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Nilai-Nilai Islam Dalam Tradisi Tingkeban di Kelurahan Ngampel Kota Kediri
Authors: Putri Ayu Septiana , Khayu Abdul , Aprilia Try Heni
Published: July 2024

Abstrak
Tingkeban yaitu upacara adat Jawa yang dikaitkan dengan usia bayi tujuh bulan dalam kandungan. Upacara Tingkeban pada usia kehamilan tujuh bulan merupakan upacara terakhir sebelum melahirkan, yang di dalamnya dipanjatkan doa-doa untuk keselamatan dan persalinan normal ibu dan anak. “Mitoni” merupakan sebutan lain tradisi tingkeban yang berasal dari kata “pitu” berarti “tujuh”, nama lain dari tradisi Tingkeban. Upacara adat ini bertujuan guna merayakan tujuh bulan kehamilan. Tingkeban dalam budaya Jawa merupakan adat kuno yang turun temurun dari satu generasi hingga generasi selanjutnya. Tingkeban sebuah tradisi yang populer dikalangan masyarakat Jawa, memiliki nilai-nilai Islam yang kuat serta mendalam. Dalam tradisi, nila-nilaii Islam terlihat jelas pada berbagai aspeknya. Pertama, adanya doa bersama yang dipimpin oleh seorang ustadz atau kiyai. Doa ini memohon perlindungan Allah bagi ibu dan anak, serta kelancaran dalam proses persalinan. Kedua, tradisi ini mencerminkan prinsip syukur dalam Islam, dimana keluarga mengungkapkan rasa terimakasih mereka kepada Allah atas berkah kehamilan.
Penelitian ini bertujuan guna mengetahui tradisi tingkeban di Kelurahan Ngampel Kec Mojoroto Kota Kediri. Metode yang digunakan yaitu metode kualitatif melalui observasi lapangan serta wawancara beberapa masyarakat setempat, dengan warga Kelurahan Ngampel, Kota Kediri sebagai subjek penelitian. Melaui hasil penelitian, dapat diketahui jika tradisi tingkeban sampai saat ini oleh masyarakat setempat masih digunakan untuk menciptakan harmoni antara praktik adat dan keyakin religius.
Kata Kunci: Tradisi Tingkeban, Budaya Jawa dan Masyarakat.
Analisando a Justiça de Grupo em Sistemas de Recomendação: Uma Avaliação de Estratégias de Filtragem e Agrupamentos de Usuários no Dataset MovieLens
Authors: Santos Rafael V. M. , Comarela Giovanni V.
Published: July 2024

Este estudo investiga a equidade em sistemas de recomendação utilizando o dataset MovieLens, aplicando estratégias de filtragem colaborativa: ALS, KNN e NMF. Avaliamos a injustiça em diferentes configurações de agrupamento: Gênero, Idade, Avaliações e Aglomerativo. Os resultados indicam variações significativas de injustiça entre as estratégias, com o método Aglomerativo destacando-se por apresentar os maiores níveis de injustiça do grupo na maioria das abordagens. Esta análise sugere a necessidade de uma seleção cuidadosa da estratégia de filtragem e do método de agrupamento para promover sistemas de recomendação mais justos e inclusivos, destacando a importância de considerar múltiplas dimensões de injustiça na concepção destes sistemas.
Citation Analysis Disparity Between Sub-Areas of Brazilian Computer Science
Authors: Druszcz Fernando F. , Vignatti André L.
Published: July 2024

Among the various ways of evaluating scientific production, there is a tendency to use metrics based on the number of citations. Apart from obvious problems, this takes on a new dimension when it is used to compare areas and sub-areas, specially from unfair assessments if submitted to the same evaluation committee. In this work, we examine various sub-areas of Computer Science using data from the Brazilian community. Our findings reveal a disparity in citations among these sub-areas, which may lead to issues if they are evaluated using the same criteria for scientific productivity. We demonstrate how the universal fit citation, previously proposed by Radicchi et al., can help mitigated these concerns.
Tweet_Eleições_2022: Um dataset de tweets durante as eleições presidenciais brasileiras de 2022
Authors: Silva Luciano José da , Santos Livia A. dos , Araujo Renata , Coelho Orlando B. , Correa Ana Grasielle D. , Oliveira Ivan Carlos A.
Published: July 2024

Neste artigo apresentamos o dataset Tweet_Eleições_2022, contendo tweets relacionados a episódios de cunho político ocorridos durante as eleições presidenciais brasileiras de 2022. O dataset é aplicável principalmente a pesquisas que tenham o interesse em dados desse período histórico brasileiro, e possui valor significativo para pesquisas que façam uso de dados de redes sociais em português brasileiro.
DepressSet: Um conjunto de dados de análises textuais sobre postagens depressivas
Authors: Lima Filho Silas , Silva Eliel Roger da , Oliveira Jonice , Silva Mônica Ferreira da
Published: July 2024

Mídias sociais podem ser úteis para buscar ajuda, ou orientação sobre como lidar, ou para entender melhor o transtorno depressivo. No entanto, lidar com dados sobre tal transtorno pode ser um desafio pela sensibilidade do domínio do conteúdo, ou mesmo pela dificuldade de encontrar dados a respeito do tema. Neste trabalho apresentamos um conjunto de dados coletados de comunidades sobre depressão no Facebook no mês de Setembro de 2022. Especificamos a extração, tratamento, armazenamento e abertura dos dados, com suas limitações, desafios e aprendizados. Enriquecemos os dados capturados com análises linguísticas das postagens, e também com a predição de cada postagem utilizando um modelo de classificação textual. Finalmente, encaminhamos propostas de potenciais aplicações do conjunto de dados e suas limitações.
Sentimentos em Cena: uma Análise dos Comentários em Trailers de Filmes da Netflix Brasil no YouTube
Authors: Alves Matheus Rodrigues , Macedo Mateus Barros , Ribeiro Jaqueline , Mancine Lívia , Pereira Júnior Cleon Xavier
Published: July 2024

