bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
O computador como instrumento musicalizador
Authors: Jordão Matheus de B. Rodrigues , Ribeiro Josiane de Fátima , Schiavoni Flávio Luiz
Published: October 2023

O computador tem participado de diferentes processos musicais como a gravação, de edição, composição, criação, e ensino. No contexto do ensino, pensar o ensino de música utilizando computadores pode nos trazer diversas questões como: qual música ensinar, onde esta música será ensinada ou qual método pode ser empregado. Sendo assim, apontamos pontos do ensino musical em que acreditamos que o computador possa ser usado como instrumento e ferramenta que agregue valor ao ensino de música, que pode, por muitas vezes, estar distante dos alunos não se apropriando dos contextos culturais e sociais dos estudantes de música. O trabalho traz como consequência a ampliação de ideias e referências do ensino de música, propondo uma visão correlacionada com o contexto em que a sociedade humana se encontra, buscando uma inclusão mais expressiva da sociedade e seus contextos culturais, principalmente da população mais pobre e periférica.
Realidade Aumentada no Moodle: Desenvolvimento de um Plugin Para a Exploração de Recursos Tridimensionais
Authors: Dall’ Acqua Luiz Guilherme , Schlöttgen Alexandre , Reis Susana Cristina dos
Published: October 2023

As organizações têm buscado melhorar a experiência dos usuários em seus produtos e serviços através de iniciativas que exploram os recursos em Realidade Aumentada (RA). No entanto, o desenvolvimento desses recursos ainda é oneroso, devido à necessidade de formação de equipes multidisciplinares com habilidades específicas em modelagem gráfica e desenvolvimento de software. Ao analisar as tecnologias educacionais existentes que incorporam RA, percebemos que muitas delas são desenvolvidas para propósitos específicos ou unidades instrucionais, dificultando sua personalização ou adaptação para outros contextos didáticos. Com base nessa necessidade, este trabalho propôs a implementação de três plugins no LMS Moodle, com o objetivo de simplificar o desenvolvimento de recursos educacionais em RA. Para alcançar esse objetivo, utilizamos como metodologia a adaptação da teoria fundamentada e o framework SCRUM para guiar o desenvolvimento.
Utilização de Técnicas de Gamificação para Motivar a Realização de Atividades Complementares em Ambiente Universitário
Authors: Costa Marcelo A. S. , Gorgônio Arthur C. , Gorgônio Flavius L. , Vale Karliane M. O. , Guerra Fabrício V. A.
Published: October 2023

Cursos de graduação possuem uma carga horária referente às atividades complementares cuja integralização contribui para o crescimento acadêmico e profissional dos discentes. Apesar de sugerido que o cumprimento dessa carga horária seja realizada de forma gradativa, ao longo do curso, a maioria dos estudantes acaba procrastinando e deixando sua realização para os últimos semestres, por vezes, atrasando a conclusão do curso. Este trabalho investiga a utilização de uma aplicação web com técnicas de gamificação sobre um grupo de discentes de graduação, em um experimento randomizado, para medir sua influência no cumprimento das atividades complementares. Os resultados obtidos foram comparados aos de um grupo de controle, demonstrando através de testes estatísticos que estudantes que utilizaram a aplicação se mostraram mais propensos a participar de atividades complementares que os demais, já a partir dos semestres iniciais do curso.
Círculo Trigonométrico Interativo com Arduino: Uma Abordagem Prática para o Ensino de Trigonometria no Ensino Básico
Authors: Senna Icaro , Silva Carlos André Pedroso da , Oliveira Claudir
Published: October 2023

A trigonometria é uma área da matemática que pode ser desafiadora para os alunos do ensino básico. Compreender conceitos como ângulos, seno, cosseno e tangente pode ser abstrato e difícil de visualizar. Para tornar o ensino da trigonometria mais acessível e envolvente, propomos um projeto que utiliza o Arduino para construir um círculo trigonométrico interativo, visando facilitar a compreensão desses conceitos pelos alunos. A utilização do Arduino como plataforma de prototipagem eletrônica ofereceu a oportunidade de criar um recurso didático interativo e de baixo custo. Através da programação do Arduino, é possível também exibir os ângulos no círculo e calcular os valores das funções trigonométricas para cada ângulo.
Resultados de pesquisa documental: Cronotopos de aula e TDICs na pandemia
Authors: Di Santo Marcella S. , Souto Natália Q. O.
Published: October 2023

Apresentamos aqui os resultados de uma pesquisa acerca dos cronotopos de aula em dois sistemas de educação durante a pandemia da COVID-19. O objetivo foi desenvolver uma análise documental das normativas orientadoras ao trabalho docente durante a pandemia nos anos de 2020 e 2021. A partir da análise dos documentos norteadores e orientadores do trabalho docente, elaborados pela Secretaria de Estado de Educação do Distrito Federal – SEEDF e o Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás – IFG, mapeamos alguns cronotopos de aula, baseados na perspectiva bakhtiniana. Como resultados, definimos três cronotopos de aula que explicamos no artigo.
Modeling of growth and production of Eucalyptus spp stands using supervised machine learning
Authors: Araujo Rafael M. C. , Soares Alvaro A. V. , Silva Antonilmar A. L. , Martins Bruno F. , Carneiro Murillo G.
Published: October 2023

