Mestrado em Ciência da Computação

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Trabalhos

Trabalhos Disponíveis

TRABALHO Ações
Mecanismos para apoiar o desenvolvimento de interfaces Web acessíveis para surdos
Curso Mestrado em Ciência da Computação
Tipo Dissertação
Data 05/03/2021
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Maria Istela Cagnin Machado
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Gênesis Medeiros do Carmo
    Banca
    • Cássio Leonardo Rodrigues
    • Debora Maria Barroso Paiva
    • Jane Dirce Alves Sandim Eleuterio
    • Marcelo Medeiros Eler
    • Maria Istela Cagnin Machado
    Resumo
    Download
      Extração de Relações Complexas em Denúncias Jurídicas por meio de Rotulação de Palavras
      Curso Mestrado em Ciência da Computação
      Tipo Dissertação
      Data 05/03/2021
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Eraldo Luis Rezende Fernandes
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Lucas Marques Macedo Navarezi
        Banca
        • Anderson Vicoso de Araujo
        • Bruno Magalhaes Nogueira
        • Edson Takashi Matsubara
        • Eraldo Luis Rezende Fernandes
        • Leandro Guimarães Marques Alvim
        Resumo
        Segmentação da Área de Olho de Lombo usando Aprendizado Profundo
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 02/03/2021
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Wesley Nunes Goncalves
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Maximilian Jaderson de Melo
          Banca
          • Gedson Faria
          • Hemerson Pistori
          • Jose Marcato Junior
          • Marina de Nadai Bonin Gomes
          • Wesley Nunes Goncalves
          Resumo
          Contador de objetos em vídeos usando redes neurais convolucionais
          Curso Mestrado em Ciência da Computação
          Tipo Dissertação
          Data 02/03/2021
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Wesley Nunes Goncalves
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Plabiany Rodrigo Acosta
            Banca
            • Amaury Antonio de Castro Junior
            • Hemerson Pistori
            • Jonathan de Andrade Silva
            • Jose Marcato Junior
            • Wesley Nunes Goncalves
            Resumo
            Download
              Similaridade DCJ Livre de Famílias
              Curso Mestrado em Ciência da Computação
              Tipo Dissertação
              Data 28/01/2021
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Fabio Henrique Viduani Martinez
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Gabriel Leme Medeiros
                Banca
                • Carlos Henrique Aguena Higa
                • Diego Padilha Rubert
                • Fabio Henrique Viduani Martinez
                • Francisco Eloi Soares de Araujo
                • Luiz Carlos da Silva Rozante
                Resumo
                Infraestrutura Computacional para Detecção e Análise de Particulados em Plantas Solares Fotovoltaicas
                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                Tipo Dissertação
                Data 04/09/2020
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Ricardo Ribeiro dos Santos
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Guilherme Gloriano de Souza
                  Banca
                  • Édler Lins de Albuquerque
                  • Edson Antonio Batista
                  • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                  • Marco Hiroshi Naka
                  • Ricardo Ribeiro dos Santos
                  Resumo
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                  Generating Search Strings for Secondary Studies Using Text Mining
                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                  Tipo Dissertação
                  Data 01/09/2020
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Leonardo Fuchs Alves
                    Banca
                    • Bruno Magalhaes Nogueira
                    • Edson Takashi Matsubara
                    • Francisco Jose Silveira de Vasconcellos
                    • José Adson Oliveira Guedes da Cunha
                    • Rafael Geraldeli Rossi
                    • Ricardo Marcondes Marcacini
                    Resumo Estudo Secundário (ES) é um importante método de pesquisa utilizado em
                    diversas áreas. Uma etapa crucial na fase de Condução de um ES é a busca
                    de estudos. Esta etapa é demorada e sujeita a erros, principalmente devido ao
                    refinamento da string de busca. O objetivo deste estudo é validar a eficácia de
                    uma formulação automática de strings de busca para ES. Nossa abordagem,
                    denominada Search String Generator (SeSG), leva como entrada um pequeno
                    conjunto de estudos (um Quasi-Gold Standard) e os processa usando mineração de texto. Depois disso, o SeSG gera strings de busca que fornecem
                    um alto F1-Score do Start Set em estratégias de busca híbridas. Para atingir
                    esse objetivo, (1) geramos uma representação textual estruturada do conjunto
                    inicial de estudos de entrada como uma bag-of-words usando Frequência de
                    Termos e Frequência de Documentos; (2) realizamos uma modelagem automá-
                    tica de tópicos utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e enriquecimento de
                    termos com uma representação de linguagem densa pré-treinada (embedding)
                    chamada BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers); (3)
                    formulamos e avaliamos a string de busca usando os termos obtidos; e (4)
                    usamos as strings de busca desenvolvidas em uma biblioteca digital. Para a
                    validação da nossa abordagem, conduzimos um experimento - usando alguns
                    ES como objetos - comparando a eficácia de strings de busca formuladas automaticamente pelo SeSG com strings de busca manuais relatadas nesses estudos. O SeSG gera strings de busca que alcançam um melhor F1-Score do Start
                    Set do que as pesquisas relatadas pelos ES. Nosso estudo mostra que SeSG
                    pode substituir efetivamente a formulação de strings de busca, em estratégias
                    de busca híbridas, uma vez que dispensa os refinamentos manuais da string.
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                    Modelos Profundos de Linguagem para Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Domínio Jurídico
                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                    Tipo Dissertação
                    Data 03/06/2020
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Luiz Henrique Neves Bonifacio
                      Banca
                      • Anderson Vicoso de Araujo
                      • Bruno Magalhaes Nogueira
                      • Edson Takashi Matsubara
                      • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                      • Leandro Guimarães Marques Alvim
                      Resumo Modelos de linguagem baseados em aprendizagem profunda, como ELMo,
                      BERT e GPT, alcançaram resultados impressionantes em várias tarefas de

