Trabalhos Disponíveis

TRABALHO Ações
Seleção de Instância em Espaço Métrico de Word Embeddings
Curso Mestrado em Ciência da Computação
Tipo Dissertação
Data 27/03/2018
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Edson Takashi Matsubara
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Eliton Luiz Scardin Perin
    Banca
    • Bruno Magalhaes Nogueira
    • Edson Takashi Matsubara
    • Eraldo Luis Rezende Fernandes
    • Ricardo Marcondes Marcacini
    • Solange Oliveira Rezende
    Resumo
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    Classificação Transdutiva de Eventos usando Redes Heterogêneas
    Curso Mestrado em Ciência da Computação
    Tipo Dissertação
    Data 27/03/2018
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Ricardo Marcondes Marcacini
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Brucce Neves dos Santos
      Banca
      • Bruno Magalhaes Nogueira
      • Diego Furtado Silva
      • Rafael Geraldeli Rossi
      • Ricardo Marcondes Marcacini
      Resumo
      Soluções Paralelas para o Problema da Seleção de Segmentos
      Curso Mestrado em Ciência da Computação
      Tipo Dissertação
      Data 09/02/2018
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Nahri Balesdent Moreano
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Leandro Bomkoski Feuser
        Banca
        • Bianca de Almeida Dantas
        • Marco Aurelio Stefanes
        • Nahri Balesdent Moreano
        Resumo
        Avaliação de Aceleradores em GPU e FPGA a partir de Programas OpenMP
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 09/02/2018
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Nahri Balesdent Moreano
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Paulo Eduardo Suriano Tiene
          Banca
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Liana Dessandre Duenha Garanhani
          • Nahri Balesdent Moreano
          Resumo
          Aprendizado de métricas de distância por meio de restrições em nível de cluster
          Curso Mestrado em Ciência da Computação
          Tipo Dissertação
          Data 22/12/2017
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Bruno Magalhaes Nogueira
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Yuri Karan Benevides Tomas
            Banca
            • Bruno Magalhaes Nogueira
            • Eraldo Luis Rezende Fernandes
            • Rafael Geraldeli Rossi
            • Ricardo Marcondes Marcacini
            Resumo
            Agrupamento Multivisão de Eventos para Construção de Websensors
            Curso Mestrado em Ciência da Computação
            Tipo Dissertação
            Data 22/12/2017
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Ricardo Marcondes Marcacini
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • João Domingos Ferreira Mundim
              Banca
              • Bruno Magalhaes Nogueira
              • Rafael Geraldeli Rossi
              • Ricardo Marcondes Marcacini
              • Solange Oliveira Rezende
              Resumo
              Subsídios para Apoiar a Evolução da Descrição de Arquiteturas de Referência
              Curso Mestrado em Ciência da Computação
              Tipo Dissertação
              Data 08/08/2017
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Maria Istela Cagnin Machado
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Edilson Soares de Palma
                Banca
                • Debora Maria Barroso Paiva
                • Elisa Yumi Nakagawa
                • Maria Istela Cagnin Machado
                • Rosana Terezinha Vaccare Braga
                Resumo
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                Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos
                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                Tipo Dissertação
                Data 08/08/2017
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Wesley Nunes Goncalves
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Jonatan Patrick Margarido Oruê
                  Banca
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  • Dionisio Machado Leite Filho
                  • Jonathan de Andrade Silva
                  • Wesley Nunes Goncalves
                  Resumo
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                  Reconhecimento de Doenças da Cultura da Soja usando Vetores Localmente Agregados e Atribuições Leves
                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                  Tipo Dissertação
                  Data 04/08/2017
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Wesley Nunes Goncalves
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Rillian Diello Lucas Pires
                    Banca
                    • Anderson Vicoso de Araujo
                    • Denilson de Oliveira Guilherme
                    • Hemerson Pistori
                    • Wesley Nunes Goncalves
                    Resumo
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                    O Problema da Seleção de Segmentos Específicos: algoritmos e aplicações
                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                    Tipo Dissertação
