Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
A Engenharia de Requisitos e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD): Uma Revisão Sistemática da Literatura
Em setembro de 2020, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em vigor no Brasil, regulamentando o tratamento de dados em meios físicos e digitais, tanto em instituições públicas quanto privadas, com o objetivo primordial de assegurar a privacidade e os direitos individuais. Diante desse cenário, a engenharia de requisitos direciona sua atenção para a influência da LGPD nas fases iniciais do desenvolvimento de software, especialmente no âmbito dos requisitos não-funcionais (NFR). Este trabalho propõe uma abordagem baseada nas etapas de planejamento e execução de uma revisão sistemática da literatura (RSL) para analisar métodos, técnicas e estudos utilizados na engenharia de requisitos, com foco no requisito não-funcional de privacidade, visando a conformidade com a LGPD.
A Importância da Participação Feminina na Web3: Destaques e Iniciativas
Este artigo examina o papel significativo das mulheres no ecossistema emergente da Web3, apresentando as realizações de oito mulheres notáveis na área. Ele analisa como suas contribuições, incluindo inovações tecnológicas e o desenvolvimento de comunidades inclusivas, estão influenciando o futuro das tecnologias descentralizadas da internet. Além disso, o artigo discute a relevância de iniciativas como o Web3EduBrasil, que se concentram em capacitar e educar mulheres, promovendo assim a diversidade e a inclusão no espaço Web3. Esses esforços contribuem para a equidade de gênero, ao mesmo tempo em que incentivam a criatividade e a inovação na indústria.
A Iniciativa Web3EduBrasil: Impulsionando a Inovação e a Educação na Era Descentralizada
A iniciativa Web3EduBrasil busca democratizar o acesso à educação sobre tecnologias Web3 no Brasil, promovendo um ambiente colaborativo onde tanto iniciantes quanto profissionais podem aprimorar seus conhecimentos e habilidades. Este artigo descreve a estrutura e os objetivos da Web3EduBrasil, incluindo seus Nós de Inovação, Programa de Mentoria e compromisso com os princípios ESG. A abordagem descentralizada da iniciativa capacita os participantes, promove a inclusão digital e impulsiona a inovação em diversos setores, como arte, negócios e sustentabilidade. Ao integrar educação, inovação e responsabilidade social, a Web3EduBrasil prepara os indivíduos para a participação ativa na economia digital descentralizada.
A segurança de dados na tecnologia 6G: proposta de framework conceitual em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados
Este trabalho busca compreender o que esperar após a era da tecnologia de transmissão de dados 5G. Chegará a tecnologia 6G, ainda em estudo, mas que determinará uma maior velocidade de transmissão de dados e uma nova forma evolutiva das capacidades tecnológicas, dessa forma, este trabalho busca levantar informações e analisar as características de transmissão de dados pela tecnologia 6G relacionadas com a segurança, e assim, identificar vulnerabilidades e a transparência dos dados transmitidos em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados brasileira [16]. Devido ao aumento da transmissão de dados através da tecnologia 6G poderá surgir vulnerabilidades que coloquem em risco os dados transmitidos e que que não preencham os requisitos encontrados na legislação nacional sobre proteção de dados pessoais.
A utilização da plataforma GeoGebra.org em atividades práticas de Geometria para estudantes do Ensino Fundamental
O presente trabalho apresenta uma pesquisa qualitativa a partir de uma ação de extensão universitária. A tarefa consistiu na aplicação de atividades práticas com a utilização da plataforma de recursos de matemática dinâmica GeoGebra.org, para estudantes de 18 turmas de 7º, 8º e 9º anos do ensino fundamental, da Escola Municipal Irmã Maria Amália (EMIMA), localizada na cidade de Teófilo Otoni - MG. Os estudantes foram recebidos no ICET/UFVJM, acompanhados de seus professores, e participaram de atividades envolvendo a aplicação de conceitos de Geometria Plana com a utilização da referida Plataforma. Foi possível verificar o interesse, a motivação e a capacidade dos estudantes diante da integração dessa ferramenta pedagógica na abordagem de conteúdos matemáticos. É possível concluir que a implementação de plataformas digitais interativas, como o GeoGebra.org, pode ser uma ferramenta auxiliar no ensino, promovendo tanto a inclusão social quanto o desenvolvimento de habilidades matemáticas de forma eficaz.
Abordagem de desenvolvimento de uma pipeline de migração de dados utilizando inteligência artificial
Os grandes modelos de linguagem (LLM) e a inteligência artificial estão cada vez mais servindo como ferramenta para auxiliar os usuários em diferentes funções e aumentar a produtividade. Tendo em vista também o grande crescimento da disponibilidade de dados e da necessidade de explorá-los, a manipulação de dados utilizando de técnicas de engenharia de dados é um assunto que se faz latente. Portanto este trabalho tem como finalidade unir estes dois aspectos para avaliar, através de diferentes critérios, a capacidade das ferramentas de código aberto que integram a aplicação com modelos de inteligência artificial em gerar códigos para migração e transformação de dados. A expectativa é que esta abordagem contribua para mitigar desafios latentes na área, como a escassez de profissionais qualificados no mercado de trabalho e a complexidade intrínseca a essas tarefas, que, com o emprego dessas técnicas, podem ser simplificadas.
Aperfeiçoamento da AgDataBox-Data-API para gerenciamento de dados em agricultura digital
A agricultura digital utiliza tecnologias voltadas à digitalização rural para apoiar a tomada de decisão, integrando dados de diversas fontes. A plataforma Web AgDataBox, gratuita, oferece APIs e aplicações para atender às demandas da agricultura digital. Este trabalho teve como objetivo aprimorar a API de dados, permitindo novos recursos e a adoção de tecnologias atuais. O desenvolvimento foi realizado com a IDE Visual Studio Code, a linguagem Java, o framework Spring Boot e o banco de dados PostgreSQL com extensão PostGis. A API segue a arquitetura REST, organizada em camadas de controladores, serviços, repositórios, modelos e objetos de transferência de dados (DTO). Os testes de requisições foram realizados com a extensão REST Client. Como resultado, foi criada uma nova API que disponibiliza operações HTTP seguras para gerenciar dados, como criar, editar, deletar e consultar. Mecanismos de autenticação via token JWT e de autorização foram implementados. O acesso aos dados é dividido em públicos, disponíveis para todos os usuários, e privados, acessíveis apenas ao proprietário ou a usuários autorizados. Conclui-se que a API está pronta para gerenciar dados agrícolas e possibilitar a integração com outras aplicações.
Aplicação de Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes na Detecção de Intrusão em Linux Baseada em Chamadas de Sistema
A segurança cibernética em sistemas Linux é um desafio crescente devido ao aumento na frequência e sofisticação dos ataques. Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) tradicionais, baseados em assinaturas, mostram-se ineficazes contra novas ameaças, motivando a busca por soluções mais avançadas. Este estudo propõe um módulo de detecção de intrusões utilizando técnicas de aprendizado de máquina, combinando Redes Neurais Convolucionais e Redes Neurais Recorrentes, para identificar padrões maliciosos em chamadas de sistema. O modelo foi testado com o conjunto de dados ADFA-LD, alcançando uma revocação de 97% e uma precisão de 95%. Esses resultados demonstram a eficácia da abordagem proposta na detecção de ataques complexos. No entanto, o modelo ainda possui uma taxa de falsos negativos de 17,97%, indicando a necessidade de melhorias. Como trabalhos futuros, planeja-se implementar o módulo em ambientes reais e expandir os testes com bases de dados mais diversas e heterogêneas.
Aplicação mobile para reconhecimento de espécies florestais
Questões ambientais como a preservação de florestas e a proteção da biodiversidade, são temas de crescente relevância diante dos desafios impostos pelo desmatamento e pela exploração insustentável dos recursos naturais. Assim, identificar rapidamente as espécies arbóreas, incluindo aquelas protegidas por lei ou em risco de extinção, é fundamental para as ações de fiscalização e controle em áreas remotas. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um aplicativo móvel que funcione totalmente offline, voltado para o reconhecimento de espécies florestais. Implementado em Java e com suporte a dispositivos Android, a aplicação integra um modelo de deep learning capaz de identificar 44 espécies de madeira. O software é de código aberto e está disponível para todos em um repositório do GitHub.
Aplicações, Desafios e Limitações dos Digital Twins na América Latina
Os DT (digital twins ou gêmeos digitais) são uma tecnologia emergente que tem ganhado crescente relevância em diversas indústrias ao redor do mundo, incluindo a América Latina. Gêmeos digitais são réplicas virtuais de objetos, processos ou sistemas físicos, criadas por meio de dados em tempo real, sensores e algoritmos avançados. Essas réplicas permitem que empresas e instituições simulem, monitorarem e otimizem a operação de seus ativos e processos antes de implementá-los no mundo físico. Este artigo apresenta um arrazoado teórico sobre DT e um panorama sobre o estado da arte em DT na América Latina.
Automated Drive-Test System for Mobile Communication Networks
The technological advancement referred to as Industry 4.0 is directly linked to the evolution of telecommunications. A prominent example of this relationship is the emergence of fifth-generation mobile communication standards, commonly known as 5G, which have enabled the industrial application of disruptive technologies such as artificial intelligence, augmented reality, big data, IoT, among others, in an increasingly scalable manner. In light of this scenario, it is of utmost importance that solutions for analyzing and monitoring the performance of mobile networks become more accessible, not relying solely on high-cost equipment, proprietary software, or applications limited to networks compatible with smartphones. In this context, the main objective of this work was to develop an automated drive-test system for mobile communication networks, capable of generating georeferenced heat maps that represent the received signal strength through the RSRP (Reference Signal Received Power) parameter in performance tests conducted in a specific operational area of a mobile network. It is important to highlight that the validation of the current system functionalities was conducted on a private 5G network, thanks to the infrastructure provided by Itaipu Parquetec, which generously authorized the validation tests within its coverage area. However, the system was designed to be adaptable to other types of mobile network technologies, depending only on the possibility of integration between the developed system and the devices connected to the network to be analyzed. The system architecture was defined to encompass the following layers: data acquisition, where a 5G development kit and a georeferencing module were used integrated with a computational data acquisition interface; data layer, consisting of a non-relational database; application layer, composed of a server implemented with FastAPI, React, Node.js, Bootstrap, and Leaflet; and finally, a presentation layer that should be displayed in a web browser. After comparative analysis between the tests conducted, an approximate reduction of 89% in test execution time was observed when using the developed automated drive-test system compared to the manual method, highlighting the significant potential of this tool.
