, the 18 Lesson Plans proposed, already taught in schools and evaluated in this master's degree are made available in this thesis. The main goal of this research is to contribute to discussions on unusual ways of approaching regular disciplines under the context of computational thinking and educational robotics. A educação de um País é tema central de discussões devido à complexidade associada às múltiplas variáveis que a compõem. O Programa Internacional de Avaliação de Estudantes - PISA - está entre os indicadores mais relevantes, no qual o Brasil não tem atingido boas colocações sobretudo quando comparado aos países da América do Sul. Entre as deficiências da estrutura educacional brasileira, encontram-se a necessidade de inserir mais tecnologia, como robótica, programação e/ou Pensamento Computacional como conteúdos disciplinares regulares. Contudo a recém promulgada Base Nacional Comum Curricular - BNCC - não reconhece estas disciplinas como independentes e/ou imprescindíveis na educação básica, excetuando-se alguns aspectos do Pensamento Computacional - PC. Por outro lado, diversos países nos quais a tecnologia integra o currículo, estão entre os melhores posicionados nos mesmos exames e, ainda que estes conteúdos não sejam predominantemente responsáveis pelo desempenho superior, é uma abordagem motivadora em virtude da aderência destes temas às demandas da Ciência e da vida cotidiana. Considerando-se o contexto apresentado, este mestrado busca colaborar com sugestões de incorporação do PC e da Robótica Educacional em disciplinas regulares para o ensino fundamental 1 objetivando atender recomendações de diversos autores sobre a interdisciplinaridade entre o PC e as disciplinas regulares da educação básica em ambiente real, dedicando mais atenção aos participantes e a abordagem metodológica que as tecnologias utilizadas. Isto posto, o objetivo deste mestrado é propor, ministrar e avaliar aulas-atividades que contribuam com o ensino da Matemática e do Pensamento Computacional em aulas regulares e utilizando um robô programável. A metodologia empregada na pesquisa foi o estudo de casos-múltiplos quali-quantitativo, sendo um primeiro caso-piloto com 3 turmas de uma escola pública com aproximadamente 36h/aula, no qual foram coletados os dados dos participantes, LOGs dos algoritmos e suas opiniões sobre as aulas utilizando o emoti-SAM e com aproximadamente 80\% de considerações positivas. De forma similar, no segundo estudo de caso foram ministradas 90h/aulas com 91 crianças, totalizando aproximadamente 1.100 registros coletados com o emoti-SAM, 23h de entrevistas, LOGs dos algoritmos, pré/pós-teste e também a opinião dos professores participantes. Por fim, são disponibilizadas os 18 Planos de Aulas propostos, ministrados e avaliados neste mestrado. O intuito premente desta pesquisa é contribuir para discussões sobre formas não usuais de abordar disciplinas regulares sob o contexto do Pensamento computacional e a Robótica Educacional. Código de financiamento 001

Não recebi financiamento In the cryptocurrency market, Bitcoin stands out as the most accepted traded in the world. However, due to its high volatility, the prediction of price behaviors, in special, the trend classification, becomes a challenge and valuable to investors. In this sense, in recent years, some studies have been proposed based on machine learning techniques to classify reliable trading signals from the Bitcoin return series. Thus, the present work explores Bitcoin's trend behaviors, seeking to classify its returns using high-frequency data from limit order book in terms of US dollar (BTCUSD) and euro (BTCEUR). The proposed methodology seeks to accurately predict returns, creating opportunities that better support trading strategies. Therefore, from the Bitcoin historical series, technical indicators (commonly used in financial markets), market variables and the own series of returns for different time intervals were extracted. It is worth mentioning that the data have a frequency of at most one second for each update of the entire order book, thus characterizing the high-frequency. Subsequently, these data are submitted to the inputs of trend classifiers based on Artificial Neural Networks and XGBoost, which were trained and validated in three months of trading, from January to March 2019, composing approximately 5 million market updates for each currency base. In a first analysis, the behaviors of the models for each base currency were observed, it is possible to note that the market for BTCUSD proves to be more efficient related to BTCEUR. Consequently, the machine learning models obtained more reliable and stable results over time for BTCUSD. Based on this initial result, sought to validate the predictive models for different training and validation configurations. In this second analysis, it was noted that the trend classification is more accurate for short intervals (between 1 and 3 minutes) in both base currencies, which is justified due to the high volatility in Bitcoin prices in short intervals. In a third analysis, it was observed that as we increased the number of training days for classifiers, in some cases, was noted a gradual loss in classification (between 1% and 2%). Still, in a fourth analysis, one-vs.-rest was applied to each trend behavior, there is a considerable performance increase in the classification in relation to the base case (between 1% and 7%) No mercado de criptomoedas, o Bitcoin destaca-se como a mais aceita e negociada no mundo. Entretanto, devido à sua alta volatilidade, a predição de comportamentos de preços, em especial a classificação de tendência, torna-se um desafio e é de grande interesse aos investidores. Neste sentido, nos últimos anos, alguns estudos foram propostos com base em técnicas de aprendizado de máquina com a intenção de classificar sinais viáveis de negociação a partir da série de retornos do Bitcoin. Assim, o presente trabalho explora comportamentos de tendência do Bitcoin, buscando classificar seu retorno por meio de dados de alta frequência referentes às ordens do livro de ofertas em termos de dólar americano (BTCUSD) e euro (BTCEUR). A metodologia proposta busca predizer retornos com precisão, criando oportunidades que deem melhor suporte às estratégias de negociação. Para tanto, a partir das séries históricas do Bitcoin, foram extraídos indicadores técnicos (comumente empregados em mercados financeiros), variáveis de mercado e a própria série de retornos para diferentes intervalos temporais. Cabe mencionar que os dados possuem uma frequência de no máximo um segundo para cada atualização de todo livro de ofertas, caracterizando assim a alta frequência. Na sequência, estes dados são submetidos às entradas de classificadores de tendência baseados em Redes Neurais Artificiais e XGBoost, os quais foram treinados e validados em três meses de negociação, de Janeiro a Março de 2019, compondo aproximadamente 5 milhões de atualizações do mercado para cada moeda base. Em uma primeira análise foram observados os comportamentos dos modelos para cada moeda base, sendo possível notar que o mercado para BTCUSD se demonstra mais eficiente em relação à BTCEUR. Consequentemente, os modelos de aprendizado de máquina obtiveram resultados mais confiáveis e estáveis ao longo do tempo para BTCUSD. Partindo desse resultado inicial, buscou-se validar os modelos preditivos para distintas configurações de treinamento e validação. Nesta segunda análise, notou-se que a classificação das tendências mostra-se mais precisa para intervalos curtos (entre 1 e 3 minutos) em ambas as moedas base, o que é justificável devido a alta volatilidade nos preços do Bitcoin em curtos intervalos de tempo. Em uma terceira análise, observou-se que à medida que a quantidade de dias no conjunto de treinamento é incrementada, em alguns casos, nota-se uma perda gradativa de desempenho na classificação (entre 1% e 2%). Ainda, em uma quarta análise, aplicou-se one-vs.-rest para cada comportamento de tendência, verifica-se um aumento de desempenho considerável na classificação em relação ao caso base (entre 1% e %7)

