bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Análise do Uso das Tecnologias Educacionais em Escolas de Educação Infantil da Cidade de Óbidos-PA
Authors: Castro Erica Nascimento de
Published: October 2023

Crianças da educação infantil têm habilidades de programação, o que destaca a importância de introduzir a tecnologia nessa faixa etária, como descrito neste trabalho sobre a realidade da educação infantil em Óbidos/PA. Foi aplicado um questionário a gestores de educação infantil de Óbidos que contribuiu para detectar o déficit de conhecimento e domínio tecnológico dos profissionais da educação ao operar em aplicações simples e facilitadoras. Foi possível verificar a falta de abordagens e metodologias para Tecnologia e Pensamento computacional na Educação Infantil. E que é necessário adequar o currículo das escolas à BNCC e incentivar a gestão com formação continuada e estímulos diversos. É urgente desenvolver documentos oficiais em Óbidos que promovam solidez formativa, tecnológica e cultural na educação infantil e identificar fatores para melhorar a educação pública.
Estágio Supervisionado em Gerenciamento de Laboratório de Informática: uma experiência em uma Escola pública de Ensino Médio
Authors: Castro Marilena Dayse do Nascimento , Góes Marciana Lima , Oliveira Claudir
Published: October 2023

Este artigo apresenta um relato de uma experiência de acadêmicos durante um Estágio de Gerenciamento de Laboratório de informática, em uma escola pública de ensino médio. O estudo enfatiza a relevância dessa prática na formação dos estagiários, permitindo que eles obtenham uma visão autêntica do ambiente escolar e conheçam os desafios enfrentados e os possíveis resultados no uso de tecnologias para o desenvolvimento de atividades escolares. Além disso, seguindo uma abordagem qualitativa, utilizando o método descritivo, destaca a importância da vivência prática no desenvolvimento de habilidades e competências necessárias para sua atuação profissional futura na área da Informática Educacional.
Um Estudo Exploratório do uso de Rubricas Pedagógicas para Avaliar a Aprendizagem Corregulada e a Regulação Compartilhada de Estudantes de Disciplinas Introdutórias de Programação
Authors: Campos Dirson Santos de , Ferreira Deller James
Published: October 2023

As rubricas são usadas para avaliar uma grande variedade de aspectos no processo pedagógico. Rubricas são importantes para mensurar aspectos da aprendizagem de corregulação e regulação em grupo da aprendizagem envolvendo cognição, comportamento, motivação e emoções, em situações de coordenação temporária de regulação com colegas ou professores. Assim, o objetivo desta pesquisa é desvendar em que medida os estudantes de programação introdutória aplicam estratégias de corregulação e regulação compartilhada durante a programação. Um estudo exploratório envolvendo 198 alunos encontrou evidências que o mapeamento de uma rubrica pode ajudar a mensurar com mais precisão os resultados.
O Uso da Gamificação na Educação Profissional: Um Estudo de Caso no SENAI Castanhal - Pará
Authors: Silva Romário da C. , Barata Farley T. M. , Batista Márcia C. S.
Published: October 2023

Este estudo tem como objetivo examinar a percepção de estudantes da educação profissional, em cursos das modalidades aprendizagem industrial básica e qualificação profissional, em relação à proposta de incorporação da gamificação no processo de ensino-aprendizagem. A pesquisa adota uma abordagem quali-quantitativa, dividida em três etapas: desenvolvimento, implementação e análise da experiência. A coleta de dados foi realizada por meio da aplicação de um questionário elaborado no Google Forms. Os resultados indicam que os estudantes reconhecem a gamificação como um elemento motivador para sua participação ativa e para a melhoria de seus resultados no processo de ensino-aprendizagem, contribuindo efetivamente para o aprendizado. .
Desafios e Aprendizados na Gestão de um Laboratório de Informática Educativa durante o Estágio Supervisionado: Um Relato de Experiência
Authors: Xavier Milly , Góes Marciana Lima , Oliveira Claudir
Published: October 2023

Este artigo trata-se de um relato de experiência durante a realização de estágio supervisionado na gestão de um laboratório de informática de um ambiente escolar. O relato descreve como foi a experiência no gerenciamento de laboratório, compartilhando os principais desafios, aprendizados e as estratégias utilizadas para lidar com elas e os resultados alcançados. Foram realizados planejamentos, utilização de plataformas virtuais e avaliação das atividades desenvolvidas durante o estágio, destacando a importância da gestão adequada de um laboratório de informática no ambiente escolar para o sucesso de práticas pedagógicas.
Sobel filter and linear classification for deepfake analysis of faces
Authors: Tamanaka Fernanda G. , Thomaz Carlos E.
Published: October 2023

Through artificial intelligence (AI) techniques, deepfakes (deep learning + fakes) are created. Currently, almost six years after this topic's popularization, some people have been using AI algorithms to change, for example, face. In this scenario, this article proposes to identify the most discriminating characteristics, based on the multivariate statistical learning techniques, with and without the Sobel filter. Complementarily, we aim to analyze the areas that humans have visually identified as relevant to detect a deepfake. The results show that the statistical model (PCA plus MLDA) combined with the Sobel filter correctly classified most of the images, highlighting the regions that discriminate a deepfake.
Assessing Multi-Objective Search Engines for GE: A Case Study in CNN Generation
Authors: Chagas Amerson , Rosa Daniel , Silva Cleber , Si Tapas , Miranda Péricles B. C.
Published: October 2023

