Navegando por Orientador "SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise automática dos microdados do ENADE para prover melhorias em cursos de ciência da computação(2021) CUNHA, Renan Fonseca; SALES JÚNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; https://orcid.org/0000-0002-0456-8547Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma análise automática com os microdados do ENADE para o curso de Ciência da Computação. O objetivo é fornecer informações úteis aos diretores de cursos, que podem ser convertidas em melhorias na qualidade do ensino. Os dados informam quais são as áreas deficientes do curso, qual a mudança de desempenho em determinado ´ assunto de um exame ao longo dos anos, se os alunos tem baixa participação na prova, e também o melhor curso em cada tema do ENADE. O fato de a análise de dados ser automática torna possível a geração de resultados para qualquer curso de Ciência da Computação do país.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise exploratória dos microdados do poscomp: um estudo de caso com os candidatos do Pará(2023-05-29) FERREIRA, Lucas Mesquita Rodrigues; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; https://orcid.org/0000-0002-0456-8547O POSCOMP é o exame nacional para ingresso na pós-graduação em computação, e atua como avaliador dos egressos dos cursos da área de computação e afins, onde a nota é usada como um dos requisitos para a entrada em programas de pós-graduação. Neste contexto avaliativo, é importante que os programas de pós-graduação conheçam um pouco do perfil dos candidatos ao processo de seleção, seja a partir de resultados obtidos em um tema, seja pelos interesses em determinadas especialidades manifestados por parte dos candidatos no ato da inscrição da prova. Dessa forma, este estudo tem como objetivo analisar e explorar os microdados do POSCOMP nas edições de 2016 a 2019 através de técnicas de mineração de dados, seguindo as etapas do processo KDD, afim de extrair informações e conhecimento relevante, no intuito de disponibilizar os resultados para os gestores acadêmicos, candidatos, e demais interessados, elucidando os desempenhos e perfis dos candidatos ao programa de pós-graduação provenientes do estado do Pará no exame. Os resultados mostram que o desempenho dos candidatos residentes do Pará é próximo ao nacional em grande parte dos temas do exame, alcançando 80% do desempenho obtido nacionalmente em todos os temas, com exceção de lógica matemática, os resultados também mostram que engenharia de software e inteligência artificial são as especialidades mais pretendidas por parte dos candidatos residentes no Pará, e o número de mulheres inscritas no exame no estado apresentou alta desde 2018, seguindo tendências diferentes das nacionais.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Avaliação experimental da compressão de vídeos de estruturas civis utilizando técnicas de análise modal(2022-12-15) SILVA, Iury Glabson Oliveira; SILVA, Moisés Felipe Mello da; http://lattes.cnpq.br/8154941342611201; https://orcid.org/0000-0001-7897-3978; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; https://orcid.org/0000-0002-0456-8547Na área de monitoramento da saúde de estruturas, a análise modal é muito utilizada para verificar a condição física das estruturas, a partir da extração de características relevantes para identificação de dano. Para isso, geralmente as propriedades modais (frequências naturais, modos de vibração e amortecimentos modais) são utilizadas, pois as mudanças nas características físicas da estrutura também podem ser vistas nas propriedades modais. Além disso, essas propriedades também representam os dados brutos analisados de forma reduzida, que podem ser vídeos, medições de sensores, entre outros. Neste trabalho, busca-se evidenciar o potencial das propriedades modais, extraídas durante o processo de análise modal, como versões comprimidas do conjunto de medições original, especificamente em medições de vídeos com estruturas sob vibração. Para isso, um framework que realiza a extração das propriedades modais em vídeos de estruturas sob efeitos operacionais, utilizando técnicas para redução de dimensionalidade e extração de características, como a análise de componentes principais e separação cega de fontes, é implementado e adaptado para exportar as saídas resultantes dos seus procedimentos, como coordenadas modais, plano de fundo estático e modos de vibração. Além disso, alguns dos codecs mais utilizados na literatura, como o AVC/H.264, H.265/HEVC, VP9 e AV1 foram selecionados e implementados em um pipeline para obter resultados que pudessem ser comparados com os do framework desenvolvido. Para isso, também foram escolhidas algumas métricas para medir