A produção de conteúdo audiovisual é uma parte essencial da indústria do entretenimento, e a plataforma Netflix se destaca nesse mercado. Trailers de filmes da Netflix postados em plataformas como YouTube, geram um grande volume de dados de interação, impossibilitando uma análise manual. Além disso, trabalhos para analisar dados de interação são escassos na língua portuguesa. O objetivo desse trabalho foi investigar dados de interação em trailers de filmes no YouTube através do canal Netflix Brasil. Os resultados iniciais revelaram um pico de comentários pós-lançamento dos trailers, mas que tende a reduzir drasticamente com o tempo, assim como fortes correlações entre os índices de interação.
Monitorando a Opinião Pública sobre Operações Policiais no Brasil via Comentários de Vídeos no YouTube
Authors: Rocha Saul Sousa da , Silva Carlos Henrique do Vale e , Ferreira Carlos H. G. , Gonçalves Glauber Dias , Almeida Jussara Marques de
Published: July 2024

Neste trabalho, propomos um sistema que utiliza comentários de usuários no YouTube para monitorar a percepção das pessoas sobre operações policiais em incidentes de violência urbana com repercussão nessa plataforma. Exploramos atributos extraídos desses comentários e modelos de processamento de linguagem natural, mostrando os desafios dessa inferência ao longo de dois anos. Nossos melhores modelos alcançaram acurácia e macro-F1 de 87% para inferir posicionamentos de aprovação, desaprovação e neutralidade, além de uma boa capacidade de generalização em diferentes plataformas, avaliada no Twitter/X e YouTube. Como resultados identificamos períodos com posicionamentos dominantes, que desconsiderando neutralidade, tendem majoritariamente à aprovação das operações policiais, ao passo que desaprovações foram identificadas em granularidade regional.
Uma Solução de Localização e Navegação Interna para o Sistema myMobiConf
Authors: Oliveira Pedro H. S. , Silva Thais R. M. B. , Silva Fabrício A.
Published: July 2024

Atualmente várias tecnologias que utilizam o GPS (Global Positioning System) como solução de localização estão disponíveis para diferentes campos de aplicação. Entretanto, a precisão dessas tecnologias pode variar bastante, especialmente no interior de construções onde podem existir inúmeros bloqueios de sinal dos satélites. Abordagens alternativas para esses cenários que possuem bons resultados costumam utilizar infraestrutura adicional para melhorar a precisão. A abordagem do presente trabalho, por sua vez, usa apenas os componentes integrados em smartphones para prover um sistema de navegação viável para um aplicativo de apoio à participação em eventos, o myMobiConf. A proposta implementada se mostrou eficiente para diferentes edifícios e, portanto, para eventos em locais diversos, além de utilizar fusão de sensores para compensar os erros inerentes aos sistemas de navegação inercial.
Detecção Inteligente de IPs Maliciosos através do Monitoramento de Ameaças
Authors: Urbano Arthur C. , Costa Yago M. , Paula Mariana C. de , Portela Ariel L. , Pimenta Ivo A. , Gomes Rafael L.
Published: July 2024

A crescente sofisticação das ameaças cibernéticas exige que soluções avançadas para proteger a integridade e confidencialidade dos dados. Uma abordagem para lidar com este cenário é Inteligência sobre Ameaças que desempenha um papel crucial, permitindo que empresas e instituições coletem dados sobre possíveis ameaças e, a partir desses dados, possam lidar com incidentes de segurança. Dentro deste contexto, este artigo apresenta uma solução de Inteligência sobre Ameaças baseada em Inteligência Artificial (IA) para prevenção de ameaças cibernéticas através da detecção de Endereços IP maliciosos. O modelo de IA proposto é alimentado através da coleta de dados das bases sobre ameaças (VirusTotal, AbuseIPDB, Shodan, IBM X-Force e AlienVault). Esses dados usados no modelo de IA proposto oferecem indicativos valiosos sobre IPs e domínios suspeitos. Os resultados, utilizando esses dados reais, mostram que a solução consegue detectar ameaças de forma eficaz.
Desenvolvimento de um Sistema de Monitoramento de Exercícios Fisioterápicos com Auto-Encoder LSTM
Authors: Evangelista Luís Henrique C. , Figueiredo Carlos Maurício S. , Guedes Elloá B.
Published: July 2024

Este trabalho visa colaborar no monitoramento inteligente de exercícios fisioterápicos para fins de telereabilitação com uma solução de Visão Computacional baseada em Deep Learning com Auto-Encoders LSTM para classificação de vídeos de exercícios quanto à corretude de execução. Integrando técnicas não-invasivas de estimação de pose e de detecção de anomalias, a solução proposta contribui para o acompanhamento e feedback para pacientes remotos, o que pode colaborar positivamente na adesão ao tratamento.
Identificação das Causas de Situações de Alto Atraso em Provedores de Internet
Authors: Silva Danielle S. , Nobre Francisco V. J. , Ferreira Maria C. , Portela Ariel L. , Araújo Thelmo P. , Gomes Rafael L.
Published: July 2024

