Trabalhos Disponíveis

TRABALHO Ações
PLATAFORMA DE EDUCAÇÃO PERMANENTE EM SAÚDE (PEPS0 PARA EQUIPES MULTIPROFISSIONAIS DE UTI ADULTO
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 18/06/2026
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Andrea Teresa Riccio Barbosa
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Michel Motta da Silva
    Banca
    • Andrea Teresa Riccio Barbosa
    • Fabio Iaione
    • Jefferson Luiz Brum Marques
    • Luiz Eduardo Schardong Spalding
    • Maria Istela Cagnin Machado
    • Paula Riccio Barbosa
    Resumo
    Download
      APENVEP: Aplicativo para ensaio de ventiladores pulmonares
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 11/06/2026
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Fabio Iaione
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • SAMARA HURTADO RAMOS
        Banca
        • Barbara Regina Goncalves da Silva Barros
        • Debora Maria Barroso Paiva
        • Fabio Iaione
        • Luiz Eduardo Schardong Spalding
        Resumo
        Download
          ORBITA: Plataforma Inteligente para Facilitar a Comunicação Científica e Centralizar o Acesso a Informações e Inovação
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 05/05/2026
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Dionisio Machado Leite Filho
          Coorientador(es)
          • FÁBIO AUGUSTO DE SOUZA FERREIRA
          Orientando(s)
          • MARIA VICTÓRIA DE MORAES SOUZA
          Banca
          • Dionisio Machado Leite Filho
          • EDVARD MARTINS DE OLIVEIRA
          • Jonathan de Andrade Silva
          • Leonardo Souza Silva
          Resumo
          Download
            Classificação de Questões da Olimpíada Brasileira de Informática Modalidade Iniciação com Inteligência Artificial e Chain of Thought
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Artigo Científico
            Data 14/04/2026
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Amaury Antonio de Castro Junior
            Coorientador(es)
            • Anderson Correa de Lima
            Orientando(s)
            • Thiago Gonçalves de Almeida
            Banca
            • Amaury Antonio de Castro Junior
            • Anderson Correa de Lima
            • Anderson Vicoso de Araujo
            • Dionisio Machado Leite Filho
            • Esteic Janaina Santos Batista
            • Graziela Santos de Araujo
            • Jiyan Yari
            • Wellington Santos Martins
            Resumo
            Download
              Aplicativo SBAR para transição do cuidado do paciente em unidade assistencial de saúde
              Curso Mestrado em Computação Aplicada
              Tipo Dissertação
              Data 20/03/2026
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Andrea Teresa Riccio Barbosa
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Edeilson Silva Cruz
                Banca
                • Andrea Teresa Riccio Barbosa
                • Debora Cardozo Bonfim Carbone
                • ELLEN SOUZA RIBEIRO
                • Fabio Iaione
                • Francisco Eloi Soares de Araujo
                • Milton Ernesto Romero Romero
                Resumo
                Download
                  Gamificação no Ensino de Lógica de Programação: Perfis motivacionais, engajamento e percepções de estudantes do Ensino Médio Integrado à Educação Profissional
                  Curso Mestrado em Computação Aplicada
                  Tipo Dissertação
                  Data 03/03/2026
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Anderson Correa de Lima
                  Coorientador(es)
                  • Wilk Oliveira dos Santos
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  Orientando(s)
                  • Gustavo de Oliveira Andrade
                  Banca
                  • Amaury Antonio de Castro Junior
                  • Anderson Correa de Lima
                  • ROMERITO CAMPOS DE ANDRADE
                  • Vivian Ariane Barausse de Moura
                  Resumo
                  Download
                    Desenvolvimento de Firmware para Detecção de Anomalias no ECG em Monitor Multiparâmetros
                    Curso Mestrado em Computação Aplicada
                    Tipo Dissertação
                    Data 27/02/2026
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Fabio Iaione
                    Coorientador(es)
                    • Luiz Eduardo Schardong Spalding
                    Orientando(s)
                    • Claudinei Pereira de Moraes
                    Banca
                    • Fabio Iaione
                    • Luiz Eduardo Schardong Spalding
                    • Marcelo Trindade Rebonatto
                    • Milton Ernesto Romero Romero
                    Resumo
                    Download
