bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Implementación de Políticas Públicas y Desarrollo Sostenible en Perú: Una Revisión Sistemática de Prácticas y Resultados
Authors: Azabache De la Cruz Pedro Nicanor
Published: July 2024

El artículo presenta una revisión sistemática sobre la implementación de políticas públicas y su impacto en el desarrollo sostenible en Perú. Se siguieron las directrices PRISMA para identificar y analizar 30 estudios científicos relevantes de diversas bases de datos. Se destacan políticas en áreas clave como salud, educación y gestión pública, mostrando mejoras en eficiencia administrativa y calidad de vida. Aunque evidencian beneficios significativos, como el presupuesto por resultados en gobiernos locales, también señalan desafíos como la escasez de recursos y barreras administrativas. Se recomienda fortalecer la evaluación continua y la transparencia en la gestión pública para mejorar la efectividad de estas políticas en la promoción de un desarrollo sostenible inclusivo y equitativo.
Every Note Counts: The Story of Nordoff-Robbins Music Therapy (Fraser Simpson)
Authors: Froudaki Maria
Published: July 2024

This is a review of the book "Every Note Counts: The Story of Nordoff-Robbins Music Therapy" by Fraser Simpson.
Every Note Counts: The Story of Nordoff-Robbins Music TherapyFraser SimpsonLondon: James and James (2007)119 pp, ISBN:  978-1-903942-79-6
Estudio diacrónico y sincrónico de la variación lingüística de tunante para el rescate de palabras cruceñas: un enfoque desde la lingüística cognitiva y la sociolingüística variacionista de Labov
Authors: Rioja Alicia
Published: July 2024

El artículo se centra en la investigación lingüística de la palabra tunante, elemento de la identidad cruceña que está en proceso de desuso en el discurso cotidiano. El objetivo es analizar el cambio lingüístico de tunante desde una perspectiva diacrónica y sincrónica. En el análisis diacrónico se investiga cómo ha evolucionado el uso y significado de la palabra a lo largo del tiempo, mientras que en el análisis sincrónico se explora la variación en su uso y significado en diferentes contextos socioculturales en un momento dado. La referencia literaria fundamental proviene de la canción “El trasnochador”, del poeta Raúl Otero Reich (Otero Añez, 2018), donde la palabra Tunante se encuentra como: “Yo soy el trasnochador / tunando en la oscuridad…”. Sin embargo, la coexistencia de diferentes conceptualizaciones de tunante en un mismo territorio y tiempo genera posibles malentendidos. Por lo que se empleará como método el análisis de corpus lingüístico, la  teoría de los prototipos de la Lingüística Cognitiva y la Teoría Variacionista de la Sociolingüística como fundamentos metodológicos para desarrollar un enfoque objetivo que contribuya a la redacción de un diccionario que rescate y preserve las diferentes conceptualizaciones. Para la muestra se utiliza como fuentes el Corpus Diacrónico del Español (CORDE), el Corpus de Referencia del Español Actual (CREA), el Corpus del Español del Siglo XXI (CORPES) V. 1.0 de la RAE, así como novelas, antologías y otros trabajos de investigación producidos en Bolivia. Los hallazgos diacrónicos abordarán el cambio lingüístico y los contextos históricos de tunante, mientras los sincrónicos explorarán las variaciones sociolingüísticas en uso y significado.
3 - An analysis of costs associated with maize storage facilities used by rural smallholder farmers in Uganda
Authors: Mautjana Human , Tibaingana Anthony , Makombe Godswill , Kele Tumo
Published: July 2024

This article assessed the acquisition, maintenance and storage costs associated with different types of storage facilities used by smallholder maize farmers in Uganda, applying cost-based descriptive analysis. These costs influenced the farmers’ decisions about the type of storage facility to use. Poor storage exacerbates losses that result from pests, rats and rot. The findings show that the high costs of acquiring storage and maintenance precluded smallholder maize farmers from accessing good storage. For policy purposes, more investment needs to be directed towards acquiring safe storage to reduce exposure to risk and protect smallholder farmers from food and income insecurity. This article serves to illuminate the storage challenges at the household level to increase food and income security and assuage poverty. The study’s conclusion on the analysis of storage is indicative only. Further research that includes a representative number of storage facilities per storage type needs to be carried out, including a cost-benefit analysis.
Ensemble Learning through Rashomon Sets
Authors: Zuin Gianlucca , Veloso Adriano
Published: July 2024

Criar modelos a partir de observações e garantir sua eficácia em novos dados é a essencia do aprendizado de máquina. No entanto, selecionar modelos que generalizem bem para dados futuros continua sendo uma tarefa desafiadora. Neste trabalho, investigamos como os modelos se comportam em conjuntos de dados com funções de geração de dados distintas mas ainda correlacionadas. A motivação é estudar o Efeito Rashomon, que ocorre quando um problema admite a existência de vários modelos distintos com desempenho semelhante. Problemas do mundo real frequentemente exibem múltiplas estruturas locais nos dados, resultando em múltiplos modelos de alto desempenho sujeitos ao Efeito Rashomon. Propomos estratificar durante treino o espaço de soluções em grupos de modelos coerentes ou contrastantes. A partir desses grupos de Rashomon, contruimos um comitê onde cada constituinte cobre uma região distinta do espaço. Validamos nossa abordagem em conjuntos de dados abertos e reais. Nossa abordagem supera o estado-da-arte, melhorando a AUROC em até 0,20+ nos cenários onde a razão de Rashomon é alta.
Towards Intelligent Security Mechanisms for Connected Things
Authors: Araujo-Filho Paulo Freitas de , Campelo Divanilson R. , Kaddoum Georges
Published: July 2024