Na saúde pública um Sistema de Informação Geográfica (SIG) é viável para o monitoramento de vetores de doenças que podem resultar em epidemias e levar até a morte, como a Dengue, Zika e Chikungunya transmitidas pelo Aedes aegypti. O desenvolvimento de um SIG facilita a análise dos dados, pois, os mesmos são visualizados através de mapas possibilitando a visualização tanto do processo quanto do resultado. Na cidade do Recife a prefeitura através do Centro de Vigilância Ambiental (CVA) monitora a infestação do Aedes aegypti utilizando ovitrampas instaladas em alguns pontos da cidade. A cada troca periódica é preenchido um formulário em papel sendo um de seus campos a serem preenchidos a quantidade total de ovos referente a cada armadilha. Nessa perspectiva, a problemática que se apresenta se refere aos seguintes questionamentos: Essa é a melhor forma de armazenar os dados referentes ao monitoramento do Aedes aegypti? Os pesquisadores e a população em geral têm fácil acesso a esses dados? O Desenvolvimento de um Sistema de Informações Geográficas Web (SIG Web) busca facilitar o monitoramento de ovitrampas, através da estruturação de um banco de dados geográfico local (SIG) e Web, contendo os dados obtidos a partir da contagem periódica dos ovos depositados nas ovitrampas, informações climáticas e informações que descrevam espacialmente o local onde as mesmas se encontram. Coleta e tratamento de dados: coleta de dados primários, obtidos através de levantamento topográfico com dispositivo GPS geodésico e das planilhas dos agentes de saúde que já monitoram as ovitrampas no local, e coleta de dados secundários, dados esses que descrevem o local de implantação das ovitrampas. Análise e projeto do aplicativo: foram definidos os casos de uso, diagrama de classes, o modelo relacional do banco de dados e os requisitos do SIG Web. Desenvolvimento do sistema: Início do desenvolvimento do SIG Web, utilizando a ferramenta livre IDE NetBeans e as tecnologias JAVA Servlet e JSP (JavaServer Pages). Os primeiros resultados surgiram com o georreferenciamento das ovitrampas instaladas no cemitério da Várzea, local que já era monitorado pela Prefeitura do Recife. Após o levantamento topográfico foi iniciado o processo de criação do banco de dados espacial e a inserção dos dados do georreferenciamento, além dos dados coletados das ovitrampas em anos anteriores. Com a implantação do banco de dados foi dado início o desenvolvimento do sistema Web, tendo como base os requisitos levantados junto aos pesquisadores, os quais tiveram um treinamento do sistema após a finalização de sua etapa inicial. Um dos principais aspectos do sistema é opção de serem gerados gráficos que relacionam a quantidade de ovos com a temperatura e a precipitação do local. Este trabalho demonstrou a importância de fazer uso de Sistemas de Informação Geográfica Web como uma poderosa ferramenta na saúde pública. A ferramenta se mostrou eficaz no que se diz respeito ao ganho de eficiência em um serviço que já estava sendo executado. O sistema vem trazer uma maior facilidade no armazenamento e análise dos dados, além de contribuir para que as informações possam ser disponibilizadas facilmente para a população em geral. In public health, a Geographic Information System (GIS) is feasible for monitoring vectors of diseases that can result in epidemics and lead to death, such as Dengue, Zika and Chikungunya transmitted by Aedes aegypti. The development of a GIS facilitates data analysis, because they are visualized through maps allowing the visualization of both the process and the result. In the city of Recife, the city government, through the Environmental Surveillance Center (CVA), monitors the infestation of Aedes aegypti using ovitraps installed in some parts of the city. At each periodic change, a paper form is filled out, one of the fields to be filled out is the total amount of eggs for each trap. In this perspective, the problem that arises refers to the following questions: Is this the best way to store data related to the monitoring of Aedes aegypti? Do researchers and the general population have easy access to this data? The Development of a Web Geographic Information System (GIS Web) seeks to facilitate the monitoring of ovitraps, through the structuring of a local geographic database (GIS) and web, containing the data obtained from the periodic counting of eggs deposited in ovitraps, weather information and information that spatially describes the location where they are located. Data collection and treatment: collection of primary data, obtained through a topographic survey with a geodetic GPS device and from the spreadsheets of health agents who already monitors the ovitraps on site, and secondary data collection, data that describe the location of ovitraps. Analysis and design of the application: the use cases, class diagram, the relational model of the database and the requirements of the GIS Web were defined. System development: Beginning of the development of the GIS Web, using the free IDE tool NetBeans and JAVA Servlet and JSP (JavaServer Pages) technologies. The first results came with the georeferencing of the ovitraps installed in the Várzea’s cemetery, a place that was already monitored by the City of Recife. After the topographic survey, the process of creating the spatial database and the insertion of georeferencing data was initiated, in addition to the data collected from ovitraps in previous years. With the implementation of the database, the development of the web system was initiated, based on the requirements raised with the researchers, who had a system training after the completion of its initial stage. One of the main aspects of the system is the option of generating graphs that relate the quantity of eggs to the temperature and precipitation of the place. This work demonstrated the importance of using Web Geographic Information Systems as a powerful tool in public health. The tool proved to be effective in terms of gaining efficiency in a service that was already running. The system makes it easier to store and analyze data, in addition to contributing so that the information can be easily available to the general population.