Avaliação de modelos de implantação de funções serverless no serviço AWS Lambda
Com o avanço da computação em nuvem e serviços serverless, mais foco essa área vem ganhando nos últimos anos. Provedores de nuvem oferecem serviços relacionados a serverless, e em particular, a Amazon disponibiliza o AWS Lambda para a criação de funções serverless. Existem ao menos duas formas de implantá-los: através da compressão da pasta do projeto, que contém o código fonte e arquivos executáveis, em formato ZIP; e a segunda maneira na qual a aplicação e suas dependências estão em uma imagem de contêiner. Dependendo da abordagem escolhida, o desempenho, o custo e o tempo de inicialização podem variar. Levando em consideração essas métricas, este trabalho visa compará-las entre as duas abordagens de implantação mencionadas e tem como objetivo descobrir se uma das abordagens apresenta ser mais adequada do que outra. Experimentos conduzidos visando tal comparação demonstram que a criação de funções utilizando pastas compactadas apresentam vantagens, principalmente no tempo de inicialização da função quando está em modo de partida fria, e no custo.
Chamando cada coisa pelo nome correto: as diferenças entre o Software Livre e o Código Aberto
Este artigo busca esclarecer as diferenças entre as definições e significados dos termos “software livre” e "código aberto”. Por meio de uma revisão bibliográfica e dos eventos históricos, analisaremos a construção e concepção dos termos, destacando como eles surgiram, foram conceitualizados e como seu uso foi apropriado pela literatura especializada, academia e mercado. O texto também destaca o movimento quase revisionista para eliminar a ideia de software livre no cenário atual de desenvolvimento de software, destacando a intenção por trás da criação do termo "open source" como uma tentativa de atrair a indústria de software que resistia à adoção do conceito de software livre à época. O texto conclui que, apesar das similaridades conceituais ao englobar as licenças de software em si, os termos apresentam diferenças profundas. Essas diferenças vão desde o objetivo de criação, passando pela comunidade que os sustenta, até o ideário de liberdade que cada um representa.
Characterization of Pneumonia Diagnostic Uncertainty: A Case Study on The CheXpert Dataset
Pneumonia is a serious respiratory infection that presents significant diagnostic challenges due to the variability in its symptoms and its overlap with other respiratory diseases. This study investigates the potential of diagnostic uncertainty labels to enhance CAD system's pneumonia classification. Specifically, it explores the feasibility of a ternary classification approach (classifying X-rays as positive, negative, or uncertain), introducing uncertainty as a distinct diagnostic category, aiming to provide a more nuanced and cautious classification of pneumonia. Data processing techniques, including undersampling to balance classes, image resizing, and data augmentation, were applied. Transfer learning with the CheXNet model was then employed in a Monte Carlo cross-validation framework across 16 random data splits. The ROC curves and the areas under the ROC curves for the uncertainty class were analyzed, challenging the notion that uncertainty cannot be effectively characterized. The results indicated a degree of class separation, indicating that the uncertainty carried enough information to be characterized and suggesting the viability of the envisioned ternary model. Additionally, due to the exclusive use of frontal view X-rays and application of undersampling, results are expected to be further improved in future research.
Comparação de Serviços de Banco de Dados em Nuvem com RSSF: Amazon RDS e Google Cloud SQL
A computação em nuvem trouxe a possibilidade de ter recursos computacionais como um serviço, diferentemente do que estamos acostumados, onde eles são fornecidos como um produto. Um dos serviços oferecidos pelos provedores de nuvem é a gestão de banco de dados relacional, que é um componente indispensável na maioria dos sistemas computacionais hoje em dia. Como existem vários provedores que oferecem o mesmo serviço, surge a necessidade de uma comparação entre eles, a fim de mostrar qual plataforma é viável de acordo com a necessidade da aplicação. Este artigo detalha dois serviços de banco de dados relacional em nuvem, Amazon RDS e Google Cloud SQL, mostrando como eles funcionam, quais são suas limitações e como o custo de ambos é calculado. Com a compreensão desses dois serviços, é feita uma comparação entre eles de acordo com métricas pré-definidas. O serviço Amazon RDS teve um melhor desempenho no tempo de execução das instruções em comparação ao serviço Google Cloud SQL. Empresas que precisam escolher o melhor serviço de banco de dados relacional podem usar esta pesquisa como um indicador.
Desenvolvimento e Teste de Software para Armadilha Automatizada de Detecção de Mosca-das-Frutas
Este artigo detalha o desenvolvimento e os testes iniciais de um software integrado em uma armadilha automatizada para a detecção da mosca-das-frutas. O sistema combina a armadilha McPhail com tecnologias de captura de imagem e análise computacional, utilizando Python e OpenCV para processamento de imagens. Testes preliminares em laboratório foram conduzidos para avaliar a precisão e a eficiência do software na identificação e contagem das moscas. Os resultados indicam uma viabilidade técnica promissora, destacando a necessidade de melhorias no algoritmo de detecção e a otimização para operações em campo. Este trabalho oferece uma base para futuras implementações em ambientes agrícolas reais, visando aprimorar o manejo de pragas e aumentar a sustentabilidade das práticas agrícolas.
Educação Ambiental e Robótica Sustentável: A construção de robôs utilizando materiais recicláveis e resíduos eletrônicos no ensino fundamental
A educação ambiental é essencial para a formação cívica das crianças e para alcançar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU. Este artigo descreve a implementação de atividades educativas interativas em escolas, visando introduzir conceitos de sustentabilidade por meio da construção de robôs com materiais recicláveis. Inspirado no robô Wall-E, sugerimos a criação de modelos robóticos de papelão para alunos de 10 anos, promovendo a prática de robótica e o uso de materiais recicláveis e fontes de energia renováveis. Complementando com literatura atualizada e vídeos educativos, este estudo destaca a educação ambiental como fundamental para um futuro sustentável e para a formação de cidadãos conscientes dos desafios ambientais globais.
Evolving Real-Time Audio Description Solutions for Visually Impaired Users: From HMD to Mobile Platforms
Assistive technologies for visually impaired individuals are crucial for enhancing their independence and quality of life. This paper discusses the evolution of a real-time audio description solution for visually impaired users from using a Head-Mounted Display to a more mobile and affordable platform utilizing a Raspberry Pi Zero 2W with a camera and battery. This second solution offers the same level of performance as the first, with added advantages of lower cost and enhanced mobility. The new system has been evaluated by the same visually impaired user from before, who provided valuable feedback on the user experience.
Gateway WIFI-LoRaWAN para Integração de Medidores Inteligentes de Energia
A Internet das Coisas tem crescido rapidamente, adotando novas tecnologias como as redes de baixa potência e longo alcance (LPWAN), com destaque para o protocolo LoRaWAN, desenvolvido para modulação LoRa. Muitos medidores inteligentes estão equipados com módulos Wi-Fi, exigindo conexão com a internet no local. Porém, em áreas rurais, isso nem sempre é possível. Nesse contexto, o uso de LoRa permite que esses dispositivos se comuniquem diretamente com gateways a quilômetros de distância. Assim, este trabalho propõe uma solução para integrar medidores de energia inteligentes com módulos Wi-Fi a dispositivos LoRa, conectados a uma rede LoRaWAN, para monitorar remotamente a geração e o consumo de energia em áreas sem acesso à internet. A solução apresentada explora o potencial do LoRa/LoRaWAN para monitoramento remoto, especialmente em cenários onde o tempo de transmissão não é crítico e o número de dispositivos conectados é baixo. Foram realizados testes com sensores inteligentes e placas de desenvolvimento LoRa TTGO e Heltec, analisando o desempenho da comunicação e o fluxo de mensagens na rede LoRaWAN. Os resultados indicam que essa tecnologia pode ser uma alternativa eficiente para o monitoramento de dados energéticos em locais remotos.
Head-Mounted Displays e IA para Acessibilidade: Ferramentas de Inclusão Sensorial
Este artigo explora o uso de Head-Mounted Displays, com e sem integração de inteligência artificial, para melhorar a acessibilidade de pessoas com deficiências sensoriais. São analisadas três aplicações principais: ampliação da percepção cromática para daltônicos, audiodescrição para deficientes visuais e tradução em tempo real para deficientes auditivos. A discussão inclui os desafios e oportunidades na implementação dessas soluções, destacando o potencial de tecnologias open-source e a colaboração entre desenvolvedores e a comunidade científica.
Identifição de Espécies Florestais com YOLO: Um Estudo Baseado em Imagens de Folhas
Gerenciar e proteger recursos naturais é uma das principais preocupações de um país. A ameaça da mudança climática traz ênfase para a preservação florestal, o primeiro passo na direção da prevenção é a educação ambiental. O seguinte trabalho procura criar um modelo de aprendizado profundo capaz de identificar a espécie de uma árvore por sua folha. Utilizando um dataset disponibilizado com 16 espécies florestais, totalizando 698 imagens, e amostras em um ambiente controlado para treinar o modelo de detecção de objetos com o software YOLO. Procura-se disponibilizar uma ferramenta capaz de facilitar e garantir maior confiança na identificação de uma espécie florestal em qualquer lugar. Possibilitando o estudo ambiental de áreas que recebem menos atenção de organizações formais e possuem menos recursos e mão de obra especializada. O modelo apresenta taxas de acerto acima de 93% com uma confiança de 60% nas predições.
Implementação de Deep Learning para Contagem e Segmentação de Ovos em Tempo Real
A contagem manual de ovos em esteiras de produção é um processo suscetível a erros e ineficiências, o que pode impactar negativamente a produtividade e a qualidade do produto final. Por isso, é essencial a implantação de soluções que automatizem esse processo, aumentando a eficiência e a precisão dessa tarefa. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de deep learning utilizando Python e o YOLOv8 para contagem e segmentação de ovos em tempo real. O modelo foi treinado em um conjunto de dados de 1.643 imagens criado e anotado com o Roboflow, que facilitou a preparação das imagens para treinamento, teste e validação. Os resultados demonstram que a abordagem proposta alcança alta precisão na detecção e segmentação de ovos, evidenciando seu potencial para implementação em sistemas automatizados na indústria avícola.