                      Dispositivo para Medição da Temperatura Corporal por Meio de Sensor BLE
                      Curso Mestrado em Computação Aplicada
                      Tipo Dissertação
                      Data 26/02/2026
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Fabio Iaione
                      Coorientador(es)
                      • Luiz Eduardo Schardong Spalding
                      Orientando(s)
                      • Murilo Silva Felipe
                      Banca
                      • Fabio Iaione
                      • Luiz Eduardo Schardong Spalding
                      • Mauro Conti Pereira
                      • Ricardo Ribeiro dos Santos
                      Resumo
                      Download
                        ANÁLISE DO PERFIL DAS VÍTIMAS DE ACIDENTES FATAIS POR QUEDAS DE ALTURA DE 1996 A 2023
                        Curso Mestrado em Computação Aplicada
                        Tipo Dissertação
                        Data 23/02/2026
                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                        • Dionisio Machado Leite Filho
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • FABRICIO RODRIGUES DE SOUZA
                          Banca
                          • Bruno Guazzelli Batista
                          • Dionisio Machado Leite Filho
                          • Jonathan de Andrade Silva
                          • Leonardo Souza Silva
                          Resumo As quedas em altura representam um grave problema de saúde pública no Brasil, extrapolando os limites do trabalho formal e exigindo estratégias baseadas em evidências. Este estudo caracterizou perfis de vulnerabilidade em óbitos por quedas de escada de mão (W11), andaimes (W12) e edifícios (W13), utilizando dados do DATASUS (1996-2023). Aplicou-se a mineração de dados (K-Means) para segmentação por sexo, idade e escolaridade, validada pelos métodos cotovelo e silhueta. Os resultados revelaram um núcleo de vulnerabilidade crítica composto predominantemente por homens (50-59 anos) em todas as categorias, destacando-se idosos (60-69 anos) nas quedas de escada de mão. Nos grupos de maior risco, predominou a escolaridade de 4 a 7 anos(fundamental incompleto). Conclui-se que o K-Means isolou eficazmente padrões de risco, evidenciando que a fatalidade atinge severamente trabalhadores em envelhecimento e baixa instrução, em contextos laborais e informais.
                          Download
                            Infraestrutura de Blockchain para Aplicações da Plataforma Pecuária de Baixo Carbono da Embrapa
                            Curso Mestrado em Computação Aplicada
                            Tipo Dissertação
                            Data 05/09/2025
                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Dionisio Machado Leite Filho
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Lucas Alves dos Santos
                              Banca
                              • Bruno Guazzelli Batista
                              • Camilo Carromeu
                              • Carlos Alberto da Silva
                              • Dionisio Machado Leite Filho
                              • Jonathan de Andrade Silva
                              Resumo A pecuária é uma das principais atividades econômicas do Brasil. Diante das crescentes preocupações globais com as mudanças climáticas, a Embrapa tem lançado marcas-conceito que funcionam como selos de qualidade para incentivar a adoção de práticas mais sustentáveis no setor. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar uma infraestrutura de blockchain, como prova de conceito, para aplicações descentralizadas voltadas à certificação de produtos das marcas-conceito da Plataforma de Pecuária de Baixo Carbono (PBC) da Embrapa. A infraestrutura foi implementada com o \textit{framework} Hyperledger Fabric em um conjunto de máquinas virtuais hospedadas na Amazon Web Services (AWS). Sua performance foi avaliada por meio da Hyperledger Caliper, considerando cenários com diferentes volumes e tamanhos de transações, além de variações no mecanismo de ordenação da rede. Os resultados indicaram que a infraestrutura suporta de forma estável uma taxa contínua de escrita de 2250 KB/s. Por outro lado, taxas médias de 4500 KB/s excedem a capacidade da rede, resultando em acúmulo de transações pendentes. A granularidade das transações não apresentou impacto significativo no desempenho, enquanto o aumento no número de nós de ordenação reduziu de forma expressiva a performance. Conclui-se que a infraestrutura proposta é tecnicamente viável para sustentar aplicações de certificação vinculadas às marcas da PBC, oferecendo potencial para contribuir com a rastreabilidade e a confiabilidade de dados na cadeia produtiva da pecuária sustentável.