The widespread adoption of connected devices and the adoption of machine learning enable attackers to launch several cyber-attacks and adversarial attacks. Therefore, the goals of this thesis are to investigate and develop cutting-edge solutions to enhance the security of systems by effectively and efficiently detecting cyber-attacks while also defending systems that rely on ML from adversarial attacks. The main results of our thesis comprehend multiple awards, the publication of eight papers in prestigious journals, three conference papers, two patents, and one software registration. Furthermore, our research has been recognized and awarded as one of the two 2022 Microsoft Research Ph.D. Fellowship recipients in Security, Privacy, and Cryptography worldwide.
Kratos: An Intelligent Model for Assisting People with Problematic Smartphone Use Through Context Histories Analysis
Authors: Schroeder Gustavo Lazarotto , Francisco Rosemary , Barbosa Jorge Luís Victória
Published: July 2024

Global smartphone usage has surged, becoming indispensable in people’s daily lives. Despite benefits, concerns arise about prolonged hyper-connected experiences. The excessive use of smartphones coupled with demographic and mental health-related risk factors can lead to problematic smartphone use (PSU), characterized as compulsive smartphone use disrupting daily life, work, and relationships. This article summarizes an Academic Master’s Dissertation introducing Kratos, a computational model designed to identify PSU through context awareness, context histories, machine learning, and ontology. The main scientific contribution of the Kratos model is the automatic PSU identification and intervention proposals using machine learning and ontological inferences. In the assessment of the model, the Kratos Dataset Simulator (KDS) generated simulations for 49 individuals for 30 days. The machine learning and ontology experiments occurred based on the KDS simulated dataset. The creation of smartphone use behavior profiles allowed the use of Manhattan Distance to identify the behavior as normal or PSU. A silhouette analysis allowed the validation of the consistency of the clusters after the behavior identification process occurred. The results demonstrated the model’s ability to consistently distinguish the smartphone use behaviors, correctly separating the clusters of behaviors. Based on the Machine Learning and Ontology results, Kratos recommends literature-based interventions for PSU behaviors. Thus, this research improves PSU identification and assistance through the proposed model.
Super-Resolution Towards License Plate Recognition
Authors: Nascimento Valfride , Laroca Rayson , Menotti David
Published: July 2024

Recent years have seen significant developments in license plate recognition through the integration of deep learning techniques and the increasing availability of training data. Nevertheless, reconstructing license plates from low-resolution surveillance footage remains a challenge. To address this issue, we propose an attention-based super-resolution approach that incorporates sub-pixel convolution layers and an Optical Character Recognition (OCR)-based loss function. We trained the proposed architecture using synthetic images created by applying heavy Gaussian noise followed by bicubic downsampling to high-resolution license plate images. Our results show that the proposed approach for reconstructing these low-resolution images substantially outperforms existing methods in both quantitative and qualitative measures. Our source code is publicly available at https://github.com/valfride/lpr-rsr-ext/.
Clustering Networks with Node and Edge Attributes using Bregman Divergence
Authors: Fernandes Felipe Schreiber , Figueiredo Daniel Ratton , Dreveton Maximilien
Published: July 2024

Network clustering tackles the problem of identifying sets of nodes (clusters or communities) that have similar connection patterns. However, in many modern scenarios, nodes also have attributes that are correlated with the network structure. Thus, network information (edges) and node information (attributes) can be jointly leveraged to design high-performance clustering algorithms. Under a general model for the network and node attributes, this thesis establishes an information-theoretic criterion for the exact recovery of community labels and characterizes a phase transition determined by the Chernoff-Hellinger divergence of the model. The criterion shows how network and attribute information can be exchanged in order to yield exact recovery (e.g., more reliable network information requires less reliable attribute information). This thesis also presents two iterative clustering algorithms that greedily maximizes the joint likelihood of the model under the assumption that the probability distribution of network edges and node attributes belong to exponential families. Extensive analysis of the two algorithms on both synthetic datasets and real benchmarks highlights their accuracy and performance with respect to other state-of-the-art approaches.
Improving Direct Convolution through Tensor Slicing, Vectorized Packing and ISA Extensions
Authors: Ferrari Victor , Araujo Guido
Published: July 2024

Convolution is one of the most computationally intensive machine learning model operations, usually solved by the traditional Im2Col + BLAS method. This work describes SConv: a novel direct-convolution algorithm to improve upon Im2Col + BLAS by introducing compile-time and execution time components to tile, vectorize and optimize the computation. SConv’s speed-up over an Im2Col + BLAS method based on current BLAS implementations for end-to-end machine-learning model inference is in the range of 11% – 27% for Intel x86 and 11% – 34% for IBM POWER10 architectures. The total convolution speedup for model inference is 13% – 28% on Intel x86 and 23% – 39% on IBM POWER10. SConv also outperforms oneDNN in 6 out of 7 models.
Data Protection based on Searchable Encryption and Anonymization Techniques
Authors: Silveira Matheus M. , Gomes Rafael L.
Published: July 2024

Data leakage compromises companies’ confidentiality and directly impacts the existing privacy laws, as well as it is necessary to perform a light integration with the legacy systems, in order not to harm the performance of its services. Within this context, this paper presents an innovative cloud system to protect the private data of existing databases (legacy systems of clients) based on Searchable Symmetric Encryption for Databases (SSE-DB) and Permutation and Proprieties Maintenance Anonymization (PPM-Anon), attaching a security solution to the existing databases (without any change in these legacy systems). Results from real experiments using a real cloud environment suggest that the proposed solution is suitable for protecting the data without harming the performance of the existing services.
Avaliando o Desempenho de Modelos Generativos de Dados para Classificação de Notícias Falsas
Authors: Andrade Júnior William Teles de , Silva João Gabriel Rocha , Lira Rodrigo Cesar , Barreto Neto Antônio Correia de Sá
Published: July 2024