                    Data 31/07/2017
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Said Sadique Adi
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Jean Alexandre Dobre
                      Banca
                      • Francisco Eloi Soares de Araujo
                      • Leonardo Rippel Salgado
                      • Nahri Balesdent Moreano
                      • Said Sadique Adi
                      Resumo
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                      Utilização de Técnicas de Integração de Software para Aplicações Web no Contexto de Ferramentas de Acessibilidade
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 29/06/2017
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Maria Istela Cagnin Machado
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Wesley Tessaro Andrade
                        Banca
                        • Andre Cavalcante Hora
                        • Debora Maria Barroso Paiva
                        • Maria Istela Cagnin Machado
                        • Tiago Guerreiro
                        Resumo
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                        BovChewing - Ferramenta de segmentação e classificação de comportamento bovino por meio de bioacústica e aprendizado de máquina
                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                        Tipo Dissertação
                        Data 28/04/2017
                        Área LÓGICAS E SEMÂNTICA DE PROGRAMAS
                        Orientador(es)
                        • Claudio Leonardo Lucchesi
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • Rodrigo Sanches Devigo
                          Banca
                          • Claudio Leonardo Lucchesi
                          • Edson Takashi Matsubara
                          • Fabiana Villa Alves
                          • Jonathan de Andrade Silva
                          • Julio Kuhn da Trindade
                          • Marcelo Henriques de Carvalho
                          Resumo O uso de métodos da bioacústica para análises comportamentais têm se desenvolvido com intensidade nos últimos anos, por se tratar de métodos não invasivos buscando uma melhora no monitoramento de precisão de rebanhos. Entretanto, a análise desses dados geralmente requer especialistas e muito tempo tornando-se assim uma tarefa geralmente difícil, tendo a necessidade de construir maneiras de automatizar a fase da análise dos dados.
                          Existem trabalhos que focam na automatizac~ao da análise dos dados com resultados satisfatórios, mas utilizam de base dados com gravitações feitas em condições controladas e poucos classificam eventos de ruminação. Essa dissertação propõe o BovChewing, uma ferramenta capaz de detectar e classificar eventos ingestivos, baseados em métodos semisupervisionado para a detecção e supervisionado para a classificação, realizando assim a análise dos dados. Experimentos mostraram resultados que a ferramenta é sufi ciente e satisfatória para com a tarefa obtendo uma acurácia de 63% na tarefa de segmentação e 91% na tarefa de classificação. Trabalhos futuros apontam para a melhora do segmentador, integrac~ao com outras ferramentas de análises de comportamentos bovinos e processamento dos dados na nuvem como uma forma de construir um sistema completo.
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                          Inferência de Redes de Regulação Gênica usando Computação Paralela Híbrida
                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                          Tipo Dissertação
                          Data 19/04/2017
                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                          Orientador(es)
                          • Marco Aurelio Stefanes
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Jean Carlo Wai Keung Ma
                            Banca
                            • Carlos Henrique Aguena Higa
                            • Francisco Eloi Soares de Araujo
                            • Luiz Carlos da Silva Rozante
                            • Marco Aurelio Stefanes
                            Resumo A inferência é o processo de esclarecer as relações formadas entre produtos gênicos/proteínas por meio de um modelo matemático. Conceitualmente este é um problema mal-posto, uma vez que a partir de uma amostra de
                            dados de expressão gênica é possível inferir diversas redes consistentes com essa amostra. Dependendo do algoritmo, o processo de inferência pode levar horas e até dias devido ao tamanho da rede e complexidade do algoritmo. O algoritmo sequencial de inferência utilizado neste trabalho baseia-se no paradigma de crescimento da semente e possui dois passos: passo de crescimento da semente e passo de inferência. Neste trabalho, desenvolvemos três versões paralelas desse algoritmo de inferência com as seguintes abordagens: cluster e CPUs, GPU/CUDA e híbrida. Essas versões apresentam custos aceitáveissendo comparadas com o algoritmo sequencial.