Interface e Interatividade em Tours Virtuais: um estudo no Museu do Ipiranga
Este artigo apresenta o desenvolvimento e a implementação de uma ferramenta digital para a criação de tours virtuais, aplicada ao Museu do Ipiranga, em São Paulo. A solução proposta utiliza tecnologias opensource como JavaScript, Node.js e A-frame.js para oferecer uma experiência imersiva e interativa através de uma interface intuitiva. A ferramenta permite a inserção de imagens 360º, configuração de hotspots, e integração de faixas de áudio, proporcionando uma navegação dinâmica pelos ambientes do museu. Além disso, incorpora funcionalidades de comunicação em tempo real através do Networked A-frame, promovendo interações sociais entre os visitantes durante o tour virtual. A implementação visa democratizar o acesso ao acervo do museu, superando barreiras físicas e ampliando a preservação digital do patrimônio cultural. A metodologia desenvolvida pode ser replicada para outros museus e instituições culturais, contribuindo para a inovação e ampliação do impacto da digitalização do patrimônio cultural.
Jogos Digitais sob a perspectiva da Engenharia de Software: um mapeamento sistemático da literatura
A adoção dos Jogos Digitais foi amplamente utilizada para manter os estudantes engajados pedagogicamente no Ensino Remoto Emergencial (ERE). Além disso, evidenciou uma valorização exponencial em relação ao uso e desenvolvimento industrial do Jogos Digitais nas diferentes demandas de mercado. Este artigo apresenta os resultados de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) que inclui a análise de artigos sobre Jogos Digitais e a Engenharia de Software a partir de três importantes bases internacionais, nomeadamente ACM Digital Library, Scopus e Springer Link, repositórios recomendados para a realização de pesquisas na área de Engenharia de Software. A ferramenta Parsifal foi utilizada para apoiar a execução da MSL. Foram analisados os estudos primários dos anos de 2020 a 2024 (pandemia e pós-pandemia de Covid-19), tendo como fenômeno de interesse a obtenção de informações empíricas em relação à utilização de técnicas de Engenharia de Software no desenvolvimento de Jogos Digitais. Um total de 112 estudos foram indexados a partir da string de busca, dos quais 99 a partir dos critérios de inclusão e exclusão foram rejeitados e 13 foram analisados para responder às questões de pesquisa e análise dos critérios de avaliação. Analisando os dados, conclui-se que a maioria dos estudos apresentam a Engenharia de Software de forma tímida ou pontual no desenvolvimento de Jogos Digitais.
Machine Learning Model: Perspectives for quality, observability, risk and continuous monitoring
The transition of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) projects from experimental stages to fully operational solutions presents substantial challenges. This is especially true for applications where these technologies play a critical role, demanding high-quality, reliable, and observable ML models. This paper explores the crucial aspects of continuous monitoring in ML models and emphasizes the need for a comprehensive approach that goes beyond technical development. It highlights that ensuring the reliability and robustness of deployed ML models requires a multifaceted framework encompassing data governance, model lifecycle management, and thorough team training. The paper addresses key aspects such as model quality, risk management, and the crucial role of observability in maintaining model stability and reliability in production environments. Using Itaú Unibanco as a case study, the paper showcases a robust model risk management approach and a dual monitoring system: an independent validation team oversees riskier models, while smaller models are monitored by their development team. The paper concludes by emphasizing the significance of a robust Model Risk Management (MRM) framework in the evolving landscape of AI and ML, particularly as these technologies become deeply integrated into various business operations. Highlighting that Itaú Unibanco’s rigorous approach to model quality, observability, low risk, and continuous integration aligns with the regulatory requirements set by the Brazilian central bank.
Mantendo a consistência entre diagramas de Casos de Uso e modelos iStar com apoio de suporte computacional
Ferramentas CASE devem também considerar apoiar engenheiros de software a garantir a consistência entre artefatos gerados. Em particular, se um artefato é usado como base para gerar outro é importante que ambos permaneçam consistentes após mudanças realizadas durante a evolução do software. Em trabalhos prévios têm sido proposta uma ferramenta computacional para apoiar a derivação de casos de uso UML a partir de modelos organizacionais iStar. Contudo, mudanças posteriores realizadas nos modelos de casos de uso não eram refletidas nos modelos iStar usados como base, gerando inconsistências na documentação de requisitos. Considerando este problema, regras de garantia de consistência (RGCs) foram propostas e implementadas na ferramenta, permitindo que engenheiros de requisitos possam fazer mudanças em modelos de casos de uso e, de forma semiautomática, atualizar os modelos iStar associados. Esta funcionalidade é apresentada neste artigo.
MeuIF: Um aplicativo para o gerenciamento de frequência escolar e otimização dos procedimentos da seção pedagógica do IFPR Campus Cascavel
No âmbito do Instituto Federal do Paraná, Campus Cascavel, levantou-se a necessidade de desenvolver um software capaz de otimizar tarefas diárias dos estudantes e da Seção Pedagógica e de Assuntos Educacionais (SEPAE). Neste contexto, esse trabalho realizou o desenvolvimento do aplicativo MeuIF, voltado para dispositivos Android, que auxilia a SEPAE na identificação da evasão escolar, por meio de análises automáticas da frequência escolar de cada estudantes. Ademais contribuindo para o controle das retiradas do PNAE pelos discentes. Além disso, também auxilia no gerenciamento das entradas atrasadas e saídas antecipadas dos estudantes. O desenvolvimento do aplicativo MeuIF foi implementado no ambiente do Android Studio, empregando a linguagem de programação Java, enquanto as informações relevantes são armazenadas e gerenciadas via Google Cloud. Em conclusão, o desenvolvimento do aplicativo MeuIF representa um avanço significativo na otimização e simplificação das atividades diárias dos alunos e da SEPAE. Ao atender à necessidade premente de aprimoramento das operações.
Perséfone: Um site informativo sobre métodoscontraceptivos para adolescentes
A adolescência representa uma marca importante na vida da mulher em função das inúmeras transformações fisiológicas e psicológicas que ocorrem nesta fase. Ademais, tal fase pode apresentar ainda maior complexidade quando a adolescente passa por uma gestação, inclusive trazer riscos para a mãe e para o feto. A falta de acesso a informações seguras sobre educação sexual e métodos contraceptivos é um dos fatores que contribui para agravar o problema. Diante disso, o objetivo principal deste estudo é desenvolver uma aplicação web informativa que disponibilize dados seguros e acessíveis sobre métodos contraceptivos para todas as mulheres, priorizando as adolescentes, independentemente de sua classe social. Para isso foi realizada uma pesquisa bibliográfica que serviu como base para definir as funcionalidades do site. A aplicação web está em desenvolvimento, utilizando as tecnologias JavaScript (incluindo o Node.js), HTML, CSS e MySQL. Até o momento, um protótipo inicial da aplicação web foi criada na plataforma Canva, demonstrando as interações entre a aplicação e o usuário. Também foram desenvolvidos os diagramas de caso de uso e entidade relacionamento (DER). Espera-se que a aplicação forneça informações claras e seguras sobre educação sexual e os métodos contraceptivos, promovendo a conscientização das adolescentes e auxiliando-as a conhecerem melhor seus corpos e na escolha do melhor método contraceptivo para as suas necessidades e realidades.
Processo de desenvolvimento do Off-Line: um software de otimização de filas em praças de alimentação
A Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) é um ambiente acadêmico movimentado, com uma grande variedade de estabelecimentos alimentícios. A gestão eficiente das filas de atendimento a esses locais é fundamental para melhorar a experiência dos usuários e, ao mesmo tempo, otimizar a operação dos estabelecimentos. Atualmente, a UPM carece de uma solução eficaz para esse problema. O projeto chamado “Off-Line”, tem a finalidade de desenvolver um aplicativo para otimizar filas de atendimento dos estabelecimentos comerciais dentro do campus da universidade. Foram realizadas sessões de entrevistas para identificar os problemas e compreender as necessidades e o comportamento dos usuários; verificação de validade do protótipo na ferramenta Figma, construção de modelagem de negócio, estratégias de marketing e a criação de uma aplicação funcional, com base nos protótipos construídos.
Proposed Approach for Creating Soybean Grain Image Dataset
The integration of digital technologies and artificial intelligence in agriculture has the potential to significantly improve the accuracy and efficiency of grain classification. This study focuses on the development of a comprehensive methodology for soybean grain classification, utilizing a custom-built image acquisition system and advanced image processing techniques. High-resolution images of soybean grains were captured using a Nikon D3100 DSLR camera, with the setup optimized to ensure consistent lighting and contrast for precise image analysis. Various segmentation methods, including RGB and CMYK color channel separation, Otsu thresholding, and edge detection using the Canny algorithm, were employed to isolate and classify key features of the grains. Classical image processing techniques were used to create a robust and labeled dataset, providing essential training data for machine learning models. The results demonstrate the potential of combining classical image segmentation with machine learning to automate grain classification processes, enhancing reliability and ensuring compliance with industry standards.
Proposta de framework conceitual para a detecção de vulnerabilidades durante o desenvolvimento de programação
Vulnerabilidades de segurança em software representam ameaças sérias, com riscos financeiros e de reputação. Avaliar a segurança geralmente ocorre tardiamente no Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC), acarretando custos e atrasos. Este estudo propõe um framework que estrutura a construção de uma ferramenta que visa antecipar a validação de segurança na fase de implementação do SDLC, promovendo código seguro desde o início. Objetivos incluem análise de vulnerabilidades, soluções e regras para ferramentas de análise de código. O estudo preenche uma lacuna, fornecendo orientações para aprimorar a segurança no desenvolvimento de software.
Prototipo de aplicación Android guía para lecciones de solfeo en clave de sol destinada a estudiantes de nivel inicial del curso de lenguaje musical, aplicable en prácticas internas y externas al conservatorio
En este estudio se aborda la escasez de herramientas tecnológicas interactivas en la educación musical, específicamente en el desarrollo de las habilidades para la lectura de partituras. Se desarrolló una aplicación para sistemas operativos Android que ofrece una experiencia más completa de aprendizaje de la técnica de solfeo, al abarcar todas las actividades necesarias para la ejecución de una lección utilizando los recursos de un dispositivo móvil. La hipótesis sugiere que este recurso podría mejorar el rendimiento de los estudiantes de niveles iniciales de lenguaje musical. Para probarlo, se realizó una investigación cuantitativa comparando evaluaciones realizadas a los estudiantes antes y después de la implementación de la aplicación en las prácticas. Los resultados indican una mejora en el nivel de lectura de los estudiantes. La investigación se justifica con la necesidad de innovar en la enseñanza de solfeo y proporcionar un apoyo para las prácticas autónomas de los estudiantes.