Este artigo teve como objetivo investigar o potencial dos modelos generativos de dados sintéticos para a abordagem de detecção de notícias falsas. A pesquisa compara os resultados obtidos de um conjunto de dados real, contendo informações obtidas de notícias da internet, com aqueles obtidos de quatro conjuntos de dados sintéticos gerados usando GAN, VAE, DDPM e SMOTE. Os resultados do estudo indicam que o desempenho da classificação obteve uma melhora quando usado os dados sintéticos, com uma pontuação de acurácia de, aproximadamente, 87%. Esses resultados sugerem que dados sintéticos podem servir como ferramentas valiosas para melhorar o desempenho classificação de notícias falsas.
Uma Proposta de Estrutura Variável para o Método IMMF Aplicada ao Problema de Estimação da Condição de Funcionamento de Baterias
Authors: Santos Anne Caroline P. dos , Aguiar Cauã R. da Costa e , Silva Gabriel R. da , Carvalho Gabriel S. V. de , Cosme Luciana B.
Published: July 2024

Os sistemas industriais e seus componentes podem ser caracterizados por diferentes modos de funcionamento e falhas, principalmente porque várias partes podem sofrer com diferentes tipos de deteriorações. Por isso, saber o melhor momento para o início das atividades de manutenção pode prolongar a vida útil dos equipamentos. Para auxiliar a execução de manutenção desses equipamentos, o presente trabalho propõe uma abordagem de estimação da condição de funcionamento, utilizando uma estrutura variável para os filtros de partículas com múltiplos modelos, aplicado à estimação do estado de uma bateria de íon-lítio. Duas abordagens são propostas (IMMA e IMMAND), diferindo na lógica de seleção dos modelos ativos mais prováveis. Para avaliar e validar os resultados obtidos pelas abordagens, são utilizados as métricas RMSE e MAPE, que mostraram boas estimativas dos algoritmos propostos, para a base de dados analisadas e na presença de muitos modelos sem sofrerem grandes interferências da escolha dos limiares.
Arquitetura Computacional para Adaptação de Questões para Estudantes Neurodivergentes Fundamentada em Recursos de Inteligência Artificial Generativa
Authors: Silva Júlio César da Costa , Ferreira Hiran Nonato M.
Published: July 2024

Este artigo descreve o desenvolvimento de uma arquitetura, denominada Mind Bridge, para adaptar questões de avaliação para estudantes neurodivergentes, utilizando recursos de Inteligência Artificial Generativa. O Mind Bridge torna as questões mais acessíveis e compreensíveis, contribuindo para a inclusão e a equidade de oportunidades. A arquitetura foi projetada com três módulos: Módulo de Entrada, Módulo Lógico e Módulo Generativo. O estudo de caso realizado demonstrou a eficácia da arquitetura na adaptação de questões de diferentes áreas do conhecimento, destacando sua capacidade de transformar questões técnicas e complexas em problemas do mundo real.
Uma prancha digital personalizada para comunicação alternativa e aumentativa de pessoas com TEA
Authors: Gonzales Ian Jairo T. , Cunha Mônica X. C. da , Carvalho Lukas T.
Published: July 2024

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) apresenta desafios na comunicação e interação social, afetando a qualidade de vida e inclusão na sociedade. Sendo assim, este trabalho visa apresentar a proposta de uma prancha digital de Comunicação Alternativa e Aumentativa (CAA) para crianças e adolescentes com autismo, baseada no Programa de Comunicação por Troca de Figuras (PECS). O estudo foi divido em 4 etapas: acompanhamento de sessões de fonoaudiologia, análise de softwares, levantamento de requisitos e desenvolvimento de um protótipo funcional. Os próximos passos incluem a codificação e a validação. Assim, esta investigação busca melhorar a comunicação e interação de indivíduos com TEA, visando à inclusão e qualidade de vida na sociedade.
An Algebraic Model for Simulation of Percolation Decoherence on Quantum-Walk-Based Search Algorithms
Authors: Vieira Gabriel Mauricio Oswald , Lopes Rui Aldé , Maculan Nelson , Marquezino Franklin de Lima
Published: July 2024

In this paper, we propose a linear algebra based model for percolation noise simulation in quantum-walk-based searches to analyze the impact on the success probability of the search. The model was built to allow an open and simultaneous simulation of any type of noise that represents an edge-break, which we show to be a well-behaved family of permutation matrices that maintain a particular set theory relation when acting as some system evolution operators. The simulation evolves using only linear algebra operations, opening avenues for easier analyses of unexpected observed convergence behaviour. As a use case, we investigate the simulation of a lackadaisical quantum walk with percolation noise.
Infinite families of Kochol superpositions of Goldberg with Blowup snarks are Type 2
Authors: Penao Giovanna A. B. , Palma Miguel A. D. R. , Dantas Simone , Sasaki Diana
Published: July 2024

A q-total coloring of a graph G is an assignment of q colors to the vertices and edges of G, so that adjacent or incident elements have different colors. The Total Coloring Conjecture (TCC) asserts that an optimum total coloring of G has at least ∆+1 and at most ∆+2 colors. We determine that all members of new infinite families of snarks obtained by the Kochol superposition of Goldberg with Blowup snarks are Type 1.
The line graphs of Möbius ladder graphs are Type 1
Authors: Faria Luerbio , Nigro Mauro , Sasaki Diana
Published: July 2024