Provedores de Internet (ISPs) oferecem serviços de monitoramento de rede que incluem testes regulares de desempenho, sendo o atraso fim-a-fim uma informação crucial. Contudo, as ferramentas de monitoramento ainda precisam evoluir para abranger atividades mais complexas, como a detecção de situações de atraso alto. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um método para detectar situações de atraso alto em enlaces de comunicação na infraestrutura de rede utilizando um Score de Impacto proposto, baseado em técnicas de correlação de dados, sobre dados de ferramentas de monitoramento de rede. Os experimentos, utilizando dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), mostram que o método proposto é capaz de indicar os enlaces da rede que comprometem o atraso ponta a ponta.
Desafios de Pesquisa em Tecnologias Persuasivas Voltadas para Acompanhamento de Pessoas com Diabetes
Authors: Mota Fernanda P. , Leon Giuliana O. de M. , Pauletti José Felipe M. , Yamin Adenauer , Tavares Tatiana A. , Pernas Ana M.
Published: July 2024

Tecnologias que são utilizadas para o acompanhamento de pessoas com diabetes têm como desafio a aceitação e adesão dos usuários, exigindo soluções personalizadas e eficazes. Neste contexto, este artigo tem como objetivo identificar pesquisas relacionadas ao uso de Tecnologia Persuasiva (TP) para o acompanhamento de pessoas com diabetes, explorando a Internet das Coisas (IoT). Para tanto, foi realizada uma pesquisa, cujos processos empregados para sua concepção são baseados em uma metodologia de pesquisa conhecida como Revisão Sistemática da Literatura, na qual podemos identificar que existem poucas pesquisas relacionadas ao objetivo deste trabalho, pois apenas um trabalho relaciona os três conceitos, IoT, Ciência de Contexto e TP.
Hybrid Simulation Framework: Advanced and Secure Training
Authors: Santos Lucas S. dos , Maria Luiz C. G. , M. Junior Erisvaldo F. , Machado Raphael C. S.
Published: July 2024

Simulation has been employed as a teaching, training, and procedure validation tool in several fields, such as medicine, education, and the military. Although the use of Simulation presents advantages compared to traditional methodologies, several challenges exist in designing, developing, and implementing these simulation systems. These challenges become even more complex when the project involves the development of hybrid simulators. These simulators integrate physical and virtual systems. This integration makes these simulators more immersive, enhancing the simulation experience. The present work describes a framework for developing hybrid simulator systems. The framework was applied in the “Tupi” Class Submarines retrofit simulator project. The results show that the framework is a feasible solution for hybrid simulation systems, validated through collaboration with the Brazilian Navy’s technical team (CIAMA).
SunflowerAPP: Um aplicativo Mobile para Auxiliar o Reconhecimento de Emoções de Crianças Atípicas
Authors: Fonseca Allan Victor , Rocha Ismael Marinho , Paiva Ivan Pinheiro , Dantas Filho Emanuel , Albuquerque Danyllo Wagner
Published: July 2024

O uso de tecnologias assistivas tem sido um fator crucial no tratamento de crianças atípicas. Em especial, um conjunto de softwares tem sido usado para auxiliar essas crianças no reconhecimento de suas emoções. Diante do exposto, este artigo propõe e avalia um aplicativo mobile denominado SunflowerAPP. O aplicativo possibilita que crianças interajam com um personagem digital através de jogos lúdicos. A proposta do aplicativo é ser usado durante sessões de terapias para que profissionais de saúde tenham mais insumos de identificar as emoções das crianças. Avaliamos nossa solução proposta sob a ótica do Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM). Os resultados apontam pontos positivos em relação a facilidade de uso e utilidade percebida na utilização do aplicativo.
Observabilidade de Desempenho de Arquiteturas Monolíticas e Microsserviços com OpenTelemetry
Authors: Gomes Francisco , Gabriel Vinicius , Rocha Lincoln , Rego Paulo , Trinta Fernando
Published: July 2024

A adoção da arquitetura de microsserviços surgiu como resposta à crescente escala e complexidade dos sistemas de software modernos, oferecendo escalabilidade contínua e superando os desafios apresentados pelos códigos monolíticos complexos. Com o aumento da complexidade das aplicações nativas de nuvem, as soluções tradicionais de monitoramento tornam-se inadequadas, aumentando os riscos de falhas. A extensão do monitoramento para aplicativos nativos de nuvem é conhecida como observabilidade. Este estudo analisa o uso da observabilidade para avaliar o desempenho de arquiteturas tanto monolíticas quanto baseadas em microsserviços, empregando a solução Open-Telemetry (OTel). Foi realizada a migração de uma aplicação de referência baseada em microsserviços para um sistema monolítico, e experimentos foram conduzidos, revelando que, dependendo dos recursos disponíveis das máquinas, os benefícios do uso do OTel superam os custos gerais incorridos, resultando em uma redução de 0,44% na quantidade de requisições atendidas e um aumento de 0,48% no tempo de resposta para cada solicitação.
Inter-Row Soybean Plantation Identification in Images to Support Automatic Alignment of a Weeder Machine
Authors: Panizzon Jailson Lucas , Ortoncelli André Roberto , Souza Alinne C. Correa , Souza Francisco Carlos M. , Oliveira Rafael Paes de
Published: July 2024

This study explores a Computer Vision approach to identify inter-row planting in soybean areas. Related work already explores the same problem, but our work differs by focusing on inter-row identification to support the alignment of weeding machines (commonly used by small farmers who produce organic products). We created an experimental database with images collected with a camera attached to a weeder. The planting lines and inter-rows were manually labeled. To detect planting lines and inter-rows, we use two segmentation algorithms based on Convolutional Neural Networks (Mask R-CNN and YOLACT), achieving an accuracy of up to 0.656 with the interpolation of the obtained segmentation results. The segmentation results obtained made it possible to estimate the inter-rows satisfactorily. We provide a database of collected images, with the planting lines and inter-rows noted. With these results, we intend to create a solution in future work that allows automatic alignment of the weeder. We also plan to develop similar solutions for other crops (in addition to the soybeans explored in the experiments).
Análise sobre gamificação no ambiente Moodle
Authors: Fernandes Rafael , Souza Vanessa C. O. , Souza Vinícius O.
Published: July 2024

