PECS | 2023

2023

Autor: CLAUDIA PATRICIA SILVA PIMENTEL
Título: COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MAQUINAS PARA DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA TRIAGEM DE ADOLESCENTES OBESOS UTILIZANDO VARIÁVEIS CLÍNICAS
Data da Defesa: 10/02/2023
Banca Examinadora:
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Orientador
OMAR ANDRES CARMONA CORTES – Docente
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Docente
RICARDO MARCONDES MARCACINI – Docente Externo
Resumo: Considera-se a previsão de receitas de grande relevância para os tomadores de decisão, bem como para o planejamento. Quando se trata do campo de aplicação prática, voltado para o Setor Público, no que tange a esfera municipal, observam-se distorções entre os valores orçados e previsto, mesmo aplicando as regras previstas na legislação vigente. A questão tem sido investigada por pesquisadores com uma trajetória de avanços de métodos de regressão estatísticos e as aplicações de técnicas de aprendizagem de máquina, mas a problemática das divergências das previsões continua e a legislação exige justificativas. Neste contexto, faz-se necessário investigar se os efeitos preço e quantidade podem ser identificados por técnicas de aprendizagem de máquina e os erros de previsão das receitas poderiam ser mitigados se as variáveis fossem usadas pelo regime de competência do ingresso de recursos. Neste sentido, esta pesquisa tem o objetivo de realizar um estudo de caso, com os dados de São Luís, para escolher as variáveis que atendam as prerrogativas legais, adotando a metodologia CRISP-DM, por meio da comparação da lista de importância de algoritmos ensembles, Random Forests, Gradient Boosting e XGBoost, com um modelo combinado das abordagens de filtro com wrapper, submetendo-os aos mesmos algoritmos para escolher as variáveis com menores métricas de avaliação dentro de uma sequência de menores erros das receitas transferidas. No documento foram relatadas, como um comparativo de execução, as etapas e tarefas do CRISP-DM em sua primeira iteração, utilizando os dados dos Portais da Transparência, no período de 2010 a 2021. Nos resultados, comparou-se dois conjuntos de dados, um com todos os repasses, incluindo os valores extraordinários e outro com apena as cotas oficiais. O Modelo Combinado obteve, na maioria dos resultados, as melhores métricas, especialmente, nos repasses extraordinários, corroborando com o estado da arte que já consagra esta abordagem, mas a aplicação do teste de Friedman não descartou a hipótese nula, pois as métricas dos dois conjuntos não apresentaram diferenças significativas. Na modelagem a RNN foi complexa obteve a melhor métrica, todavia, com exceção dos recursos da Mineração, a diferença dos valores foi melhor em outros algoritmos e o teste de Fridman também não teve diferenças significativas. Como resposta a questão de pesquisa foi possível identificar com clareza o efeito quantidade nos dois conjuntos de dados, mas o do preço não foi tão evidente nos resultados, aparecendo mais quando se testou apenas as cotas oficiais.
Palavras-chave: Previsão de Receitas pública, Transferências Constitucionais e Legais, Aprendizagem de Máquina;Seleção de variáveis;CRISP-DM