                              Download
                              "Projeto ConsciêncIA: Uma Plataforma para Auxílio no Ensino de Inteligência Artificial na Educação Básica”
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 08/08/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Anderson Correa de Lima
                              Coorientador(es)
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              • Valeria Quadros dos Reis
                              Orientando(s)
                              • Jorge Emilio da Costa Walder
                              Banca
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              • Anderson Correa de Lima
                              • Esdras Lins Bispo Junior
                              • Graziela Ferreira Guarda
                              • Valeria Quadros dos Reis
                              Resumo A Inteligência Artificial (IA) tem promovido mudanças em diversos
                              setores da sociedade, exigindo novas competências, especialmente no campo
                              educacional. No Brasil, ainda são escassas as iniciativas voltadas ao letramento
                              em IA na Educação Básica, especialmente na formação de professores.
                              Para contribuir com essa lacuna, foi desenvolvida a plataforma educacional
                              web Projeto ConsciêncIA, concebida no âmbito de um projeto de extensão da
                              Faculdade de Computação da UFMS. A plataforma é voltada à formação inicial
                              de docentes, oferecendo um minicurso interativo sobre fundamentos da IA. Este
                              estudo apresenta três etapas: uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL),
                              que embasa teoricamente a proposta; o desenvolvimento da plataforma; e sua
                              aplicação com 148 estudantes de cursos de licenciatura. Os dados coletados
                              apontam que os participantes apresentaram concepções equivocadas sobre IA,
                              indicando a importância de iniciativas educativas introdutórias. Após a realização
                              do minicurso, relataram maior compreensão sobre conceitos básicos da
                              área e demonstraram mais confiança para abordar o tema em sua futura prática
                              docente. O trabalho contribui como uma experiência inicial no desenvolvimento
                              de materiais educativos sobre IA voltados à formação docente no Brasil.
                              Download
                              MODELO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAR MEDICAMENTOS EM PROCESSOS DE JUDICIALIZAÇÃO NO TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DE MATO GROSSO DO SUL
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 18/06/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Marcelo Augusto Santos Turine
                              Coorientador(es)
                              • Joseliza Alessandra Vanzela Turine
                              Orientando(s)
                              • Liriane Aparecida da Silva Nogueira
                              Banca
                              • Bruno Magalhaes Nogueira
                              • Joseliza Alessandra Vanzela Turine
                              • Marcelo Augusto Santos Turine
                              • Odemilson Roberto Castro Fassa
                              Resumo A judicialização da saúde no Brasil tem gerado desafios significativos para o Sistema Único de Saúde (SUS), especialmente em relação ao fornecimento de medicamentos. No Tribunal de Justiça do Estado de Mato Grosso do Sul (TJMS), o crescente volume de processos relacionados a demandas por medicamentos impacta as políticas públicas e exige soluções tecnológicas inovadoras. Com a consolidação do processo judicial eletrônico, há muitas informações a serem exploradas nos textos processuais que, ao serem extraídas e organizadas, tornam uma poderosa ferramenta de gestão e governança. Este trabalho tem como objetivo aplicar um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de identificar automaticamente os medicamentos mencionados nas petições iniciais de processos judiciais, utilizando técnicas de mineração de textos e aprendizado de máquina com foco em documentos de processos judiciais redigidos em língua portuguesa. O modelo foi treinado com algoritmos baseados em transformers, em especial o BioBERTpt. Após gerar os dados, foi implementada uma plataforma computacional interativa intitulada MED-SUS-MS, que visualiza os dados da judicialização da saúde no TJMS a fim de contribuir para tomada de decisão nas políticas públicas de fornecimento de medicamentos no Estado de Mato Grosso do Sul. A metodologia envolveu a construção de um dataset anonimizado, a aplicação de técnicas de reconhecimento de entidades nomeadas (Named Entity Recognition – NER) e a avaliação do desempenho do modelo por meio de métricas como precisão, recall e F1-score. Os resultados demonstram a viabilidade técnica e a relevância institucional do modelo proposto, permitindo maior transparência, agilidade e fundamentação na formulação de políticas públicas de saúde. O modelo está alinhado às diretrizes e às resoluções do CNJ e TJMS, promovendo governança ética e segura no Judiciário, contribuindo diretamente para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 3 - Saúde e Bem-Estar e 16 - Instituições Eficazes. A pesquisa reforça o potencial da Inteligência Artificial como ferramenta estratégica para a desjudicialização da saúde, ao transformar dados judiciais em insumos qualificados para a gestão e governança pública.