Não recebi financiamento The technologies developed so far to help visually impaired people (VIP) navigate meet only some of their everyday needs. This project allows visually impaired people to improve the situation awareness (SAW) by generating a risk map following an analysis of the position, distance, size and motion of the objects present in their environment. This comprehension is refined by data fusion steps applied to High Level Information Fusion to predict possible impacts in the near future. A risk map is formed after a set of inferences has been executed. Two specific datasets for projecting the risks of collision in different directions are proposed in this work for the execution of these inferences. These datasets are composed of information regarding the position and size of static objects, free passages, dynamic objects, and paths executed by dynamic objects. All this information was mapped in a 3D plane. Thus, to demonstrate the advantages of implementing High Level Information Fusion in the navigation system dedicated to VIP, experiments were performed with the proposed architecture and with three other navigation systems implemented with different approaches. The results demonstrated it was possible to validate and compare the navigation systems. For this comparative analysis, different situations were tested by the navigation systems so that the VIP could be indicated, namely a direction to travel which includes fewer collision risks. In addition to providing a risk map giving possible collisions, this study provided greater reliability for navigation, especially when obstacles were very close and moving objects were detected. Different techniques for detecting and tracking dynamic objects were also implemented in this study for defining which of them is best suited to the VIP context. This study can provide new contributions such as adaptations to already renowned techniques used for dynamic object analysis and, most notably, with the use of a methodology for comparing the efficiency and computational cost of each technique to analyze such objects. As tecnologias desenvolvidas até o momento para a navegação de deficientes visuais (DV) atendem algumas de suas necessidades cotidianas. O trabalho aqui desenvolvido propicia ao deficiente visual fornecer a consciência da situação (Situation Awareness - SAW) ao ser gerado um mapa de riscos após a análise das posições, distâncias, tamanhos e ações dos objetos presentes no ambiente no qual esse está inserido. Essa compreensão é refinada por etapas em que se aplica Fusão de Informações de Alto Nível para a projeção de impactos num futuro próximo. Um mapa de riscos é formado após a execução de um conjunto de inferências. Para a execução dessas inferências propõe-se neste trabalho dois conjuntos de dados (datasets) específicos para projetar os riscos de colisão em diferentes direções. Os datasets são compostos de informações referentes à posição e ao tamanho de: objetos estáticos, passagens livres, objetos dinâmicos e trajetos executados por objetos dinâmicos. Todas essas informações foram mapeadas em um plano 3D. Dessa forma, para demonstrar as vantagens de implementação da Fusão de Informações de Alto Nível no sistema de navegação dedicado ao DV realizaram-se experimentos com a arquitetura proposta e com outros três sistemas de navegação implementados com diferentes abordagens. Com a geração dos resultados, foi possível validar e comparar os sistemas de navegação. Para essa análise comparativa, diferentes situações foram testadas pelos sistemas de navegação, com o objetivo de indicar para o DV uma direção para trafegar com menos riscos de colisão. Além de fornecer um mapa de riscos, com possíveis colisões, o presente estudo apresentou maior confiabilidade para a navegação, quando forem detectados obstáculos mais próximos e trajetos executados por objetos dinâmicos. Nesse mesmo estudo também foram implementadas diferentes técnicas para a detecção e rastreamento de objetos dinâmicos para definir qual delas melhor se adequou ao contexto do DV. Esta pesquisa pode fornecer novas contribuições, como adaptações em técnicas já renomadas, usadas para análise de objetos dinâmicos e, principalmente, com uma metodologia que pode ser usada para comparar a eficiência e o custo computacional de cada técnica para a análise destes objetos.

