Os crimes representam desafios sociais complexos e existe uma vasta gama de estudos que propõem-se a explicá-los. Compreendê-los é uma etapa crucial para adoção de medidas efetivas no combate à criminalidade. Atualmente, os órgãos de segurança pública do Estado de Minas Gerais registram as informações espaço-temporais dos crimes, em específico os crimes de rua, em suas ocorrências, permitindo assim que tais episódios sejam analisados, inclusive considerando também a esturtura urbana de suas respectivas cidades. O objetivo deste trabalho foi caracterizar a estrutura urbana de cada cidade na forma de rede complexa e correlacionar tal estrutura com a localização da ocorrência desses crimes. As cidades envolvidadas neste projeto são: Alfenas, Itabira, Itajubá, João Monlevade, Lavras, Ouro Preto, São João Del Rei e Viçosa. Nós apresentamos uma abordagem utilizando redes complexas e suas medidas de centralidade para compreender a concentração espacial ao longo dos anos de ocorrência de crimes de rua praticados nas cidades envolvidas neste projeto durante o período entre os anos de 2014 e 2022. Os resultados nos mostram que a medida de centralidade por proximidade é a medida que apresenta melhores valores de correlação com as regiões de concentração criminial.

Interactive applications to explore data are increasing daily as numerous data sources are used across various contexts. Consequently, it becomes imperative to consider the quality of user interaction and interpretation when dealing with data. In recent years, another noteworthy aspect gaining prominence is the utilization of geoprocessing to depict distances on maps, determine routes, and perform other related functions in the environmental area. Analyzing data within geoprocessing systems demands appropriate procedures to enhance the interactive technologies employed in such systems. This issue entails adopting user-centered approaches and strategies to mitigate the inherent complexity. While numerous heuristics are available for human-computer interaction studies, and some heuristics for human-data interaction have been developed recently, the availability of heuristics specifically catering to interaction and interpretation of data in maps remains limited. This study aimed to propose design recommendations specifically for human-data interaction within the geoprocessing domain. The development of these recommendations involved a series of studies conducted to identify the most significant issues pertaining to the interactions and development processes. The method included interviews with geoprocessing experts, usability inspections and tests with users. The first step involved interviews with 15 specialists in geoprocessing applications to understand the primary challenges associated with the development of this technology. The second step involved performing heuristic evaluations with three specialists in human-computer interaction, utilizing existing heuristics. The final step involved conducting user tests to ascertain users' difficulties when interacting with data displayed on maps. For this investigation, four geoprocessing applications from the market were evaluated: "SNISB" (18 users), and "SIOUT SC", , "P3M", and "Observatório da Agropecuária" (27 users, 9 on each system). These applications, developed by the Brazilian Government, aim to provide information to diverse user groups. Following an analysis of the obtained results, the thematic analysis of the interviews yielded two themes: 1) Characteristics of Geoprocessing Systems in Environmental Contexts and Implications for Design and 2) Development of Applications for Geo Data Interaction in Environmental Contexts, divided into three subthemes each. The usability inspections of the four applications yielded 211 problems. Usability evaluations with users yielded 186 unique problems. The problems from both evaluations yielded seven categories. From the analysis of the expert interviews, inspections with usability specialists, and user evaluations, the study drew ten recommendations for the design of geoprocessing interactive applications, which were divided into product and process recommendations. The proposed recommendations aim to improve the development of interactive data-intensive geoprocessing and improvements in the usability of such applications.

Refatorar é o processo de alteração da estrutura interna de um software a fim de
melhorar sua qualidade, sem modificar o seu comportamento externo. Estudos
recentes têm demonstrado que o ato de refatorar traz resultados positivos para
manutenção e compreensão do código e do sistema como um todo. Ocorre que,
atualmente, esse método ainda é pouco utilizado, sendo a expertise e a intuição os
principais fatores que determinam a necessidade de refatoração de um software.
Antes de iniciar o processo de refatoração, é imprescindível a análise para verifi-
car se a refatoração é algo realmente necessário. Desse modo, o presente estudo
visa avaliar técnicas de inteligência artificial, tal como deep learning, para predizer
quando a refatoração do software é essencial. Para tal, foi escolhido um dataset
com base nos algoritmos de deep learning, de modo a treinar a inteligência artifi-
cial. Por fim, serão feitas comparações com os modelos clássicos e outros modelos
de predição de refatoração para avaliar a eficácia dos algoritmos de deep learning