The forest sector is one of the most important pillars of the Brazilian economy due to its high wood productivity. Several studies are being carried out seeking to develop a computational method capable of estimating production efficiently in order to reduce production costs. The objective of the study was to develop machine learning models capable of estimating present and future eucalyptus production with high precision, evaluating relevant supervised learning models, like neural networks and support vector machine (SVM), in relation to the Clutter model, widely adopted by the forestry industries. A case study conducted on real data obtained from a continuous forest inventory showed that SVM is efficient to estimate growth and production of eucalyptus.
LookASD – Intelligent System to Assist Healthcare Professionals in Decision-Making About Children with ASD
Authors: Reginaldo Jarriv Alcantara de Oliveira , Zampirolli Francisco de Assis , Botelho Wagner Tanaka
Published: October 2023

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é caracterizado por distúrbios neurodesenvolvimentais que afetam as habilidades sociais, a comunicação e as capacidades de aprendizado das pessoas. Afeta aproximadamente uma em cada 200 pessoas. As pessoas com TEA nascem com o transtorno e não há cura. No entanto, ainda é necessário disponibilizar métodos simples e confiáveis que utilizem dados públicos para auxiliar os profissionais de saúde no seu diagnóstico. Este artigo apresenta o LookASD, um sistema de código aberto que exibe múltiplas imagens para capturar os padrões de atenção visual (mapas focais) de crianças de cinco a 12 anos. Para isso, uma webcam captura os mapas focais e, em seguida, os classificam usando um conjunto de dados públicos composto por mapas focais de crianças com e sem TEA. Na classificação, trinta e quatro métodos de aprendizado de máquina da biblioteca Sklearn foram utilizados no conjunto de dados, sendo 80% para treinamento e 20% para teste. Os classificadores mais precisos foram a Classificação de Vetores de Suporte (SVC), K-Vizinhos Mais Próximos (KNeighborsClassifier) e o Histograma Gradient Boosting (HistGradientBoostingClassifier).
Hardware-efficient convolution algorithms for CNN accelerators: A brief review
Authors: Lera Ricardo Di Curzio , Albertini Bruno de Carvalho
Published: October 2023

The Convolutional Neural Network (CNN) is a technology of vast importance in image processing and computer vision applications. The bottleneck of CNNs is the multidimensional convolution, which often demands accelerator hardware. The convolution algorithms these accelerators use directly affect the ratio between speed increase and hardware resource consumption during scaling, a metric known as hardware efficiency. The lower this metric, the more power and area are spent on minor performance improvements. In this review, we analyze the potential for hardware efficiency in the current proven algorithms used in convolutional layers: im2col convolution used by most modern applications, Toom-Cook convolution, and FFT convolution. Our analysis reveals the inefficiency of im2col convolution regarding hardware scaling and confirms the potential for hardware-efficient applications using Toom-Cook and FFT convolutions, each with its caveats. Further, we identify possible hardware applications for these algorithms, which may be expanded upon in future works.
Exploring Supervised Learning Models for Multi-Label Text Classification in Brazilian Restaurant Reviews
Authors: Almeida Neto José A. de , de Melo Tiago
Published: October 2023

Este artigo investiga o uso de métodos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para classificação de comentários de clientes sobre restaurantes brasileiros, explorando diversas técnicas de pré-processamento para aprimorar modelos de aprendizado supervisionado. Entre os modelos avaliados, a combinação da Regressão Logística (LR) com a técnica de préprocessamento stemming se mostrou mais eficaz, alcançando um valor de micro F1-Score de 0,89, com destaque na classificação de texto multirrótulo. Quando aplicado a um conjunto de dados reais, o modelo conseguiu ser útil na identificação de diferenças sutis nas opiniões dos clientes, até mesmo dentro de unidades de uma mesma franquia de restaurantes.
On the impact of missing value imputation methods for multiple kernel learning on bipartite graphs
Authors: Vidal Victor , Bastos Tássia , Mello Rafael Ferreira , Miranda Péricles , Nascimento André C. A.
Published: October 2023

In the last decade, the study of pharmacological networks has received a lot of attention, given its relevance to the drug discovery process. Many different approaches for predicting biological interactions have been proposed, especially in the area of multiple kernel learning (MKL). Such methods comprise integrative approaches that can handle heterogeneous data sources in the form of kernels, but can suffer from the missing data problem. Techniques to handle missing values in the base kernel matrices can be used, usually based on simpler techniques, such as imputing zeroes, mean and median of the kernel matrix. In this work, techniques for handling missing values were evaluated in the context of bipartite networks. Our analyses showed that depending on the amount of missing data, k-NN and Singular Value Decomposition (SVD) techniques performed much better than the other techniques, bringing encouraging results, while zero-fill showed the worst performance in relation to all other evaluated methods.
FiberNet: A Compact and Efficient Convolutional Neural Network Model for Image Classification
Authors: Ferreira Verner Rafael , Canuto Anne Magaly de Paula
Published: October 2023

Creating a convolutional neural network (CNN) with a minimal number of trainable parameters can offers benefits across diverse application domains. In our paper, presents FiberNet, an efficient CNN model with reduced trainable parameters that guarantees both high accuracy and swift inference. Through empirical analysis confirming its efficacy, the FiberNet model achieved a remarkable 96.25% accuracy on the sisal dataset, 74.90% on the CIFAR10 dataset, and incorporates a total of 754,345 trainable parameters.
Application of Deep Learning Techniques to Depth Images for Person Tracking and Detection
Authors: Pires Velton Cardoso , Palmeira Eduardo Silva , dos Santos Felipe Antunes
Published: October 2023