In recent years, the number of available Convolutional Neural Networks (CNNs) has increased significantly, making it difficult to select an appropriate CNN for a specific problem. To address this challenge, researchers have proposed automated techniques for optimizing CNN architectures, with Grammatical Evolution (GE) being one of the most promising approaches. GE uses context-free grammar to generate programs (e.g., CNNs) and a search engine to find the best solutions. Although several grammars have been proposed for CNN generation, there has been no research evaluating the impact of different search engines in the GE optimization process. This study treats the CNN generation as a multi-objective problem by optimizing accuracy and F1-score, and evaluates seven different multi-objective optimizers listed in the literature as potential search engines. The goal is to investigate the strengths and weaknesses of each optimizer in CNN generation. The experiments were performed on the widely-used CIFAR-10 image classification dataset, and the results showed that selecting the right optimizer for the task is crucial and can have a significant impact on the final result, especially when the number of generations is limited.
Automatic Punctuation Verification of School Students’ Essay in Portuguese
Authors: de Lima Tiago Barbosa , Rodrigues Luiz , Macario Valmir , Freitas Elyda , Mello Rafael Ferreira
Published: October 2023

Textual production is a key activity at different levels of education. The analysis of essays encompasses several criteria, such as lexical and syntactic errors, cohesion, and coherence. Within these criteria, how the students include punctuation (i.e., final mark and comma) could influence the quality of the final production. Thus, the literature has proposed several approaches to verifying punctuation correction in students’ essays for English. However, despite the advancements in natural language processing models for other languages, there is a significant gap concerning punctuation verification. Therefore, this paper proposed a new approach based on state-of-the-art language models to develop a punctuation prediction method for Portuguese. The proposed model was applied to evaluate the textual productions of students in Brazilian public schools. Finally, the results of this study and its practical implications for educational settings are further discussed.
Fault detection for rotating machinery based on vibration data using machine learning
Authors: Barreto Lucas de T. , Rosa Rodrigo K. , Silva Danilo , Braga Danilo
Published: October 2023

Este artigo aborda a detecção de falhas mecânicas em máquinas rotativas usando técnicas de aprendizado de máquina. Foram coletados sinais de vibração das máquinas em operação na indústria e extraídas features desses sinais, desde harmônicas da velocidade de rotação do motor até features especializadas tipicamente consideradas por analistas de vibração. Após limpeza e pré-processamento dos dados, foi construída uma pipeline de treinamento e otimização de hiperparâmetros. Foram explorados modelos como regressão logística, máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, redes neurais e gradient boosting (XGBoost). Os resultados mostraram que o modelo XGBoost obteve o melhor desempenho, alcançando uma métrica de ROC AUC de 91%.
Computational implementation of an explainable state machine-based agent
Authors: Viana Henrique E. , Tacla Cesar A. , Simão Jean M.
Published: October 2023

Existem casos em que um sistema deve atuar de forma autônoma. Um exemplo é realizar uma exploração em um cenário de acidente ou catástrofe natural para resgatar as vítimas. Uma das áreas que trata de sistemas autônomos é nomeada de Multiagente. Por diversas razões, pode ser necessário que o sistema gere explicações sobre suas ações. Por exemplo, por que um certo agente resgatou a pessoa A em vez da B? Quando um sistema tem impacto sobre vidas humanas, gerar explicações pode ser um requisito. Com base nisso, esse trabalho tem como objetivo realizar a implementação computacional de um agente explicável. A implementação é baseada em um modelo estrutural e um modelo de explicabilidade, existentes na literatura. Existem também simplificações para facilitar a implementação computacional, que é baseada em máquina de estados. A implementação foi construída na linguagem Python, e encapsulada em uma biblioteca genérica que pode ser configurada para qualquer cenário. Essa implementação foi testada para um cenário. Nesse cenário o agente precisa resgatar vítimas de um acidente. O objetivo dos testes é analisar as explicações geradas. A implementação demonstrou ser capaz de capturar os elementos essenciais para explicar as decisões do agente e gerar explicações a partir delas.
Cluster Fusion Training: Exploring Cluster Analysis to Enhance Cross-Domain Sentiment Classification
Authors: Tomita Victor Akihito Kamada , da Silva Angelo Cesar Mendes , Marcacini Ricardo Marcondes
Published: October 2023

Devido à escassez de dados para domínios específicos, muitos estudos optam por treinar modelos em domínios cruzados. A abordagem mais comum consiste em treinar modelos em todos os domínios-fonte e, em seguida, validar seu desempenho no domínio-alvo. Mas, essa abordagem não leva em consideração que diferentes palavras podem ter semânticas distintas dependendo do domínio. Neste artigo, é proposto um novo método que usa técnicas de clustering para agrupar dados semelhantes. A partir desses grupos, são trainados modelos especialistas que são usados em um processo de fusão. Através desse método, são demonstradas melhorias até significativas de até 5% de acurácia para modelos de classificação.
Improving Sickle Cell Disease Classification: A Fusion of Conventional Classifiers, Segmented Images, and Convolutional Neural Networks
Authors: Cardoso Victor Júnio Alcântara , Moreira Rodrigo , Mari João Fernando , Moreira Larissa Ferreira Rodrigues
Published: October 2023