Este artigo explora o potencial de gamificação do LMS Moodle, utilizando os frameworks Octalysis e 6D. Os autores realizaram ampla revisão bibliográfica, identificaram os recursos do Moodle que melhor se relacionam com os núcleos motivacionais do Octalysis e, como prova de conceito, desenvolveram um curso de redação gamificado. Constatou-se que o Moodle tem potencial para gamificação, mas sua implementação enfrenta desafios, especialmente para usuários não técnicos.
Proposta de Tecnologia Assistiva para auxiliar pessoas com Deficiência Visual na detecção de obstáculos
Authors: Almeida Carlos , Filho Petrucio , Rosal Iury , Gonçalves Rafael , Aguilar Paulo , Nunes M. Simone M. , Martins Marcelo
Published: July 2024

A Organização Mundial da Saúde indica que globalmente há 39,5 milhões de pessoas cegas e 246 milhões com baixa visão. No Brasil, 500 mil são cegas, conforme pesquisa do IBGE. A inclusão social e ferramentas acessíveis são cruciais para apoiar essa população com mobilidade limitada, porém, obstáculos acima da cintura (como paredes e galhos), são desafios para deficientes visuais, causando acidentes frequentes. Uma solução é um protótipo de óculos que detecta tais obstáculos usando um sensor de detecção de posição, com um filtro para reduzir ruídos. Um aplicativo Android oferece três tipos de feedback sobre obstáculos, enquanto experimentos em laboratório demonstraram especificidade de 65,62%, sensibilidade de 78,12% e precisão de 69,44%.
Os Impactos Financeiros dos Jogos NFT durante o Período Pandêmico no Cenário Brasileiro
Authors: Freitas Hugo Patrício de , Gomes Alan Nascimento , Coutinho Emanuel F.
Published: July 2024

Tendo em vista as dificuldades financeiras que a pandemia do COVID-19 trouxe, pessoas no mundo todo necessitaram buscar formas secundárias de obtenção de renda já que viveu-se muito tempo de quarentena, o que impossibilitou a população de trabalhar integralmente. Com isso, os jogos NFT ganharam força principalmente durante o ano de 2021, tornando-se uma renda extra para diversas pessoas no mundo. A metodologia utilizada nessa pesquisa obteve dados via formulário de jogadores/investidores brasileiros de jogos NFT buscando entender melhor seus perfis, motivação e características técnicas. Uma caracterização dos jogadores foi traçada, buscando identificar o perfil médio de investidor em jogos NFT. Os resultados que mais se destacaram foram: o jogo Axie Infinity foi o mais conhecido e o tema NFT está tendo uma diminuição em sua procura.
Kanban Board Guide for Startups: introduzindo boas práticas para melhorar a experiência do desenvolvedor
Authors: Santos Angelica , Silva Erik da , Zaina Luciana
Published: July 2024

Os times ágeis de software geralmente usam ferramentas de quadro kanban para acompanhar visualmente o progresso de projetos. No ambiente altamente reativo das startups de software, os quadros kanban podem auxiliar as equipes, muitas vezes com pouca experiência, a gerenciar o fluxo de trabalho de suas tarefas e manter uma boa comunicação. Este artigo apresenta um guia com recomendações para times de startups de software melhor utilizarem o potencial dos recursos do quadro kanban virtual. O guia foi sustentado por seis recomendações relacionadas a startups e apresentou instruções passo a passo para implementar as recomendações em ferramentas de quadro kanban populares (ou seja, Jira e Trello). Uma avaliação com especialistas indicou que as recomendações estimulam a distribuição mais equilibrada de tarefas, e podem fomentar autonomia, e colaboração em times de startups de software.
Desenvolvimento de Software com Fins Sociais: Relato de Experiência em Projetos de Extensão Universitária
Authors: Stringhini Denise , Salis Daniel A. V. de , Alexandre Danilo S. , Siqueira Milena de M. , Guerra Felipe B. , Oliveira Tiago de
Published: July 2024

A extensão universitária desempenha um papel fundamental na integração do conhecimento acadêmico com as demandas sociais, beneficiando tanto a comunidade quanto os estudantes que participam como protagonistas das ações. No contexto da Engenharia de Software, a extensão universitária tem o potencial de proporcionar aos alunos a oportunidade de aplicar seus conhecimentos em projetos reais, abordando questões sociais e desenvolvendo soluções tecnológicas inovadoras. Este artigo relata a experiência do grupo de extensão CodeLab-Unifesp na criação de software com fins sociais, destacando a metodologia adotada, os desafios enfrentados e os resultados preliminares e esperados dos projetos desenvolvidos. Foram identificados três desafios na condução dos projetos: volatilidade da equipe, escolha das parcerias e comunicação de qualidade entre membros e parceiros. Para enfrentar esses desafios, destacam-se as seguintes lições aprendidas: flexibilidade no planejamento, ênfase na continuidade, escolha de parceiros flexíveis, promoção da interação e do feedback e a exploração de tecnologias e ferramentas adequadas.
Uma Proposta de Framework Multimodal para Avaliação de Experiência de Usuário em Sistemas Web Interativos
Authors: Zacarias Rodrigo , Parracho Thiago , Moura Flávio , Lima Danilo , Santos Suzane , Rodrigues Kamila , Seruffo Marcos , Santos Rodrigo
Published: July 2024

