Bacharelado em Ciência da Computação



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ANO: 2010



Título: O uso de realidade virtual para o ensino de libras

Autor: Thaís Oliveira Almeida

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Avalliar a utilização da Realidade Aumentada (RA) como ferramenta eficaz no ensino de LIBRAS para alunos surdos e não fluentes Método: Foi utilizado Realidade Aumentada com objetos virtuais no ensino de LIBRAS e aplicamos questionários de avaliação para medir motivação e utilidade. Conclusão: A RA é eficaz e motivadora no ensino de LIBRAS, com potencial de melhoria.

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ANO: 2011



Título: O uso de computação gráfica como ferramenta de conscientização da importância da ti verde

Autor: Simone Sibele Schuertz Souza

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: investigar o uso da computação como ferramenta para a conscientização ambiental. Método: Uma animação foi exibida a alunos do 3º ano do Fundamental. Conclusão: Por meio dos questionários, verificou-se que a animação necessita alguns ajustes. Embora existam correções a serem realizadas, a animação se mostrou adequada e atendeu aos objetivos propostos.

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ANO: 2012



Título: O uso da realidade virtual e a teoria de jogos na educação infantil.

Autor: Roodger Nathanael Schau Menezes Araújo de Souza

Orientador: Thaís Almeida

Resumo: Objetivo: Criar um protótipo de jogo de Realidade Virtual não imersiva para crianças, melhorando seu desenvolvimento cognitivo em relação a cores e formas geométricas de forma lúdica. Método: Usando a MAQSEI e questionários com escala de Likert. Conclusão: O protótipo aprimora habilidades cognitivas de crianças no ensino primário, com resultados positivos na avaliação de educadores e crianças.

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ANO: 2013



Título: O uso de realidade virtual na construção de jogos educacionais voltados para o ensino de física

Autor: Bruno Ribeiro Jacson dos Santos

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Avaliar um jogo educativo 3D de movimento oblíquo de projéteis para melhorar ensino de Física, estimulando interesse e compreensão. Método: Desenvolver jogo, comparar com métodos tradicionais, avaliar impacto no aprendizado e engajamento. Conclusão: O jogo 3D educativo proposto busca aprimorar o ensino de Física, focando no movimento oblíquo. Avalia-se se essa abordagem amplia o interesse e compreensão dos alunos, frente a abordagens tradicionais.

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Título: Tecnologia assistiva no auxílio à utilização da internet por daltônicos

Autor: Caio de Jesus Gregoratto

Orientador: Acauan Ribeiro

Resumo: Objetivo - Avaliar o uso de uma extensão para melhorar a visibilidade de páginas para usuários daltônicos (espectro vermelho). Método - Desenvolveu-se a extensão do Chrome, denominada Daltonizar, para criar um filtro que altera a cor e a transparência dos pixels de página web, usando JavaScript e Webkit. Conclusão - A extensão funcionou corretamente nos sites testados.

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Título: MAIN - MULTIAGENT INFORMERS: A Aplicabilidade de Agentes Inteligentes como Estimuladores da Interatividade em Ambientes Virtuais de Aprendizagem

Autor: Márcio André Andrade Silva

Orientador: Marcelo Batista Souza

Resumo: Objetivo: Abordar a Tutoria Virtual com base em Sistemas Multiagente na Educação a Distância. Método: Os sistemas Alert@me e MAIN são apresentados como alternativas para auxiliar tutores por meio de mensagens autônomas. Conclusão: A abordagem estimula a interação de alunos em um Ambiente Virtual de Aprendizagem por meio de notificações.

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ANO: 2014



Título: Um sistema multiagente para notificação baseada em localizaçâo

Autor: Jonas Leonel da Silva

Orientador: Felipe Lobo

Resumo: Objetivo: Desenvolver um sistema multiagente (SMA) de notificação de chamadas de suporte por SMS para a Diretoria de Tecnologia de Informação (DTI) da UFRR, melhorando a eficiência do atendimento. Método: AO sistema usará a localização dos técnicos na UFRR para enviar notificações apenas aos mais próximos dos chamados, otimizando o tempo de resposta. Conclusão: A proposta visa melhorar a gestão de suporte em informática na UFRR à medida que a demanda cresça.

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Título: Tecnologia móvel de acesso às unidades do campus paricarana da universidade federal de roraima

Autor: Gabriel Sampaio La Greca de Paiva

Orientador: Felipe Lobo

Resumo: Objetivo: Desenvolver um aplicativo para iPhones que substitua placas de identificação no campus Paricarana da UFRR, proporcionando direcionamento e localização dinâmica. Método: aplicativo foi criado e testado com diversas coordenadas para traçar rotas dentro do campus, garantindo funcionamento eficaz em vários países. Conclusão: O aplicativo provou ser uma ferramenta eficaz para fornecer direcionamento e rotas no campus, oferecendo uma alternativa dinâmica e portátil às placas de identificação.