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                            Redes Neurais Convolucionais Profundas na Detecção de Plantas Daninhas em Cultura de Soja
                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                            Tipo Dissertação
                            Data 16/03/2017
                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Hemerson Pistori
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Alessandro dos Santos Ferreira
                              Banca
                              • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                              • Hemerson Pistori
                              • Marcelo Theophilo Folhes
                              • Marco Hiroshi Naka
                              Resumo Ervas daninhas são plantas indesejadas que crescem em culturas agrícolas, como as de soja, competindo por diversos fatores como luz e água e causando prejuízos às lavouras. O objetivo deste trabalho foi utilizar Redes
                              Neurais Convolucionais para realizar a detecção de ervas daninhas em imagens de lavouras de soja e classificar essas ervas daninhas entre gramíneas e folhas largas, visando direcionar o herbicida específico ao tipo de erva daninha detectado. Para esse objetivo foi realizada uma plantação de soja em Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil e com o uso do drone Phantom DJI 3 Professional foi capturado um grande número de imagens da
                              cultura. Com essas fotografias foi construído um banco de imagens contendo mais de quinze mil imagens do solo, soja e ervas daninhas de folhas largas e gramíneas. As Redes Neurais Convolucionais utilizadas representam uma arquitetura de Aprendizado Profundo que vêm alcançando notável destaque no reconhecimento de imagens. Para o treinamento da Rede Neural foi utilizada a arquitetura CaffeNet, disponível no software Caffe, que consiste de uma replicação da conhecida rede AlexNet, que venceu a competição ImageNet LSRVC de 2012. Foi implementado também um software, Pynovisão, que através do uso do segmentador SLIC Superpixel, ajudou na construção de um banco de imagens robusto e na classificação das imagens utilizando o modelo treinado pelo software Caffe. Para comparar os resultados da Rede Neural Convolucional, foram utilizados os algoritmos Máquina de Vetores de Suporte, AdaBoost e Florestas Aleatórias em conjunto com uma coleção de extratores de atributos de forma, cor e textura. Como resultado, utilizando as Redes Neurais Convolucionais, este trabalho obteve precisão acima de 98% na detecção de ervas daninhas de folhas largas e gramíneas em relação ao solo e a soja, com média de precisão entre todas as imagens superior a 99%.
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                              Exploração do Espaço de Projetos de Sistemas Multiprocessadores Guiado por Dark Silicon
                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                              Tipo Dissertação
                              Data 03/03/2017
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Ana Caroline dos Santos Silva
                                Banca
                                • Edson Takashi Matsubara
                                • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                                • Ricardo Ribeiro dos Santos
                                • Sarita Mazzini Bruschi
                                Resumo
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                                Aprendizado de Representações para Adaptação de Domínio de Etiquetagem Morfossintática
                                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                Tipo Dissertação
                                Data 08/02/2017
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                                Coorientador(es)
                                  Orientando(s)
                                  • Irving Müller Rodrigues
                                  Banca
                                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                                  • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                                  • Rafael Geraldeli Rossi
                                  • Ricardo Marcondes Marcacini
                                  Resumo
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                                  Um Arcabouço Computacional de Apoio à Instanciação de Linhas de Processos de Negócios
                                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 08/02/2017
                                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                  Orientador(es)
                                  • Maria Istela Cagnin Machado
                                  Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                    • Delacyr Almeida Monteiro Ferreira
                                    Banca
                                    • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                    • Debora Maria Barroso Paiva
                                    • Maria Istela Cagnin Machado
                                    • Rogéria Cristiane Gratão de Souza
                                    Resumo A modelagem de processos de negócio possui grande importância no contexto organizacional, pois auxilia a definição de novos processos e o aprimoramento dos existentes para tornar as organizações mais competitivas e eficientes. O uso de técnicas de reúso de software no contexto de processos de negócio é um mecanismo para viabilizar o reúso eficiente de modelos de processos de negócio, como é o caso de Linhas de Processos de Negócio (LPN). O apoio computacional se torna importante no âmbito de LPN pois facilita a construção, instanciação e evolução das linhas, uma vez que os modelos criados são complexos devido às características inerentes ao domínio e ao dinamismo do negócio. Apesar da existência de diversas abordagens de LPN na literatura, há carência de técnicas e ambientes computacionais que apoiem o processo de instanciação de LPNs. O objetivo deste trabalho é aprimorar a abordagem de Gestão de Linhas de Processos de Negócios (GLPN) para tornar a instanciação de LPNs mais eficiente. Esse aprimoramento é alcançado no processo de Engenharia de Domínio do Negócio (EDN) da GLPN possibilitando a criação de um ou mais TMPNs para LPNs com processos de negócio mais complexos, além da substituição do formulário de configuração por um modelo de configuração criado no processo de Engenharia de Processo de Negócio (EPN), facilitando assim a reusabilidade das LPNs. Além disso, o BPL-Framework, ferramenta responsável pela construção de LPNs com base na abordagem GLPN, é evoluído obtendo-se o BPL-Framework 2.0 para contemplar também fases do processo de Engenharia de Processo de Negócio (EPN), responsáveis pela instanciação de LPNs. O BPL-Framework 2.0 é avaliado com base em requisitos de avaliação, definidos a partir da norma ISO/IEC 25000. Os resultados da avaliação indicam que o BPL-Framework 2.0 atende aos requisitos avaliados e propicia a instanciação de LPNs em conformidade com a abordagem GLPN com a acurácia, legibilidade e usabilidade adequadas, contribuindo também para a redução significativa no tempo de instanciação e de erros sintáticos, semânticos e de configuração das instânciasdas LPNs.
