bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Implementation of Harris Corner Detection Algorithm for Volumetric Images
Authors: Ozturk Ceyda Nur , Albayrak Songul
Published: December 2021

More effective detection of corner points in three dimensional (3-D) volumetric images can be possible through expansion of Harris corner detection algorithm, which run in two dimensional (2-D) images, into third dimension. In this study, the standard algorithm of Harris that detected corner points in 2-D slices and its 3-D version were implemented in the scale-space to determine the corner points of volumetric object images. The results obtained in sample object images with 2-D and 3-D methods that used different approaches for scale-space construction were qualitatively assessed.
Adaptation to Software of Epigenetic Algorithm
Authors: Birogul Serdar
Published: December 2021

Genetic algorithm has been used in several researches to be a successful solution algorithm. In this study, Concept of Epigenetic is presented different perspective for GA to find a better solutions and results in short time. Randomness is a matter of GA. Adaptation of the epigenetic to GA design, which is one of the research topic that have been seriously investigated in the field of medicine and biology Reduces this randomness.randomization of Epigenetic crossing and mutation shows that the procession is not lucky happened. In addition crossover and change operators in the classical GA, epicrossover and epimutation operators in EGA software,shows how epigenetic factors work and how epiheritance is possible.
Detection and Classification of Ring Failures by Artificial Neural Networks in Bearings
Authors: Karabacak Yunus Emre , Kahraman Hamdi Tolga , Gumusel Levent , Yilmaz Cemal
Published: December 2021

An effective way to improve the efficiency and extend the life of the machines is to determine the failures of the bearings during operation. Early detection of bearing failures also has critical importance in terms of production costs. Various maintenance methods are used to prevent the failures. Despite all the precautions, unexpected failures can occur and production operations can be failed. This situation, apart from conventional methods, requires a novel determination and diagnostic technique. In this study, artificial intelligence based methods are applied and models are developed in order to detect bearing failures early and to classify the type of failure. In the developed models, it is possible to detect the ring failures depending on different loads and bearing vibration information. In addition, a classification is carried out for the fault from the inner or outer race of the bearing. Determination of the fault, as well as the diagnosis of the class, will increase stability and productivity, especially in critical industrial applications.
Thermocracking of a heavy fraction of the oil residue in a mixture with shale
Authors: Kairbekov G. , Sarmurzina R. , Dzheldybaeva I. M. , Suimbaeva S. M.
Published: December 2021

The process of tar thermal cracking in a mixture with crushed oil shale to obtain components of motor fuels and raw materials for the process of thermal cracking is investigated in this paper. The optimization results of technological parameters (shale concentration, temperature, and duration) are presented and the material balance (mass.%) of the process is made. It was found that during single-stage processing under relatively mild conditions (5 MPa, 425C, feed space velocity of 1.0 h-1), a deep destruction of tar is achieved (the yield of the gasoline fraction from boiling point to 200C is ~12 wt.%; medium distillates with boil. point 200370C-43-44 mass.%; raw materials for thermal cracking with boil. point above 370C ~15-16 wt.% on per the original tar). The generating coke-like products and the V and Ni contained in the raw materials are deposited on the mineral part of the shale and removed from the reaction zone with the liquid products of the process.
Ensuring competitiveness oil production companies in the conditions of low oil prices and market volatility by analyzing production well profitability
Authors: Khasanov B. K. , Khairetdinov R. G. , Samarkanov O. L.
Published: December 2021

The article proposes a methodology for the development of flexible management decisions based on technical and economic assessment of the efficiency of operation of each production well. This method of managing production costs makes it possible to avoid the occurrence of cash gaps during the period of low prices for hydrocarbon resources and to facilitate the implementation of both the investment and production programs of the company.
Deep oil. Offshore fields in the Gulf of Mexico in the Norflet Formation. Development history and prospects
Authors: Iskaziev K. O. , Syngaevsky P. E. , Khafizov S. F.
Published: December 2021

The second part of the article on deep-water deposits in the Norflet formation in the Gulf of Mexico discusses the history of discoveries as a result of the implementation of the largest geological exploration project as well as the project for the development of discovered fields implemented by Shell.
The history of the Appomattox field discovery is discussed in more detail. This discovery played a key role in the entire history of this project, becoming the trigger for the transition to an unprecedented pace of exploration for ultradeep horizons in ultra-deep water (in total over 10 km).
Prospects for further EA activity for Norflet formation in the Gulf of Mexico considered in the final part.
Forecasting oil and gas saturation of the section based on the results of seismic survey interpretation using innovative methods on the territory of the Republic of Kazakhstan
Authors: Амельченко N. V. , Sobolev D. M. , Kotov V. P. , Kaliev S. M.
Published: December 2021

Seismoacoustic entropy analysis (SAE-analysis) and the method of frequency compositions (MFC) are methods of seismic exploration aimed at solving problems of direct search for hydrocarbons based on the results of seismic exploration in promising areas. Both methods use the seismoacoustic response of a hydrocarbon deposit when interacting with the incident wave front as a search criterion. The location of the deposit is determined through dynamic processing and statistical analysis of the spectral characteristics of the wave field. The article presents the results of the forecast of oil saturation by the methods of MFC and SAE-analysis on the territory of Kazakhstan.
Efficiency of horizontal wells in fields with highly viscous oil on the example of Tengri field
Authors: Mardanov A. S. , Yussubaliev R. A. , Yergaliyev A. A. , Rakhmetullin A. M.
Published: December 2021