Avaliar a Experiência de Usuário (UX, do inglês, User eXperience) em diferentes domínios de aplicação é uma atividade complexa por seu caráter multidisciplinar. Por isso, este estudo visa identificar requisitos e apresentar uma proposta de framework multimodal para avaliação de UX em sistemas Web interativos a fim de torná-la mais abrangente, considerando diferentes domínios. Para isso, foi adotado um método de pesquisa baseado em duas fases: (I) Fase Exploratória e (II) Fase de Design do Framework. Os 14 requisitos elicitados foram utilizados para o design inicial da proposta do framework multimodal, que incluiu diretrizes, ferramentas e demais artefatos de pesquisa para a avaliação de UX em sistemas Web interativos em diferentes domínios.
O que sabemos sobre testes em chatbots? Uma revisão sistemática da literatura
Authors: Santos Gabriel , Silva Williamson , Valle Pedro Henrique Dias
Published: July 2024

O uso crescente de agentes conversacionais (chatbots) levanta questões complexas de design, implementação e, especialmente, testes. Conduzimos uma revisão sistemática da literatura e uma abordagem de snowballing para caracterizar quais ferramentas e métodos apoiam atividades de teste neste domínio de aplicação. Como resultado, evidenciamos diversas ferramentas que poderiam apoiar atividades de testes em chatbots, e percebemos que era necessário haver um consenso na área. A principal contribuição deste trabalho é a caracterização de ferramentas e métodos de teste de última geração que suportam a construção e validação de chatbots.
What has the WASHES community discussed about Software Economics in the last years?
Authors: Araújo Allysson Allex , Gonçalves Victor , Farias Isaac , Santos Rodrigo , Viana Davi
Published: July 2024

Software Economics concentrates on enhancing the value derived from investments in software development and utilization, making it a critical aspect of decision-making in Software Engineering (SE). As such, this paper delves into the economic aspects of SE through a scope review on the Workshop on Social, Human, and Economic Aspects of Software (WASHES) proceedings. Following Boehm’s seminal roadmap from 2000, we aim to portray advancements, identify emerging trends, and highlight challenges found in the WASHES research landscape over the past nine years. More specifically, this study contributes to academia by consolidating existing knowledge and suggesting future directions for software economics. Our findings offer industry stakeholders a forward-looking perspective on the current state, trends, and challenges in software development processes, enabling proactive strategies to enhance economic efficiency and strategic decisions.
Grandes Desafios para Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI) no Desenvolvimento de Software
Authors: Marques Anna Beatriz , Bezerra Carla , Rocha Marina , Viana Davi
Published: July 2024

Colaboração e trabalho em equipe são fatores essenciais para determinar o sucesso de projetos de software. Equipes diversificadas superam equipes não diversificados na solução de problemas, mesmo quando essas últimas têm os melhores profissionais. Assim, a incorporação da Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI) é essencial no desenvolvimento de software. Apesar do crescente interesse em DEI, as equipes de desenvolvimento de software ainda têm uma prática limitada de DEI, concentrando-se mais na diversidade. Esta proposta tem como objetivo abordar o problema e incentivar profissionais de software a explorar o impacto da DEI no desenvolvimento de software. Ao compreender os benefícios da prática, será possível incorporar a DEI ao trabalho e melhorar a produtividade e a criatividade de equipes de software.
Gestão de Custos em Computação em Nuvem: um estudo sobre desperdícios financeiros e estratégias de correção
Authors: Souza Zaira Aidano de , Coleti Thiago Adriano , Balancieri Renato , Morandini Marcelo
Published: July 2024

Este artigo apresenta um estudo que buscou analisar se profissionais da área de Computação em Nuvem (CN) já identificaram a ocorrência de desperdícios financeiros em suas operações e quais estratégias e práticas foram adotadas para mitigar ou eliminar tais desperdícios, identificando se elas estavam aderentes as diretrizes do modelo FinOps. A pesquisa foi conduzida por meio de um survey disponibilizado via redes sociais e aplicativos de mensagens para profissionais da área de Computação em Nuvem. Participaram da pesquisa 28 profissionais de empresas distintas, de diferentes portes e áreas de atuação. Foi identificado que os participantes já enfrentaram problemas de custos com aplicações em nuvem, em especial o desperdício financeiro.
Detecção de Lixo em Áreas Costeiras: Uma Aplicação de Segmentação com R-CNNs da Família YOLO
Authors: Oliveira Melinne Diniz de , Guedes Elloá B.
Published: July 2024

Este trabalho visa treinar e avaliar modelos de Deep Learning da Família YOLO para segmentar instâncias de lixo artificial em imagens de regiões costeiras, visando contribuir para o monitoramento e despoluição desses ambientes. Foi desenvolvido um pipeline de preparação de dados e, em seguida, foram testados os modelos YOLOv7 e YOLOv8, destacando-se a YOLOv7 pelo melhor desempenho, possivelmente devido à sua menor especialização para benchmarks. Os resultados obtidos visam auxiliar na criação de sistemas automáticos para detectar e remover resíduos plásticos nas áreas costeiras, com o intuito de reduzir os impactos ambientais dessa forma de poluição.
Moeda Eco: Uma solução inovadora para promover a reciclagem e recompensar ações sustentáveis
Authors: Araujo Thales L. , Colonna Juan G.
Published: July 2024

A plataforma "Moeda Eco" é uma solução holística que introduz um sistema de recompensas para a coleta de resíduos. Ao unir empresas de coleta e usuários interessados em reciclar, a plataforma facilita o agendamento de coletas através de um sistema de roteamento eficiente e inclui recursos de acessibilidade. Apesar dos desafios em sua implementação, a solução está avançando na promoção da reciclagem e sustentabilidade, apontando para um futuro mais verde e consciente.
IoT para Avaliação de Risco de Deslizamento
Authors: Souza Thales L. de , Costa Andreia A. , Faria Juan , Antreich Felix D. , Marques Johnny C. , César Cecilia de A. C.
Published: July 2024