2.Dissertação LUIZ RAIMUNDO RAMOS LEAO JUNIOR

Autor: LUIZ RAIMUNDO RAMOS LEAO JUNIOR
Título: CARACTERIZAÇÃO DE CANAL RÁDIO MÓVEL NAS FAIXAS DE OPERAÇÃO SUB-6 GHZ PARA 5G NO BRASIL
Data da Defesa: 07/03/2023
Banca Examinadora:
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Orientador
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Docente
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Docente
ROGERIO MOREIRA LIMA SILVA – Docente
AMANDA BEATRIZ CUNHA DOS SANTOS – Egresso
Resumo: A propagação de sinal pelo ar se mostra um ambiente predominantemente probabilístico devido as características e fenômenos da propagação neste tipo de ambiente. A medida que a demanda por serviços móveis crescem, novas tecnologias para a transmissão de sinais são desenvolvidas, objetivando oferecer soluções e novos serviços que utilizam a interface aérea. A demanda por dispositivos móveis e consequentemente o tráfego de dados através de redes sem fio deve aumentar por conta desse desenvolvimento. Além disso não existem muitos resultados divulgados sobre as constantes de propagação, que permite calcular mais precisamente a contribuição de campo, que são muito importantes na predição de cobertura de sistemas microcelulares. Portanto, pesquisar o comportamento do sinal em diversos ambientes e submetendo o sinal aos mais variados efeitos da interface aérea ajuda a definir os caminhos que devem ser seguidos para as tecnologias em propagação rádio móvel. O presente trabalho tem como objetivo caracterizar a canalização rádio móvel nas frequências de frequências de 700 MHz, 2,3 e 3,5 GHz, que serão faixas de utilização da tecnologia 5G. no Brasil. A caracterização do canal em banda larga e em banda estreita é realizada a partir da campanha de medições realizadas na região suburbana do Rio de Janeiro (Bairro Higienópolis), Para a banda larga utiliza-se resultados como retardo médio e espalhamento de retardo, que descrevem a dispersão temporal do canal. Por outro lado, a análise estatística do desvanecimento em pequena e larga escala na região suburbana caracterizam o sinal em banda estreita. Caracterizar o canal utilizando dados experimentais auxilia sobremaneira tanto o desenvolvimento quanto a implementação de projetos de redes móveis.
Palavras-chave: Sondagem do canal;5G;Redes móveis;Propagação em regiões suburbanas.

3.Dissertação DANYLLO CARLOS SILVA E SILVA

Autor: DANYLLO CARLOS SILVA E SILVA
Título: Detecção de Metástase em Câncer de Mama usando Ensemble Deep Learning
Data da Defesa: 18/08/2023
Banca Examinadora:
OMAR ANDRES CARMONA CORTES – Orientador
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Docente
OMAR ANDRES CARMONA CORTES – Docente
KARIN SATIE KOMATI – Docente Externo
Resumo: O câncer mamário é caracterizado pelo crescimento desordenado das células da mama, cuja evolução anormal pode acarretar em metástase, o pior estágio da doença. Para evitar que o câncer evolua, é primordial que o diagnóstico seja precoce e por esse motivo, pesquisadores trabalham no desenvolvimento de soluções de tecnologia para detecção de câncer com maior precisão, comparado com os resultados de patologistas experientes que podem alcançar até 72,4% de acurácia na análises de exames compostos por conjuntos de até milhares de slides. Os trabalhos estado da arte combinam o conceito de aprendizado profundo com aplicação de Redes Neurais Convolucionais com outros algoritmos ou arquiteturas CNN combinadas entre si, incluem técnicas de aprendizado por transferência (Transfer Learning), e logram êxito na obtenção de resultados expressivos (iguais ou maiores que 90% de acurácia). O presente trabalho apresenta um algoritmo que aplica Redes Neurais Convolucionais Ensemble usando dados da base PatchCamelyon e do BreakHis(composta por imagens histopatológicas de seções de linfonodos de câncer em estágio metastático). Os resultados preliminares foram 0,9565 de AUC e 0,2869 de Loss rate com a arquitetura ensemble de U-Net e VGG19.
Palavras-chave: Rede Neural Convolucional;Metástase;Câncer de Mama;Aprendizado.

4.Dissertação Rodrigo Lamounier Teixeira

Autor: RODRIGO LAMOUNIER TEIXEIRA
Título: Simulações de Circuitos Comerciais para Eletromiografia em Superfícies Cutâneas
Data da Defesa: 23/08/2023
Banca Examinadora:
RAIMUNDO CARLOS SILVERIO FREIRE – Orientador
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
RAIMUNDO CARLOS SILVERIO FREIRE – Docente
JOSE PINHEIRO DE MOURA – Docente Externo
JOAO VIANA DA FONSECA NETO – Docente Externo
ELYSON ADAN NUNES CARVALHO – Docente Externo
Resumo: Este trabalho tem por objetivo identificar circuitos comerciais direcionados para Eletromiografia Superficial da pele disponíveis no mercado e fazer análise dos circuitos eletrônicos com o uso de ferramenta de simulação. Com essa abordagem visa-se mostrar para o usuário final a importância das simulações para efeitos de testes dos circuitos EMG, comparações com os resultados de hardware publicado e por fim mostrar as dificuldades que podem ser encontradas. TINA é um produto da DesignSoft exclusivo para Texas Instruments e é o simulador escolhido para as simulações dos circuitos comerciais de eletromiografia para superfícies cutâneas.
Palavras-chave: Eletromiografia (EMG);Simulação de Análise de Circuitos Eletrônicos.