                      linguagem natural. Tais modelos de linguagem são pré-treinados em gran-
                      des corpora construídos a partir de textos de domínio geral, sem qualquer

                      tipo de anotação, e posteriormente treinados de forma supervisionada em
                      uma tarefa final. Uma etapa opcional consiste em realizar um ajuste fino

                      no modelo de linguagem utilizando um corpus intradomínio que seja sufici-
                      entemente grande e sem anotações, antes de treinar o modelo na tarefa de

                      interesse. Esta abordagem não é amplamente explorada na literatura atual.

                      Neste trabalho, é investigado o impacto desta etapa no reconhecimento de en-
                      tidades nomeadas (REN) em documentos jurídicos no idioma Português. São

                      explorados diferentes cenários, considerando duas arquiteturas de modelo de

                      linguagem baseadas em aprendizagem profunda (ELMo e BERT), quatro cor-
                      pora anotados e três tarefas de REN pertencentes ao domínio jurídico para

                      o Português. Resultados experimentais mostram uma melhora significativa

                      no desempenho devido ao finetuning do modelo de linguagem em textos in-
                      tradomínio. Os modelos treinados também foram avaliados em duas tarefas

                      de REN de domínio geral, com o objetivo de entender se as melhorias obti-
                      das foram devidas à similaridade entre os domínios ou simplesmente a maior

                      quantidade de dados de treinamento. Os resultados alcançados indicam que
                      realizar finetuning em dados do domínio jurídico prejudica o desempenho do
                      modelo em tarefas de REN em dados de domínio geral. Além disso, o modelo

                      de linguagem baseado na arquitetura BERT, treinado em um corpus do do-
                      mínio jurídico melhorou significantemente o resultado estado-da-arte para o