                              Palavras-chave: inteligência artificial, reconhecimento de entidade nomeada, mineração de medicamentos, judicialização da saúde e sistema único de saúde.
                              Download
                              Análise da Compreensão dos Professores dos Institutos Federais sobre a Gamificação e sua Modalidade Desplugada
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 12/06/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Anderson Correa de Lima
                              Coorientador(es)
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              • Graziela Santos de Araujo
                              Orientando(s)
                              • Alyce dos Santos Marculino
                              Banca
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              • Anderson Correa de Lima
                              • Graziela Santos de Araujo
                              • Luciana Montera Cheung
                              • Luciene Clea da Silva
                              Resumo Embora a Gamificação seja cada vez mais pesquisada no contexto educacional, ainda são poucos os estudos que investigam a visão do docente sobre o assunto. Além disso, os poucos trabalhos abordando o tema descrevem iniciativas específicas para a formação docente com o uso da Gamificação em diferentes disciplinas. Para enfrentar esse desafio e para identificar a percepção docente sobre a Gamificação, conduzimos um estudo quantitativo com docentes de IFs de todas as regiões do país. No estudo, mapeamos as práticas pedagógicas, que envolvem a Gamificação, e identificamos que apenas 17,58\% dos entrevistados conhecem os conceitos atuais relacionados à Gamificação, com e sem uso de tecnologia, constatando que os temas ainda são pouco conhecidos.
                              Download
                              Criação de uma abordagem de reuso de artefatos de software baseado em Micro-Frontends para Internet das Coisas na Pecuária Digital
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 22/05/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                              Coorientador(es)
                              • Camilo Carromeu
                              Orientando(s)
                              • André Luís Violin
                              Banca
                              • Camilo Carromeu
                              • Debora Maria Barroso Paiva
                              • Evandro Mazina Martins
                              • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                              • Marcio Aparecido Inacio da Silva
                              Resumo Ao longo dos anos, a pecuária de corte brasileira tem se destacado no mercado mundial de carne bovina. Dada a importância do setor para a economia nacional, criar e aperfeiçoar os recursos adotados na cadeia de produção de gado de corte é fundamental para ampliar seu potencial produtivo, diminuir os custos e garantir o progresso contínuo imposto pelo mercado. Neste domínio, ter acesso aos dados coletados na propriedade produtora de carne bovina contribui para o monitoramento, gestão e tomada de decisões. A parceria entre a FACOM/UFMS e a Embrapa Gado de Corte resulta em diversas pesquisas e projetos alinhados à pecuária de precisão, como a plataforma e-Cattle. Este trabalho teve por objetivo a produção de uma ferramenta , via CLI, para automatizar a criação de aplicações frontend para a plataforma e-Cattle. Dessa forma, foi realizado um estudo de caso pautado em uma arquitetura de micro-frontends integrada com os recursos de aplicação web progressiva (PWA). A partir desse estudo, foram criados modelos padronizados baseados em uma abordagem de reuso de artefatos de software para serem utilizados pela CLI criada.