A k-total coloring of G is an assignment of k colors to its elements (vertices and edges) such that adjacent or incident elements have distinct colors. The total chromatic number of a graph G is the smallest integer k for which G has a k-total coloring. If the total chromatic number of G is ∆(G) + 1, then we say that G is Type 1. The line graph of G, denoted by L(G), is the graph whose vertex set is the edge set of G and two vertices of the line graph of G are adjacent if the corresponding edges are adjacent in G. In this paper, we prove that the line graphs of Möbius ladder graphs, L(M2n), are Type 1.
Clique-Number of Timbral Graphs
Authors: Cerioli Márcia R. , Cardoso Luan Simões , Viana Petrucio
Published: July 2024

We study the clique-number of the timbral graphs Tn,k,ℓ. The vertex set of Tn,k,ℓ is the set of all words of length k built on an alphabet of n symbols and two vertices are adjacent when they agree in exactly ℓ coordinates. We provide lower and upper bounds for the general case and determine ω(Tn,k,1) when k−1 ≤ n is a prime power, showing the correspondence between a clique with n2 vertices in Tn,n+1,1 and an affine plane of order n.
Reduzindo para complexidade linear a solução do TSP com datas de liberação em caminhos com depósito na extremidade
Authors: Clementino Thailsson , Freitas Rosiane de
Published: July 2024

Este trabalho explora o Problema do Caixeiro Viajante com datas de liberação (TSP-rd), para o caso especial modelado como um caminho em grafos, onde o vértice representando o depósito é uma das duas extremidades. No TSP-rd as datas de liberação indicam que a disponibilidade inicial de mercadorias para entrega é parcial, com os itens se tornando disponíveis ao longo do tempo. Neste trabalho são apresentadas melhorias em um algoritmo de programação dinâmica proposto por Reyes et al. 2018, de complexidade quadrática, reduzindo-se a complexidade de tempo para O(n).
On the AVD-total chromatic number of circulant graphs
Authors: Adauto Matheus , Nigro Mauro
Published: July 2024

AVD-k-total coloring of a simple graph G is a mapping π : V (G) ∪ E(G) → {1, . . ., k} such that: adjacent or incident elements x, y ∈ V (G) ∪ E(G), π(x) ≠ π(y); and for each pair of adjacent vertices x, y ∈ V (G), sets {π(x)} ∪ {π(xv) | xv ∈ E(G) and v ∈ V (G)} and {π(y)} ∪ {π(yv) | yv ∈ E(G) and v ∈ V (G)} are distinct. The AVD-total chromatic number, denoted by χ′′a(G) is the smallest k for which G admits an AVD-k-total-coloring. [Zhang et al. 2005] conjectured that any graph G has χ′′a(G) ≤ ∆+3. [Hulgan 2009] conjectured that any subcubic graph G has χ′′a(G) ≤ 5. In this article, we proved that all cubic circulant graph has χ′′a(C2n(d, n))) = 5, being positive evidence to Hulgan’s conjecture.
Hipergrafos de Dijkstra: Reconhecimento e Isomorfismo
Authors: Cavadas Leonardo de Almeida , Faria Luerbio , Bento Lucila Maria de Souza , Szwarcfiter Jayme Luiz , Guedes André Luiz Pires , Markenzon Lilian
Published: July 2024

Este artigo introduz os hipergrafos de Dijkstra – hipergrafos direcionados que modelam a execução de programas paralelos estruturados, através de hipergrafos de fluxo. Hipergrafos de Dijkstra foram criados a partir do conceito de programação estruturada de Dijkstra, da multiprogramação de Hansen e de Dijkstra et al. e dos grafos de Dijkstra de Bento et al. Algoritmos de tempo linear são fornecidos para reconhecer e verificar o isomorfismo dos hipergrafos de Dijkstra.
Sobre a generalização do grafo da Torre de Hanoi
Authors: Martins Lia , Costa Jonas , Freitas Rosiane de
Published: July 2024

O jogo clássico da Torre de Hanoi (ToH) consiste em uma base com três pinos P = p0, p1, p2 e um conjunto de n discos D = {d1, d2, ..., dn} de diferentes tamanhos, sendo di < dj se i < j. No estado inicial todos os discos estão empilhados em p0 em ordem decrescente de tamanho, um estado regular perfeito. O objetivo do jogo é transferir todos os discos para p2, nessa mesma disposição, obedecendo-se as seguintes regras: (1) pode-se mover apenas um disco de cada vez, e sempre o disco do topo de um dos pinos; (2) o disco di só pode ser colocado sobre dj se i < j. Denota-se Hn o grafo da ToH com n discos. Hn caracteriza todos os estados regulares possíveis e os movimentos que podem ser feitos de um estado para outro. Neste trabalho é apresentado um algoritmo recursivo que, partindo do case base H1 e de um ciclo C6, gera o grafo da ToH para qualquer número de discos (Hn).
Composição de Relacionamentos entre Objetos na Abordagem VISO: Exploração de Algoritmos para Análise de Links
Authors: Lima Guilherme , Longaray Thalía , Camargo Leandro , Yamin Adenauer , Pernas Ana
Published: July 2024

A Social Internet of Things (SIoT) aprimora a composição de serviços e enriquece a experiência do usuário. A gestão de relacionamentos na SIoT entre os objetos é de suma importância para garantir a estabilidade e segurança da sociedade. A abordagem Virtual Interactions between Social Objects (VISO) busca gerenciar as relações entre objetos no âmbito da SIoT. Este trabalho contribui para a gestão de relacionamentos na VISO por meio de um estudo exploratório sobre algoritmos relevantes identificados na literatura, sendo estes: PageRank, Prim e Kruskal. A análise é realizada com base nas iterações e na estrutura da sociedade de objetos, destacando as contribuições.
Serious Game for Immersion in Embedded Software Development: An Approach Focusing on Smart Homes
Authors: Santos Cleidiana Reis dos , Seabra Rodrigo Duarte
Published: July 2024