Nowadays, using neural networks for image processing and tracking of individuals/objects is a highly popular subject that can be applied to various real-world issues. However, for such cases, the image often needs to possess good quality and exhibit distinct features to aid in object detection, posing challenges in environments with low or no illumination. In our work, we present a comparative study on the performance of leading convolutional neural networks for the detection and tracking of individuals through depth color images generated by infrared sensors. Additionally, we aim to demonstrate the usability of the YOLO (You Only Look Once) architecture as an alternative for identifying objects in images generated by sensors that do not rely on illumination. Experimental results showcase that the approach using YOLO Tiny improves accuracy by approximately 9% and processes around 8 times more frames per second (FPS).
A Financial Distress Prediction using a Non-stationary Dataset
Authors: Chaves Rubens Marques , Rossi André Luis Debiaso , Garcia Luís Paulo Faina
Published: October 2023

Financial distress prediction (FDP) is crucial to companies, investors, and authorities. However, most FDP studies have been based on stationary models, disregarding important challenges present on financial distress data such as non-stationarity. Therefore, the lack of real-world datasets of economic-financial indicators organized in a timeline manner is a gap to be addressed. This study proposes a comprehensive dataset of 84 economic-financial indicators from the Brazilian Securities and Exchange Commission (CVM) organized in a non-stationary manner and validated by experiments using classification models. The results of the metrics AUC-ROC, AUC-PS, F1-Score and Gmean bring evidences that the dataset is suitable for FDP.
Inferring Broiler Chicken Weight through Machine Learning
Authors: Sousa Lucas H. N. de , Ferrandin Mauri , Moratelli Carlos
Published: October 2023

Este trabalho apresenta uma metodologia para pesagem de aves de corte através de análise de imagens. Nosso método consiste na obtenção de imagens a uma altura fixa do solo, com o processamento ocorrendo em três etapas. Primeiro, utiliza-se uma rede neural para classificação, capaz de determinar o contorno das aves através da aplicação elipses, resultado em imagens binárias. Segundo, aplica-se um método para extração de características geométricas a partir das imagens binárias geradas. Por último, utiliza-se uma rede neural para inferência de peso a partir das características geométricas. Como resultado, nossa técnica permite a inferência do peso das aves in seu local de crescimento. O erro médio de predição de peso foi de 5.34%.
Machine Learning Algorithms Applied on Classification of Processes for Conciliation on Brazilian Labour Judiciary
Authors: Barros Filipe M. C. , Silva Cleison D. , Silva Igor R. M. , Martins Victor S. , Araújo Antonio J. S.
Published: October 2023

The Labour Judiciary ensures protection and justice in labour relations, resolving conflicts such as unfair dismissals and wage delays. Artificial intelligence emerges to expedite legal activities, assisting in dealing with the increasing case load in the Judiciary over the past years. In labor dispute resolution, conciliation is a recommended solution, offering speed and cost reduction. In this sense, this study proposes to evaluate models to predict the success of labor cases being resolved through conciliation. The dataset used to generate the models considered in this study consists of initial petitions from cases extracted from the Processo Judiciário Eletrônico (PJe) maintained by the Tribunal Regional do Trabalho da 8ª Região. Pre-processing steps were performed on these documents, including the removal of accents, special characters, numerals, punctuation, stopwords, conversion of text to lowercase, stemming, and tokenization. The next step was text vectorization using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) for model generation. For our analysis, three machine learning algorithms were taken into account: Support Vector Machines (SVM), logistic regression, and decision trees. Additionally, a boosted tree model (XGBoost) was also generated. Based on the analysis conducted, the SVM with RBF kernel yielded better results, achieving an accuracy of 83% and an F1-Score of 82%, with a Matthews Correlation Coefficient (MCC) of 0.66 and an Area Under the ROC Curve (AUC) of 0.83.
Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification?
Authors: Osaku Daniel , Santos Patrícia M. , Santos Brucce N. , Rezende Solange O.
Published: October 2023

A recuperação de pastagens degradadas tem sido tema importante no que diz respeito à segurança alimentar. Apesar do grande volume de artigos científicos sobre “pastagens degradadas”, há um grande desafio em termos de recuperação desses documentos para extração de conhecimento. Neste artigo foram exploradas duas abordagens de classificação, uma supervisionada e outra transdutiva, visando melhorar a qualidade das buscas e reduzir o esforço de anotação manual. Os resultados mostraram que é possível separar os artigos de interesse com certo nível de precisão, com destaque para o método supervisionado SVM, que apresentou o melhor desempenho. Por outro lado, o algoritmo transdutivo GNetMine, que apresentou desempenho semelhante aos modelos supervisionados utilizando apenas um quarto dos dados rotulados. Uma vez que a anotação manual de dados para treinamento dos métodos supervisionados é trabalhosa e depende da colaboração de especialista, sendo fundamental o desenvolvimento de métodos de classificação que demandem menor número de dados rotulados. A partir da seleção de artigos de interesse, futuramente outras técnicas de Mineração de Textos poderão ser aplicadas para facilitar a extração de conhecimento e a determinação de recomendações para a recuperação de pastagens no campo, contribuindo para o aumento da produção de alimentos de forma sustentável.
A decision support system based on Machine Learning and Fuzzy Logic Techniques for electrical fault detection and classification
Authors: Carvalho Davi , Melo José , Silva Eraylson G. , Mattos Neto Paulo S. G. de
Published: October 2023