Não recebi financiamento A new method of high resolution tomographic reconstruction of agricultural samples is presented, which uses the spectral density of X-ray tomographic projections as a criterion to minimize processing time and obtain good quality digital images, besides being scalable. The use of the spectral density of the tomographic projections made it possible to evaluate the associated energy in each projection and consequently the amount of information that is related to its probabilities. Thus, the tomographic projections were organized into energy classes and those with the most expressive amounts of information were selected. As part of the method, after selecting projections, Filtered Back Projection (FBP) and B-Spline interpolation were considered to obtain 2D and 3D (volumetric) reconstruction, steps that were parallelized considering the Apache Spark environment. For the execution of the developed method was organized a Big Data environment that had a cluster, installed on the Amazon Web Services (AWS) platform and a stack of technologies. The Big Data environment configuration assessment considered four sets of projection matrice of the same plexiglass heterogeneous phantom totalizing 7840 matrice (35.63 GB) which were processed for 12 different configurations totalizing 427.56 GB of processed tomographic data. The cluster configuration was defined after evaluating the Speedup and Efficiency metrics for the method running in the Big Data environment. In addition, a cluster consisting of a heterogeneous plexiglass phantom, a Sheep-Logan phantom and a homogeneous sample plus 33 seed samples was prepared for the purpose of validating and evaluating the quality of cluster reconstruction of selected tomographic projections. In this context, an image dataset containing 66, 642 2D images of seeds (242 GB) has been organized. The Structural Similarity Index (SSIM), Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metrics were used in the validation steps. The SSIM metric was calculated for each projection matrix and the median measurement for the SSIM values of each sample was observed. In this sense, the SSIM analysis showed that the tomographic reconstruction of the two-dimensional samples from the selected projections led to the SSIM value exceeding 0.80 for all samples analyzed. The results showed that the method allowed a reduction between 28% and 38% in the number of tomographic projections in each sample analyzed, without compromising the quality of the reconstructed images. Finally, this new method has been shown to be useful for the analysis of large quantities of agricultural samples based on the use of X-ray tomography in order to meet the management based on precision agriculture paradigms, where the increasing number of analyzes required for agricultural samples in the decision-making process is considered a prime factor. É apresentado um novo método de reconstrução tomográfica de amostras agrícolas em alta resolução, o qual utiliza a densidade espectral das projeções tomográficas de Raios-X como critério para minimizar o tempo de processamento e a obtenção de imagens digitais de boa qualidade, além de ser escalável. O uso da densidade espectral das projeções tomográficas viabilizou avaliar a energia associada em cada projeção e consequentemente a quantidade de informação que está relacionada às suas probabilidades. Desta forma, as projeções tomográficas foram organizadas em classes de energia e aquelas portadoras de quantidades de informações mais expressivas foram selecionadas. Como parte do método, após a seleção de projeções, foi considerado a retroprojeção filtrada (FBP) e a interpolação B-spline para a obtenção das reconstruções 2D e 3D (volumétrica), etapas que foram paralelizadas considerando o ambiente Apache Spark. Para a execução do método desenvolvido foi organizado um ambiente Big Data que contou com um cluster, instalado na plataforma Amazon Web Services (AWS), e uma pilha de tecnologias. A avaliação da configuração do ambiente Big Data considerou quatro conjuntos de matrizes de projeções de um mesmo phantom heterogêneo de plexiglass totalizando 7840 matrizes (35, 63GB) os quais foram processados por 12 diferentes configurações totalizando 427, 56 GB de dados tomográficos processados. A configuração do cluster foi definida após a avaliação das métricas de Speedup e Eficiência para o método em execução no ambiente Big Data. Adicionalmente, um conjunto composto por um phantom heterogêneo de plexiglass, um phantom Sheep-Logan e outro homogêneo além de 33 amostras de sementes agrícolas foi preparado para fins de validar e avaliar a qualidade da reconstrução dos conjuntos de projeções tomográficas selecionadas. Neste contexto, foi organizado um banco de imagem contendo 66.642 imagens 2D de sementes agrícolas (242GB). As métricas SSIM (Structural Similarity Index), NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) e PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) foram utilizadas nas etapas de validação. A métrica SSIM foi calculada para cada matriz de projeções e observou-se a medida da mediana para os valores SSIM de cada amostra. Neste sentido, a análise SSIM mostrou que a reconstrução tomográfica das amostras, em duas dimensões, a partir das projeções selecionadas, levou à obtenção do valor SSIM superior a 0, 80, para todas as amostras analisadas. Os resultados mostraram que o método possibilitou a redução entre 28% e 38% no número de projeções tomográficas em cada amostra analisada, sem comprometer a qualidade das imagens reconstruídas. Finalmente, este novo método se mostrou útil para viabilizar a análise de grandes quantidades de amostras agrícolas tomando por base o uso da tomografia de Raios-X, a fim de atender os manejos baseados nos paradigmas da agricultura de precisão, onde o número crescente de análises requeridas às amostras agrícolas no processo de tomada de decisão é considerado um fator primordial.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) With the popularization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), and with the expansion of the application areas of this technology, there is an increase of research focused on flight route planning. This work starts from the use of UAVs in agricultural scenarios in the aerial imaging task. The objective is to present a Coverage Path Planning (CPP) method for multirotor UAVs and compare it with a solution already used in the market. The developed method considers scenarios with multiple terrains, and seeks to present a route proposal with optimization of the order of visitation of the terrain, minimizing the number of curves of the route and the total distance of the route. The presented method contains three main steps. The first deals with the decomposition of areas, where terrains represented by concave polygons are decomposed into smaller convex shaped subareas using a greedy algorithm. The second step calculates the flight direction that minimizes the number of course curves in each of the subareas, finding the direction of the highest polygon height to guide the direction of the round-trip movement pattern application, known in the literature by default boustrophedon. The third step deals with subarea visit order optimization, at this stage the scenario is modeled as a specialization of the Generated Travelling Salesman Problem (GTSP), and to solve this problem we use the Ant Colony Optimization algorithm (ACO). The results obtained by the proposed method are compared with the solutions proposed by a route planning program already used by the market, the Mission Planner. To measure the efficiency of the solutions, two variables were considered: the total distance traveled and the number of route curves. Through the obtained results one can map the types of scenarios where the developed method can aggregate with the market. Com a popularização dos Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), e com a ampliação das áreas de aplicações dessa tecnologia, nota-se um aumento de pesquisas com foco no planejamento de rotas de voo. Este trabalho parte da utilização de VANTs em cenários agrícolas na tarefa de imageamento aéreo. O objetivo é apresentar um método de planejamento de rota de cobertura (Coverage Path Planning - CPP) para VANTs multirotor e comparar este método com uma solução já utilizada no mercado. O método desenvolvido considera cenários com múltiplos terrenos, e busca apresentar uma proposta de rota com otimização de ordem de visitação dos terrenos, minimização do número de curvas e da distância total do percurso. O método apresentado contém três etapas principais. A primeira trata da decomposição das áreas, onde terrenos representados por polígonos côncavos são decompostos em subáreas menores de formato convexo através da utilização de um algoritmo guloso. A segunda etapa calcula a direção de voo que minimiza o número de curvas de trajeto em cada uma das subáreas, encontrando a direção da maior altura do polígono para orientar o sentido da aplicação de padrão de movimentação de ida e vinda, conhecido na literatura por padrão boustrophedon. A terceira etapa trata da otimização da ordem de visita das subáreas, nesta fase o cenário é modelado como uma especialização do Problema de Caixeiro Viajante, conhecida como Caixeiro Viajante Generalizado (Generalized Travelling Salesman Problem - GTSP), e para solucionar este problema é utilizado o algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization - ACO). Os resultados obtidos através do método proposto são comparados com as soluções propostas por um programa de planejamento de rota já utilizado pelo mercado, o Mission Planner. Para medir a eficiência das soluções foram consideradas duas variáveis: a distância total percorrida e o número de curvas da rota. Através dos resultados obtidos pôde-se mapear os tipos de cenários onde o método desenvolvido pode agregar com as soluções de mercado.