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Título: Sistema de gestão documental com ênfase em arquivologia utilizando o conceito de tabela de temporalidade

Autor: Dumont Camelo Melo

Orientador: Filipe Dwan

Resumo: Objetivo: Automatizar a gestão documental no NEAD com um sistema web baseado em tabela de temporalidade.

Método: Desenvolvimento de um sistema interligado a uma tabela de temporalidade para simplificar a elaboração e o controle de documentos.

Conclusão: O sistema proposto visa racionalizar a preservação de documentos e melhorar a eficiência da gestão documental.

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Título: O uso de jogos educacionais baseados em realidade virtual como auxílio no desenvolvimento do raciocínio lógico humano

Autor: André Filipe Oliveira Silva

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Utilizar tecnicas pedagogicas e computacionais para desenvolver um prototipo de jogo educacional parar ensinar raciocionio logico para crianças de 12 a 15 anos. Método: desenvolvimento de um protótipo de um jogo digital que faz uso da realidade virtual voltado para o estimulo do aprendizado do raciocínio lógico Conclusão: O resultado obtido nas experimentações foi satisfatorio, o jogo é eficiente.

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ANO: 2015



Título: Alocação de canais parcialmente sobrepostos para minimizar interferências nas redes sem fio

Autor: Caio Julian Barros da Silva

Orientador: Felipe Lobo

Resumo: Objetivo: Observar resultados de testes em cima de um algoritmo desenvolvido para alocar canais parcialmente sobrepostos em redes sem fio, visando melhorar a taxa de transmissão e reduzir interferências. Método: Baseou-se em uma modelagem de rede como um grafo de interferências, o algoritmo se adaptou automaticamente às condições do ambiente. Conclusão: Os testes mostraram uma redução média de 71% nas interferências.

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Título: Classificador Neuro-Fuzzy de Dados Escolares com Validação ROC

Autor: Jeferson C. da Silva

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: implementar um sistema de classificação neuro-fuzzy para qualificar o desempenho dos alunos em conceitos nebulosos. Método: Implementação do modelo ANFIS em R com aprendizado de máquina supervisionado e validação por ROC. Conclusão: O modelo ANFIS mostrou eficiência, embora limitações possam ser resolvidas com mais dados e integração web.

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ANO: 2016



Título: Modelagem organizacional com o framework i*: um estudo de caso na universidade estadual de roraima

Autor: Débora Dantas Tamandaré

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: Objetivo: Investigar a eficácia de técnicas de elicitação de requisitos em um ambiente organizacional. Método: Foram estudadas técnicas de levantamento de requisitos e modelado um sistema usando o i* e OpenOME. Conclusão: Concluiu-se que a biblioteca GORE é importante para elicitação de requisitos, e que a modelagem gráfica i* é fundamental para visualização de objetivos.

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Título: Implementação de protocolo para redes veiculares: atenuação de congestionamentos no campus paricarana

Autor: Júlio Cesar de Arruda Junior

Orientador: Felipe Lobo

Resumo: Objetivo: Implementar e avaliar um protocolo para redes veiculares que visa

atenuar congestionamentos dentro de malhas viárias. Método: Diante da problemática, foi implementado um protocolo VANET de comunicação V2V. A avaliação foi feita comparando os níveis de congestionamento com e sem o protocolo. Conclusão: Os resultados deste estudo mostram como este protocolo atua de forma estável.

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Título: Implementação dos classificadores bayesianos para candidatos do vestibular.

Autor: Jéssica Ferreira Ramalho

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: Implementar e validar um sistema com Classificadores Bayesianos aplicado ao perfil de candidatos do vestibular, que poderão ser aprovados ou ficar em lista de espera, baseando-se em atributos específicos. Método: Foi desenvolvido e implementados para treino três modelos, sendo eles Naive Bayes (NB), Tree Augmented Naive Bayes (TAN) e General Bayesian Network (GBN). Conclusão: Conclue-se como os modelos de Classificadores Bayesianos apresentam grande eficiência quando aplicados no conjunto de dados adequados.

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ANO: 2017



Título: Protótipo de um repositório digital de apoio à pesquisa usando XP em software como serviço

Autor: Liliane de Matos Soares

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: Objetivo: Avaliar os métodos XP e BDD para o desenvolvimento de um repositório bibliográfico digital como serviço. Método: Foi desenvolvida uma aplicação, que funcionará como um serviço na nuvem, através de uma IDE chamada Cloud9, que opera totalmente na web. Conclusão: O desenvolvimento do trabalho possibilitou uma análise de como a engenharia de software está aplicando seus métodos e técnicas para o desenvolvimento de software como serviço.