The detection and classification of faults in electrical systems are crucial for ensuring uninterrupted power supply. This paper proposes a decision support system that combines Machine Learning and Fuzzy Logic techniques to detect, classify, and diagnose faults in electrical systems. The system comprises Classification Module and Rules Module. The first one employs a Decision Tree to generate a set of rules and classify the current system status. The second one allows the operator to manipulate this knowledge basis to generate more intelligible and interpretable rules using Fuzzy Logic. The results using a well-known data set show the proposal overperforms other classification models and can generate more straightforward and interpretable rules.
Optimizing explainability of Breast Cancer Recurrence using FuzzyGenetic
Authors: Cardoso Fabio , Medeiros Thiago , Vellasco Marley , Figueiredo Karla
Published: October 2023

Breast cancer is the most common cancer diagnosed in the world, being the cause of death of 685,000 people worldwide in 2020. Due to the aggressiveness of the disease, early-stage identification, treatment, and remission detection are important to ensure longevity to those who may have cancer. In this paper, we propose a fuzzy-genetic approach for breast cancer recurrence classification. To this end, we use a Genetic Algorithm to design automatically the fuzzy inference system with the objective of balancing between accuracy and explainability. The proposed system achieved an accuracy of 91.30%, finding eleven rules with a maximum of three antecedents per rule, which provided a competitive result compared to other Machine Learning approaches.
Echocardiographic Image Classification Using Deep Learning
Authors: Gomes Neto Salvador , Freitas Samuel Armbrust , Ramos Gabriel de Oliveira
Published: October 2023

Left ventricular ejection fraction is a physiological measure obtained by evaluating the cardiac phases of systole or diastole. This parameter represents the contractile capacity of the cardiac ventricular chambers, which several methods can measure, echocardiography being the most cost-effective. The correct ejection fraction assessment is critical for diagnosing and treating most cardiovascular diseases. Although using deep learning to estimate the ejection fraction significantly improves the method’s accuracy, there are still difficulties with its extensive application for several reasons. This paper proposes a deep learning pipeline for classifying echocardiographic images in systole or diastole, comparing its performance to the state-of-the-art. The proposed pipeline features a set of pre-processing methods suitable to echocardiographic images and a convolutional neural network tuned for the considered classification task. We also introduce a novel dataset of echocardiographic images without excessive pre-selection of images, thus presenting real-life conditions. We performed several experiments to assess the performance of our approach, through which it was possible to obtain an accuracy of 97.69% and a cross-entropy loss of 0.1883. Our convolutional neural network was able to classify systolic and diastolic images with accuracy similar to the benchmark in the literature. The proposed pipelines present pre-processing methods suitable for echocardiographic images, a convolutional neural network adjusted for the considered classification. However, our network is simpler than the reference, and the dataset is closer to real-life conditions, avoiding excessive pre-selection of images.
Collecting Meta-Data from the OpenML Public Repository
Authors: Carvalho Nathan F. , Gonçalves André A. , Lorena Ana C.
Published: October 2023

In Machine Learning (ML), selecting the most suitable algorithm for a problem is a challenge. Meta-Learning (MtL) offers an alternative approach by exploring the relationships between dataset characteristics and ML algorithmic performance. To conduct a MtL study, it is necessary to create a metadataset comprising datasets of varying characteristics and defying the ML algorithms at different levels. This study analyzes the information available in the OpenML public repository for building such meta-datasets, which provides a Python API for easy data importation. Assessing the content currently available in the platform, there is still no extensive meta-feature characterization for all datasets, limiting their complete characterization.
Noise filter with hyperparameter recommendation: a meta-learning approach
Authors: Pio Pedro B. , Rivolli Adriano , Carvalho André C. P. L. F. de , Garcia Luís P. F.
Published: October 2023

Applying Machine Learning (ML) algorithms to a dataset can be time-consuming. It usually involves, not only selecting and fine-tuning the algorithm, but also other steps, such as data preprocessing. To reduce this time, the whole or a subset of this process has been automated by Automated ML (AutoML) techniques, which can include Bayesian Optimization, Genetic Programming, and Meta-Learning techniques. However, despite it often being a necessary stage, preprocessing is commonly not well handled in AutoML tools. In this work, we propose and experimentally investigate the use of meta-learning to recommend noise detection algorithms and the values for their hyperparameters. The proposed approach produces a ranking of the best noise filters for a given dataset, reducing the development cost of ML-based solutions and improving their predictive performance. To validate the process, we generated 10740 noisy datasets, which we describe using 97 meta-features. For each dataset, we applied 8 noise filters, which increased to 27 when we added variations of hyperparameter values. Next, we applied 4 ML algorithms to this data and created a performance ranking, which we used as a meta-target to induce 3 meta-regressors. We compared these 3 meta-regressors and the results with and without hyperparameters for the noise filters. According to the experimental results, the introduction of hyperparameter recommendation resulted in a higher gain in the F1-Score performance metric. However, it came at the cost of lower accuracy in the Top-K ranking evaluation.
Enhancing dengue time-series forecasting at the neighborhood level based on the intensity of contagion
Authors: Bomfim Rafael , Araújo J. L. B. de , Lima Neto Antonio S. , Furtado Vasco
Published: October 2023