                      corpus LeNER-Br, um corpus de REN formado por documentos jurídicos em
                      Português.
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                      Abordagens para o Problema da Seleção das Subcadeias Específicas utilizando a Distância de Hamming
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 04/03/2020
                      Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Francisco Eloi Soares de Araujo
                      Coorientador(es)
                      • Said Sadique Adi
                      Orientando(s)
                      • Lucas Barbosa Rocha
                      Banca
                      • Carlos Henrique Aguena Higa
                      • Francisco Eloi Soares de Araujo
                      • Luiz Carlos da Silva Rozante
                      • Marco Aurelio Stefanes
                      • Said Sadique Adi
                      Resumo
                      Download
                      O problema de roteamento em anéis de dois níveis
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 13/02/2020
                      Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                        Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                          Banca
                          • Edna Ayako Hoshino
                          • Fabio Henrique Viduani Martinez
                          • Henrique Mongelli
                          Resumo
                          Classificação de Acabamento de Gordura de Carcaças Bovinas usando Redes Convolucionais Profundas
                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                          Tipo Dissertação
                          Data 17/12/2019
                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                          Orientador(es)
                          • Hemerson Pistori
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Geazy Vilharva Menezes
                            Banca
                            • Bruno Brandoli Machado
                            • Hemerson Pistori
                            • Marina de Nadai Bonin Gomes
                            • Wesley Nunes Goncalves
                            Resumo
                            Predição de Perdas de Potência em Módulos de Usinas Solares Fotovoltaicas
                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                            Tipo Dissertação
                            Data 10/12/2019
                            Área ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Ricardo Ribeiro dos Santos
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Kymberlim Giovanna Martins Ribeiro
                              Banca
                              • Edson Antonio Batista
                              • Edson Takashi Matsubara
                              • Erlandson Ferreira Saraiva
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              • Ricardo Rüther
                              Resumo
                              Arcabouço para apoiar o projeto de interfaces Web acessíveis para usuários com baixa visão
                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                              Tipo Dissertação
                              Data 09/12/2019
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Maria Istela Cagnin Machado
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Ricardo Masao Kondo
                                Banca
                                • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                • Debora Maria Barroso Paiva
                                • Jane Dirce Alves Sandim Eleuterio
                                • Maria Istela Cagnin Machado
                                • Willian Massami Watanabe
                                Resumo
                                Download
                                TextCSN: Uma Abordagem Semissupervisionada para Agrupamento de Textos Utilizando Restrições Pareadas e Rede Convolucional Siamesa
                                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                Tipo Dissertação
                                Data 27/11/2019
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Bruno Magalhaes Nogueira
                                Coorientador(es)
                                  Orientando(s)
                                  • Lucas Akayama Vilhagra
                                  Banca
                                  • Anderson Vicoso de Araujo
                                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                                  • Edson Takashi Matsubara
                                  • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                                  • Rafael Geraldeli Rossi
                                  • Ricardo Marcondes Marcacini
                                  Resumo
                                  Matheurísticas e Problemas de Seleção de Sequências
                                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 25/11/2019
                                  Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                                  Orientador(es)
                                    Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                      Banca
                                      • Cid Carvalho de Souza
                                      • Edna Ayako Hoshino
                                      • Edson Norberto Caceres
                                      • Henrique Mongelli
                                      Resumo
                                      Matheurísticas e Problemas de Seleção de Sequências
                                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                      Tipo Dissertação
                                      Data 25/11/2019
                                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                      Orientador(es)
                                      • Edna Ayako Hoshino
                                      Coorientador(es)
                                        Orientando(s)
                                        • Jean Patrick Tremeschin Torres
                                        Banca
                                        • Cid Carvalho de Souza
                                        • Edna Ayako Hoshino
                                        • Edson Norberto Caceres
                                        • Fábio Luiz Usberti
                                        • Henrique Mongelli
                                        Resumo
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                                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                        Tipo Dissertação
                                        Data 29/07/2019
                                        Área SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
                                        Orientador(es)
                                        • Ricardo Marcondes Marcacini
                                        Coorientador(es)
                                          Orientando(s)
                                          • Westerley da Silva Reis
                                          Banca
                                          • Bruno Magalhaes Nogueira
                                          • Edson Takashi Matsubara
                                          • Murillo Guimarães Carneiro
                                          • Rafael Geraldeli Rossi
                                          • Rafael Giusti
                                          • Ricardo Marcondes Marcacini
                                          Resumo
                                          Assessing the Characteristics of Popular APIs
                                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                          Tipo Dissertação
                                          Data 14/06/2019
                                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                          Orientador(es)
                                          • Andre Cavalcante Hora
                                          Coorientador(es)
                                            Orientando(s)
                                            • Caroline Lima Corrêa da Silva
                                            Banca
                                            • Andre Cavalcante Hora
                                            • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                            • Debora Maria Barroso Paiva
                                            • Francisco Jose Silveira de Vasconcellos
                                            • Maria Istela Cagnin Machado
                                            Resumo
                                            Avaliação da evolução de dependências entre variabilidades em sistemas configuráveis
                                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                            Tipo Dissertação
                                            Data 05/06/2019
                                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                            Orientador(es)
                                            • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                            Coorientador(es)
                                            • Andre Cavalcante Hora
                                            Orientando(s)
                                            • Raiza Artemam de Oliveira
                                            Banca
                                            • Alessandro Fabricio Garcia
                                            • Andre Cavalcante Hora
                                            • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                            • Debora Maria Barroso Paiva
                                            • Elder José Reioli Cirilo
                                            • Maria Istela Cagnin Machado
                                            Resumo
                                            Autenticação de usuários via dinâmica de digitação utilizando aprendizagem profunda
                                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                            Tipo Dissertação
                                            Data 27/05/2019
                                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                            Orientador(es)
                                            • Renato Porfirio Ishii
                                            Coorientador(es)
                                              Orientando(s)
                                              • Flávio Henrique Toribio Destro
                                              Banca
                                              • Anderson Vicoso de Araujo
                                              • Bruno Magalhaes Nogueira
                                              • Luciano Jose Senger
                                              • Omar Andres Carmona Cortes
                                              • Renato Porfirio Ishii
                                              Resumo
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