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Título: Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Expressões Faciais de Emoções

Autor: Hygo Sousa de Oliveira

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: Classificar expressões faciais usando Redes Neurais Convolucionais (CNNs).

Método: Utilizou-se CNNs para classificar sete categorias de expressões faciais. Variáveis foram ajustadas e testadas, embora limitações nos dados tenham causado overfitting.

Conclusão: As CNNs demonstraram capacidade de reconhecimento de padrões nas imagens de expressões faciais, alcançando uma precisão média de 65,48%, apesar das limitações nos dados. A técnica tem potencial para aplicações de reconhecimento de imagens.

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Título: Modelagem do Processo de Regulação da Glicose e Insulina Usando Redes Bayesianas Dinâmicas

Autor: Rafael Albuquerque Pinto

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: O objetivo do estudo é usar modelagem matemática e computacional para prever níveis de glicose e insulina, auxiliando decisões médicas. Método: utiliza uma Rede Bayesiana Dinâmica para modelar a regulação da glicose e insulina no corpo humano, considerando casos de diabetes. Conclusão: mostrou-se eficaz na predição da existência e tipo de diabetes, bem como nos níveis de glicose e insulina ao longo do tempo.

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Título: Engenharia de Software Baseada em Busca para a Otimização Multiobjetivo de Requisitos Utilizando o Algoritmo NSGA-II

Autor: Gleysomar Ribeiro dos Santos

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo:O objetivo deste trabalho é otimizar a definição de requisitos de software usando o Algoritmo Genético NSGA-II e métricas de ponto de função.Método:Foram utilizados 13 requisitos e 3 clientes com métricas específicas. O NSGA-II foi usado para encontrar soluções otimizadas em comparação com um algoritmo Randômico.Conclusão:O estudo mostra que o NSGA-II é eficaz na otimização de requisitos de software, melhorando a interação com o cliente e reduzindo custos. A adaptação às necessidades de cada projeto é essencial.

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Título: Verificação de propriedades de gerenciamento de memória de programas em c baseado em transformações de código

Autor: Rafael Sá Menezes

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Aprimorar a ferramenta Map2Check v6 em programas em C usando execução simbólica e verificação de propriedades de memória. Método: Gerar casos de teste com execução simbólica, aplicar mudanças via LLVM e verificar propriedades de memória. Conclusão: Além da implementação do mesmo, adicionalmente, foi apresentado um avaliação experimental comparado a eficácia da ferramenta em relação a outras ferramentas com propostas similares.

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Título: Automailx: simulador de prótese robótica autônoma baseado em previsão de movimentos

Autor: Rodrigo dos Santos Tavares

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Desenvolver simulador de próteses autônomas para membros inferiores, usando sensores para classificação de movimentos articulares. Método: Utilizar dados de acelerômetros, giroscópios e sensores flexíveis nos joelhos, processados por aprendizado de máquina, para uma prótese virtual. Conclusão: Constatou-se que o método proposto apresenta resultados significativos no que se propõe prever ações do usuário com o uso de sensores e exibir uma simulação com uma prótese virtual em tempo real.

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Título: Classificação da Leucemia Aguda por Microarray do DNA usando o Algoritmo Genético Multiobjetivo NSGA-II

Autor: Paulo Henrique Nellessen Gonçalves

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: Classificar tipos de leucemia aguda para diagnóstico rápido e preciso. Método: Aplicar Algoritmo Genético Multiobjetivo (NSGA-II) em microarray de DNA de tecidos cancerígenos. Minimizar tamanho do subconjunto de genes preditores, erros de classificação em amostras de treino e teste. Conclusão: O NSGA-II atingiu 100% de precisão na classificação das amostras de teste, reduzindo o subconjunto de genes preditores a três.

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Título: Programação Probabilística aplicada a classificação de documentos com Máquina de Ponto de Bayes e Alocação de Dirichlet Latente

Autor: George Miguel Giordani

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: O texto apresenta o objetivo de destacar a importância da programação probabilística na inteligência artificial. Método: Através da programação probabilística, suas aplicações em áreas diversas e um estudo de caso na classificação de documentos. Conclusão: Conclui que a programação probabilística oferece potencial significativo na IA, com eficiência demonstrada na classificação de documentos e validação positiva em testes.