Due to the growing share of high-viscosity oils in Kazakhstan, task of their effective development is becoming more complicated. Development of terrigenous reservoirs that have a complex structure and contain high-viscosity oil lead to low rates of sampling and low values of oil recovery factor. Currently, technologies that ensure high efficiency in development of such deposits are very expensive. The paper considers a pilot section of the development horizon of cretaceous system of the Tengri field, drilled with vertical wells in accordance with current project document. Further the average characteristics of the parameters of horizontal wells are compared and measures are proposed to improve the efficiency of further operation of these wells.
DETERMINANTS OF EMPLOYEES' MOVEMENT BETWEEN LABOUR MARKET SEGMENTS
Authors: Arendt Łukasz , Grabowski Wojciech
Published: December 2021

The paper studies upgrading patterns between secondary and primary segments in Polish labour market, with reference to the Segmented Labour Market theory. The type of contact (permanent vs. fixed-term) and wage distribution were used within one framework to define these labour segments. The parameters of binary choice model, based on Labour Force Survey microdata, were estimated to calculate the probabilities of shift from secondary to primary segment, and to identify supply and demand-side determinants of this upgrading. The results are, in general, in line with the trap hypothesis, pointing out to limited chances of upward shift from secondary to primary labour segment. However, this upward mobility has increased in recent years, being a result of changes in real (measured by lowering unemployment rate) and institutional sphere of the Polish labour market. Individual’s age, education attainment, propensity to invest in human capital, as well as the size of an enterprise appeared to be the most important divers of inter-segments upgrading. Moreover, regional as well as sectoral differences in probability of upgrading were identified – this probability was higher in the case of workers living in regions with large agglomerations and close proximity to the German labour market.
Etnesjøen – en førromersk landsby på Vestlandet
Authors: Diinhoff Søren
Published: December 2021

In the summer months of 2013, the University Museum of Bergen conducted an archeological excavation of a large prehistoric settlement area at Etnesjøen in Etne parish, Western Norway. By use of mechanized top soil stripping numerous buildings, inhumation burials, cooking pits and kilns were uncovered. The site dates from the Late Bronze Age to Early Medieval Period. The focus of the article is the discovery of a Pre-Roman Iron Age village, formed of up to six farms chronologically spanning up to five generations of continuous occupation. At the time of the excavation, this was only the second pre-historic village of its kind found in Norway, indicating a significant and important discovery.
Gjermundbufunnet – en småkonges grav med østlig tilsnitt på Ringerike
Authors: Stylegar Frans-Arne H. , Børsheim Ragnar Løken
Published: December 2021

The Gjermundbu find came to light under difficult, wartime circumstances in 1943. With travel and other restrictions in place, a full-scale rescue excavation was not possible, and the find is poorly documented. What is certain, is that we are dealing with a very rich grave from the end of the 10th century, with few if any parallels outside the milieu of the large ship graves. The cremation grave held some very uncommon objects, like a helmet and a chain mail, as well as five or six horses and one or two sledges. While there are many similarities between the Gjermundbu find and the Vendel and Valsgärde burials in Sweden, the closest parallels to the find are the so-called druzhina burials in present-day Russia and Ukraine, and the authors suggest that the buried man was a petty king, who had served in the retinue of Vladimir the Great or one of his predecessors, together with other warriors from Ringerike.
The Impact of Mentoring as a GMP Capability Building Tool in The Pharmaceutical Manufacturing Industry in Nigeria
Authors: Agu Monica , Ekeocha Zita , Byrn Stephen Robert , Clase Kari L
Published: December 2021

Good Manufacturing Practices (GMP), a component of Pharmaceutical Quality Systems, is aimed primarily at managing and minimizing the risks inherent in pharmaceutical manufacture to ensure the quality, safety and efficacy of products. Provision of adequate number of personnel with the necessary qualifications/practical experience and their continuous training and evaluation of effectiveness of the training is the responsibility of the manufacturer. (World Health Organization [WHO], 2014; International Organization for Standardization [ISO], 2015). The classroom method of training that has been used for GMP capacity building in the pharmaceutical manufacturing industry in Nigeria over the years, delivered by experts from stringently regulated markets, have not yielded commensurate improvement in the Quality Management Systems (QMS) in the industry. It is necessary and long over-due to explore an alternative training method that has a track record of success in other sectors. A lot of studies carried out on mentoring as a development tool in several fields such as academia, medicine, business, research etc., reported positive outcomes. The aim of this study was to explore mentoring as an alternative GMP training method in the pharmaceutical manufacturing industry in Nigeria. Specifically, the aim of this study was to evaluate the impact of mentoring as a GMP capability building tool in the pharmaceutical manufacturing industry in Nigeria, with focus on GMP documentations in XYZ pharmaceutical manufacturing company located in South-Western region of Nigeria. The methodology comprised gap assessment of GMP documentation of XYZ company to generate current state data, development of training materials based on the identified gaps and use of the training materials for the mentoring sessions. The outcome of the study was outstanding as gap assessment identified the areas of need that enabled development efforts to be targeted at these areas, unlike generic classroom training. The mentees’ acceptance of the mentoring support was evident by their request for additional training in some other areas related to the microbiology operations that were not covered in the gap assessment. This result portrays mentoring as a promising tool for GMP capacity building, but more structured studies need to be conducted in this area to generate results that can be generalized.
PROJETO DE REATOR ANAERÓBIO DE FLUXO ASCENDENTE (RAFA) PARA TRATAMENTO DE VINHAÇA
Authors: Silva Bruce Wellington Amorin da , Duran Filho Márcio Roberto , Santos Luana Inada Souza , Leite Beatriz , Matos Douglas Liberace de
Published: December 2021