5.Dissertação NELIO ALVES GUILHON

Autor: NELIO ALVES GUILHON
Título: A ROBÓTICA EDUCACIONAL LIVRE NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM DE PROGRAMAÇÃO NO ENSINO BÁSICO
Data da Defesa: 25/08/2023
Banca Examinadora:
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Orientador
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Docente
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente
SOFIANE BEN EL HEDI LABIDI – Docente Externo
Resumo: A presente pesquisa aborda a utilização da Robótica Educacional (RE) como estratégia didática para o ensino de computação no ensino básico. O problema investigado foi o de compreender como a Robótica pode potencializar o processo de ensino dos fundamentos da programação para os alunos do Ensino Médio, sendo utilizada como ferramenta didática ao docente. A robótica promove no aluno, além da motivação, outros aspetos positivos para a sua aprendizagem como, raciocínio lógico, trabalho em equipa, interdisciplinaridade, autonomia. O campo de pesquisa deste trabalho foi o Colégio de aplicação da Universidade Federal do Maranhão, tendo como participantes alunos do Ensino Médio. Os objetivos específicos elencados nesta pesquisa foram: elaborar uma oficina de programação e robótica, desenvolver atividades que utilizando RE para o ensino aprendizagem da programação, integração da oficina a um Ambiente de Programação Visual, descrever o ponto de vista dos estudantes sobre a experiência vivenciada e avaliar os resultados obtidos na oficina. Para que estes objetivos fossem alcançados, utilizou-se a Plataforma Arduino, um kit licenciado no conceito de hardware livre. As estratégias da sua implementação assentaram na utilização da aprendizagem baseada em problemas e do trabalho colaborativo. Os resultados demonstram que a utilização da RE contribuiu para o cumprimento do objetivo proposto.
Palavras-chave: aprendizagem;Arduino;Robótica Educacional;Ensino de Computação;Ambiente de Programação.

6.Dissertaão MARCILIA MIRANDA TEIXEIRA DOS SANTOS

Autor: MARCILIA MIRANDA TEIXEIRA DOS SANTOS
Título: A IOT – INTERNET OF THINGS – NO SETOR DE COMPRAS E SUPRIMENTOS NUMA EMPRESA DE LOGÍSTICA: controle de entradas e saídas de suprimentos em almoxarifado
Data da Defesa: 04/09/2023
Banca Examinadora:
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Orientador
HENRIQUE MARIANO COSTA DO AMARAL – Docente
LEONARDO HENRIQUE GONSIOROSKI FURTADO DA SILVA – Docente
LUIS CARLOS COSTA FONSECA – Docente
RIALBERTH MATOS CUTRIM – Participante Externo
AMANDA BEATRIZ CUNHA DOS SANTOS – Participante Externo
Resumo: As tecnologias têm um poder cada vez maior de transformação no mundo empresarial, onde a inovação está moldando a forma como as grandes empresas operam. As empresas estão injetando ideias, possibilidades e soluções reais para a enorme conexão de dispositivos que está surgindo. O rastreamento de itens ao longo de todo o processo pode ser difícil, tornando difícil a obtenção de um controle preciso e eficiente dos suprimentos. Ao incorporar a IoT na gestão da cadeia de suprimentos, as empresas podem obter maior controle e visibilidade sobre suas operações. Pois para os objetivos específicos deste estudo são fundamentais para alcançar o objetivo geral de propor uma solução tecnológica baseada em IoT para controle de entrada e saída de suprimentos na empresa de logística, a fim de garantir o controle, precisão e eficiência das atividades relacionadas à gestão de suprimentos. Inicialmente, será realizada uma verificação dos principais processos relacionados ao uso de tecnologia em suprimentos na empresa de logística. A análise dos principais indicadores de suprimentos da empresa de logística também é essencial para compreender como a tecnologia pode contribuir para o aumento da eficiência e redução de custos.
Palavras-chave: IoT;Cadeia de Suprimentos;RFID;Logística.