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Título: Filtro de Kalman Discreto e Estendido no Rastreamento de Marcadores na Captura Óptica de Movimento

Autor: Lucas Diego Barbosa

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: Analisa e implementa e testa uma aplicação inferindo estados futuros em problema de rastreamento de marcadores ópticos em sistema de captura de movimento utilizando Filtro de Kalman Discreto e Estendido. Método: Avaliação de imagens autorais pelo algoritmo implementado pelo autor, utilizando bibliotecas de multiplataformas de processamento em tempo real(OpenCV) e outras de implementação simples Conclusão: O Filtro de Kalman Discreto se mostrou eficaz rastreando marcadores óticos enfrentando oclusão temporária, melhorando diante múltiplas câmeras calibradas. O Estendido se mostrou inadequado para prever a posição dos marcadores devido à complexidade dos movimentos. Sugere melhorias do uso do Discreto com algoritmo de persistência de rótulos, visualização 3D com OpenGL e algoritmos otimizados para cálculo de marcadores e rotulação.

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ANO: 2018



Título: Especificação de requisitos para um sistema autoadaptativo de despacho de ambulâncias

Autor: Lucas Festinalli

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: Objetivo: Especificar requisitos autoadaptativos para um sistema de despacho de ambulâncias, de modo a torna-los flexíveis diante das incertezas do ambiente de execução. Método: É utilizado o método exploratório de pesquisa para desenvolver requisitos flexíveis com a linguagem RELAX para um sistema autoadaptativo de despacho de ambulâncias. Conclusão: permitiu neste projeto do software, que os projetistas e consequentemente os desenvolvedores tenham uma percepção muito próxima do real das incertezas que a linguagem consegue capturar.

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Título: Processo de Teste Ágil com Behat e Selenium no Sistema de Gerenciamento e Votação dos Conselhos Superiores da UFRR

Autor: Yaritza Barreto Argumedo

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: "Objetivo: Projetar e avaliar a criação de um processo de teste de software utilizando princípios de

teste ágil e técnicas de automatização e aplicá-los na execução de testes funcionais e de

aceitação em um estudo de caso. Método: Foi modelado um processo de teste de software adequado ao fluxo de trabalho adotado

pela equipe de desenvolvimento da CSI, junto à utlização de ferramentas de automatização(Behat e Selenium) para testar os

softwares desenvolvidos pela CSI. Conclusão: A automatização de testes é um recurso que garante agilidade e bons resultados, desde

que bem aplicada. Para isso deve ser bem estudada e planejada, pois caso aplicado de forma

errada elevará os custos do projeto e não gerará bons resultados."

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Título: Um enfoque da identificação de papéis e modelagem de ecossistemas de software em um sistema de gestão acadêmica

Autor: Pryscilla Rocha da Silva

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: "Objetivo: visa elencar os atores e identificar e classificar seus

papéis específicos dentro deste ECOS, de forma a ampliar a compreensão das relações

envolvidas e a visão geral do sistema. Método: Utiliza um estudo exploratório descritivo qualitativo sobre o ECOS SIG da UFRR. Conclusão: uma pesquisa exploratória com o objetivo de familiarizar-se com esta nova tendência da Engenharia de Software que vem mudando a maneira como o software é desenvolvido."

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Título: Um enfoque com base nos mapas conceituais para elicitação de requisitos na modelagem de sistemas

Autor: Antônio de Oliveira Viana

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: "Objetivo: Aplicar e analisar a contribuição do uso de mapas conceituais, com a teoria da aprendizagem significativa, na fase de elicitação e análise de requisitos. Método: Aplicou e analisou a contribuição no uso dos mapas conceituais na fase de elicitação e análise de requisitos, como técnica complementar a outras, utilizando como ferramenta de apoio para construção dos mapas conceituais, o software CmapTools. Conclusão: a utilização de técnica de mapas conceituais juntamente com a de aprendizagem significativa como técnicas complementares a outras, o resultado da experiência pelas equipes trouxe uma melhor comunicação entre os stakeholders e um melhor entendimento dos requisitos e validação dos mesmos.

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Título: Uma abordagem data-driven para predição precoce da evasão em turmas de programação que utilizam juízes online

Autor: Gene Charles Lima Aguiar

Orientador: Filipe Dwan

Resumo: "Objetivo: Desenvolver um método de predição de evasão em turmas de Programação que utilizam Juízes Online, empregando aprendizagem de máquina.

Método: Utilizar algoritmos baseados em árvores de decisão, para criar um modelo preditivo. Analisar o comportamento dos alunos nos primeiros dias de aula.

Conclusão: O método proposto atingiu uma precisão de 80% na predição da evasão, identificando comportamentos de programação relacionados à tendência de evasão."