Brazil is the largest sugar and alcohol producer in the world, consequently, it is also a major vinasse producer, which is a problem, as it has a high potential for pollution, severely impacting the soil and water, despite being used in fertigation of cane fields. When treated in anaerobic conditions, however, it can produce energy and be used as a biofertilizer for the soil. This treatment can be performed by an Upflow Anaerobic Sludge Blanket (UASB), considered efficient by the literature. Based on this, this article tries to gather equations and collect data, reviewing the scientific literature with the objective of designing an UASB for the treatment of vinasse, exposing an alternative of suitable final disposal for this by-product. The results show good opportunities, with a great potential for reducing BOD and COD and producing biogas, electricity and biofertilizer, in addition to providing a compilation of equations and important data for future calculations.
Debates y decisiones sobre migración en el Mercosur y en el TLCAN 1990-2019: una reflexión desde la participación de Argentina y de México en procesos de integración regionales
Authors: Ospina María del Pilar , Gissi Barbieri Emiliano Nicolás
Published: December 2021

Este artículo tiene como objetivo hacer una revisión sobre las migraciones en perspectiva histórica y comparada entre 1990 y 2019, del Mercado Común del Sur (Mercosur) y del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN). El Mercosur y el TLCAN son dos de los más importantes modelos de integración regional en los que participan México y Argentina. Aunque estas iniciativas han evolucionado de manera distinta, ambas se ajustan a lo que se ha denominado integración económica en el marco del nuevo regionalismo, producto de las transformaciones políticas y económicas globales de mitad de la década de 1980. El contexto y el punto de partida de estos acuerdos son algunos de los elementos que tienen en común, sin embargo, sus formas de abordar las decisiones migratorias, han sido distintas. En el Mercosur, se fortaleció desde el 2000 al 2015, la inclusión de decisiones sobre migración como parte de la integración económica y política del bloque; al contrario, en el TLCAN, hay una separación entre un acuerdo económico y un acuerdo migratorio; entre la libre circulación de bienes y mercancías y la libre circulación de personas y de trabajadores.
ARTOM - Aplicativo para Ensino de Química em Realidade Aumentada
Authors: Pereira Zandara , Rodrigues Luana , Costa Rafael de Oliveira , Amaral Eros Izidoro , Mattos Marcelo Simas
Published: December 2021

O presente artigo apresenta um aplicativo para dispositivos móveis Android direcionado para propósitos didáticos no ensino de química, mais precisamente para ajudar alunos do Ensino Médio. O objetivo do aplicativo criado é proporcionar uma experiência de aprendizado lúdica capaz de prover melhor experiência aos alunos que estejam estudando átomos e ligações químicas covalentes. Para isso, o aplicativo conta com Realidade Aumentada para melhorar a visualização dos átomos e da interação entre eles durante uma ligação química.
Similarity Search and Correlation-Based Exploratory Analysis in EHRs: A Case Study with COVID-19 Databases
Authors: Cazzolato Mirela T. , Rodrigues Lucas S. , Ribeiro Marcela X. , Gutierrez Marco A. , Traina Jr. Caetano , Traina Agma J. M.
Published: December 2021

With the COVID-19 pandemic, many hospitals have collected Electronic Health Records (EHRs) from patients and shared them publicly. EHRs include heterogeneous attribute types, such as image exams, numerical, textual, and categorical information. Simply posing similarity queries over EHRs can underestimate the semantics and potential information of particular attributes and thus would be best supported by exploratory data analysis methods. Thus, we propose the Sketch method for comparing EHRs by similarity to provide a tool for a correlation-based exploratory analysis over different attributes. Sketch computes the overall data correlation considering the distance space of every attribute. Further, it employs both ANOVA and association rules with lift correlations to study the relationship between variables, allowing a deep data analysis. As a case study, we employed two open databases of COVID-19 cases, showing that specialists can benefit from the inference modules of Sketch to analyze EHRs. Sketch found strong correlations among tuples and attributes, with statistically significant results. The exploratory analysis has shown to complement the similarity search task, identifying and evaluating patterns discovered from heterogeneous attributes.
Uma Abordagem Híbrida para Predição de Gênero a partir de Textos em Português
Authors: de Morais João Pedro M. , Merschmann Luiz Henrique de Campos
Published: December 2021

A área de estudo e pesquisa denominada Caracterização Autoral, cujo objetivo é analisar um texto para inferir informações a respeito do seu autor, vem sendo cada vez mais útil para diferentes setores, tais como o forense, marketing e comércio eletrônico. Apesar do crescente interesse em pesquisas nessa área, a quantidade de técnicas e ferramentas apresentadas na literatura com foco na língua portuguesa é relativamente escassa quando comparada àquela disponível para outros idiomas. Desse modo, este trabalho contribui nessa área de estudo propondo e avaliando uma abordagem híbrida, que combina uma heurística com um classificador, para a predição do gênero do autor de um texto escrito em português utilizando somente o conteúdo textual.
sOCRates - a post-OCR text correction method
Authors: Suarez Vargas Danny , Lima de Oliveira Lucas , P. Moreira Viviane , Torresan Bazzo Guilherme , Acauan Lorentz Gustavo
Published: December 2021