As mudanças climáticas têm causado diversos incidentes ao redor do mundo como o excesso de chuvas que causam deslizamentos de terra com consequências que vão da perda de patrimônio até a perda de vidas humanas. Os efeitos destes eventos poderiam ser minimizados se pessoas e grupos fossem alertados em tempo justo e soubessem os procedimentos a seguir. No Brasil, as iniciativas usando tecnologia de ponta ainda são insipientes como indicado pelo CEMADEN (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais). Este artigo se dedica a modelagem de um sistema ciber-físico ambiental que prevê a instalação de sensores nas áreas de risco, recolhe e processa os dados e envia notificações às autoridades responsáveis. Adicionalmente, integra os dados permitindo uma análise de longo prazo visando o planejamento de estratégias por parte do poder público. Um protótipo do sistema ambiental foi construído e os testes preliminares indicaram que o projeto tem funcionalidade e desempenho adequados às demandas desta aplicação.
Predição do Peso de Bovinos utilizando Aprendizado de Máquina
Authors: Silva Vítor L. G. , Barbosa Roniel , Costa Jhonata , Souza Nathália , Schultz Érica , Chizzoti Mario , Ferreira Ricardo , Nacif José A. M.
Published: July 2024

O agronegócio, que representou 24% do PIB brasileiro em 2023, destaca-se como um setor robusto. O ramo pecuário, contribuindo com 6,6% desse indicador, reforça sua significativa presença econômica. Dito isso, a atividade de criar bovinos de forma eficiente torna-se vital para a sustentabilidade desse setor. A pesagem convencional, realizada em balanças industriais de alto custo, gera estresse para animais e trabalhadores, o que impacta negativamente na qualidade da carne. Diante desse desafio de predizer o peso, apresentamos uma proposta que utiliza aprendizado de máquina com otimização de hiperparâmetros e segmenta imagens antes de extrair as características geométricas essenciais, como altura e largura. O melhor algoritmo utilizado na metodologia desenvolvida atingiu bons resultados na predição: MAE de 11,12 kg e RMSE de 14,58 kg.
Serviço Web para Imputação de Dados em Séries Temporais Univariadas
Authors: Abreu Jeremias Lima , Vidal Douglas Almeida , Gonçalves Glauco Estacio
Published: July 2024

Um problema comum na coleta de dados ambientais são as lacunas, as quais podem ser mitigadas pela imputação de dados. Embora haja bibliotecas computacionais para imputação, estas exigem o aprendizado de novas tecnologias e programação. Para suprir esta necessidade, este trabalho apresenta um serviço web para imputação de dados em séries temporais, o qual permite que uma aplicação cliente solicite imputações em dados com lacunas. Além da descrição da arquitetura deste serviço, este artigo mostra resultados de uma rigorosa avaliação de desempenho do serviço em termos de tempo e qualidade da imputação, de modo a fornecer uma visão global do compromisso entre o tempo de execução e a precisão de cada algoritmo.
Bioacoustic Dataset of Sudden Queen Loss in an Apis mellifera L. Honeybee Colony
Authors: Rodrigues Ícaro de Lima , Melo Davyd B. de , Gomes Danielo G.
Published: July 2024

The queen bee plays a crucial role in maintaining colony well-being. However, traditionally determining her presence within a hive requires invasive methods, causing stress among the bees and potential nest damage. Audio monitoring offers a simpler, cost-effective, and non-invasive approach to detect various conditions using colony bioacoustics. In this study, we recorded an Africanized honeybee colony for six days, removing the queen on the final day. From these recordings, we sampled 300 frames of 3 seconds each, extracting three time-domain features, five spectral features, and 13 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs). This resulted in a dataset of 5,400 samples capable of distinguishing queen presence or absence, even with class imbalance.
Um Estudo Sobre a Percepção e Atitude dos Usuários de Sistemas Computacionais em Relação à Inteligência Artificial
Authors: Carvalho Dárlinton Barbosa Feres , Ferro Mariza , Corrêa Fábio , Faria Vinícius Figueiredo de , Lima Leandro Cearenço , Souza Amanda Damasceno de , Gromato Marco de Moura
Published: July 2024

Esta pesquisa investiga a percepção dos usuários de sistemas computacionais em relação à Inteligência Artificial (IA), utilizando a escala ATAI – Attitude Towards Artificial Intelligence. Os resultados obtidos a partir de entrevistas com 76 participantes, estratificados em quatro grupos, destacam uma intensa relevância e dependência de sistemas computacionais, bem como a necessidade de abordagens éticas e inclusivas no uso de IA. Por fim, discute-se sobre possíveis caminhos e medidas que se convém tomar no Brasil para a adoção da IA de forma efetiva, ética e responsável e que possa servir como forma de inclusão, equidade e não para ampliar desigualdade.
Os Potenciais Impactos Ético Legais da Aplicação de Modelos Generativos de Áudio na Música
Authors: D’Assumpção João Pedro de Matos , Almeida Gilberto Martins de , Ferro Mariza
Published: July 2024

Com os recentes avanços em algoritmos generativos, o uso de modelos para geração de áudio se torna cada vez mais comum trazendo consigo diversas implicações, em particular, no campo da música. No entanto, poucas pesquisas discutem tais impactos, de forma que a literatura carece de estudos que discorram sobre essa questão. Este artigo discute as principais consequências éticas do crescente uso de modelos generativos de áudio na indústria musical. O foco está nos possíveis impactos negativos, como o perigo de apagamento de gêneros musicais marginais, o esgotamento de criatividade, e os impactos de modelos generativos no meio ambiente, além de potenciais implicações ético-legais. Recomendações são feitas para evitar, ou ao menos mitigar, os potenciais riscos e danos discutidos.
O Paradoxo da IA para Sustentabilidade e a Sustentabilidade da IA
Authors: Breder Gabriel B. , Brum Douglas F. , Dirk Lucas , Ferro Mariza
Published: July 2024