Protótipo para detecção e alerta de trabalhadores em uma zona de perigo
Acidentes de trabalho são uma preocupação constante em ambientes industriais, impactando negativamente a saúde dos trabalhadores, as empresas e a sociedade em geral. Este trabalho propõe um protótipo que utiliza inteligência artificial e visão computacional para detectar e alertar trabalhadores em zonas de perigo, contribuindo para a prevenção de acidentes. O protótipo será desenvolvido para detectar trabalhadores próximos a um braço robótico Motoman em um ambiente fabril simulado. Utilizando a rede neural convolucional YOLO integrada à biblioteca OpenCV, o sistema identifica e localiza pessoas em tempo real dentro de uma área de risco definida ao redor da máquina. A metodologia adotada combina pesquisa bibliográfica, coleta de dados audiovisuais e simulação em maquete.
Reconhecimento de espécies florestais Amazônicas utilizando imagens de superfícies transversais
A pesquisa em monitoramento ambiental impulsionou o desenvolvimento de diversas tecnologias aplicadas à conservação dos ecossistemas. Este trabalho explora a aplicação da arquitetura YOLOv8 para a identificação de espécies arbóreas amazônicas utilizando técnicas de visão computacional. O estudo foca na análise de imagens de cortes transversais da madeira, com um banco de dados público compreendendo 2.160 imagens de 18 espécies distintas. O modelo foi treinado e validado, alcançando alta precisão no reconhecimento das espécies, com resultados de teste demonstrando taxas de acerto de até 99%. O objetivo é desenvolver uma solução que permita reconhecer espécies com precisão, contribuindo para a proteção da floresta e melhorando a fiscalização contra o desmatamento ilegal
Reconhecimento de expressões faciais com MediaPipe
O reconhecimento de expressões faciais (Facial Expression Recognition - FER) é uma importante subárea da visão computacional e inteligência artificial, com aplicações que variam desde a interação humano-computador até o monitoramento emocional em contextos clínicos. Apesar dos avanços, a maioria dos estudos se concentra em análises baseadas em imagens completas, subestimando a viabilidade dos landmarks faciais como uma alternativa que equilibra privacidade e eficiência computacional. Este artigo propõe e compara três abordagens diferentes: (1) Imagens Completas; (2) Landmarks Renderizados; e (3) Landmarks Vetoriais. Os resultados indicam que, embora a abordagem de Imagens Completas tenha obtido o melhor desempenho em F1-Score: 0,6723, Precision: 0,672 e Recall: 0,676, demonstrando a robustez desta técnica. Contudo, os Landmarks Renderizados, especialmente com o Mapa de Pontos Conectados (MPC), emergem como uma alternativa promissora, equilibrando precisão, eficiência e privacidade.
Seleção de retransmissores de mensagens de alerta de eventos críticos em VANETs
Situações adversas que ocorrem nas vias de trânsito públicas, sejam acidentes de trânsito, congestionamentos severos, entre outros, são considerados como eventos críticos de trânsito. Tais eventos ocorrem com relativa frequência e precisam ser tratados rapidamente pelas autoridades públicas para manter o funcionamento adequado das cidades e rodovias. Os principais desafios para um tratamento eficiente residem na natureza aleatória do evento e na rapidez e precisão de sua notificação às autoridades. Dessa maneira, a grande quantidade de veículos nas vias de trânsito, juntamente com suas capacidades de comunicação e monitoramento, permitem a detecção e alerta da ocorrência de tais eventos. Contudo, transmitir tais detecções até os destinos pode ser difícil, dada a natureza não inteiramente confiável dos envolvidos, especialmente quando entre o veículo detector e o destino encontra-se a necessidade de retransmissões dessa mensagem. Nesse sentido, a escolha do mais adequado veículo retransmissor, dentre os possíveis retransmissores, torna-se uma necessidade. Nesse sentido, este trabalho propõe o desenvolvimento e a utilização de um Fator de Credibilidade Veicular (FCV) nas Redes Veiculares Ad Hoc (VANETs), gerado por meio da utilização de diversos critérios, que representem comportamento no trânsito, como parâmetros de entrada para o método de tomada de decisão multicritério AHP. O resultado do método é o FCV, que é utilizado para, por meio de ranqueamento, determinar os veículos mais confiáveis para realizarem a transmissão das informações sensíveis de alerta de evento crítico de trânsito.
Seleção, pontuação e ranqueamento de provedores serverless utilizando método de Decisão Multicritério
Conforme a tecnologia avança, torna-se cada vez mais desafiador identificar a melhor abordagem ou método para desenvolver e distribuir um software que atenda aos objetivos finais de seus idealizadores e usuários, sem se tornar economicamente inviável e tecnicamente complexo. Reconhecendo a relevância da opção por uma solução de infraestrutura de terceiros (nuvem computacional) e a utilização do paradigma serverless para tal abordagem, este estudo visa propor um mecanismo de seleção de plataformas serverless utilizando o método multicritério para a tomada de decisão AHP. Os critérios utilizados na modelagem da solução foram extraídos de provedores de serviço serverless bem como da análise de relatório de benchmarking de provedores serverless. Experimentos a respeito da acurácia e desempenho da solução foram realizados, juntamente com a comparação de uma implementação do método multicritério utilizado disponibilizada em uma biblioteca de software.Como resultado, foi identificado que ambas as implementações do algoritmo AHP obtiveram 100% de precisão nos resultados em ambiente controlado. No entanto, o algoritmo implementado pelos pesquisadores apresentou um melhor desempenho em tempo de computação nos cenários com mais de 500 provedores serverless.
Transformando o Ensino de Matemática na Educação Básica: O Impacto das Tecnologias de Realidade Aumentada e Virtual
Este artigo investigou a integração de tecnologias imersivas, como realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV), no ensino de matemática na educação básica, focando em como essas tecnologias podem transformar métodos pedagógicos tradicionais. O objetivo principal foi avaliar a eficácia de um jogo educativo desenvolvido em Unity, destinado a ensinar as quatro operações matemáticas fundamentais aos alunos do ensino fundamental. O método adotado consistiu em uma pesquisa bibliográfica, que envolveu a análise de literatura recente para explorar o impacto e a eficácia da RA e RV na educação. Trabalhos fundamentais como Tori, Hounsell e Kirner (2020) sobre as potencialidades da realidade virtual e Delgado Lopes et al. (2019) sobre a aplicação da realidade aumentada no contexto educacional foram examinados. A revisão dos estudos mostrou que o uso de interfaces interativas e mecânicas de jogo, projetadas através do Unity, pode, significativamente, melhorar a compreensão e o engajamento dos alunos em matemática. Concluiu-se que a RA e a RV não apenas reforçam o aprendizado matemático, mas também atendem às diversas necessidades de aprendizagem dos alunos, promovendo uma educação mais inclusiva.
Um Estudo Empírico Sobre a Arquitetura e a Propriedade Coletiva de Projetos de Sistemas Operacionais de Tempo Real Livres
Face ao crescimento de sistemas de internet das coisas (IoT), têm-se observado um aumento na demanda por Sistemas Operacionais de Tempo Real (RTOS). Proporcionalmente, cresceu o número de projetos focados em desenvolver esse tipo de sistema. Entre esses projetos, pode-se encontrar aqueles produzidos por comunidades de software livre (FLOSS). Dado que a produção por essas comunidades envolvem muitos desenvolvedores, uma prática comum abrange a modularização e a propriedade coletiva de código. Diante disso, este estudo objetivou analisar o código-fonte e entender a propriedade coletiva de código quanto à modularidade e a relação dela com os desenvolvedores. É utilizada uma amostra de nove projetos do GitHub com mais de mil estrelas. Foram apresentadas ferramentas para executar cálculos e analisar se o desenvolvedor pode ou não ser considerado proprietário de código. O algoritmo é baseado na Matriz Simples e no método Degree of Authorship (DOA). Já os notebooks transformaram os resultados em informação com auxílio de gráficos. A partir dessas análises foi possível determinar o número de contribuidores e de responsáveis em cada projeto. Verificou-se que em média o número de responsáveis por módulo variou entre 15,83% e 46,56%; a quantidade de módulos por responsável, a qual variou entre dois e vinte e sete, demonstrou que um responsável pode ser proprietário de vários módulos; e por fim a quantidade de responsáveis por módulo, em que foi possível concluir que em média um módulo pode possuir um ou dois desenvolvedores como proprietários.
Um framework conceitual para criação e implementação de proteção de dados
Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de expor o que é necessário criar para proteção de dados, observando um framework conceitual que atenda as normas legais de proteção de dados e privacidade. Com a busca de uma referência que englobasse os temas pesquisados, percebe-se a necessidade de instrução e suporte para navegar entre as normas legais que orientam o tema. Sendo assim, propõe-se um framework conceitual em forma de ontologia, para indicar as etapas necessárias para adequar as normas vigentes, servindo para instruir as medidas técnicas e legais necessárias para a proteção de dados.
Uma Arquitetura de Digital Twin para Open Finance
A convergência entre Digital Twins e Open Finance traz novas oportunidades. O Open Finance possibilita a coleta e o compartilhamento de grandes quantidades de dados financeiros entre diferentes participantes do mercado, como bancos, fintechs e outras instituições. Esses dados podem ser integrados em um Digital Twin, criando uma réplica digital de um cliente, processo ou sistema financeiro. Isso permite a simulação de diversos cenários, como o comportamento do cliente em resposta a diferentes produtos ou serviços financeiros, a previsão de tendências de inadimplência, a avaliação de riscos de crédito e a otimização da oferta de serviços. Nesse contexto, o presente artigo discute algumas arquiteturas de DT para o setor financeiro e apresenta uma arquitetura especificamente projetada para Open Finance.
Use and Production of FLOSS in Brazilian States: an Wider Survey
This article presents a quantitative and qualitative exploratory research on the use and production of free/libre and open source software (FLOSS) by Brazilian states. Each one of the 26 states and the federal district was interrogated through access to information platforms and other specific eletronic information request forms between 2023 and 2024. This research fills a gap on the use of free software by Brazilian states. This research shows which are the most used software and software categories, the licenses that occur the most, the biggest FLOSS users among the states.