The serious game proposed aims to provide an overview of some problems and solutions in embedded software development for smart homes. The game seeks to spark students’ interest in the subject, spreading the idea and motivating them to work in the development area. The game was implemented according to the Learning Mechanics – Game Mechanics (LM-GM) specification model. In order to investigate the educational impact provided by the experience of using the game, besides the questionnaires on usage and technical knowledge, the MEEGA+ questionnaire was used to evaluate the game. The results allow concluding that the game was able to introduce students to the Internet of Things area and motivate them to further their knowledge on the subject. The evaluation of the game by the students presented a positive overall result, as well as approval in seven of the eight dimensions used in the analysis.
Uma Comparação entre Métodos baseados em Aprendizado de Máquina para inferir número de casos semanais de Dengue
Authors: Zanardo Giovanni E. , Souza Éfren L. , Nakamura Fabíola G. , Nakamura Eduardo F.
Published: July 2024

As arboviroses transmitidas pelo Aedes aegypti e Aedes albopictus estão entre os principais problemas de saúde pública, sendo a dengue a mais proeminente. O manejo de epidemias de dengue requer preparação avançada; assim, prever os casos em uma região específica pode auxiliar nas estratégias de prevenção e controle do processo epidêmico. Com isso em vista, este estudo avalia a eficácia de técnicas estatísticas clássicas e métodos de aprendizado de máquina na predição de casos de dengue a partir de dados geográficos de San Juan, Porto Rico. Para isso, selecionamos características usando a matriz de correlação cruzada com o número total de casos semanais de dengue, que foram posteriormente filtrados por transformações wavelet. O modelo de Regressão Linear, utilizando níveis de precipitação e vegetação filtrados pela wavelet symmlet (sym20), mostrou o melhor desempenho nas métricas MAE, R2, MAPE, RMSE e BIAS.
Classificação de Dados Textuais Não Estruturados: Um Estudo de Caso na Área da Segurança Pública
Authors: Cardoso Brenda , Santos Fantiny , Amador Angela , Andrade Marisa de , Torres Renato , Neto Nelson
Published: July 2024

O tratamento e a classificação de dados não estruturados são desafios na era da informação. Na segurança pública, a falta de estruturação textual das narrativas presentes nos boletins de ocorrência policial (BOs) torna ainda mais complexa a categorização precisa dos crimes e a identificação do público-alvo. Assim, este artigo propõe um método para agilizar a classificação de contexto em BOs por meio do aprendizado de máquina. A meta inicial é categorizar crimes de injúria direcionados ou não à comunidade LGBTQIA+ com base em relatos oriundos da Polícia Civil do Estado do Pará. Os resultados obtidos destacam a potencial aplicabilidade da abordagem proposta em cenários reais e contextualizados, contribuindo para o trabalho das autoridades policiais.
Aplicação de Redes de Deep Learning Recurrent Neural Network, Long Short-Term Memory e Gated Recurrent Unit na Predição da COVID-19 no Cenário Pós-Vacinação
Authors: Ferreira Rafaella Silva , Casaca Wallace , Colnago Marilaine
Published: July 2024

Este trabalho propõe a adaptação de três redes neurais artificiais para prever séries temporais da COVID-19 no Brasil, considerando o atual cenário de escassez de dados e ondas recorrentes da doença, mas de menor magnitude comparado a 2020 e 2021. O principal objetivo é avaliar o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais na previsão dos casos diários de COVID-19 no estado de São Paulo. As arquiteturas exploradas foram: Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU). O desempenho de cada modelo foi analisado quanto à aderência aos dados reais e à capacidade de capturar padrões temporais complexos, em um contexto de aumentos-e-declínios súbitos de casos de menor gravidade devido à vacinação. Os resultados demonstraram alta precisão das redes treinadas e forneceram diferentes perspectivas para melhorar a qualidade das predições, essenciais para estratégias de controle da pandemia, especialmente durante os períodos de recrudescimento da doença. Assim, este trabalho visa contribuir para o avanço de aplicações de redes neurais preditoras da COVID-19, particularmente no contexto pós-vacinação.
Estendendo jogos digitais para o mundo físico-social: um estudo com esportes adaptados
Authors: Brandão André L. , Duarte Emanuel Felipe , Baranauskas M. Cecília C.
Published: July 2024

Muitos dos jogos digitais têm sido desenhados, desenvolvidos e interpretados como artefatos que estabelecem uma relação entre um ou mais jogadores e a aplicação. Porém, com o advento dos sistemas socioenativos, os jogos digitais podem ser estendidos em dois níveis: o do artefato digital como sistema computacional de forma isolada, para refletir aspectos sociais e do mundo físico dos usuários; e o socioenativo propriamente dito, que articulam os dimensões digital, físico e social por meio de artefatos físicos. Este estudo relata a extensão de um jogo digital sobre esportes adaptados e as duas extensões propostas. Estima-se que, por ser a primeira experiência que apresenta uma proposta do jogo digital como um artefato da tríade socioenativa (social-físico-digital), este estudo contribui para que estes artefatos proporcionem oportunidades não somente no contexto digital, mas também no físico-social.
AGHE - Approach for Generating Enhanced Heterogeneous Embeddings from Heterogeneous Graphs
Authors: Angonese Silvio F. , Galante Renata
Published: July 2024