A significant portion of the textual information of interest to an organization is stored in PDF files that should be converted into plain text before their contents can be processed by an information retrieval or text mining system. When the PDF documents consist of scanned documents, optical character recognition (OCR) is typically used to extract the textual contents. OCR errors can have a negative impact on the quality of information retrieval systems since the terms in the query will not match incorrectly extracted terms in the documents. This work introduces sOCRates, a post-OCR text correction method that relies on contextual word embeddings and on a classifier that uses format, semantic, and syntactic features. Our experimental evaluation on a test collection in Portuguese showed that sOCRates can accurately correct errors and improve retrieval results.
Interpreting BERT-based stance classification: a case study about the Brazilian COVID vaccination
Authors: Sáenz Carlos Abel Córdova , Becker Karin
Published: December 2021

The actions to control the COVID-19 pandemics should be based on scientific facts. However, Brazil is facing a politically polarized scenario that has influenced the population’s behavior regarding social distance or vaccination issues. This paper addresses this subject by proposing a BERT-based stance classification model and an attention-based mechanism to identify the influential words for stance classification. The interpretation mechanism traces tokens’ attentions back to words, assigning word attention scores (absolute and relative). We use these metrics to assess if words with high attention weights correspond to domain intrinsic properties and contribute to the correct classification of stances. Our experiments revealed good results for stance classification (F1=0.752), and that 74% of the top-100 words with the highest absolute attention are representative of the arguments that support the investigated stances.
A distributed framework to investigate the entity relatedness problem in large RDF knowledge bases
Authors: Guillot Jiménez Javier , P. Paes Leme Luiz André , Torres Izquierdo Yenier , Batista Neves Angelo , Casanova Marco A.
Published: December 2021

The entity relatedness problem refers to the question of exploring a knowledge base, represented as an RDF graph, to discover and understand how two entities are connected. This question can be addressed by implementing a path search strategy, which combines an entity similarity measure, with an expansion limit, to reduce the path search space and a path ranking measure to order the relevant paths between a given pair of entities in the RDF graph. This paper first introduces DCoEPinKB, an in-memory distributed framework that addresses the entity relatedness problem. Then, it presents an evaluation of path search strategies using DCoEPinKB over real data collected from DBpedia. The results provide insights about the performance of the path search strategies.
A Rule-based Conversion of an EER Schema to Neo4j Schema Constraints
Authors: da Silva Telmo Henrique Valverde , Mello Ronaldo dos Santos
Published: December 2021

Several application domains hold highly connected data, like supply chain and social network. In this context, NoSQL graph databases raise as a promising solution since relationships are first class citizens in their data model. Nevertheless, a traditional database design methodology initially defines a conceptual schema of the domain data, and the Enhanced Entity-Relationship (EER) model is a common tool. This paper presents a rule-based conversion process from an EER schema to Neo4j schema constraints, as Neo4j is the most representative NoSQL graph database management system with an expressive data model. Different from related work, our conversion process deals with all EER model concepts and generates rules for ensuring schema constraints through a set of Cypher instructions ready to run into a Neo4j database instance, as Neo4J is a schemaless system, and it is not possible to create a schema a priori. We also present an experimental evaluation that demonstrates the viability of our process in terms of performance.
Algoritmos para Identificação de Dados Frios em Bancos de Dados em Memória
Authors: Santos Alessandra V. , Pinheiro Vládia , Monteiro José Maria
Published: December 2021

O crescimento da capacidade de armazenamento da memória principal impulsionou o desenvolvimento de sistemas de banco de dados da memória principal. Assim, muitos bancos de dados OLTP podem ser armazenados inteiramente na memória principal. No entanto, devido ao crescimento contínuo de dados, é crucial lidar com o transbordamento de dados. As cargas de trabalho OLTP geralmente exibem padrões de acesso onde alguns registros são quentes (acessados com frequência), mas muitos registros são frios (raramente ou nunca acessados). Portanto, é mais econômico armazenar os registros mais frios no armazenamento secundário, como flash ou disco rígido. Recentemente, muitos trabalhos de pesquisa abordaram o problema de transbordamento de dados, desenvolvendo abordagens para identificar dados quentes/frios. Neste artigo, apresentamos dois novos algoritmos chamados 2QCold e ARCold, que adaptam os algoritmos clássicos de cache 2Q e ARC para identificar dados frios. Implementamos nossos algoritmos usando Seal-DB e os comparamos com os algoritmos clássicos LRU, Forward e Belady. O benchmark TPC-C foi usado nos experimentos. Os resultados mostram que tanto 2QCold quanto ARCold reduzem o tempo de resposta e aumentam a taxa de acerto superando os trabalhos relacionados.
Em Direção a uma Abordagem para Avaliação da Saúde de Ecossistemas de Dados
Authors: B. Lima Glória de Fátima , S. Oliveira Marcelo Yuri , Farias Lóscio Bernadette
Published: December 2021