WeGIA: Web Gerenciador para Instituições Assistenciais
Este artigo apresenta o desenvolvimento e a aplicação do WeGIA, um software livre criado para apoiar a gestão de instituições do terceiro setor no Brasil. Ele foi projetado para contribuir no enfrentamento dos desafios específicos dessas organizações, como a gestão de recursos, a transparência e a conformidade com regulamentações, incluindo a Lei Geral de Proteção de Dados. O software utiliza uma arquitetura modular e sua construção contou com o apoio de diversas equipes voluntárias de alunos do técnico em informática, ao longo dos anos. Além disso, apresentamos um estudo de caso que avalia sua utilização em uma Organização Não Governamental de resgate e acolhimento de animais e em duas Instituições de Longa Permanência para Idosos que aderiram ao uso do software para apoiar os processos de controle e transparência nestas instituições.
What if AI Could Revolutionize Literature Reviews in Virtual Reality and Mental Health?
The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has opened new avenues for automating and enhancing the process of systematic literature reviews. This study investigates the effectiveness of three state-of-the-art LLMs — ChatGPT4o, LLaMA, and Gemini — in conducting literature reviews on the intersection of virtual reality and mental health, focusing on works by a renowned author in the field, Mel Slater. We defined two objective and two subjective questions to evaluate the performance of these models against a ground truth dataset. Our findings reveal significant insights into the accuracy, reliability, and limitations of each model, providing a comprehensive analysis of their potential and constraints. This study aims to guide future applications of LLMs in academic research, highlighting the transformative potential of these technologies in conducting systematic
Yin Yang Convolutional Nets: Image Manifold Extraction by the Analysis of Opposites
Computer vision in general presented several ad- vances such as training optimizations, new architectures (pure attention, efficient block, vision language models, generative mod- els, among others). This have improved performance in several tasks such as classification, and others. However, the majority of these models focus on modifications that are taking distance from realistic neuroscientific approaches related to the brain. In this work, we adopt a more bio-inspired approach and present the Yin Yang Convolutional Network, an architecture that extracts visual manifold, its blocks are intended to separate analysis of colors and forms at its initial layers, simulating occipital lobe’s operations. Our results shows that our architecture provides State- of-the-Art efficiency among low parameter architectures in the dataset CIFAR-10. Our first model reached 93.32% test accuracy, 0.8% more than the older SOTA in this category, while having 150k less parameters (726k in total). Our second model uses 52k parameters, losing only 3.86% test accuracy. We also performed an analysis on ImageNet, where we reached 66.49% validation accuracy with 1.6M parameters. We make the code publicly available at: https://github.com/NoSavedDATA/YinYang CNN.
Abordagem Metodológica para o Ensino de Geografia: Aplicação da Realidade Virtual na Compreensão do Período Mesozóico
O presente trabalho pretende apresentar algumas características da era dos dinossauros, desde os eventos que antecederam sua existência até sua extinção. A integração de dinossauros no ambiente escolar através de realidade virtual oferece uma abordagem inovadora para o ensino, permitindo aos alunos e professores uma imersão educativa no mundo dos dinossauros.
Acessibilidade na Realidade Aumentada: Aplicações Educacionais Inclusivas
A realidade aumentada (RA) possui um potencial significativo para transformar a educação ao criar experiências de aprendizado imersivas e interativas. Este projeto investiga como a RA pode ser empregada para promover a inclusão na educação, com ênfase na acessibilidade. O desenvolvimento envolveu a pesquisa teórica sobre acessibilidade e RA, a seleção de tecnologias como os óculos Meta Quest 2 e o software Unity3D, e a criação de funcionalidades adaptativas como "Speech to Text" e "Sound Direction". Os testes com usuários e feedbacks de especialistas indicaram que a RA pode melhorar consideravelmente o engajamento e a compreensão de alunos com deficiência, particularmente no ambiente escolar. Os resultados destacam a importância do design universal na criação de experiências educacionais de RA e sugerem que futuras pesquisas devem se concentrar na integração de tecnologias assistivas para potencializar o impacto educacional. O trabalho proporciona uma base sólida para o desenvolvimento contínuo de práticas pedagógicas que visam uma educação mais equitativa e acessível, reforçando o papel transformador da tecnologia na promoção de uma educação inclusiva.
Algoritmo de detecção de rachaduras no concreto asfáltico betuminoso por meio de visão computacional
Este estudo explora o uso de técnicas de visão computacional para automatizar a detecção de rachaduras em imagens digitais de asfalto, com o objetivo de melhorar a manutenção das rodovias brasileiras. A má conservação das estradas não apenas aumenta os custos operacionais para as empresas de transporte, mas também compromete a segurança dos usuários, elevando o risco de acidentes. Com a implementação de um sistema automatizado para a detecção precoce de rachaduras, é possível realizar intervenções preventivas, evitando danos mais graves ao pavimento e reduzindo os custos de manutenção ao longo do tempo. A pesquisa propõe o desenvolvimento de um protótipo utilizando o algoritmo YOLO para a detecção de rachaduras, estabelecendo as bases para futuras implementações. Embora a criação de um banco de imagens diversificado e a implementação prática do protótipo ainda estejam por ser realizadas, a metodologia apresentada fornece uma base sólida para trabalhos futuros. Os próximos passos envolverão a construção do banco de imagens, o treinamento do modelo e a avaliação de sua eficácia.
Ambiente Digital Simulado de Atendimento em Telemedicina: Inovação na Educação Médica com Moodle
A telemedicina, uma tecnologia emergente que tem avançado significativamente nas práticas médicas, torna-se cada vez mais relevante. Para preparar futuros médicos para os desafios de um sistema de saúde em constante evolução, a Coordenação Geral de Ensino Digital da FUSVE, em parceria com o curso de Medicina da Universidade Vassouras, desenvolveu um ambiente educacional que aproxima os alunos da prática de atendimentos digitais. A proposta é que o ambiente seja utilizado na educação médica, para ensinar o processo da consulta remota — desde o agendamento até o preenchimento do laudo médico e a solicitação de exames — permitindo que os estudantes adquiram conhecimento e pratiquem de forma correta. Explorando as potencialidades de softwares livres, como o Moodle, um ambiente amplamente utilizado no contexto educacional e agora aplicado ao ensino médico, essa iniciativa prepara os alunos para a medicina moderna, onde a tecnologia é essencial no atendimento ao paciente.
Análise de Desempenho de Aparelhos TV Box Descaracterizados para Uso Educacional
Este documento baseia-se em um projeto que visa reaproveitar dispositivos TV box apreendidos através da instalação de sistemas operacionais de código aberto. O projeto inclui catalogar estes dispositivos, descaracterizá-los, substituindo firmware ilegais e instalar softwares de propósito educacional. No entanto, este documento concentra-se especificamente na análise de desempenho para uso educacional. O objetivo final é fornecer uma base para evidenciar a viabilidade de utilizar esses dispositivos em escolas públicas, promovendo assim a inclusão digital.
Análise e orientação de postura nos exercícios de calistenia usando estimativa de pose humana
A calistenia é um sistema de exercícios que utiliza o peso do próprio corpo para o seu desenvolvimento, e por ser uma prática acessível, durante o período pandêmico, houve um aumento na prática dos exercícios, no entanto, se mal executada pode causar lesões. No entanto, com o avanço da tecnologia e da inteligência artificial, é possível utilizar ferramentas que estimam a postura, e assim corrigi-la durante o exercício, com a aplicação de bibliotecas que, com o uso de processamento gráfico, analisam a pose humana durante atividades físicas, como é o caso do Mediapipe e do Movenet. Este trabalho tem como objetivo revisar diferentes aplicações dessas bibliotecas em trabalhos de pesquisa, buscando analisar ferramentas, que com o uso adequado, pode auxiliar na correção de postura do usuário e assim evitar lesões.
Aplicação de Modelo LLAMA 2 para envio de lembretes através do Telegram
Este projeto apresenta o desenvolvimento de um protótipo de chatbot voltado para melhorar a comunicação entre a Secretaria de Saúde de Foz do Iguaçu e os usuários do sistema público de saúde. Utilizando o modelo LLaMA-2-7b-chat integrado ao Telegram, o chatbot atualmente é capaz de enviar lembretes automáticos sobre consultas, mas futuramente ele irá permitir que os pacientes confirmem, remarquem ou cancelem seus horários.
Aplicação de Modelos de Simulação para Melhoria da Eficiência Operacional no Porto de Santos
Este trabalho explora a utilização de ferramentas de simulação computacional para analisar e propor possíveis melhorias na eficiência operacional nos terminais portuários de Santos. O objetivo é modelar processos e situações reais e hipotéticas destes terminais utilizando o software Arena, desenvolvido pela Paragon. A pesquisa realiza simulações de diferentes cenários operacionais, sendo o rodoviário e o ferroviário apresentados neste trabalho, identificando possíveis gargalos e oportunidades de otimização no que diz respeito a chegada de cargas por via rodoviária e ferroviária na região. Os resultados iniciais mostram o potencial das simulações em auxiliar na análise de problemas operacionais, contribuindo para tomada de decisões estratégicas.
Aplicação do framework ASUP na Gestão Ágil de Projetos Tecnológicos de P&DI: Um Estudo de Caso
A evolução da Engenharia de Software, desde sua concepção até o advento das metodologias ágeis, tem impulsionado novas práticas de gerenciamento de projetos, destacando o Agile Short Unified Process (ASUP). Este estudo analisou a aplicação do ASUP em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) realizados por um grupo de pesquisa em realidade virtual e aumentada de uma universidade pública, demonstrando sua adaptabilidade e eficácia na gestão das complexidades e incertezas desses projetos. O uso de software livre para o gerenciamento das atividades foi uma escolha estratégica, promovendo flexibilidade e independência de soluções proprietárias. As adaptações, como a simplificação do ASUP e o estímulo à participação dos stakeholders, refletem o compromisso com a melhoria contínua e a criação de um ambiente de trabalho mais produtivo e engajado, contribuindo para o sucesso dos projetos. Recomenda-se sua adoção em outros contextos para fomentar uma gestão ágil e colaborativa.
Aplicativo Móvel para Gestão de Operações em Áreas Agrícolas
A agricultura é crucial para a vida humana e o crescimento econômico global, mas enfrenta desafios como impactos ambientais e a necessidade de aumentar a produção para uma população crescente. Como auxílio a esse cenário, este estudo desenvolveu um aplicativo móvel para melhorar a gestão agrícola, focando na otimização de processos. Utilizou-se Figma para prototipagem e ferramentas como Android Studio, GitHub, Visual Studio Code e Flutter para o desenvolvimento, aplicando a Arquitetura Limpa para garantir a qualidade do código. Os resultados mostram que o aplicativo tem grande potencial para aprimorar a gestão de propriedades agrícolas, oferecendo uma solução eficiente e intuitiva.