Sickle cell anemia, which is characterized by abnormal erythrocyte morphology, can be detected using microscopic images. Computational techniques in medicine enhance the diagnosis and treatment efficiency. However, many computational techniques, particularly those based on Convolutional Neural Networks (CNNs), require high resources and time for training, highlighting the research opportunities in methods with low computational overhead. In this paper, we propose a novel approach combining conventional classifiers, segmented images, and CNNs for the automated classification of sickle cell disease. We evaluated the impact of segmented images on classification, providing insight into deep learning integration. Our results demonstrate that using segmented images and CNN features with an SVM achieves an accuracy of 96.80%. This finding is relevant for computationally efficient scenarios, paving the way for future research and advancements in medical-image analysis.
Iterated Greedy for The Two-Echelon Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows
Authors: Junqueira Igor de Andrade , Bernardino Heder Soares , Moreno Lorenza Leão Oliveira , Gonçalves Luciana Brugiolo , Soares Stênio Sã Rosário F.
Published: October 2023

Cargo transportation can be very challenging in big cities due to congestion, pollution, and the prohibition of circulation at certain times of the day. Many transportation models can help to improve these issues. An example is the Two-Echelon Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows (2E-EVRP-TW), which combines Electric Vehicles (EVs) with small capacity and Combustion Vehicles (CVs) with large capacity and range. These types of vehicles are combined in the solution using satellites, which are intermediary depots. The satellites attend to customers using EVs, and the satellites are attended by CVs that leave the central depot. As EVs have a limited range due to their batteries, recharging stations can be used. We propose here an Iterated Greedy (IG) with destroy and repair operators only. We compare the proposed IG with two Variable Neighborhood Search approaches from the literature, and the proposal obtained better results, both concerning distance (objective function) and CPU time.
Customer Lifetime Value Prediction: A Machine Learning Approach
Authors: Ramos João Marcos Alves Modesto , Silva Fabrício A.
Published: October 2023

A previsão do Customer Lifetime Value (CLV) é de suma importância em diversos modelos de negócios. No entanto, esse cálculo varia de acordo com o contexto e o escopo do negócio. Este trabalho tem como objetivo realizar a previsão do CLV utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e compará-lo com os principais modelos utilizados na literatura em 3 bases de dados diferentes. Durante o trabalho são descritas as escolhas e decisões tomadas para a construção dos modelos, sendo mostrado que os modelos de aprendizado de máquina apresentaram melhores resultados no cálculo do número esperado de transações, e obtiveram resultados muito semelhantes no modelo de cálculo do valor médio por transação.
Application of Digital Image Processing in a Deepfake Detection Network
Authors: da Rosa Lucas Migliorin , Figueiredo Carlos Mauricio Serodio
Published: October 2023

A evolução das redes Generative Adversarial Networks (GANs) abre um leque de possibilidades para que usuários mal intencionados aproveitem essa tecnologia a fim extrair informações de outros usuários e falsificando suas identidades. Ferramentas, como DeepFaceLab é um exemplo da utilização dessas redes a fim de criar Deepfakes cada vez mais realísticos no qual permite que a troca dos rostos das pessoas em imagens ou vídeos seja cada vez mais fácil. O presente trabalho apresenta uma evolução de modelos de detecção de deepfakes por meio da aplicação de técnicas de processamento digital de imagens e evolução de modelos da literatura aplicando backbones convolucionais mais atuais. Tais modelos são avaliados em datasets da literatura como o Deepfake Detection Challenge e Faceforensics++.
Three-Layer Denoiser: Denoising Parallel Corpora for NMT Systems
Authors: Florencio Felipe de A. , Lacerda Matheus S. de , Cavalcanti Anderson P. , Rolim Vitor
Published: October 2023

In recent years, the field of Machine Translation has witnessed the emergence and growing popularity of Neural Machine Translation (NMT) systems, especially those constructed using transformer architectures. A critical factor in developing an effective NMT model is not just the volume, but also the quality of data. However, removing noise from parallel corpora, which involves the intricacies of two distinct languages, presents a significant challenge. In this paper, we introduce and assess a method for eliminating such noise, known as the Three-layer Denoiser. The first layer of this process, termed textual normalization, involves data cleaning using predetermined rules. The second layer incorporates a text feature extractor and a binary classifier, while the third layer evaluates the quality of sentence pairs using a pre-trained transformer model. Experimental results, obtained from training various NMT models with both clean and raw data, indicate a rise of up to 2.64 BLEU points in the models trained with sentence pairs that were filtered by the Denoiser.
Detecting faces in specific scenarios: Systematic Literature Review
Authors: Dias Bruno Gonçalves , Ivamoto Victor Soares , Lima Clodoaldo Aparecido de Moraes
Published: October 2023

Facial detection is a base component for multiple applications in the fields of biometrics, surveillance, human-robot interaction and others. Although significant progress has been made in the field over the past decade, there are still gaps to be addressed, particularly in specific scenarios as the presence of partial occlusion, variations of lighting, pose, and scale among others. This work aims to provide a comprehensive evaluation of recent studies on facial detection in the wild through a systematic literature review. The review includes a focus on the use of scenario-specific information within the field. A total of forty-five papers were analyzed to provide an overview of the field, incorporating information on scenarios.
Algoritmos Genéticos e Redes Neurais Artificiais no Controle de Robôs Móveis em Ambientes Dinâmicos
Authors: Oliveira Eder A. B. de , Del Lama Rafael , Tinós Renato
Published: October 2023