A crescente disponibilidade de dados em mídia digital tem contribuído para a criação de um grande número de ecossistemas de dados. No entanto, ter um ecossistema de dados bem-sucedido ainda é um desafio. Para prevenir a falha de um Ecossistema de Dados e garantir sua sobrevivência, avaliar sua saúde torna-se fundamental. Neste artigo, propomos uma abordagem para avaliação da saúde de Ecossistemas de Dados composta por um conjunto de indicadores e métricas que avaliam o estado atual do ecossistema de dados e sua capacidade de se manter saudável ao longo do tempo.
Núcleo de Fusão de Dados de um Gêmeo Digital da indústria de petróleo e gás
Authors: Correia Jaqueline B. , Abel Mara , Becker Karin
Published: December 2021

A competitividade na indústria de óleo e gás tem exigido altos investimentos tecnológicos para decisões centradas em dados. Uma das tendências são os Gêmeos Digitais, que se valem de espaços virtuais e de serviços analíticos avançados para monitorar e aprimorar os espaços físicos. Um Núcleo de Fusão de Dados (NFD) inter-relaciona estes sistemas. A plataforma de dados OSDU é uma iniciativa de vários parceiros para eliminar silos de dados no ecossistema de petróleo e alavancar inovações através de uma abordagem orientada a dados. Neste trabalho, analisamos em que medida a plataforma de dados OSDU pode atender às necessidades de implementação de um NFD, com foco em interoperabilidade, integração, e linhagem de dados.
SentiProdBR: Building Domain-Specific Sentiment Lexicons for the Portuguese Language
Authors: de Melo Tiago
Published: December 2021

Online reviews are readily available on the Web and widely used for decision-making. However, only a few studies on Portuguese sentiment analysis are reported due to the lack of resources including domain-specific sentiment lexical collections. In this paper, we present an effective methodology using probabilities of the Bayes’ Theorem for building a set of lexicons, called SentiProdBR, for 10 different product categories for the Portuguese language. Experimental results indicate that our methodology significantly outperforms several alternative approaches of building domain-specific sentiment lexicons.
Um algoritmo genético com função de aptidão flexível para seleção de atributos em dados educacionais
Authors: de Albuquerque Danielle F. , Brandão Diego N. , Coutinho Rafaelli
Published: December 2021

Devido ao volume crescente e à disponibilidade cada vez maior de dados educacionais, as técnicas de mineração de dados têm sido frequentemente aplicadas para auxiliar na compreensão do desempenho escolar do aluno. No entanto, muitos desses dados podem ser esparsos, redundantes, irrelevantes e com ruído, o que pode prejudicar a qualidade e o desempenho computacional dos modelos preditivos. Uma maneira de minimizar esses problemas consiste em selecionar atributos no processo de modelagem por meio de técnicas de Seleção de Atributos (SA). Este artigo propõe uma abordagem de SA com algoritmo genético adaptada ao contexto educacional. Os resultados indicam que a proposta melhora o desempenho da classificação e permite que especialistas em educação tenham uma maior flexibilidade no processo de seleção dos atributos de acordo com suas necessidades e realidades.
Analisador de Estruturas de Bases de Dados para o Agronegócio com Dimensões de Qualidade de Dados
Authors: S. Junior Clovis , Dorneles Carina F.
Published: December 2021

Este artigo apresenta uma ferramenta para análise da qualidade de dados de bases de dados, cujo objetivo é fornecer uma interface para auxiliar na verificação e análise dos dados. A solução foi desenvolvida combinando recursos de dicionário de dados e dos dados armazenados possibilitando a investigação e análise de aspectos relevantes para análise baseada em critérios de dimensões de qualidade de dados. Com isso, pretende-se fornecer resultados qualitativos referentes à estrutura na qual os dados estão armazenados indicando características inadequadas como integridade, objetividade e validade entre outras dimensões
Captura Automática de Dados de Proveniência de Experimentos de Aprendizado de Máquina com Keras-Prov
Authors: Pina Débora , Neves Liliane , de Oliveira Daniel , Mattoso Marta
Published: December 2021

Neste artigo apresentamos a Keras-Prov, uma extensão à biblioteca de aprendizado profundo Keras para prover dados de proveniência. A Keras-Prov captura, armazena e gerencia metadados e dados de proveniência de experimentos de aprendizado de máquina (ML), em especial de aprendizado profundo. A Keras-Prov identifica automaticamente as transformações de dados mais comuns, como, treinamento, teste, e adaptação, para capturar os dados de proveniência. A Keras-Prov flexibiliza a captura automática, permitindo que novos dados de proveniência sejam definidos, como valores adicionais de hiperparâmetros. À gerência de proveniência por meio do SGBD colunar MonetDB, Keras-Prov adiciona uma interface de monitoramento visual e um gerador de SQL para consultas analíticas aos dados durante a evolução do treinamento e a escolha de modelos. A análise de dados da Keras-Prov, durante o treinamento, subsidia decisões de sintonia fina de hiperparâmetros. A base de dados segue a recomendação W3C PROV, favorecendo a comparação, explicação e reprodução de tais experimentos de ML. A Keras-Prov é uma solução de código aberto e pode ser obtida em https://github.com/dbpina/keras-prov.
Dsadvisor: A Tool to Support Predictive Tasks in Data Science
Authors: Câmara Filho José Augusto , Monteiro José Maria
Published: December 2021