Este artigo mostra como modelos baseados em LSTM podem ter melhor acurácia na tarefa de prever casos de Dengue por bairro bem como identificar bairros mais suscetíveis de epidemia. Sugere-se o uso de modelos que incorporem informações heurísticas que capturam a intensidade de propagação da doença normalizada pela população. Os modelos baseados em LSTM, com e sem a heurística proposta, são avaliados quanto à capacidade de prever os casos para toda a cidade bem como para todos os bairros. Destaca-se a melhoria obtida ao se usar tal estratégia.
Positive Unlabeled Learning: Adapting NMF for text classification
Authors: Nunes Lucas S. S. , Faleiros Thiago de P. , Rossi Rafael G.
Published: October 2023

Due to the overwhelming data generation that surpasses human evaluation capacity, manually labeling data for training machine learning models is becoming increasingly impractical. This article focuses on analyzing techniques to address the challenges of Positive Unlabeled Learning (PUL). To this end, we propose structural adaptations to the Non-Negative Matrix Factorization (NMF) algorithm, specifically tailored for PU data (NMFPUL). We compare NMFPUL with state-of-the-art techniques to identify improvements in the performance of textual data classification. Our study reveals that NMFPUL consistently outperforms most baseline algorithms across diverse document collections even with a limited number of labeled documents, and mainly on these situations.
Artificial neural networks applied to time series for flood prediction
Authors: Mesquita Laleska A. F. , Ranieri Caetano M. , Ueyama Jó
Published: October 2023

Extreme hydrological events and lack of urban planning can generate climate-related disasters. Several fields of study, including artificial intelligence, contribute to mitigate this problem and develop preventive solutions. This study focuses on flood forecasting the Xingu River using time series data. The main approach is to standardize the pure data from different stations using quantiles, and thus generate recurrence plots for the time series and then transform them into two-dimensional representations to be applied in the convolutional neural network model. The combination of recurrence plot with CNN provided data metrics in the prediction test with superior performance compared to the algorithms models implemented as LSTM, RNN.
A machine learning and statistical learning-based pipeline to perform multipoint rainfall forecasting
Authors: Carvalho Eduardo , Oliveira Ewerton , Rocha Rafael , Carneiro Nikolas , Tedeschi Renata , Alves Ronnie
Published: October 2023

Analisar e prever a precipitação é crucial para a sociedade, principalmente quando ocorrem chuvas extremas e inundações. Tais eventos impactam as estruturas socioeconômicas e podem levar a fatalidades. O entendimento da formação das chuvas e das variáveis associadas auxilia no desenvolvimento de modelos preditivos dos níveis de precipitação, auxiliando na tomada de decisões nas cadeias produtivas e na mobilidade urbana. Avanços recentes neste campo resultam do aumento do poder de processamento do computador e da disponibilidade de dados meteorológicos em todo o mundo. Este estudo se concentra na avaliação dos modelos SARIMA, RNN e XGBoost para prever a precipitação mensal ao longo de uma ferrovia no norte do Brasil. Usando valores de precipitação defasados, SARIMA teve melhor desempenho em 11 dos 13 pontos (com R² variando de 0,704 a 0,817), enquanto RNN superou nos pontos restantes (15,39% dos pontos avaliados).
Natural Language Processing and Social Media: a systematic mapping on Brazilian leading events
Authors: Araújo Gabriele de S. , Leite Jéssica Brenda P. , Silva Marcelino S. da , Jacob Junior Antonio F. L. , Lobato Fábio M. F.
Published: October 2023

The number of social media platforms has increased significantly, as well as the number of active users. More than 18.2 million text messages are transmitted every minute on these platforms. Given the amount of data available, Natural Language Processing (NLP) techniques have been used by several researchers to analyze this large amount of unstructured data. Thus, it is essential to understand social media analysis’s main trends and challenges. From this perspective, this study presents a systematic mapping of NLP for social media analysis considering papers published in five well-established academic Brazilian events: BRACIS, BraSNAM, ENIAC, STIL, and PROPOR. The study aims to identify the main tools and techniques used, tasks performed, data sources, and evaluation measures. For this purpose, 186 studies were analyzed and carefully selected among the 654 papers published in these events in the three years (2020 to 2022). The results show a glimpse of the current scenario on the subject and point out areas that can be improved in future research with techniques for tasks such as text classification, sentiment analysis, and named-entity recognition. Therefore, this work can be helpful for academics interested in exploring the potential NLP for social media analysis and having a clear view of gaps, challenges, and research opportunities in this area. Nevertheless, it should guide the productive sector in this knowledge transfer, reducing the gap between the state of the art and practice, consequently increasing the competitiveness and innovation of social media analysis tools.
Multiagent Prototype with Sensors Fusion and Fuzzy Logic for Assessment of Security Systems Availability
Authors: Lira Daniel Gleison M. , Fernández Marcial P. , Campos Gustavo A. L.
Published: October 2023

Este trabalho utiliza inteligência computacional para mitigação do problema de monitoramento da disponibilidade de sistemas de segurança (videovigilância, detecção de alarme, controle de acesso) em ambientes físicos (bancos, indústrias, hospitais). Para tanto, foi proposto um sistema com três agentes inteligentes: fusão de dados; inferência fuzzy para criação do Índice de Vulnerabilidade de Segurança Física (IVSF); monitoramento e ações no ambiente físico. Na validação do modelo, foi implementado protótipo com dispositivos e protocolos de comunicação baseados em Internet das Coisas (IoT). Os resultados do sistema proposto foram considerados satisfatórios, mostrando-se viável para implementação em ambiente físico real.
Multimodal Audio Emotion Recognition with Graph-based Consensus Pseudolabeling
Authors: Coutinho Gabriel Natal , Lima Artur de Vlieger , Yugoshi Juliano , Moraes Junior Marcelo Isaias de , Gôlo Marcos Paulo Silva , Marcacini Ricardo Marcondes
Published: October 2023