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Título: Verificação formal de circuitos lógicos baseado em transformações de código com bounded model checking

Autor: Kevin Costa Aires Oliveira

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Avaliar circuitos lógicos em VHDL, utilizando verificação formal e transformação de código para identitificar erros. Método: Inserir assertivas, transformar VHDL em C com técnica de indução-k, usar ferramenta ESBMC com pré e pós-condições para analisar violações. Conclusão: Verificou-se a melhoria de desempenho do método de múltiplas traduções e na analise com a utilização da tecnica de indução-k.

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Título: Utilização de métodos de aprendizagem supervisionada na base de dados endgame do jogo de xadrez

Autor: José Alencar Cavalcante Neto

Orientador: Miguel Santibanez

Resumo: Objetivo: Avaliar precisão de algoritmos de Árvores de Decisão e Redes Neurais para classificar a base de dados EndGame KRK do xadrez. Método: Foram analisadas 28056 instâncias por meio dos algoritmos J48 e MultilayerPerceptron, implementados no software Weka. Conclusão: J48 apresentou maior precisão que MultilayerPerceptron na classificação da base do jogo EndGame KRK.

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Título: Reconhecendo expressões faciais humanas em imagens tridimensionais capturadas com kinect-v2

Autor: André Luiz da Silva Pereira

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Desenvolver e validar um sistema de reconhecimento de expressões faciais humanas em imagens capturadas em ambientes de baixa luminosidade utilizando o Kinect-v2, segundo o FACS e classificar utilizando SVM. Método: Desenvolvimento de um algoritmo de modelo preditivo que reconhece expressões faciais. Conclusão: Os resultados obtidos com o trabalho são satisfatórios, mas podem ser melhorados com a utilização de outras formas de pré-processamento e tratamento de imagens.

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Título: O uso da realidade virtual na construção de jogos educacionais para o ensino infantil

Autor: Roodger Nathanael Schau Menezes Araújo de Sousa

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Verificar tecnicas computacionais baseadas em VR baseadas em teorias pedagogicas, para desenvolvimento de jogos educacionais infantis, ensinando cores e formas. Método: Criação de um "mundo" em VR onde o usuário iria livremente jogar e desvendar trivias sobre formas e cores. Conclusão: Baseado nos testes feitos, o prototipo se mostrou bastante eficiente.

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ANO: 2019



Título: Classificação de fake news utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Autor: Lucas Gomes Costa

Orientador: Acauan Ribeiro

Resumo: Objetivo: Avaliar modelos preditivos para classificação de notícias falsas nas redes sociais. Método: Foram analisados 5 algorítimos de aprendizado de máquina, 2 de aprendizado profundo e 2 técnicas de representação vetorial de palavras. Conclusão: A técnica de representação Glove obteve melhor desempenho com aprendizado profundo (97,5%). Já a Word2vec obteve melhor desempenho com aprendizado de máquina (91,37%).

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Título: Aplicação de técnicas de mineração de dados para avaliar os dados socioeconômicos dos candidatos do vestibular da ufrr de 2017 para classificar o seu desempenho

Autor: Janderson Almeida dos Santos

Orientador: Delfa Zuasnabar

Resumo: Objetivo: traçar um perfil do candidato para auxiliar a universidade na tomada de decisão. Método: aplicou técnicas de mineração aos dados dos vestibulandos. Conclusão: taxa de confiança acima dos 70% para as regras geradas, que formam o perfil desses vestibulandos.

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Título: Identificação automática de categorias de problemas em juízes online: uma abordagem com processamento de linguagem natural

Autor: Francisco Pires Junior

Orientador: Filipe Dwan

Resumo: Objetivo: Criar um modelo com o propósito de avaliar sua eficácia em comparação com os competidores, com ênfase na avaliação da acurácia. Método: Coletar enunciados, processá-los, extrair atributos, classificar e avaliar o modelo. Conclusão: O método proposto obteve acurácia de 80%, superando a performance de competidores.

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publicado





Título: Recomendação de problemas em juízes online utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e análise dirigida aos dados

Autor: Hermino Barbosa de Freitas Júnior

Orientador: Filipe Dwan

Resumo: "Objetivo: Comparar e validar métodos de recomendação de problemas em juízes online para adaptá-los ao conhecimento dos estudantes.

Método: Três abordagens testadas envolvendo alunos e professores: recomendação aleatória, similaridade de enunciados e comportamento dos alunos. Conclusão: Os métodos de similaridade de enunciados e comportamento dos alunos superaram a recomendação aleatória, indicando a viabilidade de recomendações personalizadas em juízes online, apesar de limitações como o viés humano e tamanho da base de dados."