A popularização da inteligência artificial (IA) nos últimos anos tem gerado um impacto cada vez maior em diversos setores, fazendo com que seja necessária a análise das consequências de sua utilização frente a questões éticas e ambientais. Na área ambiental, pesquisas estão sendo realizadas no sentido de mensurar o impacto da utilização de algoritmos de IA em termos de consumo de energia e consequente emissão de dióxido de carbono equivalente (CO2e). Neste artigo, será abordado sobre o paradoxo envolvendo IA e sustentabilidade, com ênfase na importância de relatar o consumo de energia nas pesquisas envolvendo aprendizado de máquina(AM) e a viabilidade do uso de ferramentas online para realizar a medição da quantidade de CO2e emitida.
Algoritmo de aprendizagem de máquina para geração de regras associando perfis de comportamento adaptativo com transtornos do neurodesenvolvimento
Authors: Silva Gabriel Panema da , Tafla Tally L. , Mecca Tatiana Pontrelli , Teixeira Maria Cristina Triguero Veloz , Silva Leandro A.
Published: July 2024

Transtornos do neurodesenvolvimento são condições clínicas de início na infância que acarretam prejuízos no comportamento adaptativo em diferentes áreas ao longo da vida do indivíduo. A identificação precoce desses prejuízos é essencial para uma melhor integração social, familiar e educacional das crianças. Nesse cenário, esta pesquisa apresenta o uso de um algoritmo de aprendizagem de máquina para descoberta de regras, Apriori, a partir de dados da avaliação do comportamento adaptativo de crianças e adolescentes usando o instrumento Adaptive Behavior Assessment System (ABAS-3). Os resultados apontaram regras que associam transtornos do neurodesenvolvimento a menores escores nos itens do instrumento, indicando aqueles com maiores correlações com os sintomas dos transtornos.
Contrainteligência em Engenharia Social: Aprimorando a Defesa Cibernética da Sociedade
Authors: Gomes Demis D. , Motta Gustavo H.
Published: July 2024

A engenharia social representa um desafio significativo para o avanço da segurança da informação, especialmente quando se considera o fator humano nos sistemas de informação. A literatura descreve um framework de funcionamento da engenharia social que aborda mecanismos de ação e emoções humanas. Por outro lado, este trabalho propõe um framework de contrainteligência com o objetivo de neutralizar ataques ou mitigar danos causados pela engenharia social. A pesquisa em questão está em andamento e necessita de validações mais robustas para fornecer de maneira abrangente o framework validado e devidamente testado, seguindo os parâmetros éticos e legais estabelecidos.
Análise de ferramentas para detecção de textos científicos gerados por Inteligência Artificial (ChatGPT)
Authors: Candido Lucas S. , Barbosa Christian A. de Melo , Costa Esdras J. H.
Published: July 2024

Este artigo analisa o desempenho de quatro ferramentas para detecção de artigos gerados por inteligência artificial (IA), Writer AI Content Detector, GPT Zero, Zero GPT e Quillbot AI Content Detector. Os detectores são avaliados em um conjunto de dados de 30 artigos gerados em português no ChatGPT 3.5 e 10 artigos escritos por pessoas reais. Os resultados obtidos do experimento mostram a eficácia do Zero GPT em categorizar conteúdo produzido por máquinas, alcançando a acurácia de 97,50%, desempenho equiparável ao estado da arte. No entanto, foram encontrados desafios em identificar textos gerados artificialmente, a investigação sugere a necessidade de melhorias e explorações contínuas para aperfeiçoar o processo de identificação de conteúdo gerados artificialmente.
True Colours
Authors: Lenz Matthias
Published: July 2024

How do transgender people present themselves and how does Social Virtual Reality provide an immersive experience that not only allows you to choose an avatar of any gender, but also to immerse yourself in it? Matthias Lenz analyses the media dispositive of the Social VR platform VRChat, which allows a great deal of freedom in terms of avatar design. He analyses how transgender people present themselves in the virtual world and construct their gender. Through narrative interviews with experienced users aged between 18 and 25, he makes their perspectives tangible and their hopes, desires, problems, gender euphoria and gender dysphoria understandable. The result is a comprehensive and complex picture of virtual safe(r) spaces.
Tension Pyopneumothorax in an Immunocompetent Adolescent: A Case Report
Authors: May-Smith Elizabeth , Olshan Marc , Supino Mark
Published: July 2024

Introduction: Tension pyopneumothorax is a rare, life-threatening condition that occurs as a complication of intrathoracic infection or bronchopleural ﬁstula. In the few cases reported in the literature, the patients typically have multiple comorbidities, underlying lung disease, and/or an immunocompromised state. Case Report: This case describes tension pyopneumothorax in a previously healthy adolescent male with no existing risk factors for this disease. After emergent stabilization and admission, surgical exploration of the chest revealed no ﬁstulas or pleural defects. Extensive workup did not show any underlying risk factors for development of this condition. Conclusion: This case of pyopneumothorax with progression to tension physiology is exceedingly rare. Uniquely, the patient had no underlying medical or anatomical predisposition to developing this condition. The case also emphasizes pediatric patients’ capacity to compensate in the setting of critical illness.
Point-of-Care Ultrasound for Earlier Detection of Pediatric Pneumonia
Authors: Priester John H. , Kumar Prasanna , Naumann Jesse , Dolbec Katherine , Weimersheimer Peter , Pulcini Christian D.
Published: July 2024