O desenvolvimento de leis de controle robustas para robôs móveis em Ambientes Dinâmicos é um problema desafiador. O objetivo deste trabalho é o busca de soluções de controle de robôs móveis que se adaptem às mudanças no ambiente. A estratégia proposta parte de um algoritmo desenvolvido pelo programador para realizar uma tarefa em um ambiente pré-definido. Então, Redes Neurais Recorrentes (RNN) do tipo Echo-State Network (ESN) são treinadas de maneira supervisionada para reproduzir o mapeamento entrada-saída do algoritmo desenvolvido pelo programador. Finalmente, adapta-se a ESN treinada toda vez que o ambiente muda. Para isso, os pesos da ESN são otimizados por meio de Algoritmos Genéticos (AGs). Técnicas evolutivas desenvolvidas para ambientes dinâmicos (AGs com imigrantes aleatórios e hipermutação) são comparadas em experimentos no qual dez novos ambientes são considerados. Por fim, testa-se a robustez das leis de controle encontradas apresentando-se cinco novos ambientes. Nas simulações, o uso de AGs permitiu a adaptação das leis de controle para os novos ambientes. Entretanto, as soluções encontradas não se mostraram necessariamente robustas a novas mudanças de ambiente.
Position Estimation of Unmanned Aerial Vehicles in Contested Environments using Dense Matching Networks
Authors: Afonso Bruno Klaus de Aquino , de Oliveira Willian Dihanster Gomes , Lamosa Jéssica Domingues , Berton Lilian
Published: October 2023

This paper presents an approach to predicting the trajectory and the position of unmanned aerial vehicles (UAVs) in contested global navigation satellite system (GNSS) environments. Our approach utilizes dense matching networks to analyze and predict patterns in UAV movement and then effectively recovers temporal trajectory information and accurately predicts UAV position changes using images and altitude data. This problem was part of the KDDBR 2022 Kaggle Competition, where we obtained a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.29603, which made it the runner-up solution. This could have significant implications for the future of UAV navigation, potentially leading to safer and more efficient operations in various applications.
Comparing Gradient Boosting Algorithms to Forecast Sales in Retail
Authors: Sousa Ana Clara Chaves , do Rêgo Thaís Gaudêncio , Barbosa Yuri de Almeida Malheiros , Menezes e Silva Filho Telmo de
Published: October 2023

The availability of data and the increased processing power of computers have made it easier to make decisions based on data, specially with Artificial Intelligence. One area where AI is widely applicable in companies is Supply Chain Management, particularly in demand forecasting. This paper aims to forecast sales for a company in the Cosmetic, Fragrance, and Toiletry market. Data from 2019 to 2023 were used from two different sales channel. To predict the demand, three Gradient Boosting algorithms (CatBoost, LightGBM, and XGBoost) were compared, and forecasts were made for three different time horizons (next period, five and ten periods ahead). After the experiments, LightGBM showed more stability compared to the other models.
An Extension Approach for the Qiskit Library: Mapping Flexible Systems through Quantum Computation
Authors: Botelho Cecilia , Ramires Gabriel , Peruzzi Vinicius , Cruz Anderson , Salles Helida , Lucca Giancarlo , Yamin Adenauer , Reiser Renata
Published: October 2023

Este artigo propõe uma abordagem para a modelagem de emoções, explorando o impacto da Computação Quântica em comparação com a Computação Clássica. Utilizando o estudo de caso baseado no prisioneiro e policiais, analisamos como as duas abordagens se comportam na resolução desse dilema. Enquanto a Computação Clássica segue uma lógica binária e determinística, a Computação Quântica oferece a possibilidade de superposição e emaranhamento dos estados, permitindo uma representação mais abrangente das emoções envolvidas no cenário. Através da biblioteca Qiskit, realizamos simulações que demonstram as diferenças nos resultados obtidos pelas duas abordagens. Essa investigação destaca o potencial da Computação Quântica na modelagem de emoções e sinaliza uma direção promissora para futuras pesquisas nesse campo.
Enhancing Water Level Identification with a Barcode-Patterned Panel and Machine Learning
Authors: Montagni Domingues Filho Gabriel , Ranieri Caetano Mazzoni , Batista Douglas Queiroz Galucio , Ueyama Jó
Published: October 2023

Floods cause significant material and human losses worldwide, leading to research in monitoring water levels in urban streams. Existing technologies, such as pressure and ultrasonic sensors, are accurate but costly to deploy. Although ground cameras offer a low-cost alternative, current approaches relying on weak visual markers are sensitive to environmental factors. We address this research gap by introducing a physical marker, called "barcode panel", which is a stainless steel plate with printed black stripes indicating water level. A deep learning algorithm was employed to accurately predict water levels based on this marker. We evaluated our approach using two datasets: one in a pool and another in an actual river. The model demonstrated precise water level predictions in the pool dataset and good results for the river dataset, despite training solely on the pool images. These promising results provide valuable insights for further studies and practical applications.
Assessor Models with Reject Option for soccer result prediction
Authors: da Costa Daniel C. , Prudêncio Ricardo , Mota Alexadre
Published: October 2023

O futebol é um esporte amplamente popular, tanto no Brasil quanto em todo o mundo, com uma indústria bilionária ao seu redor. A utilização de dados e algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM) tem sido explorada como uma ferramenta para prever resultados nesse esporte. No entanto, a imprevisibilidade do futebol torna desafiador obter previsões precisas e confiáveis. Neste estudo, propomos a utilização de um modelo de AM chamado assessor, que analisa as predições de um classificador de resultados de partidas para selecionar aquelas com maior confiabilidade, descartando as demais. Buscamos otimizar a relação entre acurácia das predições aceitas e a taxa de rejeição, de forma a maximizar a confiabilidade no uso do modelo de AM para predição das partidas. Realizamos experimentos com dados reais de partidas, identificando os campeonatos, equipes e rodadas em que o modelo proposto apresenta melhor desempenho. Essa abordagem inovadora contribui para o aprimoramento das previsões de resultados de futebol, utilizando técnicas avançadas de AM em conjunto com a seleção de predições de alta qualidade.
Graph-based Multibeam Forward Looking Acoustic Image Classification
Authors: Evangelista Gabriel Arruda , Oliveira e Souza Filho João Baptista de
Published: October 2023