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publicado





Título: Mapeamento automático de rotas para via expressa de transporte público: uma abordagem com algoritmos genéticos com ênfase na cidade de boa vista - rr

Autor: Felipe Derkian de Sousa Freitas

Orientador: Filipe Dwan

Resumo: Objetivo:Criar rotas cíclicas para o transporte coletivo de ônibus em Boa Vista - RR por meio de uma solução computacional utilizando algoritmos genéticos.Método: Modelagem da cidade como um grafo, filtragem de vias, aplicação de algoritmos genéticos e busca em profundidade. Conclusão: O NSGA-II com cinco objetivos se destacou, validando rotas mais longas e eficientes, apesar de ter um tempo de execução mais longo. Limitações incluem o tempo de processamento e a aplicabilidade em áreas rurais.

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publicado





Título: Kraken: deteccao de objetos parcialmente observaveis em ambiente aquatico com alta turbidez

Autor: Pedro Daniel da Silva Gohl

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Desenvolver um sistema computacional móvel, chamado Kraken, para detectar peixes em águas turvas usando uma câmera submersa e visão computacional. Método: utilização de algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas avançadas de coleta de dados submersos. Conclusão: o Kraken tem potencial na piscicultura e pode ser melhorado com sensores adicionais e feedback de profissionais do setor.

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Título: Hand.io - uma luva para controle de dispositivos eletro-eletrônicos utilizando reconhecimento de gestos.

Autor: João Paulo Verçosa Pinto

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Desenvolver sistemas embarcados com características robóticas para interagir com dispositivos eletrônicos por meio de luvas inteligentes. Método: Utilização de sensores de movimento para coletar dados e algoritmos de aprendizado de máquina para classificar padrões de movimento. Conclusão: O método desenvolvido mostrou-se viável e promissor, com alto índice de sucesso e satisfação dos usuários.

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Título: INEXT: Um Sistema Computacional para Localização Indoor de Objeto com RFID

Autor: Luarkian Kaype de Sousa

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: O tcc aborda a necessidade de localização indoor de objetos em edifícios, propondo o sistema INEXT, usando RFID passivo para gerenciamento. Método: O sistema INEXT mostrou-se promissor, facilitando a gestão de objetos em edifícios. No futuro, pretende-se aprimorar a tecnologia para maior e melhor precisão de localização e automação da identificação de objetos.

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Título: Uma abordagem para geração de invariantes de programas baseado em templates para verificação eficiente de programas em c

Autor: Victor Deluca Almirante Gomes

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: aprimorar a verificação de propriedades de segurança de programas em linguagem C. Método: O método proposto integrou análise estática e dinâmica para reduzir o espaço de estados a ser verificado. Conclusão: mostrou que as abordagens alcançaram uma acurácia de 83%, validando a eficácia do método. Trabalhos futuros incluem a automatização do processo e uma análise mais aprofundada.

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Título: Sistema assistivo para auxílio de leitura orofacial para surdos baseado em transmissão de vídeo ao vivo com baixa latência

Autor: Edwino Alberto Lopes Stein

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Verificar um sistema assistivo de baixo custo, para capturar e transmitir vídeo digital com baixa latência do rosto de um orador. Método: Desenvolvimento de um prototipo que usa Raspberry junto com uma camera integrada para testar o sistema. Conclusão: Os testes técnicos e de aceitabilidade conseguiram demostrar que o trabalho pode ser considerado promissor.

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Título: O uso gamificação e geolocalização para o desenvolvimento de um ambiente mobile em realidade aumentada que auxilie na recepção e integração de calouros

Autor: Anny Caroline Walker Silva

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Desenvolver e validar um ambiente em RA indoor e outdoor, para dispositivos móveis, por meio de técnicas de geolocalização e gamificação. Método: Desenvolvimento da aplicação em realidade aumentada que mapeava, guiava, e premiava o usuário ao andar pela universidade. Conclusão: O prototipo da aplicação foi bem aceito e teve um bom feedback da comunidade.

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ANO: 2020



Título: Morgana - uma ferramenta para auxílio à pessoas com limitações no uso de sites através de dispositivos de entrada de dados

Autor: Erick dos Santos Batista

Orientador: Acauan Ribeiro

Resumo: Objetivo: Avaliar o uso de uma extensão na promoção de acessibilidade para usuários com limitação motora de membros superiores. Método: Desenvolveu-se extensão do Chrome com Web Speech API para comandos de voz, e Puppeteer para mapeamento das páginas. Conclusão: Testes com usuários indicaram resultados positivos. A extensão funcionou para todos os sites governamentais e com certas limitações para outros sites.