Não recebi financiamento Over the last few years, the evolution of Information and Communication Technologies (ICT) has impacted the interaction between people. In Education, significant changes have occurred in student behavior, and traditional teaching-learning processes have not kept pace with these changes. As a consequence, new learning methodologies have emerged, especially Active Learning Methodologies (ALM), where the student is at the center of the teaching-learning process and no longer the teacher, who becomes the tutor. Courses Based on Active Learning Methodologies (CBALM) lack broad computational support, in particular a Learning Management System (LMS) that meets the specifics of the activities of these courses. The Medicine Programme of the Federal University of São Carlos (UFSCar) employs MAA and, since its inception in 2006, the Ubiquitous Computing Group of the Department of Computing (DC) of UFSCar has been developing projects in partnership with the Department of Medicine (DMed) of UFSCar to provide appropriate computational support for this course. These projects leaded to the development of the product Educational and Academic Management Software for Courses Based on Active Learning Methodologies (EAMS-CBALM), which is the result of a partnership between DC/UFSCar, DMed/UFSCar, Teaching and Research Institute of the Sírio-Libanês Hospital, and a software house. According to the 2019 New Media Consortium (NMC) report, Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) are considered emerging technologies to be adopted in Education from 2022 onwards. The main objective of this doctoral project was to investigate the use of AR and VR to support CBALM, in particular at the UFSCar Medicine Programme. For that reason, it was proposed an approach and a software architecture, which uses AR and VR, to guide in the development of computational support for CBALM. This architecture must be coupled to the educational institution's LMS, which in the case of the UFSCar Medicine Programme is the EAMS-CBALM. In order to evaluate the proposed approach and architecture, a prototype was developed for the medical care simulation, to be employed in the Simulation Station and Self-Directed Learning activities of the UFSCar Medicine Programme. For this prototype, were implemented a Virtual Patient to dialogue with the student, and a Virtual Assistant (VA), whose algorithm uses Natural Language Processing to intermediate this dialogue. The VA algorithm obtained and accuracy of 86.21%, slightly lower than 89.66% of the service QnA Maker, but higher than 81.55% of the Machine Learning algorithm. Ao longo dos últimos anos, a evolução das Tecnologias de Informação e Comunicação impactaram na interação entre as pessoas. Na Educação, mudanças significativas ocorreram no comportamento dos estudantes, sendo que os processos de ensino-aprendizagem tradicionais não acompanharam essas mudanças. Como consequência, surgiram novas metodologias de aprendizagem, destacando-se as Metodologias Ativas de Aprendizagem (MAA), onde o estudante está no centro do processo de ensino-aprendizagem e não mais o professor, o qual passa a desempenhar o papel de tutor. Cursos Baseados em Metodologias Ativas de Aprendizagem (CBMAA) carecem de um amplo suporte computacional, em particular de um Sistema de Gestão de Aprendizagem (SGA) que atenda às especificidades das atividades desses cursos. O Curso de Medicina da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) emprega MAA e, desde o seu início em 2006, o Grupo de Computação Ubíqua do Departamento de Computação (DC) da UFSCar vem desenvolvendo projetos em parceria com o Departamento de Medicina (DMed) da UFSCar, visando a fornecer suporte computacional apropriado a esse curso. Esses projetos culminaram com o desenvolvimento do produto Software de Gestão Pedagógica e Acadêmica para Cursos Baseados em Metodologias Ativas de Aprendizagem (SGPA-CBMAA), resultado de uma parceria entre o DC/UFSCar, DMed/UFSCar, Instituto de Ensino e Pesquisa do Hospital Sírio-Libanês e uma empresa de software. De acordo com o relatório de 2019 do “New Media Consortium”, Realidade Aumentada (RA) e Realidade Virtual (RV) são consideradas tecnologias emergentes a serem adotadas na Educação a partir de 2022. O objetivo principal deste projeto de doutorado foi investigar o uso de RA e RV no suporte a CBMAA, em particular junto ao Curso de Medicina da UFSCar. Neste sentido, foram propostas uma abordagem e uma arquitetura de software, que utiliza RA e RV, para auxiliar no desenvolvimento de suporte computacional para CBMAA. Essa arquitetura deve ser acoplada ao SGA da instituição de ensino, que no caso do Curso de Medicina da UFSCar é o SGPA-CBMAA. A fim de avaliar a abordagem e a arquitetura propostas, foi desenvolvido um protótipo para a simulação de atendimento médico, a ser empregado nas atividades Estação de Simulação e Aprendizagem Auto-Dirigida do Curso de Medicina da UFSCar. Para este protótipo foram implementados um Paciente Virtual, para dialogar com o estudante, e um Assistente Virtual (AV), cujo algoritmo emprega Processamento de Linguagem Natural para intermediar esse diálogo. O algoritmo do AV obteve 86,21% de acurácia, um pouco inferior aos 89,66% do serviço QnA Maker, mas superior aos 81,55% do algoritmo de Aprendizagem de Máquina.