Multibeam sonar imaging has many applications, such as mine-like detection and navigation tasks, motivating interest in the automatic classification of sonar images. Recent works have proposed graph neural networks (GNNs) as an alternative to convolutional neural networks (CNNs) to address this task. This paper focuses on combining the strengths of both models to enhance the performance of GNNs when classifying sonar images. This proposal exploits a superpixel algorithm for image segmentation and graph formation. Comprehensive experiments with an MFLS open dataset evaluate the effect of model design parameters on the performance of the proposed approach. Using CNN-extracted features as initial node embeddings significantly improved the graph-based image classification performance.
Predicting Next Steps of a CFD Simulation using Deep Learning
Authors: Gomide Janaina , Lobosco Raquel , Santos Guilherme Antônio
Published: October 2023

As simulações de dinâmica dos fluidos computacional (CFD) possuem aplicações em diversas áreas como indústria aeronáutica, automobilística e energética. Os fluxos de fluido são descritos por equações cuja resolução ainda é limitada pelo custo computacional. O objetivo desse trabalho é complementar as simulações de CFD em termos de previsão dos instantes subsequentes da simulação utilizando aprendizado profundo. A metodologia proposta modela esse problema como a previsão do próximo quadro de um vídeo. A entrada para a rede profunda são as primeiras imagens da simulação CFD e a saída são as próximas imagens. Os resultados obtidos para a simulação de um fluxo através de um cilindro fixo apresentaram valores de SSIM maiores que 0.83.
What about data science? An analysis of the market based on Job posts
Authors: Barata Barbara A. P. , Justino Adrielson F. , Jacob Junior Antonio F. L. , Lobato Fábio M. F.
Published: October 2023

A importância crescente da ciência de dados no cenário empresarial é indiscutível. Consequentemente, também se observa um crescimento na quantidade de anúncios de vagas relacionadas a essas profissões em ascensão. A análise automática desses dados pode trazer benefícios tanto para profissionais que desejam ingressar nessa área ou buscar oportunidades no mercado de trabalho, quanto para universidades e empresas. Neste contexto, o objetivo deste artigo é coletar e analisar trabalhos relacionados à ciência de dados provenientes de diferentes fontes, utilizando técnicas de mineração de texto. Para tal, foram analisados mais de 6.000 anúncios de vagas nas principais plataformas da área, como Indeed, NewScientist, Efinancialcareers e Pharmiweb. Os resultados obtidos fornecem insights valiosos sobre as principais tecnologias, habilidades comportamentais, sites de anúncios e requisitos gerais. As descobertas deste estudo têm o potencial de direcionar possíveis atualizações para o desenvolvimento de competências técnicas e interpessoais de acordo com as tendências do mercado de trabalho, auxiliando pessoas em busca de recolocação profissional e permitindo a construção de currículos mais alinhados com as demandas do mercado.
Leaf Detection Using YOLOv4 for Phytopathogenic Diagnosis
Authors: Lopes Neto Alfredo Felipe , Santos Araken de Medeiros , Fernandes Silvio
Published: October 2023

Devido ao impacto que as doenças em plantas causam na produção agrícola, é necessário meios de detectar os fitopatógenos de forma automatizada e eficaz para economizar tempo e recursos. Assim, este artigo apresenta o primeiro módulo de sistema para auxiliar na detecção de fitopatógenos em folhas de plantas de seis espécies diferentes. Tal módulo objetiva detectar folhas e gerar imagens individuais de cada folha a partir da imagem original. As imagens individuais geradas serão usadas para classificação individual de doenças das folhas para em seguida criar um contexto de classificação nos próximos módulos do sistema. O módulo de detecção apresentado neste artigo foi implementado usando a arquitetura YOLOv4. Os resultados indicam precisão de quase 90% e mAP de 91,27%, com resultados igualmente importantes nas métricas, recall e IoU.
Morphological Classification of Galaxies with Different Grayscale Images Using Deep Learning
Authors: Holanda João Pedro , Sales Melissa , Ferraz Marcus , Santos Roney
Published: October 2023

In recent years, several images of galaxies have been collected by telescopes, so that they could be morphologically analyzed using artificial intelligence devices. Thus, this work aims to analyze new image processing approaches, using grayscale conversion algorithms, in order to explore their influence on CNN (Convolutional Neural Networks). Images from the Galaxies10 DECals dataset of two different types of galaxies were used, which were grayscaled and analyzed separately on the CNN. Aspects such as the influence of redshift and the average pixel value have been studied, since grayscale conversions depend on the influence of each channel. It was concluded that, besides altering the assertiveness of the CNN, the applied grayscales also facilitate recognition by the CNN in specific cases.
OCANSpectra: an oral cancer detection system from salivary ATR-FTIR spectroscopy
Authors: Mundim Filho Anagê C. , Fernandes Janayna M. , Sabino-Silva Robinson , Carneiro Murillo G.
Published: October 2023

Detectar câncer oral com análise imuno-histoquímica é invasivo, caro e só funciona em estágios avançados. Por isso, a comunidade médica busca um método diagnóstico não invasivo, preciso, sustentável e de baixo custo. A espectroscopia infravermelha de reflexão total atenuada (ATR-FTIR) pode ajudar a detectar várias doenças, incluindo câncer oral, usando amostras salivares. Nós testamos cinco métodos de correção de linha de base e cinco técnicas de classificação para melhorar a qualidade do espectro e o modelo preditivo. A combinação do método de mínimos quadrados assimétricos com máquina de vetores de suporte (kernel gaussiano) obteve os melhores resultados com os dados reais.
Preprocessing Applied to Legal Text Mining: analysis and evaluation of the main techniques used
Authors: da Silva Marcos V. J. , Santana Ewaldo E. , Lobato Fábio M. F. , Jacob Jr. Antonio F. L.
Published: October 2023