Autenticação de Usuários na Web 3.0: Um Estudo sobre Mecanismos Descentralizados com Blockchain
Este estudo explora a integração da tecnologia blockchain com a Web 3.0, destacando a autenticação descentralizada de usuários. A Web 3.0 inaugura uma nova era na internet, focada na descentralização de dados e em uma economia baseada em tokens, proporcionando maior segurança e controle dos dados aos usuários. A pesquisa investiga como o blockchain pode ser utilizado para implementar um método de autenticação seguro e descentralizado, comparando seus benefícios e limitações em relação aos métodos tradicionais de autenticação centralizada. O estudo abrange a evolução do blockchain, desde suas origens como tecnologia subjacente ao Bitcoin até suas aplicações contemporâneas, incluindo contratos inteligentes e identificação digital. Além disso, o trabalho analisa as principais características da Web 3.0, como a web semântica e a capacidade de processamento de informações por máquinas. Um protótipo de sistema de registro de usuários utilizando blockchain é desenvolvido e avaliado, destacando as vantagens da autenticação descentralizada, como maior segurança, transparência e resiliência a falhas. A metodologia utilizada inclui uma revisão bibliográfica detalhada, análise técnica do blockchain e o desenvolvimento prático do protótipo. Este estudo contribui para o entendimento das potencialidades e desafios da autenticação descentralizada, fornecendo insights importantes para futuras aplicações e pesquisas na área.
Automação na Detecção de Desvios em Carimbos de Cartonagens para Garantia da Integridade e Segurança do Produto
Este artigo investiga uma abordagem para melhorar o controle de qualidade na indústria farmacêutica, aproveitando técnicas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para identificação automatizada de lotes em embalagens de medicamentos. O processo de inspeção manual atual é suscetível a erros humanos e atrasos, prejudicando a precisão e a segurança da produção de medicamentos. Para solucionar essas preocupações, este estudo explora a aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) para automatizar o processo de verificação.
Automation of Energy Management Analysis in Automotive Engineering with Python
This paper presents the development and implementation of an automated application for the analysis of Energy Management tests in the automotive industry, using Python as the primary tool. The application automates the processing of data acquired from various test types, including Coast Down, Parasitic Losses, Full Load, Acceleration Metrics, and Fuel Consumption. By transforming data into dataframes and utilizing Python functions, the application achieves a significant reduction in the time required for data analysis, surpassing traditional methods reliant on Excel spreadsheets. The automation improves efficiency and enhances the precision of engineering calculations, making the process more dynamic and less prone to human errors. The results demonstrate a reduction of over 70% in data analysis time, with the potential for further improvements as all engineering calculations are fully transitioned to Python. This approach offers a competitive advantage for automotive companies, optimizing their processes and accelerating product development.
Avaliação da Performance e Corretude na Geração de Código Através de Técnicas de Engenharia de Prompt: Um Estudo Comparativo
A Engenharia de Prompt é um processo relativamente novo que desempenha um papel crucial na eficácia dos modelos de linguagem, inclusive em tarefas como a geração de código. Essa pesquisa busca comparar a performance de diferentes técnicas de engenharia de prompt na geração de código. O estudo avalia as técnicas com base em duas principais métricas: corretude e performance do código gerado. Um pequeno dataset foi manualmente criado com 12 exercícios de diferentes níveis de dificuldade, com trade-offs entre tempo e espaço. A performance foi mensurada pela capacidade de obter a resposta com complexidade assintótica ótima dado uma restrição específica. Os dados foram analisados pela óptica da métrica Pass@k onde k foi definido como 1 e 3. Foram definidos dois modelos de linguagem distintos para obter os resultados: Meta Llama 3 8B e o Google Gemma 7B.
BioBoosters: Aplicação web para auxiliar na preservação da Estação Ecológica de Quedas do Iguaçu por meio da identificação de espécies e do processo de ensino-aprendizagem
A Mata Atlântica abriga aproximadamente 2.500 vertebrados e 20.000 espécies de plantas, ambas com altos níveis de endemismo. Conhecer as espécies da região é de suma importância para preservação da vegetação que atualmente corresponde a apenas de 12 a 24 % do território original. Uma das maneiras de preservar e conservar sua biodiversidade é transformá-la em Unidades de Conservação (UC). A Estação Ecológica (ESEC) de Quedas do Iguaçu é uma UC que visa a proteção de um trecho da Mata Atlântica presente no município homônimo. Apesar da importância da ESEC, ainda não há levantamento das espécies presentes no local, sendo que esse tópico é fundamental para garantir políticas de preservação eficazes. Além disso, a população local desconhece a existência da ESEC e um dos modos de torná-la próxima à comunidade é apresentando-a de forma dinâmica nas escolas. O seguinte trabalho objetiva desenvolver uma aplicação informativa, interativa e educacional como uma ferramenta de aprendizagem através da identificação das espécies pelos estudantes do IFPR Quedas do Iguaçu. A aplicação web apresentará espaços destinados à informação sobre a Mata Atlântica, riqueza de espécies, registros de identificação, contato com especialistas e curiosidades. A identificação das espécies será feita por meio da utilização de modelos do TensorFlow, além disso serão utilizadas outras tecnologias para o desenvolvimento da aplicação web. Busca-se, dessa forma, conscientizar os estudantes para auxiliar na preservação da biodiversidade da região, além de monitorar a ocorrência das espécies já descritas para a Mata Atlântica.
Blockchain e Smart Contracts: vulnerabilidades que ainda acontecem no protocolo Proof of Stake
A tecnologia Blockchain tem evoluído significativamente desde sua concepção, tornando-se um pilar central no desenvolvimento de criptomoedas e sistemas descentralizados. Inicialmente, ela forneceu uma estrutura segura e imutável para transações digitais, o que levou à criação e implementação dos contratos inteligentes, que automatizam acordos e operações sem a necessidade de intermediários. Com o tempo, surgiram novas formas de garantir a segurança e eficiência dessas transações, como a transição do Ethereum, em 2022, do mecanismo Proof of Work (PoW) para Proof of Stake (PoS).
Chatbot e Suporte ao Cliente: um Estudo para Desenvolvimento de um Protótipo em uma Empresa de Software
O avanço tecnológico tem revolucionado a maneira como as empresas se relacionam com seus clientes, especialmente no suporte ao cliente. A adoção de chatbots destaca-se como uma solução eficiente, proporcionando uma vantagem competitiva significativa às empresas que integram essa tecnologia em suas operações. O trabalho propõe a criação de um protótipo de chatbot que, ao integrar inteligência artificial, visa compreender as demandas específicas dos clientes, oferecendo um atendimento mais ágil e personalizado, otimizando o uso dos profissionais de suporte ao cliente na empresa estudada.
Comparação de Desempenho em Páginas Web: Uma Análise de Client-Side Rendering e Server-Side Rendering
Com o progresso dos mecanismos de busca e classificação de sites, a utilização de técnicas de otimização para motores de busca (SEO) tornou-se vital para aprimorar a visibilidade online, sendo a performance da página uma das principais métricas consideradas pelos navegadores. Este estudo compara duas abordagens de renderização de páginas web: Client-Side Rendering (CSR) e Server-Side Rendering (SSR). Duas páginas, cada qual empregando uma abordagem, foram desenvolvidas com o framework Next.js e avaliadas com a ferramenta Lighthouse, simulando variadas condições de rede. As métricas de desempenho e SEO examinadas incluem First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP), Total Blocking Time (TBT), Speed Index e Cumulative Layout Shift (CLS). Os resultados revelam variações significativas no desempenho das páginas sob diferentes condições de conectividade, evidenciando as vantagens e desvantagens de cada método de renderização em termos de SEO.
Comparativo entre modelos de segmentação para identificação de espécies florestais
O desmatamento das florestas é uma preocupação crescente, pois seus impactos estão diretamente relacionados ao aquecimento global. Uma das maneiras de diminuir a degradação das florestas é a correta identificação das espécies de madeira. Porém, essa identificação se torna difícil devida à grande quantidade de espécies presentes no bioma brasileiro. Este artigo tem como objetivo explorar os conceitos para o desenvolvimento de uma solução baseada em técnicas de segmentação de imagens como o You Only Look Once (YOLO) e o Segment Anything Model (SAM) para otimizar o desempenho de um classificador Resnet-50. Ao concluir esta solução, espera-se contribuir para a identificação precisa das espécies de madeira, auxiliando com os agentes fiscalizadores no combate ao desmatamento ilegal.
Construindo Pontes Digitais: Um Site Acessível Focado no Transtorno do Espectro Autista
Este trabalho tem como objetivo desenvolver um site acessível que forneça informações e recursos sobre o Transtorno do Espectro Autista (TEA), promovendo conscientização e inclusão digital. A pesquisa e o planejamento envolveram a revisão de diretrizes de acessibilidade, como as WCAG 2.1, além da análise de sites acessíveis voltados para o público com deficiências. Foram organizados conteúdos especializados sobre o autismo, utilizando uma linguagem clara e inclusiva, e incorporados recursos visuais acessíveis. O desenvolvimento técnico priorizou um design inclusivo, com navegação intuitiva e ferramentas como ajuste de contraste e suporte a leitores de tela. Testes de acessibilidade e validações com especialistas em autismo garantirão que o site atenda às necessidades da comunidade autista e para o auxílio dos educadores. O projeto segue em processo de construção, baseando-se num processo de avaliação contínua, com melhorias constantes baseadas em feedback dos usuários, especialistas, visando na criação de um ambiente digital cada vez mais inclusivo e informativo.
Desenvolvimento de um Modelo de Detecção de Doenças em Soja com ML.NET: Análise de Performance
Este estudo avalia a aplicação do ML.NET na detecção de doenças na soja (Glycine max), um cultivo de alta importância econômica, especialmente no Brasil, onde o agronegócio representa cerca de 30% do PIB. Identificar doenças nas fases iniciais é crucial para minimizar perdas financeiras e garantir a segurança alimentar global. A ONU destacou essa importância ao designar 2020 como o Ano Internacional da Saúde Vegetal, estimando que pragas e doenças podem reduzir as safras em até 40% anualmente. O ML.NET, uma biblioteca de aprendizado de máquina da Microsoft, facilita a criação de modelos personalizados usando C# e é compatível com várias plataformas, incluindo web, móveis e desktop. Neste estudo, a biblioteca será empregada para treinar um modelo de detecção de doenças da soja por meio da API ImageClassification. O objetivo é avaliar o desempenho do ML.NET na classificação de imagens de folhas de soja afetadas por doenças, utilizando um conjunto de dados externo ao usado no treinamento e validação. Os resultados serão comparados com outros métodos de detecção de doenças para validar a eficácia do ML.NET. A escolha do ML.NET se deve à sua acessibilidade e facilidade de integração com diferentes plataformas, permitindo o desenvolvimento de aplicativos especializados. A implementação de um modelo eficiente de detecção de doenças em soja pode reduzir perdas e contribuir para a sustentabilidade do agronegócio, assegurando maior segurança alimentar global.