Case Presentation: An 8-month-old infant presented to a general emergency department with chief complaints of rhinorrhea, decreased activity, and fever. A point-of-care lung ultrasound (LUS) was performed at bedside with potential early ﬁndings of pneumonia. Based on these ﬁndings on LUS, a chest radiograph (CXR) was ordered and performed with no acute ﬁndings. He was discharged without antibiotics based on these ﬁndings; unfortunately, he returned two days later with worsening symptoms requiring chest tube placement, mechanical ventilation, and prolonged hospitalization for complicated bacterial pneumonia. Discussion: Pneumonia is a major cause of pediatric morbidity and mortality worldwide. Despite evidence supporting the utilization of LUS for the diagnosis of pediatric pneumonia, CXR remains the default imaging for clinical decision-making in most settings. In this case, earlier antibiotics and higher reliance on LUS for clinical decision-making may have prevented the morbidity associated with this hospitalization.
Impact of Medical Trainees on Efficiency and Productivity in the Emergency Department: Systematic Review and Narrative Synthesis
Authors: Valentine Jake , Poulson Jonathan , Tamayo Jesus , Valentine Amanda , Levesque Jacqueline , Jenks Shane
Published: July 2024

Introduction: Effective medical education must balance clinical service demands for institutions and learning needs of trainees. The question of whether these are competing demands or can serve complementary roles has profound impacts on graduate medical education, ranging from funding decisions to the willingness of community-based hospitals and physicians to include learners at their clinical sites. Our objective in this article was to systematically review the evidence on the impact of medical trainees on productivity and efﬁciency in the emergency department (ED). Methods: We queried PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science from earliest available dates to March 2023. We identiﬁed all studies evaluating the impact of medical students and/or residents in the ED on commonly used productivity and efﬁciency metrics. Only studies in EDs in the United States were included. No additional ﬁlters were used. We assessed the risk of bias of included studies using the Risk of Bias in Non-randomized Studies – of Interventions (ROBINS-I) tool. Certainty of evidence was rated using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach. Study ﬁndings were combined in a narrative synthesis and reported according to PRISMA guidelines. Results: The literature search yielded 3,390 unique articles for abstract screening. Eighty-one abstracts were identiﬁed as relevant to our PICO question (population, intervention, control, and outcomes), 76 of which had retrievable full-text articles and the themes of which were discussed in a narrative synthesis. We selected 13 of the full-text articles for ﬁnal inclusion in a systematic review. Studies were roughly split between observational (6) and quasi-experimental (7) designs. The majority of studies (11) were single-site studies. Only two studies could be graded as low risk of bias per the ROBINS-I tool. Conclusion: Low-GRADE evidence suggests that students and residents decrease ED efﬁciency by a statistically small effect size of debatable clinical importance. Residents provide a moderate boost to ED productivity. Students do not produce a statistically or clinically signiﬁcant impact on ED productivity. Residents increase emergency department relative value units revenue by $26.30 an hour, while students have no impact. Both types of learners decrease efﬁciency.
MATHEMATICAL MODEL OF THE RELATIONSHIP OF PRODUCTION AND OPERATIONAL QUALITIES OF MECHANICAL EQUIPMENT, ASSESSMENT OF EFFICIENCY INDICATORS
Authors: Rasulov Nariman , Nadirov Ugurlu
Published: July 2024

Abstract. Intensive use of natural resources determines the efficient use of materials, the production of high-quality machines and the full use of the resources of their work. The most accurate results of assessing the quality of a product and its effective use are achievable by linking its quality indicators with operational indicators. Taking the distribution of a randomly generated indicator of the manufacturing quality of a product, which determines its reliability using the example of service life, according to the normal law of dispersion, and the curvilinear relationship between the quality of a product and its service life, the problem of identifying the relationship between operational and production quality indicators in a generalized form, for a batch of products, has been solved. It was revealed that from two sets of equal quantities of products of the same purpose manufactured, with the same mathematical expectation, but with different standard deviations (SD) of the quality parameter, the total service life of a set of products with low accuracy - greater SD is greater than less SD. It is proposed to use the obtained result to compare the performance of products delivered for use in batches and the competitiveness of the manufacturing enterprise.
ON THE PROPAGATION OF ONE-DIMENSIONAL WAVES IN AN ELASTIC MEDIUM
Authors: Imamalieva Jamila , Gasanova Tukezban
Published: July 2024

Abstract. The work examines the propagation of one-dimensional waves in media with random elastic characteristics. A random parameter of an elastic medium is its Young's modulus. The problem is studied using various analytical approaches. Using the methods of the correlation theory of random functions and the theory of continuous Markov processes, expressions for finding the average field of a random wave are obtained. The paper considers Dirichlet boundary conditions. The results obtained showed that as the spatial coordinate increases, reliable information about the wave amplitude decreases and tends to zero. The formulation of the problem is relevant, since it can serve as a model for describing the propagation of seismic waves along the earth's surface (seismic waves propagate in a medium that is stochastic in nature. Stochasticity is manifested by introducing uncertainties into the model, as well as reducing the average field and average amplitudes due to random coupling of modes and physical scattering by random inhomogeneities).
Multi-Energy Radiography of Organic Materials
Authors: Stoev Krassimir ,   Canadian Nuclear Laboratories (CNL), Simova Eli ,   Canadian Nuclear Laboratories (CNL)
Published: July 2024

Opioids and explosives are believed to present a significant threat to the public in Canada. For example, more than 12800 deaths in Canada were attributed to opioid overdoses in the period from 2016 to 2019, which is nearly twice the number of the deaths attributed to car accidents. Detection and neutralization of these substances is of significance to Canadian security organizations. X-ray radiography is a well-established technique which is already in use at many security checkpoints. A cost effective approach to identify opioids and explosives could be to modify the x ray radiography techniques currently in wide use. This work is aimed at evaluating the possibility of using multi-energy radiography for detecting and identifying organic materials.