A mineração de textos no contexto jurídico requer técnicas eficazes de pré-processamento para preparar os dados para análise. Dado o vocabulário jurídico único, é necessária uma abordagem meticulosa. A escolha das técnicas de pré-processamento pode influenciar significativamente a relevância das informações extraídas. Esta pesquisa investiga as tarefas cruciais de préprocessamento envolvidas na Mineração de Textos Jurídicos e avalia sistematicamente seu impacto em um problema de classificação. Por meio de uma série de experimentos, foram testadas oito diferentes tarefas de pré-processamento e suas combinações. Por fim, obteve-se que as tarefas com melhor desempenho combinado foram: remoção de números/dígitos; remoção de links e e-mails; transformação de maiúsculas em minúsculas; stemização; lematização e tokenização.
Classificação de Tráfego para Gerenciamento de Largura de Banda em Redes Definidas por Software
Authors: Mocelin Jr. Nilton J. , Parpinelli Rafael S. , Fiorese Adriano
Published: October 2023

As aplicações têm requisitos diferentes em termos de largura de banda e atraso para entregar a qualidade de serviço esperada. Por esse e outros motivos, surgiram novos paradigmas como as redes definidas por software, que permitem o desenvolvimento de novas aplicações para programação dinâmica de dispositivos de roteamento na rede por meio de um dispositivo denominado controlador. Neste trabalho, são testados cinco modelos de machine learning para classificação do tráfego de rede, que quando implementados no controlador possibilitem descobrir os tipos de aplicações e seus requisitos de qualidade de serviço. Os resultados obtidos demonstram que o modelo Random Forest tem um excelente desempenho na classificação do tráfego de rede usando poucos pacotes e alcança margens de precisão muito altas. Por outro lado, notou-se que os modelos de aprendizado de máquina baseados em streaming de dados são muito sensíveis ao banco de dados e à quantidade de pacotes utilizados na classificação.
Impact of Heterogeneity on Multi-Agent Reinforcement Learning
Authors: Marques Rodrigo Fonseca , Patrocínio Júnior Zenilton Kleber Gonçalves do
Published: October 2023

Most Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) methods and studies use homogenous agents. The majority of study on heterogeneity concentrates on agents with different skill sets. However, in real-world applications, agents frequently possess the same set of skills but different degrees. In this paper, we propose a novel model for heterogeneous agents in a MARL system, in which they share a standard skill set but have different degrees of intensity. Experiments were carried out in the framework of Soccer Twos, a competitive and cooperative game, and also with Tennis, which has competitive gameplay. Results demonstrate that heterogeneous agents perform better than homogeneous ones in both environments and also acquire organizational abilities in Soccer Twos.
Behavioral Biometrics for Continuous Authentication on Mobile Devices: Anomaly Detection through Keystroke Dynamics with Machine Learning
Authors: Lopes Kelvin S. , Lopes Davi O. , Pavanello Wesley G. P. , Mattos César L. C. , S. Filho Jarelio G. da , C. Neto José D. , Gomes Rafael L. , Freitas Nicksson C. A. de , Rodrigues Emanuel B.
Published: October 2023

The popularity of mobile devices generates the need for security solutions to ensure user identity. One approach to deal with this scenario is behavioral biometric for continuous authentication (BBCA), which has become increasingly known with advances in hardware and data science technologies. However, this approach still lacks greater robustness in how to model the user’s behavioral biometrics as well as maximize the effectiveness of this authentication. It is particularly important to note in this context that this paper presents an approach to BBCA using machine learning (ML) techniques integrated with sliding windows. Accordingly, biometric data collected from keystroke dynamics typing activities on mobile devices were used to identify genuine users, random (unskilled) imposters and skilled imposters. The ML models for impostor identification followed an anomaly detection (AD) approach, where only genuine data is available at training time. In addition, the use of sliding windows allowed the inclusion of the temporal dimension of the task. The results obtained indicate that the proposed solution has a practical feasibility in terms of its suitability to perform user identification, specifically, the KNN model stood out by achieving a superior performance in the value window 4. In this configuration, it achieved a score of 94% for the F1-score metric in the random imposter scenario, and 93% in the skilled imposter scenario.
Optimization of Task Allocation in Edge Computing to Industrial Internet with Simulated Annealing
Authors: Barbosa Vitor Lux , Kniess Janine , Parpinelli Rafael Stubs
Published: October 2023

Com o crescimento do número de aplicações no contexto da Internet Industrial (IIoT), surgem novos requisitos para atender as tarefas críticas com relação ao tempo de resposta. A Computação na Borda oferece uma alternativa em relação ao processamento dos dados na nuvem computacional, pois emprega recursos na borda da rede local, possibilitando o processamento das tarefas dos dispositivos industriais com baixa latência. Neste trabalho, propõem-se uma Abordagem para a Alocação de Tarefas de veículos industriais, utilizandose de nós de borda (edge). O edge recebe simultaneamente múltiplas tarefas de diferentes veículos. Como consequência, adveio a demanda por definir a melhor ordem de processamento das tarefas que atenda aos requisitos de prazo impostos pelas aplicações. A solução foi modelada com base na meta-heurística Simulated Annealing para encontrar a melhor ordem para o atendimento dentro do tempo limite. Os resultados obtidos no simulador iFogSim, demonstram que a Abordagem para a Alocação de Tarefas pôde selecionar a melhor combinação de processamento que obedeça ao tempo de atendimento requerido.
Data stream clustering using complex networks
Authors: Nunes Danilo A. , Carneiro Murillo G.
Published: October 2023