Currently, professionals from the most diverse areas of knowledge need to explore their data repositories in order to extract knowledge and create new products or services. Several tools have been proposed in order to facilitate the tasks involved in the Data Science lifecycle. However, such tools require their users to have specific (and deep) knowledge in different areas of Computing and Statistics, making their use practically unfeasible for non-specialist professionals in data science. In this paper, we propose a tool, which aims to encourage non-expert users to build machine learning models to solve predictive tasks, extracting knowledge from their own data repositories. More specifically, DSAdvisor these professionals in predictive tasks involving regression and classification
A semantic search approach for hyper relational knowledge graphs
Authors: dos Santos Veronica , Lifschitz Sérgio
Published: December 2021

Information Retrieval Systems usually employ syntactic search techniques to match a set of keywords with the indexed content to retrieve results. But pure keyword-based matching lacks on capturing user's search intention and context and suffers of natural language ambiguity and vocabulary mismatch. Considering this scenario, the hypothesis raised is that the use of embeddings in a semantic search approach will make search results more meaningfully. Embeddings allow to minimize problems arising from terminology and context mismatch. This work proposes a semantic similarity function to support semantic search based on hyper relational knowledge graphs. This function uses embeddings in order to find the most similar nodes that satisfy a user query.
Automatic Misinformation Detection About COVID-19 in Brazilian Portuguese WhatsApp Messages
Authors: Martins Antônio Diogo Forte , Monteiro José Maria , Machado Javam
Published: December 2021

During the coronavirus pandemic, the problem of misinformation arose once again, quite intensely, through social networks. In Brazil, one of the primary sources of misinformation is the messaging application WhatsApp. However, due to WhatsApp's private messaging nature, there still few methods of misinformation detection developed specifically for this platform. In this context, the automatic misinformation detection (MID) about COVID-19 in Brazilian Portuguese WhatsApp messages becomes a crucial challenge. In this work, we present the COVID-19.BR, a data set of WhatsApp messages about coronavirus in Brazilian Portuguese, collected from Brazilian public groups and manually labeled. Then, we are investigating different machine learning methods in order to build an efficient MID for WhatsApp messages. So far, our best result achieved an F1 score of 0.774 due to the predominance of short texts. However, when texts with less than 50 words are filtered, the F1 score rises to 0.85.
Classificação diferencialmente privada e não discriminatória utilizando árvore de decisão
Authors: Silva Maria L. M. , Machado Javam C.
Published: December 2021

Devido ao crescimento do uso de tecnologias para classificações de indivíduos e ao surgimento de leis de proteção aos dados, a preservação da privacidade e a preocupação quanto à discriminação propagada por algoritmos de classificação se tornaram temas relevantes para sociedade. Enquanto o processo de classificação pode associar indivíduos às suas características sensíveis, tais indivíduos podem ser discriminados uma vez associados a essas características. Para mitigar o problema de classificações discriminatórias e preservação da privacidade de indivíduos, propomos um algoritmo de árvore de decisão, onde aplicamos mecanismos de privacidade diferencial e propriedades de fairness para assegurar, ao mesmo tempo, a privacidade e a não-discriminação de indivíduos com dados pessoais envolvidos no processo. Nossa proposta introduz, portanto, equidade ou fairness em um algoritmo de classificação baseado em árvores de decisão.
Digital Lighthouse Platform: Understanding the Misinformation Phenomenon on WhatsApp
Authors: Monteiro Filho José Maria da Silva , de Sá Ivandro Claudino , da Cunha Lucas Cabral Carneiro , Barreto Helena Martins do Rego , Mourão Pedro Jorge Chaves
Published: December 2021

In the past few years, the large-scale dissemination of misinformation through social media has become a critical issue, harming the trustworthiness of legit information, social stability, democracy and public health. In many developing countries such as Brazil, India, and Mexico, one of the primary sources of misinformation is the messaging application WhatsApp. In February 2020, the Panorama Mobile Time/Opinion Box survey on mobile messaging in Brazil revealed that WhatsApp was installed on 99% of Brazilian smartphones. Among users of the application, 98% said they access it every day or almost every day. In this context, WhatsApp provides an important feature: the public groups. Many of these groups have been used to spread misinformation, especially as part of articulated political or ideological campaigns. Despite this scenario, due to WhatsApp's private messaging nature, few methods were explicitly developed to investigate the misinformation phenomenon on this platform. This tutorial provides an overview of recent developments in monitoring misinformation spreading, automatic misinformation detection, and identifying misinformation spreaders. In addition, we provide an overview of the leading open problems associated with the misinformation phenomenon and briefly examine some of the existing solutions. We hope that our tutorial can help researchers better understand Brazil's misinformation propagation and use data science methods to face this critical phenomenon.
Benchmarking Nonstationary Time Series Prediction
Authors: Salles Rebecca Pontes , Ogasawara Eduardo , González Pedro
Published: December 2021

