| Classificação Transdutiva de Eventos usando Redes Heterogêneas |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
27/03/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Diego Furtado Silva
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Soluções Paralelas para o Problema da Seleção de Segmentos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bianca de Almeida Dantas
- Marco Aurelio Stefanes
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| Avaliação de Aceleradores em GPU e FPGA a partir de Programas OpenMP |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Paulo Eduardo Suriano Tiene
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| Aprendizado de métricas de distância por meio de restrições em nível de cluster |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Yuri Karan Benevides Tomas
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Agrupamento Multivisão de Eventos para Construção de Websensors |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- João Domingos Ferreira Mundim
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
- Solange Oliveira Rezende
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| Resumo |
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| Subsídios para Apoiar a Evolução da Descrição de Arquiteturas de Referência |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Debora Maria Barroso Paiva
- Elisa Yumi Nakagawa
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rosana Terezinha Vaccare Braga
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| Resumo |
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| Download |
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| Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Jonatan Patrick Margarido Oruê
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| Reconhecimento de Doenças da Cultura da Soja usando Vetores Localmente Agregados e Atribuições Leves |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
04/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Rillian Diello Lucas Pires
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| Banca |
- Anderson Vicoso de Araujo
- Denilson de Oliveira Guilherme
- Hemerson Pistori
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| O Problema da Seleção de Segmentos Específicos: algoritmos e aplicações |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
31/07/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Leonardo Rippel Salgado
- Nahri Balesdent Moreano
- Said Sadique Adi
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| Resumo |
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| Utilização de Técnicas de Integração de Software para Aplicações Web no Contexto de Ferramentas de Acessibilidade |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/06/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Andre Cavalcante Hora
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Tiago Guerreiro
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| Resumo |
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| BovChewing - Ferramenta de segmentação e classificação de comportamento bovino por meio de bioacústica e aprendizado de máquina |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/04/2017 |
| Área |
LÓGICAS E SEMÂNTICA DE PROGRAMAS |
| Orientador(es) |
- Claudio Leonardo Lucchesi
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Claudio Leonardo Lucchesi
- Edson Takashi Matsubara
- Fabiana Villa Alves
- Jonathan de Andrade Silva
- Julio Kuhn da Trindade
- Marcelo Henriques de Carvalho
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| 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 |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
19/04/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Carlos Henrique Aguena Higa
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Luiz Carlos da Silva Rozante
- Marco Aurelio Stefanes
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| 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 |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Alessandro dos Santos Ferreira
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| Banca |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Hemerson Pistori
- Marcelo Theophilo Folhes
- Marco Hiroshi Naka
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| 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 |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
03/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Ana Caroline dos Santos Silva
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| Banca |
- Edson Takashi Matsubara
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Ricardo Ribeiro dos Santos
- Sarita Mazzini Bruschi
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| Resumo |
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| Aprendizado de Representações para Adaptação de Domínio de Etiquetagem Morfossintática |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/02/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Um Arcabouço Computacional de Apoio à Instanciação de Linhas de Processos de Negócios |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/02/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Delacyr Almeida Monteiro Ferreira
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| Banca |
- Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rogéria Cristiane Gratão de Souza
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| 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 |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/01/2017 |
| Área |
TEORIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Luciano Gonda
- Marcelo Henriques de Carvalho
- Sheila Morais de Almeida
- Vagner Pedrotti
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| Resumo |
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| Download |
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| Estimativas de Dark Silicon em Projetos de Sistemas Multicore |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/09/2016 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Tony Carlos Bignardi dos Santos
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| Banca |
- Edson Borin
- Fabio Iaione
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| 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 |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
02/09/2016 |
| Área |
MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Nalvo Franco de Almeida Junior
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Rodolpho Gheleri de Oliveira Lima
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| Banca |
- Luciana Montera Cheung
- Nalvo Franco de Almeida Junior
- Said Sadique Adi
- Tainá Raiol Alencar
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| 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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| Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão gênica e conhecimento biológico a priori |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
23/08/2016 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Carlos Henrique Aguena Higa
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Carlos Henrique Aguena Higa
- Leonardo Rippel Salgado
- Renato Porfirio Ishii
- Said Sadique Adi
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| Resumo |
Neste trabalho, nós estudamos um problema comum na Biologia Sistêmica, o qual é a inferência ou engenharia reversa da rede de regulação gênica a partir de dados de expressão gênica. Nós endereçamos este problema usando o formalismo Booleano, onde a expressão de um gene é representado apenas por dois possíveis valores: 0 (não expressado) ou 1 (expressado). Além disso, nossa metodologia é baseada na abordagem de seleção de característica e utilizamos um algoritmo chamado IFFS - improved forward floating selection. Realizamos experimentos para comparar 2 medidas de interação gênica usada na função critério do algoritmo, o coeficiente de determinação e a informação mútua computada através da entropia de Shannon e de Tsallis. Também incorporamos uma fonte de conhecimento biológico a priori das interações dos genes a partir de um banco de
dados chamado STRING. Para validar a metodologia, utilizamos dados das competições DREAM e um conjunto de dados de um estudo do ciclo-celular da levedura. Os resultados mostraram que, geralmente, a informação mútua desempenha um resultado levemente melhor do que o coeficiente de determinação, e que incorporando o conhecimento biológico melhora os resultados. Todo esse conjunto de algoritmos estão implementados na linguagem R e futuram estarão completamente disponível como o pacote Measures_GRN do R em https://github.com/camila-koike/Measure_GRN. |
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