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Título: Detecção de infestação de lagarta em capim utilizando aprendizagem de máquina e imagens obtidas por drones

Autor: Diego Santos Costa

Orientador: Leandro Balico

Resumo: Objetivo: Avaliar infestações de lagartas em pastagens brasileiras usando imagens de drones e aprendizado de máquina. Método: Usar drones para capturar imagens, processá-las com espectro RGB e aplicar SVM com índice de vegetação MPRI para categorizar pastagens saudáveis e infestadas. Conclusão: Abordagem promissora (68% e 72% de acurácia) para sistema inteligente de detecção. Identificação rápida de infestações e manejo preventivo impulsionariam a sustentabilidade do setor pecuário.

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ANO: 2021



Título: Smartxi: o uso de lixeiras inteligentes baseado em iot para coleta de resíduos em boa vista-rr

Autor: Bruno Cesar da Silva Claudino

Orientador: Acauan Ribeiro

Resumo: Objetivo: Avaliar e testar o uso de lixeiras inteligentes para gestão de resíduos. Método: Foi desenvolvido um prototipo de lixeira inteligente com sensor de peso e distancia, e um sistema web para calcular as rotas de coleta de lixo conforme o volume de resíduos. Conclusão: Os sensores da lixeira apresentaram resultados satisfatórios e o sistema web se mostrou eficiente.

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Título: AGE-GAN: Um sistema para geração de imagens baseado em previsão temporal para pessoas desaparecidas

Autor: João Paulo Parreira Peixoto

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Utilizar algoritmos de Redes Adversárias Generativas e geração de imagem com Redes Neurais para ajudar na busca de pessoas desaparecidas Método: Avaliação empírica aplicando o método geração de imagens baseado em previsão temporal proposto sobre benchmarks públicos pré-treinados, e experimentos conduzidos em máquina virtual. Conclusão: O software preve bem o envelhecimento mas carece melhorias, como preservação de características e inclusão de diversidade. Trabalhos futuros buscam treinamento mais abrangente e interatividade web.

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Título: See x-ray: aprendizagem profunda para detecção de pneumonia

Autor: Larissa Santos Silva

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Implementar algoritmo que ajude a detectar o diagnóstico de pneumonia infantil usando Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para reconhecimento e classificação de imagens de Raio-X do tórax. Método: Avaliação de imagens por upload de arquivo no sistema, para processamento e aplicação de camada de filtros, combinando redes neurais convolucionais (ConvNets) e MaxPooling. Conclusão: O software apresenta grande potencial na classificação de imagens, com recall de 90%, entretanto, precisão deve ser melhorada, com taxa de falha de 21%, e muitos de falsos positivos. Propõe melhoramentos com treinamento da rede com banco de dados maior.

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Título: Classificação dos insetos-pragas blissus pulchellus e das cigarrinhas das pastagens usando machine learning.

Autor: Ibukun Chife Didier Adjitche

Orientador: Leandro Balico

Resumo: Objetivo: Avaliar algoritmos (KNN, SVC, XGBoost) na identificação de insetos-praga (Blissus pulchellus, Cigarrinha) via características de imagens em áreas afetadas. Método: Usar algoritmos (KNN, SVC, XGBoost) para classificar insetos-praga por imagens. Conclusão: XGBoost obteve alta acurácia, KNN e SVC lidaram bem com espécies. Resultados indicam viabilidade de classificar Blissus pulchellus e Cigarrinha via aprendizado de máquina.

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Título: Jogo educacional de gestão de pastagens na amazônia utilizando realidade virtual não-imersiva

Autor: Victor Barbosa Rocha

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Criar um jogo sério para ensinar gestão de pastagens na Amazônia. Método: Usando Unity, foi desenvolvido um simulador de fazenda avaliado por educadores. Conclusão: O jogo mostrou potencial para promover a educação ambiental e práticas sustentáveis na agricultura, enfatizando a importância de disseminar conhecimentos sobre gestão de pastagem e conservação.

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Título: Desenvolvimento de um museu virtual imersivo para apoio à educação em solos de roraima

Autor: João Carlos Coelho Filho

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Criar um museu virtual imersivo e não imersivo de apoio à educação em solos de Roraima com modelagem 3D e RV. Método: Desenvolvimento de duas versões avaliadas sob aspectos pedagógicos, de usabilidade e performance. Conclusão: O museu virtual de solos pode ser uma ferramenta educacional valiosa, especialmente sua versão não imersiva, para disseminar conhecimento sobre a ciência de solos.

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ANO: 2022



Título: Eficiência da atividade de order picking orientada por algoritmo baseado na heurística s-shape: uma investigação exploratória.

Autor: Cleuson Sousa Santos

Orientador: Marcelo Henklain

Resumo: Objetivo: Avaliar a eficiência da atividade humana na tarefa de order picking com auxílio de algoritmo para definir a melhor rota. Método: Foi realizado um teste com 2 separadores de order picking, em que ambos fizeram testes com e sem o algoritmos. Conclusão: Observou-se uma tendência de redução do tempo de coleta dos itens quando utilizado o algoritmo.