Não recebi financiamento Given the network traffic growth, due to applications that heavily use computational cloud infrastructure, the need for improving the monitoring traffic techniques has increased. For traffic engineering, it is essential to gain total visibility into the traffic flowing across the network. The most used methods for traffic monitoring in the industry are those based on dedicated monitoring protocols as SNMP (Simple Network Management Protocol), NetFlow, SFlow, among others. With processing capacity evolution of forwarding devices, new techniques have been proposed. The use of sketches has become widely popular for traffic monitoring tasks. Sketches are compact data structures capable of summarizing and store information about the state of packets. Using sketches, it is possible to monitor a network traffic, understanding the path travelled by each packet and which devices were responsible for the packet forwarding. Analyzing traffic over the network is a challenge that changes the traditional monitoring approach. The current performance indicator metrics provided by network devices are not enough to analyze and create insights for the network traffic as a whole. We need a way to produce key performance indicators that can be correlated across different network devices on the same network. This new approach opens opportunities for researching and developing novel techniques to obtain a holistic network traffic visibility, to support decisions in traffic engineering, to detect traffic anomalies and other applications. Using a single sketch named BitMatrix, proposed in this work, it is possible to monitor network traffic, understand the path travelled per packet and which devices forwarded this packet along its path. In this context, this probabilistic structure was adopted to identify the path used to forward a packet in a multi-tenant network in two different scenarios: a) in an emulated network, using P4 routers and, b) in a simulated network, processing real traffic traces, using a Python framework. As a result, overloaded routers, links and paths and heavy user tenants were identified. Com o crescimento do tráfego de rede, devido às aplicações que utilizam serviços de infraestrutura computacional em nuvem, aumentou a necessidade de se otimizar a utilização dos dispositivos responsáveis pelo encaminhamento e monitoramento do tráfego. Para engenharia de tráfego, é essencial ter visibilidade do tráfego que está sendo encaminhado. Os métodos mais comuns para monitoramento de tráfego são baseados em protocolos dedicados a esse fim, como o SNMP (Simple Network Management Protocol), NetFlow, SFlow, entre outros. Com a evolução da capacidade de processamento dos equipamentos de encaminhamento, novas técnicas têm sido propostas. Dentre estas, o uso de sketches tem se tornado cada vez mais comum. Os sketches são estruturas de dados compactas, capazes de armazenar de forma sumarizada informação sobre o estado de um pacote. Com o uso de sketches é possível monitorar o tráfego de uma rede, entendendo o caminho percorrido por cada pacote e quais dispositivos foram responsáveis pelo seu encaminhamento. A análise do tráfego através da rede é um desafio científico que redireciona a forma tradicional de monitoramento, movendo o foco dos elementos de rede e seus contadores para o tráfego em si. Esse redirecionamento de foco cria oportunidades para pesquisa e desenvolvimento de novas formas de se obter visibilidade do tráfego para auxiliar nas tomadas de decisão em engenharia de tráfego, detecção de anomalias e outras aplicações. Fazendo uso do sketch denominado BitMatrix, proposto neste trabalho, foi posssivel monitorar o trafico de rede, entendendo o caminho percorrido por cada pacote e o quais dispositivos de rede foram responsaveis pelo encaminhamento desse pacote atraves da rede. Nesse contexto, esta estrutura probabilistica foi adotada para identificar a rota usada para o encaminhamento do pacote em uma rede multi-tenant em dois diferentes scenarios: a) em uma rede emulada, utilizando roteadores P4 (Programming Protocol-Independent Packet Processors) e, b) Em uma rede simulada, processando capturas de trafico reais, utilizando Python. Como resultado, tornouu-se possível identificar quais rotas e elementos estão sobrecarregados e quais os usuários (tenants) com maiores demandas.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) The magnetic resonance (MR) imaging is a noninvasive method that allows high soft tissue differentiation by providing a good anatomical detailing level. For this reason, the MR image is often used to help in diagnosis and supervision of neurodegenerative diseases, in which we can mention the Alzheimer's disease (AD). The analysis of shape changes and gradual volume reduction of brain structures of interest helps to identify the AD staging. Considering that the manual annotation of those structures in the MR image (to posterior volume and shape evaluation) is highly susceptible to measurement error, several automatic methods have been proposed in the literature for this task. Some of the most popular among the proposed methods are so-called geometric deformable models. They are able to catch the geometric variability of anatomical structures because they offer a priori knowledge of shape and localization. However, despite these advantages, geometric deformable models need to be positioned close to the strutcture to be segmented to achieve success. One way to minimize this problem is to use salient points to estimate a local deformable transformation, which will be applied to the mesh vertices of a given structure to perform its initial positioning. In this project, we propose a new approach for the detection of 3-D salient points in MR images which is based on the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT). Our method combines filter response maps calculated for different scales and orientations of the DT-CWT to create an accumulated map of energy responses. We tested our approach for the positioning of hippocampi meshes in 3-D brain MR images and compared the results with manual annotations made by a medical specialist. Mean values of Dice (DC) and Hausdorff Average Distance (HAD) measurements of our proposed method showed better results (DC = 0.58/0.58 and HAD = 0.73/0.75 for the left and right hippocampus, respectively) when compared to both an Affine transform guided initialization (DC = 0.49/0.50, HAD = 1.04/1.11) and a transform guided initialization using salient points detected by a phase congruency technique (DC = 0.55/0.56, HAD = 0.84/0.83). O imageamento por Ressonância Magnética (RM) é um método não invasivo que possibilita alta diferenciação de tecidos moles, proporcionando um bom nível de detalhamento anatômico. Por esse motivo, a imagem de RM é frequentemente usada no auxílio ao diagnóstico e acompanhamento de doenças