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                                    Solução de problemas em Grafos através da Lógica Monádica de Segunda Ordem e da Decomposição em Árvore
                                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                    Tipo Dissertação
                                    Data 09/01/2017
                                    Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                                    Orientador(es)
                                    • Vagner Pedrotti
                                    Coorientador(es)
                                      Orientando(s)
                                      • Glasielly Demori Proença
                                      Banca
                                      • Luciano Gonda
                                      • Marcelo Henriques de Carvalho
                                      • Sheila Morais de Almeida
                                      • Vagner Pedrotti
                                      Resumo
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                                      Estimativas de Dark Silicon em Projetos de Sistemas Multicore
                                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                      Tipo Dissertação
                                      Data 16/09/2016
                                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                      Orientador(es)
                                      • Ricardo Ribeiro dos Santos
                                      Coorientador(es)
                                        Orientando(s)
                                        • Tony Carlos Bignardi dos Santos
                                        Banca
                                        • Edson Borin
                                        • Fabio Iaione
                                        • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                                        • Ricardo Ribeiro dos Santos
                                        Resumo A demanda por computação de alto desempenho continua a crescer de forma significativa. Apesar da indústria entregar aos consumidores sistemas computacionais mais eficientes, limitações físicas e restrições tecnológicas colocam em risco a evolução para as próximas gerações de processadores. O aumento exponencial de dissipação de potência estática devido ao incremento da corrente de fuga em transistores com escala de integração abaixo de 90nm limita a fração de área do circuito que se pode manter ativa no momento da execução O termo dark silicone utilizado para indicar a fração de área do chip que deve ter frequência de clock reduzida para manter restrições térmicas de potência do projeto. Algumas alternativas para contornar a necessidade de subutilizar uma parte da área do chip estão a adoção de hardware especializado e exploração de paralelismo. Essas alternativas possibilitam que uma parte da área do chip seja utilizada para execução de código em frequências menores visando não extrapolar o orçamento de potência. Observa-se assim a necessidade de técnicas e ferramentas para o projeto de sistemas cientes de dark silicon. Este trabalho tem como objetivo identificar e mensurar a área de dark silicon em projetos de sistemas computacionais com tecnologia abaixo de 90nm, utilizando-se de uma metodologia baseada no cálculo da densidade de potência de um projeto base (90nm) e da adoção de um circuito de referência. Experimentos foram realizados considerando projetos de processadores multicore comerciais para estimar o dark silicon presente nesses projetos considerando suas evoluções tecnológicas. Adicionalmente, um experimento de exploração do espaço de projeto foi realizado, com o intuito de validar as estimativas de dark silicon and buscar alternativas para utilização eficiente da área do chip diante das restrições físicas de projeto.
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                                        Uma ferramenta para integração de dados de expressão diferencial e interação funcional
                                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                        Tipo Dissertação
                                        Data 02/09/2016
                                        Área MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
                                        Orientador(es)
                                        • Nalvo Franco de Almeida Junior
                                        Coorientador(es)
                                          Orientando(s)
                                          • Rodolpho Gheleri de Oliveira Lima
                                          Banca
                                          • Luciana Montera Cheung
                                          • Nalvo Franco de Almeida Junior
                                          • Said Sadique Adi
                                          • Tainá Raiol Alencar
                                          Resumo Este trabalho descreve o desenvolvimento de duas ferramentas computacionais: um pipeline para análise de expressão diferencial de genes e outra para a visualização gráfica de resultados de express~ao diferencial, chamada DEPICTViz, que agrega ao resultado da análise de expressão diferencial informacões de interação funcional de proteínas. O pipeline desenvolvido realiza o mapeamento de reads no genoma de referência, a ordenação dos reads mapeados, a construção e união de transcritos e a analise de expressão diferencial. A ferramenta DEPICTViz foi desenvolvida para a visualização de experimentos de expressão diferencial de genes e interação de
                                          proteínas. DEPICTViz foi testada com sucesso em vários estudos de caso.
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