Navegando por Cursos "Ciência da Computação"

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Acesso aberto (Open Access)
Análise de desempenho de modelos supervisionados aplicados à classificação multirrótulo
(2025-12-15) Lopes, Assucena Quéren; Souza, Mariane Moreira de; Costa, Isabelle Cristinne Pinto Sampaio; Almeida, Rafael José de Alencar
Este trabalho investiga o desempenho de diferentes algoritmos supervisionados aplicados à classificação multirrótulo, com foco em compreender como modelos tradicionais se comportam quando avaliados de forma comparativa e estatisticamente fundamentada. Foram analisados cinco classificadores amplamente utilizados na literatura, XGBoost, Random Forest, Multilayer Perceptron, Regressão Logística e k-Nearest Neighbors, todos adaptados à abordagem Binary Relevance e avaliados em múltiplas métricas relevantes para cenários multirrótulo.Os resultados evidenciaram diferenças consistentes entre os modelos. O XGBoost apresentou desempenho elevado em métricas sensíveis ao equilíbrio entre rótulos, como F1-macro e Hamming Loss, destacando-se por sua capacidade de capturar relações complexas entre atributos. O Random Forest obteve os valores mais altos em métricas influenciadas por frequências de rótulos, como F1-micro e Jaccard, refletindo sua estabilidade em cenários com classes majoritárias. O Multilayer Perceptron apresentou desempenho intermediário e maior variabilidade entre execuções, enquanto Regressão Logística e k-NN foram sistematicamente inferiores aos demais modelos. Os resultados obtidos indicam que determinados modelos apresentaram desempenho mais consistente do que outros no contexto específico desta investigação, considerando as métricas avaliadas e as características da base Yeast. Conclui-se que esses dois métodos constituem alternativas mais eficazes para classificação multirrótulo no conjunto avaliado, cada qual apresentando vantagens específicas conforme o critério de desempenho adotado.
Acesso aberto (Open Access)
Aprimorando a experiência do Sistema de Mapas Autocatalíticos (SISMA): uma versão online
(2025-12-05) Alves, Leonardo Pessoa Oliveira; Silva, Luiz Eduardo da; Souza, Fellipe Guilherme Rey de; Silva, José Mauricio Schneerdorf Ferreira da
As aulas tradicionais, usando quadro e giz estão sendo melhoradas com o uso da tecnologia, proporcionando assim, um melhor aprendizado aos estudantes. Usando um sistema baseado na internet e um software apropriado, podemos fazer o uso de simulações interativas de fenômenos e processos numa sala de aula tradicional. As visualizações de algumas reações químicas, por exemplo, utilizando os recursos tradicionais, dificultam a apresentação desse assunto. A proposta foi aprimorar uma ferramenta de fácil utilização que pode auxiliar na exemplificação de reações vistas em aulas teóricas e livros. Essa ferramenta já existe, mas na versão desktop que necessita de algum conhecimento técnico para sua instalação e utilização, trazendo uma dificuldade a mais para o professor e até mesmo o aluno. A partir do SISMA, desenvolvido na linguagem Java, foi realizado um estudo do código e assim uma reimplementação para a linguagem JavaScript, possibilitando o seu uso utilizando apenas um computador com acesso a internet. Como resultado, obteve-se uma versão web moderna do SISMA, preservando as funcionalidades da versão original, mais acessível e simples de usar, eliminando a necessidade de instalação e ampliando seu uso em ambientes educacionais.
Acesso aberto (Open Access)
Automação da análise de células vegetais: um pipeline híbrido baseado em cellpose e efficientnet
(2025-12-10) Fernandes, Gabriel Thiago; Camilo, Gustavo Fidelis; Silva, Luiz Eduardo da; Souza, Mariane Moreira de; Cunha Neto, Antônio Rodrigues da
A análise citogenética de células vegetais é uma etapa fundamental em estudos de toxicologia ambiental, genética e fisiologia vegetal. Entretanto, o processo tradicional de identificação das fases mitóticas em lâminas citológicas é manual, demorado e sujeito a variabilidade entre observadores. Este trabalho propõe um pipeline automatizado para segmentação e classificação de células em diferentes fases da divisão celular, integrando duas abordagens de aprendizado profundo: o modelo Cellpose para segmentação e a arquitetura EfficientNet para classificação citológica. O dataset utilizado foi composto por 656 imagens microscópicas contendo células de Allium cepa e Lactuca sativa, das quais foram extraídos originalmente 993 recortes de células, sendo 442 em interfase e as demais distribuídas entre as fases mitóticas, conjunto este que foi posteriormente ampliado usando a técnica de data augmentation para o treinamento. O ajuste fino do modelo Cellpose foi realizado com 100 imagens por meio do Cellpose GUI, que permite treinar modelos customizados de forma interativa, enquanto o classificador foi treinado sobre imagens individuais recortadas a partir dos bounding boxes obtidos do dataset original. Além disso, desenvolveu-se uma aplicação web com backend em Python e frontend em React, permitindo ao usuário carregar múltiplas imagens, revisar classificações e obter automaticamente o índice mitótico. Os resultados demonstram que o pipeline é capaz de identificar e classificar células com uma eficiência satisfatória, atingindo uma precisão média de 87% na segmentação e acurácia global de 89% na classificação, reduzindo significativamente o tempo necessário para análise citogenética laboratorial. O sistema desenvolvido representa um avanço no apoio à automação de análises microscópicas e estabelece uma base para a construção de um dataset próprio e melhorias futuras.