Design Inclusivo: Acessibilidade Digital para Idosos em Dispositivos Inteligentes
Este trabalho desenvolveu interfaces inclusivas para dispositivos móveis e relógios inteligentes, focando na acessibilidade de usuários idosos. A pesquisa aplicou princípios do \textit{Design} Universal, otimizando cor, tipografia e ícones para maximizar usabilidade e clareza, resultando em uma experiência digital mais acessível e funcional.
Educação Baseada em Evidências: Desenvolvimento de plataforma aberta para análise de dados do programa federal Criança Alfabetizada
Este estudo apresenta o desenvolvimento e aplicação do DataEduca, uma plataforma open-source voltada à análise de dados educacionais, com o objetivo de auxiliar na implementação da Educação Baseada em Evidências (EBE). O artefato foi aplicado no município de Santo Augusto, RS, com 135 alunos do 3º ao 5º ano, no contexto do programa federal Criança Alfabetizada. O DataEduca permitiu a criação de pareceres pedagógicos individuais, fornecendo planos de estudo personalizados para suprir defasagens de aprendizagem e possibilitando o monitoramento contínuo da evolução ou regressão do rendimento dos alunos. Como contribuição, a plataforma facilita o uso de dados educacionais para a tomada de decisões pedagógicas mais eficazes. As avaliações de aceitação da ferramenta ainda serão conduzidas. O estudo destaca o potencial da tecnologia para otimizar a prática pedagógica e recomenda futuros testes em diferentes contextos educacionais.
Ferramenta de Rastreabilidade de Teste Baseada em Features para Software Altamente Configurável
Este estudo descreve a Test2Feature, uma ferramenta web para rastreabilidade de testes em Sistemas Altamente Configuráveis (SAC). O projeto visa auxiliar engenheiros de software no mapeamento e organização de testes através de funcionalidades como personalização avançada, execução em padrões específicos e catalogação de casos de teste. Com interface intuitiva e recursos robustos, a ferramenta otimiza o fluxo de trabalho e melhora a precisão na execução de testes. Os recursos de análise e relatórios detalhados fornecem insights sobre cobertura dos testes e desempenho do software. A Test2Feature integra-se com ferramentas existentes e suporta múltiplos ambientes de desenvolvimento, promovendo uma abordagem estratégica alinhada aos objetivos do projeto.
GeoHistória PR:um website de auxílio ao ensino de História e Geografia com enfoque no estado do Paraná
O objetivo deste artigo é apresentar o site "GeoHistória PR", que consiste em uma plataforma web destinada a ajudar os candidatos ao vestibular a aprender sobre as disciplinas de História e Geografia com enfoque no estado do Paraná. Para a elaboração do conteúdo do site foi feita uma revisão bibliográfica sobre os currículos de História e Geografia no contexto do estado do Paraná, com ênfase no ensino médio e nos documentos oficiais estaduais, já para a codificação do site utilizou-se as tecnologias HTML, CSS, Javascript, bem como Node.js e MySQL. No site será possível consultar materiais específicos sobre os dois componentes curriculares já citados, tais como vídeo aulas, materiais de apoio e questões de vestibulares. Como resultados parciais já foram produzidas telas de protótipos não funcionais, com o objetivo de planejar a estrutura e o layout do site, nesse sentido, espera-se que a plataforma web criada possa ser acessada especialmente pelos estudantes do ensino médio em vias de realizar as provas do vestibular, contribuindo em suas formações especificamente nos componentes curriculares de História e Geografia.
Inteligência Artificial e Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem: Um Novo Caminho para Metodologias Ativas
O ensino tradicional enfrenta desafios na sua metodologia, principalmente por não usufruir das novas tecnologias que promovem maior autonomia e personalização. As Inteligências Artificiais permitem adaptar o ensino às necessidades individuais dos alunos. O estudo de Bloom, “O problema dos 2 sigmas”, apresenta que, o ensino individualizado pode melhorar significativamente o desempenho. Os Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem (LMS) complementam essa abordagem, facilitando o acesso, a personalização, e proporcionando ambientes planejados e controlados, com mais inclusão para alunos com os mais diversos perfis de aprendizado.
Investigando o Uso de Inteligência Artificial em Projetos Brasileiros do GitHub
A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel importante no desenvolvimento de software, especialmente em projetos de código aberto. Este estudo investiga o uso de IA em repositórios brasileiros do GitHub, com o objetivo de identificar as linguagens de programação mais utilizadas, o tempo de vida desses repositórios e as áreas de aplicação mais frequentes da IA. Utilizando um conjunto de dados composto por 30 projetos de código aberto brasileiros com maior número de estrelas no GitHub, foram encontradas três áreas principais de aplicação: aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e visão computacional. Python lidera como a linguagem de programação mais utilizada, seguida por JavaScript, C++ e C# em igual proporção, com Shell e TypeScript também empatados em seguida. A mediana de vida desses repositórios é de aproximadamente 66 meses, demonstrando a recente maturidade dessas iniciativas no Brasil.
JSON Web Tokens: Um estudo sobre sua aplicação
O JSON Web Token é um padrão para a segurança de comunicação de dados entre clientes e servidores. Ele é composto por um cabeçalho que tem as normas de criptografía usadas, a carga útil que possui os dados para criptografar e a assinatura que possui a chave para criptografar todo o token, usando o algoritmo de criptografia estabelecido no cabeçalho. Sua vantagem principal é não depender de banco de dados para salvar as informações principais permitindo a comunicação entre diferentes aplicações, e como desvantagem, o token fica no ar até a sua data de expiração o que pode causar problemas caso aconteça uma brecha de informações confidenciais dos usuários.
Neuroacolhimento: Uma plataforma de auxílio a jovens estudantes com Altas Habilidades/Superdotação
Este trabalho aborda o tema de acolhimento emocional a estudantes superdotados (SD) e altamente habilidosos (AH) no espaço escolar, aprofundando-se em diversos pontos importantes e pouco debatidos atualmente, como a assincronia cognitiva e emocional no desenvolvimento dos jovens, visando chamar atenção às diferenças e desesteriotipar os termos. O estudo é de caráter qualitativo, tendo como ponto de partida a análise de questionamentos realizados a estudantes e professores do Ensino Médio, resultando no protótipo de uma plataforma digital que auxilie responsáveis e professores em uma conduta mais significativa e que contribua para que estudantes AH/SD possam explorar seu potencial e entender suas emoções, de forma saudável e equilibrada.
NoSQL e Segurança: Um estudo de análise para prevenção de injeção em bancos de dados NoSQL
A análise de vulnerabilidades de segurança em bancos de dados NoSQL, com ênfase nos ataques de injeção de código, revela os desafios enfrentados por sistemas amplamente adotados em aplicações web e na nuvem. O crescimento exponencial dos bancos de dados NoSQL, impulsionado por sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados não estruturados e escalabilidade horizontal, contrasta com a robustez e integridade transacional dos bancos de dados relacionais (SQL). Apesar da flexibilidade e da eficiência oferecidas pelos sistemas NoSQL, eles apresentam novas ameaças de segurança, especialmente relacionadas a ataques de injeção, que podem comprometer a integridade e a confidencialidade dos dados. A comparação detalhada entre as arquiteturas SQL e NoSQL destaca as principais vulnerabilidades associadas a cada uma, mapeando métodos e ferramentas existentes para a prevenção e mitigação de ataques em sistemas NoSQL. Simulações de ataques em um ambiente controlado replicam cenários reais de uso, incluindo técnicas como tautologias, Piggyback Queries, e ataques UNION, para testar as vulnerabilidades e avaliar a eficácia das estratégias de defesa. A validação de entradas por meio de Autômatos Finitos Determinísticos (DFA) surge como uma abordagem eficaz para prevenir tentativas de injeção antes que possam impactar o banco de dados. A criptografia RSA é explorada como uma camada adicional de proteção para dados sensíveis, reforçando a segurança de sistemas NoSQL contra ataques.
Omnis Chess: Desenvolvimento de um xadrez adaptado para Pessoas Com Deficiências Físicas dos Membros Superiores por Meio de Hardware e Software Livre
O projeto Omnis Chess busca promover a inclusão de pessoas com deficiência física nos membros superiores à prática do xadrez. Dados do IBGE mostram que 3,7% da população brasileira possui algum grau de deficiência nos membros superiores, evidenciando a necessidade do desenvolvimento de tecnologias assistivas. Conforme a Lei Nº 13.146/2015, há a garantia ao direito ao acesso igualitário a esportes e lazer. O objetivo é desenvolver um sistema autônomo capaz de reconhecer comandos de voz em português e movimentar automaticamente as peças no tabuleiro. Para isso, o sistema utiliza um microcomputador Raspberry Pi Zero 2W, bibliotecas de código aberto, como python-chess para a lógica do jogo, SpeechRecognition (online) e Vosk (offline) para reconhecimento de voz e com suporte ao modelo Kaldi. A estrutura física baseia-se em um mecanismo CoreXY, comum em impressoras CNC, controlada por motores de passo. Os resultados parciais indicam o funcionamento da integração das tecnologias online, enquanto o reconhecimento de voz offline com a biblioteca vosk integrada com um modelo Kaldi para o português precisa ser otimizado, melhorando a resposta a comandos específicos, e assim integrar o software ao protótipo físico e iniciar os testes de usabilidade e garantir que o Omnis Chess seja uma ferramenta eficaz para a inclusão social.
Re-USE: Aplicativo Colaborativo para Reciclagem Consciente com Doações de Resíduos Reutilizáveis e Denúncias Ambientais
No Brasil, aproximadamente 82,6 milhões de toneladas de resíduos sólidos são geradas anualmente, com menos de 4% desse total sendo reciclado. O descarte inadequado de resíduos sólidos e a necessidade de práticas eficazes de reciclagem são desafios crescentes. Este projeto propõe um aplicativo móvel com três módulos principais: o primeiro para cadastro de itens recicláveis por pessoas comuns, o segundo para doações de resíduos reutilizáveis por empresas, e o terceiro para denúncias anônimas de descartes irregulares. O aplicativo visa facilitar a gestão de resíduos, promover a reciclagem e contribuir para a conscientização ambiental, oferecendo uma solução prática e integrada para a comunidade.