7.Dissertação MARCOS VINICIUS JANUARIO DA SILVA

Autor: MARCOS VINICIUS JANUARIO DA SILVA
Título: ANÁLISE E AVALIAÇÃO DE TAREFAS PARA PRÉ-PROCESSAMENTO EM MINERAÇÃO DE TEXTOS JURÍDICOS
Data da Defesa: 15/09/2023
Banca Examinadora:
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Orientador
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
ANTONIO FERNANDO LAVAREDA JACOB JUNIOR – Docente
FABIO MANOEL FRANCA LOBATO – Docente
RANIEL BARBOSA NUNES – Participante Externo
FRANCISCO DE ARAUJO COSTA – Participante Externo
Resumo: O Aprendizado de Máquina tem sido empregado em diversas áreas do conhecimento, agregando grandes benefícios, seja facilitando tarefas complexas para minimizar gastos e tempo em soluções ou encontrando informações relevantes não evidenciadas por olhares humanos em conjuntos de dados. A Descoberta de Conhecimento em Base de Dados representa uma ferramenta bastante empregada, onde a Mineração de Textos é utilizada para gerar conhecimento a partir de dados contendo elementos textuais, como é o caso no contexto jurídico. O âmbito judiciário possui um vocabulário próprio amplamente rico, com termos específicos que não são utilizados em outros contextos do português brasileiro. É necessário que estes elementos textuais estejam devidamente tratados antes de serem empregados no processo de mineração. O Pré-Processamento é uma tarefa essencial para aumentar a relevância dos dados estudados, removendo ou modificando estruturas no texto. Porém, existem diversas técnicas na preparação dos dados que podem ser executadas, cada uma fornecendo ganhos diferentes para o processo. Dependendo do cenário, uma tarefa pode ser fundamental para aumentar a relevância, enquanto outra pode não produzir nenhum efeito. Nesse contexto, o presente trabalho propõe realizar uma análise das principais tarefas de Pré-Processamento empregadas em Mineração de Textos Jurídicos. Para atingir esse objetivo, foram realizados uma série de experimentos com a combinação de técnicas de pré-processamento, tendo como estudo de caso um classificador de precedentes e como métrica de avaliação a acurácia. Por mim, conclui-se que as técnicas Stemização, Lematização e Tokenização obtiveram os melhores resultados no contexto.
Palavras-chave: Mineração de Textos;Pré-Processamento;Dados Jurídico.

8.Dissertação DANILO JOSE DOS SANTOS COSTA

Autor: DANILO JOSE DOS SANTOS COSTA
Título: COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MAQUINAS PARA DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA TRIAGEM DE ADOLESCENTES OBESOS UTILIZANDO VARIÁVEIS CLÍNICAS
Data da Defesa: 10/11/2023
Banca Examinadora:
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Orientador
MAURO SERGIO SILVA PINTO – Docente
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA – Docente
CARLOS MAGNO SOUSA JUNIOR- Docente Externo
Resumo: Nas últimas décadas muitos países têm entrado em processo de desenvolvimento de forma geral, devido ao mundo globalizado que exige alta dinamicidade se teve um aumento considerável no índice de má alimentação do ser humano, fazendo com que se tenha uma rápida transição nutricional e epidemiológica, resultando em inúmeros indivíduos com excesso de gordura corporal ainda na adolescência. A alta prevalência de excesso de peso na fase da adolescência tem se tornado um grande problema na saúde do ser humano em geral, a adolescência é caracterizada como a fase onde o corpo humano mais se desenvolve e está associada diretamente a uma gama de doenças que podem colocar em risco a saúde do indivíduo com excesso de peso, sendo assim o presente estudo tem o objetivo de estimar o percentual de gordura corporal em adolescentes, para se pode alcançar este objetivo foram selecionados algoritmos de aprendizado de máquina que foram comparados, para que no fim se pudesse selecionar o que tem melhor desempenho e poder entregar um resultado satisfatório de maneira geral, a base de dados utilizada para aplicação dos algoritmos é constituída por dados coletados de estudantes de escola pública de ensino na cidade de São Luís do Maranhão no ano de 2018, a base contém 772 entradas de ambos os gêneros com idade de 10 até 19 anos, com estes dados foi possível avaliar indicadores como: idade, gênero, massa corporal, estatura, circunferência da cintura, circunferência do quadril, circunferência da panturrilha e a circunferência braço, assim como o percentual de gordura corporal adquirido através da bioimpedância. Após a aplicação dos algoritmos o K-SVM teve o melhor desempenho, mostrando potencial para ser usado em uma aplicação futura.
Palavras-chave: Gordura Corporal, Saúde, Aprendizado de máquina, Adolescentes.