Um requisito de software indica uma capacidade ou uma característica que um software deve apresentar para ter valor aos seus stakeholders. É fundamental garantir que a descrição dos requisitos seja clara e inequívoca, a fim de permitir seu correto entendimento e facilitar a sua evolução. Porém, como a maioria dos requisitos de software são descritos em linguagem natural, pode ser que eles contenham subjetividades e inconsistências em sua descrição, ao que convencionou-se chamar de “Anomalia de Requisitos de Software”. Diversos trabalhos têm proposto ferramentas com o objetivo de contribuir para a detecção de anomalias de requisitos. Contudo, pode-se notar que poucos desses trabalhos têm avaliado a efetividade (cobertura e precisão) das ferramentas propostas, comparando-as umas com as outras e procurando identificar seus pontos fortes e fracos. Por conseguinte, este trabalho, candidatou-se a realizar um estudo experimental para cobrir esse gap da literatura. Ao todo, 3 (três) ferramentas para detecção de anomalias foram criteriosamente selecionadas da literatura (RETA, Tactile Check e Tiger Pro) e analisadas com base em documentos de requisitos de diferentes domínio, contendo mais de 85 anomalias. Como resultado, têm-se que a ferramenta com maior cobertura é a RETA, tendo identificado corretamente 85.19% das anomalias existentes. Porém, considerando a média entre cobertura e precisão, a ferramenta Tactile Check foi a que apresentou o melhor resultado. Apesar disso, todas as ferramentas comparativamente analisadas neste trabalho tiveram um nível insatisfatório de cobertura e precisão, ficando abaixo de, respectivamente, 66% e 57%. Isso se deve, em grande parte, pelas palavras que compõem o dicionário não estarem bem calibradas com as anomalias que a ferramenta se dispõe em detectar e pela técnica de detecção não considerar o contexto da descrição do requisito do qual o termo anômalo é inserido.

Este trabalho apresenta uma análise abrangente do codificador de voz \textit{Enhanced Voice Service} (EVS) e seu impacto na comunicação de voz. O objetivo principal é avaliar o desempenho do EVS em diferentes configurações, utilizando métodos objetivos de avaliação perceptual da qualidade de sinais de áudio. A qualidade de experiência (QoE) é um aspecto importante a ser considerado ao analisar a qualidade da comunicação de voz. Além disso, o trabalho destaca os diversos modos nos quais o EVS pode ser utilizado, permitindo que os usuários escolham a melhor opção para suas necessidades de comunicação de voz. O EVS é um codec de áudio de alta qualidade que tem revolucionado as comunicações de voz, oferecendo benefícios significativos em termos de qualidade sonora, eficiência de rede e consumo de energia. O estudo também investiga o impacto dos codificadores e parâmetros de rede na qualidade da comunicação de voz. Para medir a qualidade do sinal de voz com diferentes degradações, o estudo utiliza métricas como o \textit{Mean Opinion Score} (MOS) recomendado pela ITU-T P.862, o E-Model ITU-T G.107, e o coeficiente de correlação de Pearson para verificar a relação entre eles. Essas métricas e recomendações utilizam algoritmos para atribuir um valor à amostra de áudio que está sendo avaliada, permitindo uma avaliação objetiva da qualidade da comunicação de voz.

Os inúmeros ataques  às redes de computadores tem causado sérios prejuízos para empresas e usuários em geral. As Redes Definidas por Software, ou  Software Defined Networks - SDN, surgem como uma alternativa inovadora para isolamento e controle do tráfego da rede. O paradigma SDN permite a criação de regras a partir de um controlador que define ações sobre o comportamento do tráfego na rede. Apesar disso, as SDN  também sofrem de problemas de segurança, um dos principais tipos de ataque é baseado em negação de serviço distribuído (Distributed Denial of Service - DDoS), que pode atingir tanto os servidores da rede quanto o controlador SDN, deixando a rede inoperante. Na literatura atual existem relatos que os controladores da SDN não são capazes de lidar com um grande número de novos fluxos, criando vulnerabilidade na segurança dessas redes. A maioria das soluções propostas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para classificar o tráfego da rede de uma forma não estruturada dentro da atual arquitetura SDN. Neste trabalho, o objetivo é o desenvolvimento de uma nova arquitetura SDN para a detecção e mitigação de ataques de DDoS, que inclua o plano do conhecimento (Knowledge Plane -KP) e o plano de gerenciamento. O novo plano KP aproveita informações dos planos de gerenciamento (Management Plane - MP) e de controle para obter uma visão geral da rede e possibilitar um controle mais inteligente. O KP é responsável por aprender o comportamento da rede e, em alguns casos, operar autonomamente a rede, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para classificação e análise do tráfego da rede. Para o treinamento dos algoritmos de aprendizado de máquina foram gerados \textit{datasets} de tráfegos legítimo e malicioso em uma estrutura de rede SDN experimental com switches e topologias reais. Os fluxos foram direcionados aos servidores e ao controlador da rede utilizando-se ferramenta de ataque como a Bonesi e T50. Como resultado, a nova arquitetura SDN proposta foi capaz de detectar e mitigar os ataques de DDoS, impedindo o esgotamento dos recursos do controlador SDN e evitando o congestionamento da rede. Como precisão durante os experimentos do cenário híbrido, Naive-Bayes foi o melhor porque teve $92,95\%$ de acertos. Os algoritmos SVM, KNN e Árvore de Decisão tiveram respectivamente $78,18\%$: $79,06\%$ e $64\%$ de precisão de acertos. A métrica Acurácia obtida pelos algoritmo Árvore de Decisão, Naive Bayes, KNN e  SVM foi respectivamente 74,28%, 93,82\%,  90,42\% e 86,36\%. A métrica Revocação deu 100\% para todos os argoritmos, enquanto a métrica Medida-F deu para os algoritmos Árvore de Decisão, Naive Bayes, KNN e  SVM respectivamente 78\% , 96,35\%, 88,31\% e 87,75\%. Para melhorar as técnicas de detecção e mitigação de ataques DDoS, e identificar requisitos de uma solução mais eficaz, são propostos módulos (de pré-processamento, de análise estatistica, de decisão e outros) para definir características e funções das camadas da nova arquitetura proposta. Todos os Hosts que foram classificados como maliciosos, foram automaticamente bloqueados com sucesso durante um momento de 60s então um resultado de 100\% de bloqueio.