                              Download
                              Quando a Acessibilidade Linguística encontra a Inteligência Artificial: Desenvolvimento de Catálogo de Tecnologias Assistivas para Educação de Surdos
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 21/05/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              Coorientador(es)
                              • Anderson Correa de Lima
                              • Shirley Vilhalva
                              Orientando(s)
                              • PAULO VANDERLEY SOUZA
                              Banca
                              • Albert Schiaveto de Souza
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              • Anderson Correa de Lima
                              • Claudio Zarate Sanavria
                              • Debora Maria Barroso Paiva
                              • Dionisio Machado Leite Filho
                              • Shirley Vilhalva
                              Resumo O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um catálogo online de Tecnologias Assistivas (TA) para acessibilidade linguística de estudantes surdos, usando Inteligência Artificial (IA) para categorização e criação de conteúdo. O estudo apresenta o desenvolvimento de uma plataforma web, com dados de TAs coletadas em sites, repositórios e artigos científicos. A classificação e descrição das tecnologias foi realizada com IA. O resultado é um catálogo informativo com dezenas de TAs e orientações sobre o uso em sala de aula. Conclui-se que o catálogo permite descobrir TAs e como utilizá-las, auxiliando na promoção de uma educação mais inclusiva. Futuras etapas incluem a sua validação por profissionais da educação, e melhorias técnicas no site.
                              Download
                              Sala de Situação da Educação: Uma Plataforma de Visualização de Dados para Gestão Pedagógica e Administrativa de Cursos a Distância
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 21/05/2025
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Marcelo Augusto Santos Turine
                              Coorientador(es)
                              • Amaury Antonio de Castro Junior
                              Orientando(s)
                              • Douglas Nantes Gualberto
                              Banca
                              • Alexandre Martins dos Anjos
                              • Daiani Damm Tonetto Riedner
                              • Marcelo Augusto Santos Turine
                              Resumo Novos modelos de transformação digital integrados às estratégias de gestão, governança, monitoramento e avaliação pedagógica e administrativa da Educação a Distância (EaD) estão sendo desenvolvidos para garantir o processo de institucionalização e qualidade da Educação Superior no Brasil. A EaD na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – UFMS tem vivenciado significativa expansão, impulsionada pela consolidação do Programa UFMS Digital e pela crescente demanda por cursos acessíveis, de qualidade e baseados em tecnologias digitais. Essa expansão, no entanto, revelou desafios substanciais no acompanhamento pedagógico, na gestão da aprendizagem e na articulação entre os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) e os Sistemas Acadêmicos da instituição. Neste contexto, motivado pela crescente demanda de ferramentas de aprendizagem, este trabalho tem como objetivo desenvolver e implementar a “Sala de Situação da Educação”, uma plataforma de visualização de dados composta por painéis interativos voltados a diferentes públicos (tutores, coordenadores de tutoria e gestores institucionais) a fim de fortalecer a governança educacional dos cursos na modalidade a distância. Entre suas funcionalidades destacam-se o monitoramento de pendências de avaliação, o acompanhamento do progresso dos estudantes, a análise de feedbacks das disciplinas, a verificação de atividades e avaliações, além da gestão da integração de notas e frequências entre os sistemas acadêmicos institucionais. O trabalho utiliza uma abordagem aplicada e exploratória, com base em tecnologias de Business Intelligence (BI) e no Google Looker Studio para integrar dados extraídos do AVA UFMS, do Sistema Acadêmico (SISCAD) e do Sistema de Gestão da Pós-Graduação (SIGPOS). Os resultados obtidos demonstram significativa melhoria na eficiência da gestão e governança pedagógica e administrativa dos cursos EaD da UFMS, especialmente no que se refere à tomada de decisão baseada em dados, à identificação de situações críticas e à redução da sobrecarga operacional e administrativa dos tutores e coordenadores. Enfim, a proposta da Sala de Situação contribui para a institucionalização de práticas de monitoramento e gestão contínua da Ead na UFMS, favorecendo a equidade, a permanência estudantil e a qualidade educacional das políticas públicas desenvolvidas pela instituição.