Acesso aberto (Open Access)
Bancos de dados não relacionais em aplicações móveis de gerenciamento de tarefas: aplicativo mesada
(2025-12-10) Lima, Daniel da Costa; Rodrigues, Ryan; Miguel, Eliseu César; Silva, Luiz Eduardo da; Borges, Romário da Silva
Embora bancos de dados relacionais sejam amplamente utilizados em sistemas de gerenciamento de tarefas, ainda há pouca exploração do potencial de modelos não relacionais (NoSQL) nesse tipo de aplicação. Com esse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel denominado Mesada, utilizado como estudo de caso para avaliar a viabilidade do uso de bancos orientados a documentos em sistemas dessa natureza. O projeto foi implementado em arquitetura cliente-servidor, empregando .NET Core no back-end, React Native no front-end e MongoDB Atlas como base de dados. A modelagem orientada a documentos mostrou-se adequada para representar dados semiestruturados e acompanhar as mudanças estruturais necessárias ao longo do desenvolvimento. Os resultados obtidos reforçam o potencial das tecnologias NoSQL em aplicações que demandam flexibilidade e evolução contínua.
Acesso aberto (Open Access)
JSimples: uma ferramenta web didática para o ensino de compiladores
(2025-12-03) Ragazzo, João Paulo Martyr; Silva, Luiz Eduardo da; Bressan, Paulo Alexandre; Pagliares, Rodrigo Martins
A construção de compiladores é fundamental para compreender o design de linguagens de programação, sendo um dos cursos mais importantes da computação. Entretanto, ferramentas educacionais existentes são limitadas a interfaces desktop e não oferecem visualização de etapas críticas como a análise sintática. Este trabalho apresenta o JSimples, uma plataforma web interativa para ensino e aprensizagem de compiladores, com visualização de árvores sintáticas, execução passo a passo da linguagem Simples e feedback em tempo real. A avaliação por inspeção especializada, baseada nas heurísticas de Nielsen e no framework LORI, resultou em média de 4,0/5 para usabilidade e 4,3/5 para qualidade pedagógica.
Acesso aberto (Open Access)
Reengenharia de um sistema web educacional: migração para arquitetura REST com padrão repository e node.js
(2025-12-01) Rocha, Eduardo Guerreiro; Silva, Luiz Eduardo da; Souza, Fellipe Guilherme Rey de; Souza, Mariane Moreira de
A evolução das ferramentas educacionais é essencial para acompanhar as mudanças no ambiente de aprendizado. A plataforma Tales Ludos, que se destaca como um recurso educacional aberto para criação de jogos, enfrentou o desafio de modernizar sua infraestrutura tecnológica a fim de melhorar a sinergia entre suas frentes de desenvolvimento. Este artigo relata a transição estratégica e a refatoração do backend da aplicação, migrando de um ambiente PHP para Node.js sob o modelo de API REST e padrão Repository, com o intuito de otimizar a comunicação entre camadas. A metodologia compreendeu inicialmente a análise do sistema original e o planejamento da reengenharia em três eixos: a adoção de uma API REST, a implementação do padrão Repository com injeção de dependências e a migração tecnológica para Node.js. Em seguida, realizou-se a implementação da nova arquitetura em camadas e sua documentação. Os resultados demonstram que a nova arquitetura tornou o sistema mais modular, flexível e preparado para integração com múltiplos clientes. Embora tenha aumentado a complexidade conceitual, a refatoração facilitou a manutenção evolutiva e os testes automatizados. Conclui-se que a adoção dessas práticas foi crucial para aumentar a sustentabilidade técnica da plataforma, alinhando-a às boas práticas contemporâneas.
Acesso aberto (Open Access)
SmartLab: uma solução inteligente para laboratórios utilizando home assistant
(2025-12-04) Santos, Matheus Martins dos; Silva, Luiz Eduardo da; Miguel, Eliseu César; Silva, José Maurício Schneedorf Ferreira da
Devido aos avanços tecnológicos observados nos últimos anos, torna-se cada vez mais comum o desenvolvimento de soluções para sistemas de domótica (automação residencial). O Home Assistant (HA) é um software open-source amplamente utilizado para criar e gerenciar essas automações, mas que pode ser empregado em diversos ambientes. Entretanto, a utilização dele para um uso mais específico como o gerenciamento de laboratórios de pesquisa ainda não foi devidamente aprofundada. Este trabalho desenvolve um sistema de gerenciamento de laboratórios utilizando o HA e se baseando na teoria da Internet das Coisas (IoT), com o objetivo de auxiliar no monitoramento e análise das atividades do laboratório. Este sistema foi desenvolvido utilizando como computador principal uma TV box reconfigurada e diversos sensores para a verificação de variáveis, como por exemplo temperatura, umidade, luz solar e pressão atmosférica. Foram realizados testes com o monitoramento de temperatura para comprovar a utilização do sistema. Com esses resultados, concluímos que o sistema desenvolvido pode ser implementado em laboratórios e em outros ambientes, contribuindo assim com o enriquecimento da área de automação inteligente.