This paper presents a novel method called Multimodal Graph-based Consensus Pseudolabeling (MGCP) for unsupervised emotion recognition in audio. The goal is to determine the emotion of audio segments using the circumplex model of emotions. The method combines pre-trained unimodal models for audio and text and follows a three-step process. First, audio segments are represented using embeddings from unimodal models. Then, modality-specific graphs are constructed based on similarity and integrated into a multimodal graph. Finally, pseudolabels are generated by measuring consensus between modalities, and a graph regularization framework is introduced to estimate the final emotion coordinates. Experimental evaluation shows the effectiveness of the MGCP method, surpassing both unimodal and traditional multimodal models, enabling audio emotion recognition without labeled data specific to the target domain.
A strategy for interpreting and visualizing the results of matrix-trifactorization-based coclustering algorithms
Authors: Castro Ais B. R. , Peres Sarajane M. , Freitas Junior Waldyr L. de , Pirozelli Paulo , Cozman Fábio G. , Brandão Anarosa A. F.
Published: October 2023

Information yielded by unsupervised learning is often hard to interpret due to the lack of defined labels. To overcome this, we propose and illustrate a strategy for interpreting and visualizing the results of coclustering algorithms based on trifactorization. Our method consists of three steps: (1) vector space visualization; (2) cluster characterization by top documents/words; and (3) cocluster characterization by comparing top words between different clusters. The latter allows exploring the resulting clusters in a way which considers the relationship between attribute cluster and data cluster for every data cluster, instead of just the data cluster with the highest association with this attribute cluster. We illustrate the use of our method for the Non-negative Block Value Decomposition on a dataset of scientific abstracts.
Tool to Assist in the Prognosis of covid-19 and Pneumonia in Robust or Restricted Computational Environments
Authors: Silva João Felipe Barros da , Fernandes Sílvio Roberto
Published: October 2023

A triagem eficaz de pacientes infectados pelo covid-19 desempenha um papel crucial no combate a essa doença, sendo uma das principais abordagem o exame de radiografia do tórax, no entanto seu diagnóstico pode ser confundido com de uma pneumonia. Neste estudo desenvolvemos quatro modelos utilizando Convolutional Neural Network (CNN) treinadas com 30.000 imagens, capazes de classificar uma imagem de raio-x de pulmão em normal, com pneumonia ou com covid-19, com uma acurácia próxima de 90%. Além disso, fazemos uma análise de custo benefício dos modelos considerando a implementação em sistemas mais restritos, como em sistemas embarcados e sistemas com maior poder de processamento, como sistemas em servidores.
Information Extraction from Financial Statements based on Visually Rich Document Models
Authors: Alves Elioenai L. G. , Carvalho Cecília , de Lima Patrick Martins , Pinheiro Vládia , Furtado Vasco
Published: October 2023

Este artigo apresenta um sistema de Extração de Informação para documentos financeiros visualmente ricos. O sistema utiliza modelos neurais prétreinados da família LayoutXLM e os refina para uso em Demonstrações Financeiras. Duas etapas de pós-processamento foram desenvolvidas com o intuito de ajustar os resultados gerados pelo modelo refinado. A partir de avaliações empíricas comparativas, conclui-se que o sistema proposto é eficaz na extração de informações de documentos financeiros e oferece potencial para automatizar e otimizar o processo de análise e validação de demonstrações financeiras.
Coordination within Conversational Agents with Multiple Sources
Authors: Matos Vinícius Bitencourt , Grava Ricardo , Tavares Rodrigo , José Marcos Menon , Pirozelli Paulo , Brandão Anarosa A. F. , Peres Sarajane M. , Cozman Fábio G.
Published: October 2023

Conversational agents can now operate with language models, rules, ontologies and varied other sources to provide smooth dialogue. However, the coordination of multiple sources in conversational agents is a challenge. We present a mechanism to effectively orchestrate multiple sources in a conversational agent, by relying on a client-server approach with an associated prompt generation module that deals with heterogeneous domain-oriented modules. As a detailed use case, we describe the architecture of a chatbot specialised in topics related to the Brazilian coast, and we study the benefits of our approach.
Resume Analysis in Portuguese using Word Embeddings: Development of a Decision Support System for Candidate Selection
Authors: de Sousa Neto Manoel Garcia , Saraiva Filipe
Published: October 2023

Este estudo propõe o uso de word embeddings para analisar e comparar currículos em português com descrições para vagas de emprego. Apresenta o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão que identifica a adequação dos candidatos com base em sua experiência profissional. O estudo utiliza diferentes modelos de word embeddings, como Word2Vec, Wang2Vec, FastText e GloVe, para gerar representações numéricas de palavras em currículos e descrições de empregos, a fim de avaliar o desempenho desses modelos no contexto da língua portuguesa. A pesquisa tem como objetivo auxiliar na análise de currículos e aprimorar a precisão dos processos de seleção de candidatos.
Aprimoramento de um modelo evolutivo multiobjetivo aplicado ao problema de sequenciamento de bateladas na manufatura de produtos farmacêuticos
Authors: Kohara Débora Toshie , Oliveira Gina Maira Barbosa de , Martins Luiz Gustavo Almeida
Published: October 2023