Embeddings represent a viable solution to address the challenge of data and information generation in Heterogeneous Graphs. This paper presents the approach for generating and processing heterogeneous embeddings (AGHE), which are built from various data types such as text, images, and subgraphs embedded in nodes. The AGHE comprises several steps, from graph creation to generating embeddings using metapaths and aggregating information from neighboring nodes. The experiments conducted investigated the performance of Recommender System tasks applied to the generated embeddings: node-local text-based, neighbor-aggregated text-based, metapath-based, and text and metapath composition. Results underscore the effectiveness in representing data heterogeneity in Deep Learning systems based on Heterogeneous Graph.
Investigating the Participation of Female Software Developers in Retrospective Meetings
Authors: Galeno Larissa , Mota Wesley , Mello Rafael de
Published: July 2024

Retrospective meetings represent a crucial SCRUM event for software development teams to reflect and identify directions for improving collaboration and performance for the sprint. For this, professionals should feel comfortable and in a favourable environment to express their thoughts and be heard. In this paper, we report an interview-based study conducted with eight female software developers aiming to understand participation in retrospective meetings and how this affects their experience in the work environment in which they are inserted. Despite being identified with their teams and recognizing the promotion of gender diversity in their company, we found that they diverge in feeling comfortable expressing their thoughts.
Investigando a experiência do usuário com um chatbot de atendimento ao cliente: um caso com o software de uma operadora de telecomunicações
Authors: Carvalho Ana Paula Pereira Lopes de , Paschoal Leo Natan
Published: July 2024

No setor comercial, os chatbots são amplamente utilizados para fornecer atendimento ao cliente. Quando os clientes não conseguem obter uma experiência satisfatória com o serviço de atendimento prestado pelo chatbot, eles podem ficar insatisfeitos e abandonar o uso dos serviços da empresa. Portanto, a experiência do usuário com o chatbot é de extrema importância. Este estudo analisou a experiência de 15 usuários que interagiram com o chatbot de atendimento ao cliente de uma das principais operadoras de telefonia móvel no Brasil. Os resultados deste estudo indicam uma avaliação neutra da experiência dos usuários ao interagir com o chatbot, o que demonstra que a experiência com o serviço de atendimento não foi prejudicada pelo chatbot. Algumas oportunidades de aprimoramento da interação foram identificadas e podem servir de apoio a desenvolvedores de chatbots.
Understanding and measuring software engineer behavior: What can we learn from the behavioral sciences?
Authors: Araújo Allysson Allex , Kalinowski Marcos , Graziotin Daniel
Published: July 2024

This paper explores the intricate challenge of understanding and measuring software engineer behavior. More specifically, we revolve around a central question: How can we enhance our understanding of software engineer behavior? Grounded in the nuanced complexities addressed within Behavioral Software Engineering (BSE), we advocate for holistic methods that integrate quantitative measures, such as psychometric instruments, and qualitative data from diverse sources. Furthermore, we delve into the relevance of this challenge within national and international contexts, highlighting the increasing interest in understanding software engineer behavior. Real-world initiatives and academic endeavors are also examined to underscore the potential for advancing this research agenda and, consequently, refining software engineering practices based on behavioral aspects. Lastly, this paper addresses different ways to evaluate the progress of this challenge by leveraging methodological skills derived from behavioral sciences, ultimately contributing to a deeper understanding of software engineer behavior and software engineering practices.
Desafios de Compliance da LGPD: Implantação na Indústria de Software Brasileira
Authors: Saraiva Juliana , Souza Cleidson de , Soares Sérgio
Published: July 2024

O desafio da implantação da LGPD para empresas de software se dá por várias razões, inclusive pela falta de orientações claras e a exigência de soluções práticas que garantam a conformidade legal e proteção dos dados pessoais. A não conformidade acarreta processos administrativos e judiciais, ou sanções não monetárias, como suspensão de uso dos dados. Assim, a necessidade de cumprir a LGPD, leis internacionais de privacidade e os desafios relacionados à IA demandam soluções ainda inexistentes ou insuficientes para a implantação da lei. Este cenário requer políticas alinhadas, auditorias, testes e modelos de maturidade, que já foram definidos e estão sendo avaliados para dar suporte à indústria de software.
Desvendando a Pesca na Média Bacia Araguaia-Tocantins
Authors: Kuribayashi Hugo , Andrade Saullo , Alves Marcela , Sousa Keid , Cunha Cristiane
Published: July 2024

O estudo sobre a pesca na Média Bacia Araguaia-Tocantins investigou 18 comunidades pesqueiras em 7 municípios do Pará, analisando os rios Tocantins, Araguaia e Itacaiúnas. A pesquisa buscou compreender a atividade pesqueira nessas regiões, destacando a importância da sustentabilidade e da gestão participativa. Os dados foram coletados e analisados por meio do auto monitoramento da pesca, revelando diferenças produtivas entre os territórios estudados. Os resultados apontam para a necessidade de considerar fatores ambientais e socioeconômicos na gestão da pesca na região.
Parameter analysis in Probabilistic Cellular Automaton model for fire spread simulation in Sete Cidades National Park
Authors: Brasiel Heitor Castro , Lima Danielli Araújo
Published: July 2024