a qualidade dos vídeos, como a PSNR, MS-SSIM e VMAF, sendo essas essenciais para conseguir os dados que serão analisados. Após realizar as implementações dos codecs, métricas e framework de análise modal, uma análise comparativa é executada para alcançar o objetivo principal deste estudo. Assim, os dados obtidos revelam que, de fato, há um potencial da análise modal para a compressão de medições de vídeo. Para uma alta taxa de compressão fixa (todas as implementações foram analisadas para uma mesma taxa de compressão), a qualidade dos vídeos comprimidos pelo framework e pelos diversos codecs selecionados da literatura são equivalentes em métricas que levam em consideração o sistema de visão humano como um fator decisivo na percepção da qualidade em vídeos, como o MS-SSIM e o VMAF. Além disso, ainda em relação a essas mesmas métricas, os resultados provenientes do framework foram consistentemente melhores que os do codec H.264/AVC.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Um classificador supervisionado para relatos policiais no Estado do Pará(2022-12-16) MATOS, Helder Mateus dos Reis; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321Os diversos setores públicos estão se voltando para as tendências de aplicações de ciência e mineração de dados, muito em razão do aumento exponencial do volume de seus dados ao longo dos últimos anos, da consequente demanda cada vez mais frequente por informações escondidas na massa de dados gerados a cada dia, e das soluções oferecidas por estas áreas do conhecimento na automação e melhoria de processos internos. A segurança pública tem um grande potencial de adquirir benefícios gerados por ferramentas de automação de extração de conhecimento em bases de dados, incluindo a classificação de textos inclusos em relatos policiais. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um classificador supervisionado de relatos policiais, construído a partir do conhecimento extraído de bases de dados públicas de relatos policiais, para os anos entre 2019 e 2021, no estado do Pará, Brasil. Dentre as técnicas utilizadas, destacam-se o uso de da metodologia de mineração de dados CRISP-DM, Processamento de Linguagem Natural, vetorização de sequências de texto através de word embeddings e um modelo de aprendizado profundo baseado em Redes Neurais Convolucionais. Este modelo alcançou uma acurácia geral de aproximadamente 78% para a predição de 463 classes únicas relacionadas com segurança pública. Tais classes incluem categorias derivadas da legislação brasileira, como homicídio, furto, roubo, estupro e ameaça, com a inclusão de classes específicas ao ambiente policial, como a comunicação de óbito, a morte por intervenção de agente do estado e o tráfico de drogas. O modelo resultante também foi usado para melhoria de processos estatísticos de analistas criminais, tanto em termos quantitativos, quanto qualitativos, através da implantação de uma ferramenta de classificação de relatos policiais diários do estado do Pará, reduzindo os esforços diários de processamento e consolidação dos dados em até 5 horas.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Fastlattes: uma ferramenta para extração de dados acadêmicos de currículos lattes(2022-12-20) HANTANI, Guilherme Eiji Enomoto; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; https://orcid.org/0000-0002-0456-8547Devido a grande quantidade de currículos Lattes existente na plataforma Lattes, combinado com o fato de que a plataforma possui poucos recursos para visualização de dados quantitativos, muitas instituições, como programas de Pós-graduação, precisam fazer a contabilização de trabalhos científicos dos pesquisadores de maneira manual, formando um processo bem cansativo, trabalhoso e propenso a erros. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema web que seja capaz de extrair, de maneira automatizada, dados e informações de um conjunto de currículos Lattes, e apresente informações estatísticas por meio de gráficos visuais gerados pelo mesmo. Para isso, foram definidas duas listas de requisitos, funcionais e não-funcionais, além de um diagrama de casos de uso UML, e também, foram selecionadas 5 bibliotecas externas do Python para auxiliar no desenvolvimento da ferramenta. O sistema web também conta com outro recurso visual, nuvens de palavras, a qual conseguem capturar a frequência com que algumas palavras importantes se repetem no currículo do pesquisador, informando ao usuário sobre o perfil de atuação do pesquisador. A aplicação está disponível publicamente e pode ser utilizada tanto para analisar um currículo particular de um pesquisador quanto para realizar análises conjuntas, considerando, por exemplo, um colegiado inteiro de um programa de pós-graduação.