A otimização do Sequenciamento de Bateladas (SB) em problemas reais de manufatura farmacêutica é desafiadora devido aos múltiplos objetivos conflitantes, restrições e demanda incerta. Um dos desafios é a baixa convergência de soluções viáveis. Algoritmos Genéticos Multiobjetivos (AGMO) podem ser utilizados para lidar com esse desafio. Propomos aprimoramentos nos operadores genéticos de mutação e cruzamento, bem como uma nova estratégia de inicialização da população, visando aprimorar a qualidade das soluções em relação a métricas como Hipervolume (Hv), Distância Geracional Invertida mais (IGD+), Taxa de Erro (E), Cobertura entre dois conjuntos de soluções não-dominadas (CS) e Número de Soluções válidas (NSV). Os resultados demonstram que as melhorias propostas reduzem a mediana do IGD+ em 76,6% e o E em 12,1%, enquanto aumentam o NSV em 25,0%.
Estratégia de Treinamento para Poda Consciente de Modelo de CNN Aplicado a Classificação de Imagens
Authors: Goldbarg Mateus A. S. de S. , Silva Sérgio N. , da Silva Lucileide M. D. , Fernandes Marcelo A. C.
Published: October 2023

Este artigo apresenta uma nova estratégia de treinamento para compressão de modelos de redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNN). A estratégia proposta utiliza um esquema de poda consciente dos pesos da CNN, diferenciando-se das abordagens convencionais. Neste trabalho, a poda consciente é aplicada de forma contínua durante todo o processo de treinamento, em todos os mini-batches. A estratégia foi aplicada em um problema de classificação de 10 mil imagens, pertencentes a 10 classes diferentes, utilizando o dataset CIFAR-10. Os resultados obtidos demonstraram que foi possível remover aproximadamente 82% dos parâmetros da CNN, mantendo uma alta acurácia. Esses resultados evidenciam a eficácia da técnica de remoção de pesos por poda consciente para essa aplicação específica.
Uma Estratégia para Alocação de Carteira de Ações usando Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Regras Fuzzy
Authors: Gambim Mario , Camargo Heloisa A. , Lucca Giancarlo , Dimuro Graçaliz , Asmus Thiago
Published: October 2023

No mercado de ações, investidores interessados em investimentos de longo prazo buscam formas de selecionar ações com potencial de valorização futura para melhorar seus rendimentos. Os métodos de aprendizado de máquina têm um longo histórico de aplicações no mercado financeiro. Este artigo apresenta e avalia uma estratégia simples e eficaz para alocação de carteiras de ações, que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever o desempenho das ações e selecionar algumas delas para compor a carteira. O método proposto é particularmente útil para investidores com pouco conhecimento do mercado. Os resultados obtidos mostram que a estratégia proposta levou à alocação de carteiras com lucros superiores aos do índice de mercado S&P500 e aos de um método manual conhecido na literatura.
Prediction of suicidal behaviors in hospitalized children and adolescents in middle-income countries: a case study of Brazil
Authors: Carvalho Isis F. , Miranda Debora , da Silva Ana Paula Couto , Lacerda Anisio M. , Meira Jr. Wagner , Romano-Silva Marco A. , Lobato Maria Carolina , Pappa Gisele L.
Published: October 2023

Suicide is the first leading cause of death among children and adolescents worldwide. Predictors of suicide-related behaviours might help in the task of intervening to avoid or monitor future suicide risks. In this paper, a sample of individuals who were taken to a Child Psychiatry Facility in Brazil was analyzed. Machine learning algorithms were used to generate models for predicting suicidal behaviour, and the features that better explain this complex behaviour were also analyzed. Results show a sensitivity of 0.83 and a specificity of 0.97.
Deception-based Method for Ransomware Detection
Authors: Kim TaeGuen
Published: October 2023

Ransomware is a rapidly growing malware threat that encrypts a user's files and demands a ransom for the decryption key. It has caused significant financial harm worldwide and is difficult to detect, especially when it's a new, unknown zero-day ransomware. Most commercial antivirus software relies on signature-based detection, which can be slow and inadequate for swiftly identifying suspicious programs. To tackle these challenges, this paper presents a ransomware protection method utilizing decoy files. Our deception-based protection method enhances ransomware detection with a fair decoy deployment strategy. Our method offers the advantage of robustly detecting ransomware compared to existing deception-based methods. Furthermore, it can effectively address ransomware that employs random access attacks, thereby bypassing deception-based detection techniques. In the evaluation, we provide a comprehensive analysis of our experimental results to vividly demonstrate the efficacy of our proposed method. Specifically, we introduce a random-access attack scenario that could potentially circumvent deception-based protection mechanisms. Furthermore, we assess the resilience of our method against such random-access attacks.
KẾT QUẢ PHẪU THUẬT NỘI SOI CHỈNH HÌNH VÁCH NGĂN KẾT HỢP KHÂU ÉP TẠI BỆNH VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC CẦN THƠ VÀ BỆNH VIỆN TAI MŨI HỌNG CẦN THƠ NĂM 2022-2023
Authors: Nguyễn Thành Trí , Nguyễn Triều Việt
Published: October 2023