This study investigates forest fire dynamics in Sete Cidades National Park, a Cerrado Biome area, using cellular automaton models. We examine how varying wind speeds and vegetation scenarios affect fire spread, analyzing their impact on burned area expansion. By simulating fire spread across varied landscapes, we analyze the impact of wind velocities w = {5, 20} on the expansion of burned areas over successive iterations, roughly doubling the burned area (b) rate. Heterogeneous vegetation varies in fire susceptibility, with certain scenarios, like Rupestrian Cerrado and Clean Camps, suffering more damage. Our simulations can aid wildfire management, emphasizing the importance of considering environmental factors to effectively mitigate fire risks in the Cerrado biome.
Advanced Single-View Image-Based Framework for Volume Estimation in Urban Solid Waste Management
Authors: Azancort Neto Julio Leite , Silva Romário da Costa , Souza Thalita Ayass de , Teixeira Carlos André de Mattos , Cardoso Evelin Helena Silva , Araújo Jasmine Priscyla Leite de , Francês Carlos Renato Lisboa
Published: July 2024

Efficient solid waste management is crucial for making the city a clean and sustainable environment. This paper presents a methodology composed of well-established algorithms for volume estimation in urban solid waste management using single-view images. The proposed system was built using state-of-the-art model-based algorithms including instance segmentation, depth estimation, and point cloud-based volume calculation The methodology demonstrates the ability to accurately estimate the volume of individual and multiple plastic bags containing municipal solid waste. We evaluated our approach using real-world data. Numerical results showed that the proposed system is promising even in complex scenarios. Despite challenges, such as: manual distance rescaling and limited datasets, our system holds considerable potential for further refinement and enhancement targeting scenarios as complex as real urban environments. The proposed methodology contributes to advancing management technologies in smart cities.
WasteInsight: Conjunto de Dados para Detecção e Estimativa de Volume de Resíduos Sólidos Urbanos
Authors: Azancort Neto Julio Leite , Silva Romário da Costa , Souza Thalita Ayass de , Teixeira Carlos André de Mattos , Cardoso Evelin Helena Silva , Araújo Jasmine Priscyla Leite de , Francês Carlos Renato Lisboa
Published: July 2024

A gestão eficiente de resíduos sólidos é crucial para tornar a cidade um ambiente limpo e sustentável. Com base nessa afirmação, este artigo apresenta o conjunto de dados "WasteInsight", composto por imagens de sacolas de lixo em ambientes residenciais, acompanhadas de rótulos que indicam as coordenadas das sacolas. O objetivo é fornecer uma base de dados para treinar algoritmos de detecção de objetos e estimativa de volume, visando melhorar a gestão de resíduos sólidos urbanos. O conjunto de dados está disponível gratuitamente no Mendeley Data, promovendo transparência e colaboração na pesquisa científica.
Aplicação de Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Imagens de Estágios de Maturação da Banana Prata Catarina
Authors: Francisco Rafaela S. , Pedroso Gabriel de S. G. , Ventura Thiago M.
Published: July 2024

A banana desempenha um papel significativo na fruticultura e, para reduzir as perdas durante o processo pós-colheita e prolongar a vida útil de armazenamento, é importante identificar os seus níveis de maturação, principalmente por apresentarem uma alta taxa de deterioração. Técnicas de inteligência artificial podem ser aplicadas para este fim. Este trabalho aborda a construção de modelos de redes neurais artificiais para a classificação de estágios de maturação das bananas, utilizando-se como conjunto de imagens de Bananas Prata Catarina. Foram aplicadas técnicas de data augmentation e redes convolucionais para alcançar melhores resultados.
Aprendizagem Profunda e Inteligência Artificial Verde: Caminhos para um Futuro mais Sustentável
Authors: Ferraro Vívian R. G. , Gullo Gabriel , Costa Daniel da Silva , Moura Pedro Nuno de S.
Published: July 2024

Na última década, houve avanços significativos nos resultados alcançados por modelos de Aprendizagem Profunda e uma ampla adoção desses na academia e na indústria. Embora esses modelos tenham potencial para auxiliar na gestão de recursos naturais e em questões ambientais, eles tipicamente demandam grande poder computacional, resultando em maiores gastos energéticos e também em grandes números de pegada de carbono. Este trabalho busca evidenciar e discutir o gasto energético envolvido no uso de modelos de redes neurais, comparando experimentalmente algumas arquiteturas em relação ao desempenho, à eficiência energética e ao custo computacional. Os resultados obtidos reforçam que é possível construir modelos que consumam menos energia e que tenham desempenho compatível com aqueles mais dispendiosos, contribuindo para uma abordagem mais sustentável.
Abordagem Multicritério para Avaliação do Risco de Dengue nos Municípios da Região Metropolitana de Belém/PA
Authors: Silva Romário da Costa , Costa Saulo William da Silva , Cardoso Evelin Helena Silva , Gomes Vitor Hugo Macedo , Ferreira Junior José Jailton Henrique , Seruffo Marcos Cesar da Rocha , Francês Carlos Renato Lisboa
Published: July 2024

Este estudo aborda os desafios da rápida urbanização no Brasil, destacando a análise de critérios de diferentes dimensões para identificação do risco de Dengue. O Aedes aegypti, vetor da dengue, tornou-se comum em ambientes urbanos, apresentando desafios para o controle epidemiológico dessa doença. Para tanto, é proposta uma abordagem multicritério, a partir dos métodos Analytic Hierarchy Process (AHP) e Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), para classificar os municípios presentes na Região Metropolitana de Belém com maior risco de ocorrência da doença. Dentre os critérios analisados, densidade populacional e esgotamento sanitário adequado foram identificados como critérios chave para identificação do grau de risco. Os resultados indicam que os municípios de Ananindeua, Marituba e Santa Isabel do Pará apresentam o maior grau de risco à ocorrência de Dengue. O modelo ressalta a necessidade de análise dos aspectos socioeconômicos e sugere a base para um sistema de avaliação de regiões críticas e gestão eficiente de recursos.
Interação com o Contribuinte no Domicílio Tributário Eletrônico da SEFAZ-CE
Authors: Pinheiro Francisco Victor da S. , Xavier Juliana M. C. , Silva Maria Inês V. , Andrade Rossana M. C.
Published: July 2024