The prediction of time series has gained increasingly more attention among researchers since it is a crucial aspect of decision-making activities. Unfortunately, most time series prediction methods assume the property of stationarity, i.e., statistical properties do not change over time. In practice, it is the exception and not the rule in most real datasets. Several transformation methods were designed to treat nonstationarity in time series. In this context, nonstationary time series prediction is challenging since it demands knowledge of both data transformation and prediction methods. Since there are no silver bullets, it leads to exploring a large number of data transformation and prediction method combinations for building prediction setups. However, selecting a prediction setup that is appropriate to a particular time series and application is not a simple task. Benchmarking of different candidate combinations helps this selection. This work contributes by providing a review and experimental analysis of transformation methods and a systematic framework (TSPred) for benchmarking and selecting prediction setups for nonstationary time series. Suitable nonstationary time series transformation methods provided improvements of more than 30% in prediction accuracy for half of the evaluated time series. They improved the prediction by more than 95% for 10% of the time series. The features provided by TSPred are also shown to be competitive regarding prediction accuracy. Furthermore, the adoption of a validation phase during model training enables the selection of suitable transformation methods.
Uma ontologia para auxílio em ambientes colaborativos para busca de informações
Authors: Silva João P. R. P. da , David José Maria Nazar , Barrére Eduardo , de Souza Jairo Francisco
Published: December 2021

Os mecanismos de busca na web são fonte de estudo e aprendizado. Searching as Learning (SaL) e Collaborative Information Seeking (CIS) são áreas que analisam o aprendizado como um processo, sendo o segundo de forma colaborativa. A literatura demonstra a necessidade de mais estudos nessas áreas e melhor mapeamento do aprendizado dos alunos. O presente trabalho apresenta a CollabSO, uma ontologia que modela o contexto experimental em ambientes de busca colaborativa. Além disso, fornece suporte para persistência e realização da coordenação dos grupos de alunos. A ontologia visa dar suporte para análise pedagógica, ação dos professores e execução de experimentos CIS.
Computação Desplugada no Ensino Fundamental I: Um Mapeamento Sistemático de Literatura
Authors: Grebogy Elaine Cristina , Santos Icleia , Castilho Marcos Alexandre
Published: December 2021

Este estudo apresenta um levantamento das iniciativas que promovem o Pensamento Computacional de maneira desplugada - sem o uso de artefatos tecnológicos e/ou digitais - no Ensino Fundamental 1. Traz um panorama geral dos estudos, aborda os diferentes tipos de atividades utilizadas, analisa os processos avaliativos pelos quais são submetidos, seus principais objetivos, a motivação dos pesquisadores por essa opção de abordagem, a duração das iniciativas e se estão apoiadas em alguma teoria de aprendizagem.
Tecnologia Assistiva MINDER: possibilidades de um computador de baixo custo na inclusão sociodigital de sujeitos não videntes
Authors: Rezende André L. A. , Jesus Cayo P. S. de , Nogueira Amanda E. S. , Pereira Isis B. S. , S. Neto Aderaldo C. da , Costa Gustavo J. da S. , Souza Márcio V. S.
Published: December 2021

O avanço tecnológico fez da informática um elemento essencial no cotidiano de todos, tornando-a imprescindível para a inclusão digital e social. Em se tratando das pessoas com algum tipo de deficiência, torna-se indispensável neste processo. Neste contexto, este artigo aborda o projeto que pretende desenvolver um computador pessoal de baixo custo, nomeado MINDER. A metodologia fundamenta-se na Metodologia Colaborativa Aplicada e nos métodos PDCA e PDSII. Ainda em fase de desenvolvimento, a pesquisa tem como resultados preliminares a produção do hardware e software, com base nas proposições dos participantes e aguarda as fases finais para conclusão.
Mapeamento Sistemático dos Artigos do Estado da Arte sobre Experimentos com Pensamento Computacional no Ensino Básico
Authors: Silva Luís Antônio dos Santos , Nunes Maria Augusta Silveira Netto
Published: December 2021

O Pensamento Computacional é uma importante habilidade para o século XXI, por isso pode ser de imensa ajuda para o cumprimento do Desafioda SBC de levar conhecimento universal e participativo a todo cidadão brasileiro. O objetivo deste artigo é realizar um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) de artigos do estado da arte sobre experimentos com Pensamento Computacional no Ensino Básico. Foram selecionados 430 artigos depois dos critérios de inclusão e exclusão, de 5494 artigos obtidos. Os resultados mostram uma variedade de disciplinas em que os estudos são realizados, assim como vários materiais, testes utilizados e poucos artigos fora do eixo da Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM).
Pensamento Computacional integrado à Matemática na BNCC: proposta para o primeiro ano do Ensino Fundamental
Authors: Xavier Eduardo Abreu , Foss Luciana , Cavalheiro Simone André da Costa , Soares Maria Arlita da Silveira , Romio Leugim C.
Published: December 2021

O Pensamento Computacional (PC) pode ser visto como uma metodologia para solucionar problemas das mais diversas áreas com fundamentação em conceitos da Ciência da Computação. A Base Nacional Comum Curricular já faz referências a essa metodologia e habilidades relacionadas, porém de forma pontual e, principalmente, relacionadas à unidade temática Álgebra da Matemática. Neste trabalho, são apresentadas habilidades que relacionam diferentes áreas temáticas da Matemática do primeiro ano do Ensino Fundamental e alguns conceitos do PC com o objetivo de ilustrar a abrangência e a viabilidade da integração desta metodologia no currículo desde os primeiros anos do ensino.
Computação Plugada Ordenação: Um Aplicativo para Ensinar sobre Algoritmos de Ordenação na Educação Básica
Authors: Lima Reinaldo da Veiga , Dantas Rebouças Ayla
Published: December 2021