Đặt vấn đề: Phẫu thuật chỉnh hình vách ngăn mũi là phẫu thuật điều trị các triệu chứng gây ra do dị hình vách mũi. Khâu ép vách ngăn mũi sau phẫu thuật thay thế cho việc nhét các vật liệu cầm máu giúp giảm các cảm giác khó chịu của chúng gây ra cho bệnh nhân sau phẫu thuật. Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá kết quả phẫu thuật chỉnh hình vách ngăn mũi kết hợp khâu ép. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: 59 bệnh nhân được phẫu thuật chỉnh hình vách ngăn kết hợp khâu ép tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ (53 bệnh nhân) và Bệnh viện Tai Mũi Họng Cần Thơ (06 bệnh nhân). Nghiên cứu tiến cứu có can thiệp. Kết quả: Sau phẫu thuật bệnh nhân với điểm đau VAS trung bình là 4,63±1,015. Trung bình điểm NOSE trước phẫu thuật 55,08±20,246, có cải thiện tại thời điểm 1 tuần (16,19±10,841), 1 tháng (8,27±9,868) và 3 tháng (5,93±7,850). Các triệu chứng khác như đau đầu, hắt hơi, chảy mũi, ngứa mũi, triệu chứng ở mắt, chảy máu mũi cũng được cải thiện sau phẫu thuật 1 tuần, 1 tháng và 3 tháng. Biến chứng gặp trong lúc mổ là thủng niêm mạc vách ngăn 2 bên với 4 trường hợp chiếm tỉ lệ 6,8%. Trong quá trình theo dõi 1 tuần và 1 tháng sau mổ, có 1 trường hợp dính cuốn mũi chiếm tỉ lệ 1,7%. Kết quả sau 3 tháng cho thấy nhóm tốt là 54 ca (91,5%), nhóm rung bình là 5 ca (8,5%), không có ca thuộc nhóm kém. Kết luận: Khâu ép vách ngăn sau phẫu thuật có tỉ lệ thành công cao và ít gây biến chứng nên có thể thay thế cho phương pháp nhét mũi bằng merocel.
Pseudocode and Algorithms for Computer Simulations of Democratically Planned Economies
Authors: Szczepanczyk Mitchell
Published: October 2023

The claim that “there is no third way” besides the economic models of capitalism and communism has faced a challenge from a new and growing body of research into a “third way” economic paradigm known as democratic planning. In this paper, we explore one of these democratic planning models–Robin Hahnel and Michael Albert’s model of a participatory economy, focusing in particular on its allocation mechanism–a non-market, non-command-planning procedure known as “participatory planning.” This procedure has recently been implemented in computer programs to explore its feasibility, the encouraging results of which have been published elsewhere and which we summarize here. But I present here for the first time the detailed algorithms and related pseudocode powering all of these computer programs for others to consider, examine, and build as their own programs. I also describe future directions for this avenue of research.
Kreativitas Guru PAI dalam Menggunakan Metode Pembelajaran untuk Menciptakan Pembelajaran Efektif di SDN 13 Lubuk Alung
Authors: Khairani Annisa , Rahman Rini
Published: October 2023

Burnout in learning is an unpleasant emotional condition that arises when individuals engage in monotonous activities. Islamic Religious Education (PAI) subjects are often considered less engaging, causing students to become bored and disinterested. Therefore, it is crucial for PAI teachers to employ creative teaching methods to establish effective learning environments. The method utilized in this study is qualitative with a descriptive approach. Data sources were gathered from PAI teachers, fourth-grade homeroom teachers, and fourth-grade students through observations, interviews, and documentation. Data analysis techniques involved reduction, presentation, and conclusion/verification processes. Further data validation was carried out by expanding observations and using triangulation. The primary objective of this research is to illustrate the creativity of PAI teachers in employing methods that foster effective teaching and learning environments. The results of this research demonstrate PAI teachers' creativity in using methods, which includes the integration of multiple suitable methods to create effective teaching and learning environments at SD N 13 Lubuk Alung.
Pelatihan Peningkatan Kompetensi Guru TPQ di Kampung Padang Lawe Nagari Amping Parak Kecamatan Surantih
Authors: Anjeli Mardawila Adha , Kustati Martin , Gusmirawati Gusmirawati
Published: October 2023

This activity was held with the aim of providing training to increase the competency of TPQ teachers in teaching good and correct reading and writing of the Alquran. Alquran teachers or what are usually called AlquranEducation Park (TPQ) teachers, TPQ teachers essentially carry out a noble mission in maintaining the existence of the Al-Quran. For this reason, it is important for us to follow up and commit to teaching the Alquran properly and correctly to the next generation, which must be implemented as early as possible, so that the AlquranEducation Place (TPQ) becomes the focus of research and service. This activity was carried out using the Participatory Action Research (PAR) method which consists of planning, implementing, discovering facts about the results of actions, and discovering new meanings from social experiences. The targets for this training activity are TPQ teachers at the Amping Parak Surantih mosque and prayer room. The target for success of this training is that the teacher is able to pronounce the letters according to their makhraj, the teacher understands basic tajwid material, the teacher can write Arabic letters correctly. The implementation of this training received a positive response from the teachers. This research was conducted to develop an effective training program in improving the competency of TPQ teachers using the lecture method.
Studi Teknik Renang Gaya Dada pada Mahasiswa Pendidikan Olahraga FIK UNP
Authors: Delpiero Samuel , Edwarsyah Edwarsyah
Published: October 2023

The research aims to analyze the study of breaststroke swimming techniques of FIK Unp sports education students. The type of research conducted is descriptive research or direct observation of breaststroke swimming techniques. Sampling is based on purposive sampling technique. The data source in this study was obtained through direct observation (observation) in the field through a direct value format in the field. Based on the overall research results from 36 samples of FIK UNP sports education students, the level of mastery of breaststroke swimming techniques was obtained (56.25%), classified in the Fair category.