neurodegenerativas, dentre as quais podemos citar a doença de Alzheimer (DA). A análise da alteração na forma e da redução gradual do volume de estruturas de interesse no cérebro auxilia no estagiamento da DA. Visto que a marcação manual de tais estruturas (para posterior cômputo do volume e avaliação de forma) na imagem de RM é altamente susceptível a erros, diversos métodos automáticos foram propostos na literatura para essa tarefa. Alguns dos mais populares são os chamados modelos geométricos deformáveis. Eles são capazes de capturar a variabilidade geométrica de estruturas anatômicas pois carregam em si informações a priori de formato e localização. Entretanto, apesar dessas vantagens, modelos geométricos deformáveis precisam ser posicionados próximos à estrutura que se deseja segmentar para se obter bons resultados. Uma maneira de minimizar esse problema é usar pontos salientes obtidos da imagem para estimar uma transformação deformável local, a qual será aplicada aos vértices da malha de uma determinada estrutura para realizar seu posicionamento inicial. Este projeto propõe uma nova abordagem para a detecção de pontos salientes 3D em imagens de RM baseada na transformada wavelet complexa de árvore dupla (Dual-Tree Complex Wavelet Transform - DT-CWT). O detector proposto combina os mapas de resposta dos filtros da DT-CWT calculados para diferentes escalas e orientações para criar um mapa acumulado de energia. A abordagem proposta foi testada para o posicionamento de malhas representando os hipocampos em imagens 3D de RM e os resultados obtidos foram comparados com anotações manuais realizadas por especialistas. Valores médios de Dice (DC) e da métrica Hausdorff Average Distance (HAD) obtidos pelo método proposto mostraram-se melhores (DC = 0,58/0,58 e HAD = 0,73/0,75 para o hipocampo esquerdo e direito, respectivamente) quando comparados com valores obtidos de um posicionamento guiado por uma transformação Afim (DC = 0,49/0,50, HAD = 1,04/1,11) e uma transformação estimada por pontos salientes detectados usando uma técnica baseada na informação de congruência de fase (DC = 0,55/0,56, HAD = 0,84/0,83). CAPES - Código de Financiamento 001 FAPESP: 2017/24391-0

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) In the last few years, metaheuristic algorithms have been used for solving several problems in engineering, biology, physics, among others, since many of them can be modeled as being optimization tasks. Metaheuristic methods simulate social dynamics and physical phenomena such as the interaction among bats, some species of birds, insects or even gravitational force. Although these metaheuristic techniques are commonly applied to solve single-objective problems, they are also being used to solve multi- and many-objective problems, where the idea of a single global optimal solution is replaced by the concept of Pareto-front. In computer vision and pattern recognition areas, little effort has been dedicated to multi-objective optimization using metaheuristics. As such, this thesis aims at studying and developing new mono, multi- and many-objective versions of metaheuristic techniques in the context of machine learning, which include, among other areas, feature combination and selection, parameter optimization of machine learning techniques and deep learning. Algoritmos meta-heurísticos têm sido empregados, nos últimos anos, para a resolução de diversos problemas na área de engenharia, biologia, física, entre outras, dado que muitos deles podem ser modelados como tarefas de otimização. Tais métodos meta-heurísticos simulam dinâmicas sociais e fenômenos físicos como a interação entre morcegos, algumas espécies de aves, insetos ou até mesmo a própria força gravitacional. Muito embora, essas técnicas meta-heurísticas sejam comumente aplicadas na resolução de problemas mono-objetivo, elas também estão sendo utilizadas para a resolução de problemas multi e de muitos objetivos, onde a ideia de uma única solução ótima global é substituída pelo conceito de fronteira Pareto-ótima. Na área de visão computacional e reconhecimento de padrões, pouco ainda tem sido explorado no que diz respeito à otimização multi-objetivos utilizando meta-heurísticas. Desta forma, a presente tese objetiva o estudo e desenvolvimento de versões mono, multi, e de muitos objetivos de novas técnicas meta-heurísticas no contexto de aprendizado de máquina, que engloba, dentre outras áreas, a seleção e combinação de características, bem como otimização de parâmetros de técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado em profundidade. CAPES: código de financiamento - 001

A concepção internacional de cidades inteligentes aponta o uso das tecnologias inteligentes para soluções dos desafios socioambientais, econômicos e culturais. Esta estratégia tem como objetivo principal elevar a qualidade de vida da cidade frente aos desafios do futuro que exigem inovações sociais, políticas sustentáveis e planejamento inteligente. Em um ambiente de negócios global e complexo, é um desafio melhorar o desempenho e garantir o cumprimento de todas as obrigações, compromissos e restrições ambientais, de saúde e segurança. Além disso, a gestão socioambiental ganhou interesse crescente entre organizações que desejam estabelecer uma relação ética e transparente com todas as partes interessadas – acionistas, clientes, comunidade, fornecedores e funcionários. Embora as necessidades variem de uma organização para a outra, muitas vezes, o objetivo principal é o mesmo: reduzir o risco geral, cumprir as regulamentações estaduais e federais e permitir que a empresa opere eficientemente, mantendo um local de trabalho seguro e ambientalmente saudável. Normas e iniciativas como a ISO 14001 e a OHSAS 18001 servem como um framework que permite às empresas cumprirem com todos os padrões ambientais, de saúde e de segurança. Vários são os softwares desenvolvidos para facilitar o gerenciamento ambiental no contexto empresarial e público. Muitos deles auxiliam a implantação do conceito das cidades inteligentes. A presente pesquisa se propôs a avaliar a funcionalidade do BioVirtua, uma ferramenta de gerenciamento de projetos, associada à tecnologia da informação, desenvolvida para contribuir com as empresas no gerenciamento dos processos inseridos em seus principais programas ambientais para que possam aperfeiçoar seu nível de desempenho ambiental. Uma avaliação preliminar foi realizada para investigar com o públicoalvo, possíveis usuários do software, o interesse em um software com a finalidade de gerenciamento de projetos ambientais. Foram realizadas pesquisas através de formulários web enviados para listas de contatos de profissionais que atuam ou têm formação na área ambiental. Mais de 50 respostas foram validadas e analisadas para cada questionamento. O teste de validação foi realizado com rigor experimental e com julgamentos quantitativos sobre o produto, conforme