A usabilidade dos sistemas de governo público é fundamental para garantir que os cidadãos possam acessar e utilizar os serviços governamentais de forma eficaz e intuitiva. Sistemas bem projetados e de fácil navegação promovem a transparência, aumentam a participação democrática e contribuem para uma administração mais eficiente e acessível a todos os usuários, independentemente de sua formação ou habilidades técnicas. Este estudo tem como objetivo avaliar a percepção de usabilidade do Sistema de Domicílio Tributário Eletrônico (DT-e) da Secretária da Fazenda do Estado do Ceará (SEFAZ-CE), por parte dos contribuintes e seus representantes legais, sugerindo-se adequações de forma a melhorar a percepção dos usuários finais quanto à ferramenta.
Relato dos Impactos e Ações Internas à Luz da Proposta de Transformação Digital no Governo Federal: o caso da ANCINE
Authors: Oliveira Patrícia Araújo de , Schneider Bruno
Published: July 2024

Os desafios enfrentados pelas instituições na transformação digital de serviços públicos vão desde a revisão modelos de negócio e processos operacionais até a necessidade de equilibrar a padronização global com a customização local. No contexto do governo brasileiro, a Transformação Digital foi impulsionada por iniciativas como o Gov.br, embora os processos e desafios internos de cada órgão ainda sejam uma questão a ser analisada. Este artigo apresenta os desafios da digitalização de serviços públicos da ANCINE, e apresenta a classificação e categorização dos serviços realizada no órgão para auxiliar o processo de Transformação Digital interno.
Trilhas de Auditagem para Detecção de Fraudes Envolvendo Servidores Públicos da Saúde
Authors: Dutra Marco Túlio , Costa Lucas G. L. , Oliveira Gabriel P. , Silva Mariana O. , Pappa Gisele L.
Published: July 2024

Identificar e prevenir fraudes no setor público, especialmente no contexto da saúde, são questões cruciais para garantir a integridade dos recursos e a qualidade dos serviços prestados à população. Este artigo propõe uma abordagem baseada em modelagem de trilhas de auditagem para identificar e ranquear alertas de fraude envolvendo servidores públicos da saúde. Através da análise de padrões suspeitos nos registros dos servidores públicos, é proposto um sistema de ranqueamento que direcione os esforços de auditoria para os casos com maior probabilidade de fraude. Os resultados obtidos utilizando nossa abordagem fornecem informações essenciais que simplificam a etapa posterior de investigação manual realizada por auditores.
Explorando Dados Governamentais para Prevenção da Violência de Gênero: Uma Abordagem Visual
Authors: Patricio Eduarda , Zurawski Gabriel , Rollwagen André , Manssour Isabel
Published: July 2024

A visualização de dados facilita a identificação de padrões e tendências, fornecendo insights que ajudam na tomada de decisões. Governos têm disponibilizado dados abertos, incluindo casos de violência contra a mulher. A violência de gênero é considerada um problema de saúde e segurança pública e requer abordagens que ajudem a identificar padrões de comportamento, tendências e perfis das vítimas e dos agressores. Este artigo propõe a aplicação de técnicas de visualização interativa para explorar dados governamentais sobre violência contra a mulher, visando melhor compreensão e ações preventivas. Mostramos como elas revelam padrões ocultos e ajudam a identificar vulnerabilidades, buscando prevenir e combater a violência de gênero.
Classificação de Boletins de Ocorrências através de Modelos de Linguagem baseados em BERT
Authors: Alves Dhênnifer , Marques Marcílio , Santos Reginaldo , Santos Adam
Published: July 2024

O setor da Segurança Pública tem adotado as tendências de aplicação de ciência e mineração de dados, impulsionado pelo volume de dados gerados diariamente e pela automatização e aprimoramento dos processos internos. Este estudo propõe a aplicação de modelos de linguagem baseados em BERT para classificar crimes em relatos de boletins de ocorrências em Marabá, Pará. Os resultados mostraram que BERT e RoBERTa alcançaram as melhores performances, com acurácia entre 89% e 90% para dez classes relacionadas com crimes de maior ocorrência. Tal automação da classificação pode agilizar o processo de consolidação de boletins de ocorrências, reduzindo a necessidade de trabalho manual.
Avaliação da Acessibilidade Digital nos Websites dos Institutos Federais Brasileiros
Authors: Albuquerque Danyllo , Santos Diego , Costa Lucas , Santos Diogo , Barbosa Heitor , Silva Felipe , Júnior Estevão
Published: July 2024

Este estudo investiga a acessibilidade dos websites de 27 Institutos Federais, confrontando a questão da aderência insuficiente às diretrizes de acessibilidade WCAG e E-Mag. O propósito deste estudo foi detectar as barreiras que restringem o acesso universal a esses recursos educativos. Empregando uma abordagem que integrou avaliações automatizadas por meio das ferramentas AChecker, ASES e WAVE, mensurou-se o nível de conformidade com os padrões de acessibilidade estabelecidos. Os resultados apontaram deficiências em marcação semântica, navegação e alternativas textuais para conteúdo multimídia, com a necessidade de melhorias substanciais para atingir a conformidade plena. Conclui-se que, apesar dos esforços para melhorar a acessibilidade, ainda há um caminho a ser percorrido para garantir que os websites dos Institutos Federais sejam plenamente acessíveis, enfatizando-se a importância de estratégias direcionadas para o aprimoramento da acessibilidade.