O agrupamento em fluxo de dados é uma tarefa de aprendizado de máquina crucial para vários sistemas que geram dados de maneira contínua e carecem de analisá-los ininterruptamente. Através de recursos oferecidos pela plataforma MOA (Massive Online Analysis), a proposta desta pesquisa consiste em aplicar modelos de aprendizado baseados em redes complexas na fase offline do CluStream, na qual micro-grupos são agrupados através do algoritmo kMeans. Para os experimentos desse projeto, foram consideradas três bases de dados e várias medidas de desempenho específicas ao problema. Os resultados mostraram que o uso de redes complexas apresenta desempenho competitivo, chegando a superar o método tradicional k-Means em diversos cenários.
Efficacy of Plasma Exchange and a Double-Plasma Molecular Absorption System for Treating Immune Checkpoint Inhibitor-Related Hepatitis
Authors: Liu Ying , Zheng Lihua , Xu Wenxiong , Xu Qihuan , Li Xinhua , Lin Qu , Wang Lu , Lai Jing
Published: October 2023

Background: Immune checkpoint inhibitor (ICI)-related hepatitis has been increasing in the past decade. Objectives: This study aimed to investigate the effectiveness of plasma exchange (PE) and a double-plasma molecular absorption system (DPMAS) for ICI-related hepatitis. Methods: A retrospective analysis was conducted on patients with ICI-related hepatitis treated at the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University (China). The collected data included biochemical indices, treatments, the use of an artificial liver support system (ALSS), and outcomes. Results: From June 2021 to January 2023, 16 patients were treated and included in the analysis. Eight patients in group A received general support. The other 8 patients in group B received general support, plus 3 rounds of ALSS every 2 - 4 days (4 patients were treated with PE and the others with DPMAS + PE). There was no significant difference in age and treatment days between the two groups. Before treatment, there was no significant difference in direct bilirubin (DBIL), glutamine transpeptidase (GGT), alkaline phosphatase (ALP), aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase (ALT), procalcitonin, the international normalized ratio (INR), model for end-stage liver disease scores, albumin, globulin, and hemocyte count between groups A and B (in all cases, P > 0.05). However, the total bilirubin (TBIL) of group B was significantly higher than that of group A (P = 0.029). After treatment, TBIL and DBIL were significantly decreased in group B (both P < 0.05), and group B had a significantly lower GGT (P = 0.028) and higher INR (P = 0.004) than group A. The ALP level of group B was also lower, but the difference was not significant (P = 0.068). No allergic reaction or severe adverse effect was observed. Conclusions: Both PE and DPMAS + PE can effectively improve ICI-related hepatitis within the short term and are more effective for patients with hyperbilirubinemia. Liver function should be monitored continuously during treatment.
Psychological Symptoms Among Iranian Healthcare Workers During COVID-19 Pandemic
Authors: Eskandari Shiva , Bazrafshan Mohammad Rafi , Ziba Zahra , Shakeri Zahra , Sarvi Fatemeh , Sadeghi Zahra , Rahimpoor Razzagh
Published: October 2023

Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic affected working conditions in healthcare systems and caused occupational stress and challenges for the majority of healthcare workers (HCWs). Objectives: This study aimed to examine the prevalence of anxiety, depression, burnout, and career resilience and assess the personal and occupational risk factors contributing to psychological symptoms in Iranian HCWs during the COVID-19 pandemic. Methods: Through a cross-sectional study, HCWs were surveyed within January to February 2022 to evaluate the prevalence of anxiety and depression (using the Hospital Anxiety and Depression Scale [HADS]), burnout (using the Maslach burnout inventory health services survey for medical personnel [MBI-HSS-MP]), and career resilience (using the Career Resilience Questionnaire [CRQ]). The correlation between demographic-occupational factors and psychological symptoms was analyzed. A total of 610 complete responses were received from Iranian HCWs. Results: Approximately 87.9% of HCWs had symptoms of both anxiety and depression (HADS score ≥ 11). The results indicated that most HCWs experienced various signs of burnout (i.e., emotional exhaustion, decreased sense of personal accomplishment, and depersonalization, respectively). The mean score for career resilience reported by the participants was appropriate; however, a fifth of the HCWs had poor career resilience. The highest scores of burnout, anxiety, and depression, in addition to the lowest scores of career resilience, were reported by intensive care unit (ICU) professionals. Conclusions: Marital status, long daily working hours, night shift work, access to personal protective equipment (PPE), and direct exposure to patients with COVID-19 had a significant impact on the anxiety, depression, burnout, and resilience of the HCWs.
NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỀU TRỊ BẰNG THANG ĐIỂM CHẤT LƯỢNG CUỘC SỐNG Ở NGƯỜI BỆNH HỘI CHỨNG RUỘT KÍCH THÍCH ĐẾN PHÒNG KHÁM TIÊU HÓA BỆNH VIỆN ĐA KHOA CÀ MAU NĂM 2022 – 2023
Authors: Phạm Minh Thiên , Kha Hữu Nhân , Trần Cẩm Liên
Published: October 2023