Nathaly Vitória Machado da Silva Rodrigues
Segurança da Informação em Dispositivos Móveis: Perspectivas e Comportamentos dos Usuários
O avanço da tecnologia aumentou significativamente o uso de smartphones e tablets, com muitas pessoas utilizando esses dispositivos para armazenar dados, enviar mensagens, navegar na internet e realizar outras tarefas. Consequentemente, o roubo de dados pessoais tornou-se mais comum, com o objetivo de armazenar e usar informações pessoais, como senhas, dados bancários, fotos e vídeos, de maneira ilegal. Este trabalho tem como objetivo identificar se os usuarios de dispositivos móveis seguem boas práticas de segurança. Os resultados revelam os principais pontos em que os usuários falham em se proteger adequadamente e evidenciam a falta de conhecimento sobre normas de segurança.
Sistema de Acompanhamento Acadêmico para Neuroatípicos no Ensino Superior
Este estudo propõe o desenvolvimento de um sistema de acompanhamento acadêmico voltado para alunos neuroatípicos no ensino superior, especificamente aqueles com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). Com base em uma análise detalhada das práticas atuais em instituições de ensino superior, o estudo identifica lacunas na comunicação e no suporte pedagógico oferecido a esses alunos. O objetivo central é criar uma ferramenta tecnológica que registre o progresso acadêmico, facilite a comunicação entre docentes e profissionais de apoio, e promova estratégias pedagógicas personalizadas. Além de abordar a falta de integração entre diferentes setores da universidade, a pesquisa propõe um modelo processual que permita uma tratativa mais eficaz das demandas desses alunos, contribuindo para uma educação superior mais inclusiva e equitativa.
Tempta: Um site para auxíliar no desenvolvimento da redação do ENEM
O projeto propõe o desenvolvimento de uma plataforma online, Tempta, para auxiliar na aprendizagem de redações padrão ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio), visando suprir a necessidade de conhecimento sobre esse tipo de escrita. Além de exemplificar as 5 competências do ENEM, Tempta tem como principal proposta informar sobre como fazer uma redação. Esse software será criado, pois percebe-se a necessidade dos estudantes terem conhecimento sobre a redação do ENEM, o objetivo é promover o aprimoramento das habilidades de escrita dos discentes, visto que, na própria plataforma, será disponibilizado recursos educacionais, como propostas de redação, projetos de texto e a redação pronta. Com isso, pretende-se oferecer aos estudantes uma ferramenta acessível e eficiente para aprimorar suas habilidades de escrita, contribuindo para seu sucesso acadêmico.
The Application and Limitation of IoT in Bills of Lading: Reflection on Future Technological Directions
The maritime shipping industry is increasingly using the Internet of Things (IoT) to improve the management of bills of lading, enabling real-time tracking and data sharing. However, IoT faces challenges such as technical complexity, data security risks, and high costs. This paper examines the applications and limitations of IoT in this context, highlighting areas where improvement is needed. While specific solutions are not discussed, the paper suggests that future technologies like blockchain may complement IoT, offering a direction for further research and development.
Transformando Caixas-Pretas em Caixas de Vidro: Aumentando a Explicabilidade de Redes Neurais com Ferramentas de Visualização 3D
Este artigo apresenta um projeto em andamento que visa transformar a natureza de "caixa preta" das redes neurais em modelos de "caixa de vidro" usando ferramentas de visualização 3D. À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais essencial em várias áreas, cresce a necessidade de explicabilidade nos modelos de deep learning. Utilizamos o Godot Engine, uma plataforma de código aberto, para criar visualizações interativas que elucidam o funcionamento interno das redes neurais, facilitando a compreensão dos processos de tomada de decisão. Nossa metodologia converte dados de redes neurais treinadas do Python para o formato JSON para visualização em tempo real, permitindo que os usuários explorem intuitivamente a arquitetura neural, os caminhos de ativação e as rotas de decisão por meio de uma interface visualmente rica. Resultados preliminares confirmam o potencial do projeto para melhorar a transparência da IA, com trabalho futuro focado em expandir as visualizações para abranger redes neurais mais complexas.
Transformando TV Boxes Apreendidas Pela Receita Federal em Computadores Educacionais
Esta pesquisa explora a reutilização de TV boxes apreendidas pela Receita Federal do Brasil, transformando-as em minicomputadores educacionais, e dando-lhes um novo propósito. O estudo foca na substituição do sistema operacional Android por Linux e na seleção de softwares educacionais adequados.
Tutor Inteligente: Machine Learning Aplicada ao Processo de Ensino e Aprendizagem da Matemática no Ensino Básico
Este artigo apresenta o desenvolvimento do Tutor Inteligente, um sistema baseado em machine learning, criado para personalizar o processo de ensino-aprendizagem da matemática no ensino básico. A metodologia adotada envolve técnicas de aprendizado de maquina para análise e adaptação do conteúdo às necessidades individuais dos alunos. O desenvolvimento do sistema segue uma abordagem incremental com metodologias ágeis (SCRUM), incluindo testes contínuos (TDD) e integração com ferramentas de avaliação em tempo real. Os resultados parciais mostram que o Tutor Inteligente fornece feedback imediato e suporte adaptativo, promovendo uma experiência de aprendizado mais eficaz e interativa para alunos com dificuldades específicas na matemática. A conclusão aponta o sistema como uma ferramenta complementar ao ensino, capaz de enriquecer o processo educacional e aumentar a retenção de conhecimento.
Um estudo para Aplicação do Python como Linguagem de Iniciação à Programação no Ensino Fundamental II
Este trabalho apresenta um estudo inicial para demonstrar que estudantes do ensino fundamental II podem, de forma gradual, aprender a linguagem de programação Python, desde que já tenham tido contato com ferramentas básicas de programação em outras linguagens. Os estudos demonstram que o Python pode ser uma boa ferramenta para a prática de programação para crianças a partir de 12 anos, mesmo sendo uma linguagem com aplicações em ambientes profissionais.
Unificación de datos abiertos del MEC utilizando Python
Este estudio en curso tiene como objetivo la unificación de dos conjuntos de datos abiertos del Ministerio de Educación y Ciencias de Paraguay: el Registro de Títulos y el Registro Nacional de Carreras. La integración de estos conjuntos de datos busca proporcionar una visión integral de la relación entre la oferta educativa y los títulos otorgados, lo cual es fundamental para la evaluación de la calidad educativa y la planificación académica. Para ello, se utiliza Python con Anaconda, aprovechando sus avanzadas capacidades en gestión de datos. Los resultados del análisis destacan la necesidad de realizar procesos de limpieza, estandarización y detección de duplicados, lo que pone de manifiesto problemas subyacentes en los procesos de registro.
Uso de sistemas de versionamento de código dentro do ambiente de projetos acadêmicos
Este projeto busca explorar e melhorar o desenvolvimento de projetos científicos acadêmicos, focando principalmente na escrita e organização desses trabalhos. A pesquisa propõe a criação de uma plataforma digital que utiliza sistemas de versionamento de código para otimizar a colaboração e a gestão de projetos acadêmicos. A metodologia inclui a identificação das principais dificuldades enfrentadas por estudantes, a análise das ferramentas mais utilizadas e o desenvolvimento de um protótipo da plataforma. Espera-se que a solução proposta melhore significativamente a qualidade e eficiência dos projetos acadêmicos, facilitando a colaboração e a organização do trabalho entre estudantes.
Uso de software livre na condução de projetos de Pesquisa e Desenvolvimento no contexto da Indústria 4.0: Estudo de Caso com Redmine
O estudo aborda a utilização de software livre, especificamente o Redmine, para gerenciar projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) no contexto da Indústria 4.0. Apresenta-se uma ferramenta de código aberto, que pode ser aplicada na melhoria da eficiência e flexibilidade na condução de projetos P&D dentro deste novo paradigma industrial. No estudo de caso, a ferramenta Redmine foi utilizada em um projeto P&D desenvolvido em parceria entre a Universidade Federal de Uberlândia – UFU e empresa de Energia Elétrica – Eletrobras Eletronorte. O trabalho distingue vantagens e desafios do uso de software livre, adaptabilidade, escalabilidade e adequação às necessidades específicas de projetos que exigem alta automação, integração digital e colaboração.
Uso de Visão Computacional na Análise de Exames Radiológicos Torácicos
Este projeto explora a aplicação planejada de visão computacional, especificamente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), na análise e classificação de exames radiológicos torácicos. O objetivo principal é desenvolver e treinar um modelo capaz de diferenciar entre radiografias saudáveis e doentes, contribuindo para diagnósticos mais precisos e oportunos de doenças pulmonares. A pesquisa utilizará o dataset ChestX-ray14, composto por mais de 100.000 imagens anotadas, como a principal fonte de dados. O projeto está atualmente na fase de desenvolvimento, com trabalhos futuros focados na implementação do protótipo e avaliação do modelo.
Venda de Ingressos Online com Autenticação Via Blockchain na Web3.0
A tecnologia blockchain, originada em 2008 como a infraestrutura por trás do Bitcoin, oferece um método revolucionário de registro de transações em um bloco de registro digital descentralizado e imutável. Com sua capacidade de garantir a integridade e a imutabilidade dos dados sem a necessidade de uma autoridade central, a blockchain encontrou aplicações variadas além das criptomoedas, incluindo no setor de vendas de tickets online. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de venda de ingressos utilizando a tecnologia blockchain para prevenir fraudes e revendas não autorizadas, garantindo maior transparência e segurança nas transações.
WIMA: An Open-Source API for efficient Image Transmission on Wireless Sensor Networks
This paper explores the integration of image sensors into Wireless Sensor Networks (WSN) for Internet of Things (IoT) applications, an area currently limited by technical constraints. It introduces WSN Image API (WIMA), an open-source and adaptable API designed to unify and simulate the stages of image transmission. Developed and designed on the Contiki-NG/Cooja platform, WIMA has demonstrated its viability through simulations of use cases, validating its efficacy in supporting image transmission in WSN environments. The API offers a standardized approach for incorporating image data into WSN, addressing a significant gap in current methodologies to simulate this scenario for IoT applications. Future work will focus on deploying WIMA in real-world scenarios to evaluate and improve its image transmission capabilities.