Crimes financeiros existem em todos os países do mundo, e um dos mais recorrentes é a Lavagem de Dinheiro. Esta é capaz de causar enormes prejuízos, tanto financeiros quanto relacionados à reputação, às empresas e agências governamentais envolvidas no processo. Atualmente, tais organizações utilizam algoritmos envolvendo técnicas de Inteligência Artificial para detectar transações financeiras suspeitas de Lavagem de Dinheiro. No entanto, tais métodos gerar uma quantidade enorme de transações suspeitas, sendo frequentemente necessária uma posterior avaliação humana para a confirmação da suspeição, aumentando os custos financeiros e o tempo gasto. Para solucionar esses problemas, a literatura tem apresentado vários métodos alternativos mais robustos, frequentemente envolvendo técnicas de \textit{Machine Learning}. Nesse cenário, uma vez que é possível representar transações financeiras por meio de grafos, métodos envolvendo Redes Neurais de Grafos (GNN) têm se mostrado uma solução promissora para a detecção de transações suspeitas de Lavagem de Dinheiro. Por meio de grafos, é possível representar transações tanto como vértices quanto como arestas, o que impactará na escolha do modelo de GNN para o processo de detecção. Este trabalho avalia as conhecidas arquiteturas de Rede Convolucional de Grafos (GCN) e Skip-GCN, assim como a recente Rede Neural de Nós e Arestas (NENN), para a solução do problema de detecção automatizada de Lavagem de Dinheiro, testando-as em transações financeiras geradas pelo simulador AMLSim. Para testar a influência do desbalanceamento de classe sobre a qualidade da detecção, foram geradas quatro bases de dados, AMLSim 1/3, AMLSim 1/5, AMLSim 1/10 e AMLSim 1/20, com taxas de desbalanceamento de 3, 5, 10 e 20, respectivamente. Inicialmente, os modelos de GNN foram testados sobre todos os conjuntos de dados, tanto com a classificação sendo feita por Softmax quanto por XGBoost. Em seguida, foi realizada uma otimização de hiperparâmetros nos modelos sobre a base de dados AMLSim 1/20, visando obter uma melhoria nos resultados para a taxa de desbalanceamento mais alta. Objetivando aumentar a precisão, foi também avaliada a classificação através da combinação Softmax + XGBoost disposta em cascata, de forma que o classificador seguinte confirmasse se a detecção de suspeição por parte do anterior. Nos resultados iniciais, embora os modelos GCN e Skip-GCN tenham se saído melhor no geral, a combinação NENN + XGBoost atingiu resultados melhores para o conjunto AMLSim 1/20, com uma macro-F1 de 86,69\%, indicando a influência positiva da representação das transações como arestas do grafo. Após a otimização de hiperparâmetros, todos os modelos melhoraram seus resultados, sendo que a combinação com a F1 mais alta (88,77\%) passou a ser Skip-GCN + Softmax. Com o uso da combinação de classificadores Softmax + XGBoost, o modelo Skip-GCN obteve a melhor F1 (88,90\%).