determina a metodologia de Ferreira (2002). Os resultados indicaram que ferramentas computacionais destinadas à questão ambiental nas empresas são muito necessárias e urgentes. Os resultados mostraram que uma solução de gestão ambiental tem o potencial para ajudar empresas a se tornarem sustentáveis, implementando sistemas que ajudam a reduzir o impacto de uma organização ao meio ambiente e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência operacional. Comparável a um sistema de gestão financeira, que gerencia o desempenho financeiro, uma solução de gestão ambiental contribui com a eficiência da organização na gestão de projetos ambientais a atingir metas de sustentabilidade, cumprir as regulamentações ambientais e melhorar a saúde e a segurança para os funcionários e a comunidade. Entretanto, os testes de usabilidade realizados durante a pesquisa, mostraram que a inclusão de novas tecnologias, a exemplo da Computação em Nuvem e um ambiente de gestão de projetos ambientais através de software ainda é uma novidade no meio operacional e que muitos profissionais ligados à área de gestão ambiental necessitam de uma inclusão avançada aos meios digitais para que possam se beneficiar dos recursos tecnológicos que um ambiente operacional automatizado pode oferecer. O produto deste trabalho foi a validação do software BioVirtua para futuro uso comercial. The international conception of smart cities points to the use of smart technologies to solve socio-environmental, economic and cultural challenges. This strategy aims to raise the city's quality of life in the face of future challenges that require social innovation, sustainable policies and smart planning. In a complex and global business environment, improving performance and ensuring compliance with all environmental, health and safety obligations, commitments and constraints is a challenge. In addition, social and environmental management has gained growing interest among organizations wishing to establish an ethical and transparent relationship with all stakeholders - shareholders, customers, the community, suppliers and employees. While needs vary from one organization to another, the primary goal is often the same: reduce overall risk, comply with state and federal regulations, and enable the business to operate efficiently while maintaining a safe and environmentally sound workplace. Standards and initiatives such as ISO 14001 and OHSAS 18001 serve as a framework that enables companies to comply with all environmental, health and safety standards. There are several software developed to facilitate environmental management in the business and public context. Many of them help to implement the concept of smart cities. This research aimed to evaluate the functionality of BioVirtua, a project management tool, associated with information technology, designed to help companies manage the processes included in their main environmental programs so that they can improve their level of environmental performance. A preliminary evaluation was conducted to investigate with the target audience, potential users of the software, the interest in a Program for the purpose of environmental project management. Surveys were conducted through web forms sent to contact lists of professionals who work or have training in the environmental area. More than 50 answers were validated and analyzed for each question. The validation test was performed with experimental rigor and quantitative judgments about the product, as determined by Ferreira (2002) methodology. The results indicated that computational tools for environmental issues in companies are very necessary and urgent. The results showed that an environmental management solution has the potential to help companies become sustainable by implementing systems that help reduce an organization's impact on the environment while improving operational efficiency. Comparable to a financial management system that manages financial performance, an environmental management solution contributes to the organization's efficiency in managing environmental projects to achieve sustainability goals, meet environmental regulations and improve employee health and safety. and the community. However, usability tests conducted during the research showed that the inclusion of new technologies, such as Cloud Computing and an environmental project management environment through software is still new to the operating environment and that many professionals related to the field. Environmental management systems need advanced inclusion in digital media so that they can benefit from the technological resources that an automated operating environment can provide. The product of this work was the validation of BioVirtua software for future commercial use.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Visual impairment can cause many limitations to a person, which includes working in basic home duties, professional activities, and also changing the way the world is perceived by him or her. The advent of new technologies allows the design and exploration of new kinds of aid devices for the visually impaired. Image recognition techniques have long been used as a tool to compensate or complement human visual limitations. More recently, advances in machine learning techniques, such as deep learning, have offered new possibilities to build aid tools devices that can play a significant role in reducing the limitations suffered by blind people. This work presents the results related to the development of an image recognition module to be used as part of an existing embedded aid tool for visually impaired people. The module is based on convolutional neural networks, and is initially targeted to the recognition of the state of indoor home objects. A deficiência visual pode causar muitas limitações a uma pessoa, o que inclui trabalhar em tarefas domésticas básicas, atividades profissionais, assim, a percepção do mundo que os cerca é bem diferente. O advento de novas tecnologias permite o design e a exploração de novos tipos de dispositivos de auxílio para deficientes visuais. As técnicas de reconhecimento de imagem são usadas há muito tempo como uma ferramenta para compensar ou complementar as limitações visuais humanas. Mais recentemente, os avanços nas técnicas de aprendizado de máquina, como a aprendizagem profunda, ofereceram novas possibilidades para construir dispositivos de ferramentas de ajuda que podem desempenhar um papel significativo na redução das limitações sofridas pelos cegos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um módulo de reconhecimento de imagem para ser usado como parte de uma ferramenta de auxílio existente para pessoas com deficiência visual. O módulo é baseado em redes neurais convolucionais e é inicialmente direcionado para o reconhecimento do estado de objetos em ambientes internos. CNPq: 131487/2017-5