                              Download
                              Identificação de cultivares do gênero Brachiaria e Panicum utilizando aprendizado profundo
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 01/11/2024
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Edson Takashi Matsubara
                              Coorientador(es)
                              • Sanzio Carvalho Lima Barrios
                              Orientando(s)
                              • Leonardo Lazarino Crivellaro
                              Banca
                              • Edson Takashi Matsubara
                              • Jonathan de Andrade Silva
                              • Sanzio Carvalho Lima Barrios
                              Resumo Forrageiras tropicais são plantas que cobrem o solo das pastagens e são a principal fonte de nutrição para bovinos criados em pastos, regime responsável por 81,8% da produção da carne bovina brasileira em 2023. Cada variedade de forrageira, chamada cultivar, possui qualidades nutricionais distintas e exigências de clima, solo e manejo específico. Para assegurar que a pastagem está coberta por forrageiras com valores nutritivos, potencial produtivo e finalidades de uso adequadas e apropriadas às condições regionais, é fundamental identificar corretamente o gênero, a espécie e a cultivar da planta. No entanto, a identificação automatizada e precisa de cultivares forrageiras ainda é um desafio não superado, embora modelos de redes neurais já apresentem bons resultados no reconhecimento de gêneros e espécies. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada no uso de modelos de aprendizado profundo para a identificação de cultivares Brachiaria e Panicum maximum, utilizando imagens coletadas em diferentes estádios de desenvolvimento das plantas afim de aproveitar-se de características morfológicas distintas na diferentes fases de desenvolvimento de planta. A pesquisa foi realizada em uma área experimental da Embrapa Gado de Corte, onde foram plantadas 18 cultivares cujas imagens foram capturadas durante seus primeiros 8 meses de crescimento. As redes neurais analisadas e testadas foram a MobileNet v3 e a MobileVIT pois era pré-requisito o baixo custo computacional para execução, afim de integrar essa tecnologia ao aplicativo para dispositivos móveis Pasto Certo®. As redes foram testadas em diferentes combinações de conjuntos por período de crescimento das plantas, os melhores resultados foram no estádio reprodutivo das plantas por meio de diferenças na inflorescência, onde a arquitetura MobileNet v3 apresentou acurácia 82% e a Mobile VIT, 87%, com a última possuindo um melhor grau de generalização. Os datasets construídos apresentam uma contribuição para estudos na área, enquanto os modelos treinados possuem o potencial de se tornar uma ferramenta importante para auxiliar produtores e técnicos na gestão de pastagens.
                              Download
                              Avaliação da Tecnologia Lora em Cenários de IoT na Suplementação de Bovinos de Corte
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 21/10/2024
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              Coorientador(es)
                              • Camilo Carromeu
                              Orientando(s)
                              • Jorcel Martins de Lima
                              Banca
                              • Camilo Carromeu
                              • Guilherme Augusto Defalque
                              • Hana Karina Salles Rubinsztejn
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              Resumo Com o aumento da demanda por recursos e alimentos e diante de problemas como as mudanças climáticas que impactam a produção, as tecnologias de Internet das Coisas (IoT) e redes sem fio de baixa potência e longa distância surgiram como ferramentas tecnológicas que podem auxiliar no atendimento dessas demandas. Na pecuária de precisão, os dispositivos IoT possuem várias aplicações: rastreamento, estimativas de peso, bem-estar animal e alimentação. A atividade de suplementação (parte das atividades de alimentação do gado) consiste em fornecer suplementos alimentares além da forragem disponível para o rebanho. A suplementação é uma atividade crucial para atingir as metas de qualidade e produtividade. Existem alimentadores automáticos programáveis (Programmable Automatic Feeders - PAFs) que proporcionam uma suplementação mais assertiva e com pouca intervenção humana. Estas máquinas contam com recursos tecnológicos para distribuir os suplementos, adquirir, processar e enviar dados. Esta dissertação de mestrado apresenta o trabalho sobre simulação com experimentos de cenários de suplementação pecuária bovina para poder entender limitações da tecnologia e projetar sua expansão no futuro. A simulação foi realizada usando o software Network Simulator (NS-3) para avaliar o desempenho e escalabilidade da tecnologia LoRaWAN, que é usada nos PAFs.