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Título: Identificação dos comportamentos constituintes do pensar computacionalmente a partir de uma revisão da literatura.

Autor: Karolliny Chaves de Oliveira / Arthur Bruno de Souza Ribeiro

Orientador: Marcelo Henklain

Resumo: Objetivo: conduzir revisão de literatura sobre Pensamento Computacional para identificar os comportamentos constituintes do pensar computacionalmente. Método: Coleta de dados, analise de dados e compilação dos comportamentos. Conclusão: comportamentos são constituintes de quatro comportamentos mais abrangentes. Este agrupamento de comportamentos a partir de diferentes contribuições possibilitou identificar o que deve ser aprendido para que se possa pensar computacionalmente.

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Título: Reconciliação de referências de cidadãos: um estudo de caso no município de jundiaí

Autor: Fabio Vitor de Oliveira Noronha

Orientador: Felipe Lobo

Resumo: Objetivo: Este TCC apresenta uma abordagem de reconciliação de referências para resolver o problema de identificar entidades em fontes de dados heterogêneas. Método: A abordagem utiliza técnicas de processamento para calcular a similaridade entre tuplas de dados.Conclusão: O método foi aplicado com sucesso na plataforma Alertas Primeira Infância em vários municípios, incluindo Jundiaí (SP), melhorando a qualidade dos serviços públicos.

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Título: Identificação de sinal de compra e venda de mini dólar na bolsa de valores usando classificação de dados e análise de sentimentos

Autor: Allan Cordeiro Rocha de Araújo

Orientador: Herbert Rocha

Resumo: Objetivo: Desenvolver um classificador para um robô investidor visando antecipar movimentos na bolsa de valores do Brasil. Método: Envolveu a criação de modelos de Machine Learning, com destaque para a estratégia de Ponto de Pivô. Conclusão: A conclusão indicou que os modelos desenvolvidos têm potencial para auxiliar traders na tomada de decisões, com um modelo alcançando 79,72% de acurácia.

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Título: Redes sensores hierárquicas com aplicação em propriedades rurais baseado na arquitetura iot

Autor: Luis Henrique Matos Sales

Orientador: Leandro Balico

Resumo: Objetivo: Avaliar algoritmos (Flooding, Greedy Forwarding) e implementar rede IoT para coletar/transmitir dados (temperatura, umidade etc.) em propriedades rurais, melhorando a gestão. Método: Testar algoritmos, implantar rede IoT (NRF24l01), coletar/enviar dados ao nó sink e armazenar em nuvem. Conclusão: A eficaz rede IoT garante coleta sistemática de dados, empoderando produtores com informações essenciais para decisões precisas, reduzindo perdas e otimizando propriedades rurais.

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Título: O empreendedorismo após a graduação: primeiros passos no desenvolvimento de um sistema automatizado de acompanhamento de egressos a partir de base de dados pública.

Autor: Rodrigo de Andrade Rolim Bem

Orientador: Marcelo Henklain

Resumo: Objetivo: Caracterizar de forma automatizada perfil de egressos da graduação que empreenderam. Método: Foram usados CPFs de egressos de cursos de informática da UFRR, para consulta na Base de CNPJs da Receita Federal. Com base no script de Rafael (2021), foram obtidos os dados e inseridos em banco criado com o PostgreSQL. Conclusão: Verificou-se que 15,7% dos egressos empreenderam.

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Título: Um jogo em realidade virtual não-imersiva como uma abordagem para auxílio na reabilitação fisioterápica de membros superiores

Autor: Luigi Muller Souza Linhares

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Avaliar motivação e engajamento produzidos por jogo em realidade virtual não-imersiva, associado a dispositivo rastreador, utilizado para reabilitação de membros superiores. Método: A solução computacional empregou Unity, Arduino e sensores MPU6050 e foi avaliada por 4 pessoas. Conclusão: A solução necessita de refinamentos antes de ser implementada em contexto natural.

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Título: Análise comparativa do reconhecimento de íris, baseada em modelos de segmentação e deep learning, de imagens em ambientes restritos e irrestritos.

Autor: Tarlison Sander Lima Brito

Orientador: Luciano Silva

Resumo: Objetivo: Analisar o reconhecimento de íris em ambientes restritos e irrestritos usando modelos de segmentação e Deep Learning. Método: Realizou-se uma comparação da utilização de imagens em ambientes restritos e irrestritos por meio de modelos de segmentação e Deep learning. Conclusão: A generalização é satisfatória em ambientes restritos com 32MP de resolução mínima.

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