O presente trabalho tem como objetivo apresentar o aplicativo "Computação Plugada Ordenação", um aplicativo Android desenvolvido com o intuito de ensinar conceitos básicos da computação relacionados a algoritmos de ordenação para crianças com 8 anos ou mais e jovens. A versão atual é baseada na atividade de algoritmos de ordenação do livro de computação desplugada de Tim Bell e outros autores e explora os algoritmos Quicksort e Insertion Sort. Para avaliar o primeiro protótipo foram disponibilizados questionários online para professores e licenciados das áreas de computação e educação e também foi disponibilizado um questionário online para possíveis usuários. Foi observada uma boa aceitação nessa primeira avaliação. Algumas sugestões de melhoria dadas se referiam às cores etamanho das letras utilizadas.
Uma ontologia de referência para arquiteturas pedagógicas
Authors: Silveira Pedro David Netto , Aragón Rosane , Cury Davidson , Menezes Crediné Silva de
Published: December 2021

O advento da cultura digital nos proporciona um momento oportuno para favorecer interações que potencializem situações propícias à construção de conhecimento. Entretanto, a elaboração de propostas pedagógicas inovadoras requer um suporte teórico que garanta a efetividade de novas iniciativas. Neste contexto, as Arquiteturas Pedagógicas têm se mostrado adequadas para a elaboração de soluções baseadas em abordagens abertas e flexíveis. Apesar dos inúmeros trabalhos existentes apoiados nesta concepção teórica, este domínio ainda carece de uma conceitualização compartilhada e formal. Este trabalho apresenta uma ontologia para arquiteturas pedagógicas, sua validação e por fim mostramos como usá-la na formulação de novas arquiteturas.
Ambiente de Acompanhamento e Controle de Avaliação de Aprendizado em Plataforma de Ensino Virtual
Authors: Pacheco Wellington , Demes Martony , Dias James da L. , Cavalcante Tardelly , Soares André , Frazão Jordão , Paiva Anselmo
Published: December 2021

Os ambientes virtuais de ensino proporcionam uma alternativa para a modalidade à distância. E isso notabilizou-se nesse período de pandemia e isolamento social. O desafio, entretanto, está na aplicação da avaliação dos estudantes. Isso se deve à necessidade de como supervisionar a aplicação de avaliações online e evitar tentativas de fraudes. Para tanto, esse artigo apresenta uma proposta de monitoramento digital de aplicação de exame online. Os resultados sugerem uma possibilidade controlar e fiscalizar a aplicação de exames no contexto do ensino remoto.
Requirements for development of cMOOC platforms from the professional's perspective
Authors: Venega Virginia de S. , Maciel Rita Suzana Pitangueira
Published: December 2021

MOOC with a Connectivist approach (cMOOC) are heavily dependent on peer collaboration for knowledge construction. Requirements for elicitation for these environments are not a trivial task and should take different perspectives. This paper describes a study carried out with informatics and education professionals to identify the software requirements to compose cMOOC platforms. In this context, a questionnaire was applied and, after analysis, returned 116 requirements divided into 11 categories, coded in correlation with the four dimensions of connectivism. In the future, it is expected with this research to compose requirements catalogue to contribute to software development in cMOOC domain.
As contribuições da Tecnologia Digital para o ensino de idosos: um mapeamento sistemático da literatura
Authors: Pires Andressa Kroeff , Nunes Clarissa Bezerra de Melo Pereira , Nunes Isabel Dillmann
Published: December 2021

O envelhecimento populacional suscita a busca por meios de capacitar idosos a se manterem ativos, independentes e integrados à sociedade. Neste sentido, este artigo traz um mapeamento sistemático sobre a contribuição da Tecnologia Digital para o ensino de idosos. Realizou-se buscas em bases nacionais e internacionais, e 20 estudos foram analisados. Os principais achados indicam que, no Brasil, a inclusão digital é o foco maior de cursos realizados neste âmbito, enquanto no mundo a aprendizagem ou adoção digital visa aprofundar o conhecimento prévio que os idosos já possuem. No mais, as atividades encontradas na pesquisa visam desenvolver habilidades cognitivas, de memória, motora e de resolução de problemas.
Avaliando a Percepção de Inovação e Aceitação de uma Ferramenta de Suporte à Educação 4.0
Authors: Oliveira Katyeudo Karlos de S. , Fioravanti Maria Lydia , Oliveira Myke Morais de , Barbosa Ellen Francine , Souza Ricardo André C.
Published: December 2021

As escolas devem formar estudantes capazes de lidar com profissões e tecnologias que ainda estão por vir. A Educação 4.0 é um paradigma que está impulsionando o novo ambiente educacional por meio do ensino e desenvolvimento de habilidades relevantes e tecnologias digitais. Para tanto, os professores devem ser capacitados para o uso de tais tecnologias digitais no ensino. Neste cenário, foi realizado um estudo de caso com professores sobre uma ferramenta de software de suporte à Educação 4.0, visando medir a percepção de inovação e aceitação da ferramenta. A percepção de inovação dos professores foi positiva, principalmente, como software habilitador da resolução criativa de problemas e da transformação do conhecimento. Os professores concordaram com os indicadores de facilidade de uso e de utilidade de uso percebidos.