                              Download
                              Desafios na Segurança de Avaliações on-line em Ambientes Virtuais de Aprendizado: um Estudo de Caso no AVA-UFMS
                              Curso Mestrado em Computação Aplicada
                              Tipo Dissertação
                              Data 07/10/2024
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Marcelo Augusto Santos Turine
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Líbero Passador Neto
                                Banca
                                • Anderson Vicoso de Araujo
                                • Marcelo Augusto Santos Turine
                                • Marcos Paulo Moro
                                Resumo Atualmente, há um crescente aumento de cursos na modalidade de ensino de Educação à Distância - EaD nas Instituições de Ensino Superior - IES, impulsionadas pela pandemia da Covid-19 e pelas novas tecnologias de informação e comunicação. Esse cenário apresenta desafios, especialmente relacionados à segurança e integridade das avaliações de aprendizagem online. O presente trabalho tem como objetivo principal investigar, desenvolver e propor um método sistemático para assegurar a segurança e a integridade das avaliações online no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS, intitulado AVA-UFMS. Para alcançar este objetivo, foi realizada uma revisão da literatura com o intuito de identificar os mecanismos e as práticas de segurança já implementados em AVAs disponíveis nacional e internacionalmente. Com base nesta revisão, foi proposto um modelo adaptável, desenhado para integrar e atender às necessidades específicas da UFMS e potencialmente aplicável a outras IES que utilizem plataformas similares. Espera-se como resultado a elaboração de um modelo integrado ao AVA-UFMS que incorpore soluções de software livre, visando garantir a realização de avaliações online de forma segura e eficiente. Após os estudos de caso monitorados no AVA-UFMS, foi proposto um modelo integrado a fim de combinar ferramentas de supervisão acadêmica online com práticas inovadoras de segurança digital, estabelecendo um equilíbrio entre a integridade das avaliações e a flexibilidade requerida pelo ensino à distância. A implementação deste modelo servirá como referência para outras instituições que enfrentam desafios similares, promovendo um ambiente de aprendizagem online mais seguro e confiável.
                                Download
                                ReGammend V2: Um sistema de recomendação baseado em evidências para personalizar sistemas gamificados.
                                Curso Mestrado em Computação Aplicada
                                Tipo Dissertação
                                Data 25/09/2024
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Anderson Correa de Lima
                                Coorientador(es)
                                • Wilk Oliveira dos Santos
                                • Amaury Antonio de Castro Junior
                                Orientando(s)
                                • Anderson dos Santos Ferreira
                                Banca
                                • Amaury Antonio de Castro Junior
                                • Anderson Correa de Lima
                                • Rodrigo Silva Duran
                                • Valeria Quadros dos Reis
                                • Wilk Oliveira dos Santos
                                Resumo A gamificação tem sido utilizada para otimizar a experiência dos usuários. No entanto, os efeitos negativos associados a essa abordagem desencadearam a necessidade da utilização da personalização, ajustando os designs e elementos de jogo às preferências e características individuais dos usuários.
                                Nos últimos anos, estudos têm destacado os desafios de adaptar a gamificação às características individuais dos usuários, propondo soluções personalizadas e enfatizando a importância de ajustes específicos para cada perfil. Contudo, a maioria dessas pesquisas não explorou a automatização na personalização, evidenciando a necessidade de implementar recursos que automatizem as recomendações em sistemas gamificados.
                                Para enfrentar esse desafio, desenvolvemos um sistema de recomendação baseado em evidências para sistemas gamificados, capaz de fornecer recomendações automatizadas de design de gamificação, permitindo ao gerente configurar diferentes parâmetros, como a tipologia de usuário, a taxonomia dos elementos de jogos e os dados demográficos a serem utilizados na geração das recomendações.
                                Com suas funções de recomendação, gestão e visualização, o sistema permite a personalização em tempo real de sistemas gamificados, ajustando automaticamente os designs com base nas preferências dos usuários. Isso facilita a recomendação dos elementos de jogos para diferentes perfis, garantindo uma experiência mais relevante e envolvente, sem exigir esforço manual contínuo dos administradores.
                                O sistema proposto contribui ao automatizar a personalização da gamificação, tornando o processo mais eficiente. Ele possibilita a criação de experiências gamificadas sob medida para cada usuário, melhorando o engajamento e a motivação. Além disso, sua estrutura flexível e configurável pode ser utilizada em futuras pesquisas.
                                Download
                                Página 1 de 6 (20 de 108 registros).