Đặt vấn đề: Hội chứng ruột kích thích là bệnh lý lành tính, tuy nhiên những triệu chứng đường tiêu hóa lại diễn ra dai dẳng kéo dài, chưa có phương pháp điều trị đặc hiệu, gây ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng cuộc sống của bệnh nhân. Mục tiêu nghiên cứu: Xác định tỷ lệ và các thể bệnh ở người bệnh có hội chứng ruột kích thích. Đánh giá chất lượng cuộc sống của người bệnh có hội chứng ruột kích thích theo thang điểm IBS-QoL trước và sau điều trị. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang và tiến cứu trên 110 bệnh nhân đến khám tại phòng khám Tiêu hóa, Bệnh viện Đa khoa Cà Mau từ năm 2022 đến năm 2023. Kết quả: Tỷ lệ bệnh nhân có hội chứng ruột kích thích đến khám tại phòng khám tiêu hóa Bệnh viện Đa khoa Cà Mau là 68,2% với tỷ lệ các thể bệnh IBS-D, IBS-C, IBS-M, IBS-U lần lượt là 29,3%; 29,3%; 28% và 13,4%. Sau điều trị điểm chất lượng cuộc sống IBS-QoL mức khá và tốt từ 6,7% tăng lên 98,7%. Kết luận: Bệnh nhân mắc hội chứng ruột kích thích đến khám tại phòng khám tiêu hóa Bệnh viện Đa khoa Cà Mau chiếm tỷ lệ khá cao, đồng thời các thể bệnh IBS-D, IBS-C, IBS-M có tỷ lệ tương đương nhau. Sau điều trị chất lượng cuộc sống bệnh nhân được cải thiện đáng kể.
From E-commerce to V-commerce: Understanding the Impact of Virtual Reality and Metaverse on Economic Activities
Authors: Damaševičius Robertas
Published: October 2023

This paper explores the transformative journey from traditional e-commerce to the emerging realm of virtual commerce (v-commerce) within the metaverse, a collective virtual shared space created by the convergence of virtually enhanced physical reality and physically persistent virtual reality. The metaverse, with its immersive and interactive capabilities, is reshaping the landscape of economic activities, creating a paradigm shift in the way consumers shop, sell, and buy goods and services. The study delves into the impact of virtual reality (VR) technologies on consumer behavior, business models, and the overall economy. It investigates how VR is revolutionizing the shopping experience by offering immersive, personalized, and interactive platforms, thereby influencing con-sumer decision-making processes. The paper further examines the implications of these changes for businesses, particularly in terms of strategy, operations, and customer engagement. Moreover, the paper discusses the challenges and opportunities presented by the metaverse economy, including issues related to privacy, security, digital divide, and regulatory frameworks. It also highlights the potential of v-commerce to drive economic growth, innovation, and sustainability in the digital age. The paper concludes with a discussion on the future directions of v-commerce and the potential strategies for businesses to thrive in this new economic landscape.
NEGLIGENCE OF ASIANS ON DENGUE FEVER
Authors: PARAMASIVAM THEBEN RAJ , Tzenios Nikolaos , Salibi Ghassan
Published: October 2023

Dengue is a virus carried by mosquitoes, and it has recently expanded quickly in most Asia countries. The virus is spread mostly by female Aedes Aegypti mosquitoes among the Asian people. Due to high negligence among Asians, the virus was transmitted among everyone till late. Dengue fever is the most widespread arthropod-borne virus impacting humans today, corresponding to public health issues. Because of human negligence, the virus has spread widely to the present day. As a result, dengue fever cases keep increasing. Several reasons contribute to the spread of dengue fever among Asians, primarily their fear of the virus's repercussions. Additionally, increasing migration of people and environmental changes have accelerated the rate of viral propagation. This article discusses the causes, types of dengue fever, modes of transmission, risk factors, clinical symptoms, complications, diagnosis, incubation period, previous years' dengue fever statistics in a few Asian countries, treatments/vaccines, and preventions and controls associated with dengue virus that everyone should know to prevent and stop the virus transmission not only in Asia but all over the world are.
Variations in nutrient composition and oil stability of oyster nuts (telfairia pedata) across different agro- climatic conditions in Northern Tanzania
Authors:   , Mwakasege Emmanuel
Published: October 2023

In sub-Saharan Africa, nutrient deficiency remains a challenge. The challenge is partly due to the underutilization of available nutrient sources and failure to optimize nutrients based on agroclimatic conditions. Oyster nuts (Telfairia pedata) are the under-utilized oilseeds with promising food and non-food applications. This study investigated oyster nut's nutrient composition and variations across different sites and elevation levels encompassing different agro-climatic conditions. Additionally, the stability of crude oyster nuts oil, flaxseed oil, and sunflower oil were compared. Fats were the most abundant contents of the nuts with 68%, followed by 25% protein, 5% carbohydrates, and 2% ash. Fatty acid contents were dominated by linoleic acid (47%), while magnesium was the most abundant mineral (150 mg/100 g). Protein and fat contents increased significantly with declining elevations, while sites did not show any significant effects. In contrast, linoleic acids and minerals such as magnesium (Mg) and phosphorus (P) of the nuts decreased significantly in low elevations. Other nutrients such as carbohydrates, potassium (K), palmitic acid, iron (Fe), and stearic acid in the nuts were not significantly affected by neither site nor elevations. Finally, oyster nut oil produced high peroxide value (PV) and free fatty acids (FFA) compared to flaxseed and sunflower oil at room temperature. Our results highlight that oyster nuts oil stability should be improved before storage. Likewise, in lower elevations associated with high temperature and low precipitation, oyster nuts' quality is optimized. Hence, oyster nuts can improve nutritional status and income generation to farmers and communities in Tanzania.