As redes de computadores estão cada vez mais heterogêneas e seus usuários acessam diver-
sos tipos de aplicações usando diferentes tecnologias. O acesso utilizando dispositivos móveis tem aumentado, fazendo uso massivo das conexões sem fio. Torna-se necessário conhecer os locais de conexão dos usuários dentro da rede para ser possível projetar e dimensionar redes com qualidade de serviço e melhorar a experiência do usuário. Com as informações de conexão pode-se melhorar o provisionamento de recursos, direcionar o tráfego de maneira mais eficaz, dependendo do tipo de serviço e localidade do usuário, economizar energia de dispositivos ou ainda conseguir prever problemas de segurança e desempenho da rede. Neste trabalho, foram analisados os registros de quatro meses de conexão à rede Wi-Fi de um campus universitário, com aproximadamente 15 mil usuários e criado um dataset anonimizado para auxiliar na tomada de decisões. Com essas informações foi possível definir padrões de locais de conexão dos usuários, melhorar o desempenho da rede de acordo com o número de conexões em cada local e realizar o dimensionamento de recursos. As redes de computadores estão cada vez mais heterogêneas e seus usuários acessam diversos tipos de aplicações usando diferentes tecnologias. O acesso utilizando dispositivos móveis tem aumentado e assim fazendo uso massivo das conexões sem fio. Torna-se necessário conhecer e entender o comportamento de mobilidade dos usuários dentro da rede para ser possível projetar e dimensionar redes com qualidade de serviço e melhorar a experiência do usuário. Com as informações de comportamento de mobilidade pode-se melhorar o provisionamento de recursos, direcionar o tráfego de maneira mais eficaz, dependendo do tipo de serviço e localidade do usuário, economizar energia de dispositivos ou ainda conseguir prever problemas de segurança e desempenho da rede. Neste trabalho, pretende-se analisar os registros de seis meses de conexão à rede Wi-Fi de um campus universitário, com aproximadamente 15 mil usuários. Com essas informações será criado um dataset para definir padrões de mobilidade e o tipo de acesso para tomada de decisões, para melhorar o desempenho da rede e gerenciar melhor seus recursos.

Mobile apps have grown considerably, supporting many everyday activities such as news reading, social media, and online banking. Mobile apps should be usable and accessible to everyone, including visually impaired people. Accessibility evaluation techniques are essential to identify accessibility problems and help to avoid problems that hinder access by people with disabilities. Different accessibility evaluation methods may be used in different stages of software development. These methods include approaches such as employing automated tools to detect specific issues in the source code and more comprehensive methods, such as user evaluation and expert inspections. Expert inspections and automated tools can help detect problems earlier in the development process, though they cannot cover all the problems visually impaired users encounter. However, knowing the types of accessibility problems encountered by each method is vital for developers, testers, and designers to allocate the different methods appropriately in different stages of the development cycle. This project aimed to compare the outcomes of automated evaluations, manual inspection and user evaluation methods applied to mobile apps focusing on visually impaired users. The study compared the results from different methods by comparing results from a systematic mapping of the literature and the analysis of user evaluations performed in a previous study with two mobile apps. The study compared the results from the usability evaluations of Saraiva and Receita Federal by nine users with visual impairment and 189 instances of problems in two applications. These results were compared to the automated evaluation of the two apps by the tools MATE (Mobile Accessibility Testing) and Accessibility Scanner. Next, the apps were inspected by two groups of professionals: 17 experts in different areas of software development (full-stack developers, testers and front-end developers) and ten specialists in Human-Computer Interaction (HCI) with previous experience with accessibility. The results showed a difference between the different accessibility evaluation methods. Inspections by HCI specialists and tests with users with disabilities found a greater diversity of types of problems. Automated tools showed limited performance in the detection of types of problems. In accessibility inspections, There is a difference between specialists in software development and specialists in HCI. The results showed a difference in the number of violations that specialists in software development find compared to HCI specialists. This study contributes to the understanding of how different methods can contribute to the accessibility evaluation of mobile apps, helping different stakeholders make decisions about when and how to apply different methods.

Nos últimos anos, o volume de entregas diárias aumentou de forma significativa, demandando ferramentas de apoio a decisão baseadas em algoritmos de otimização. Uma das questões mais relevantes nesse cenário é a definição de rotas de entrega com o objetivo de minimizar custos. Este problema é um clássico da otimização combinatória, conhecido como o Problema de Roteamento de Veículos (PRV). O problema conta com variantes, entre elas o Problema Dinâmico de Coleta e Entrega com Janelas de Tempo (PDCEJT). No PDCEJT, os pedidos são recebidos ao longo do dia durante a designação de rotas. Além disso, um pacote deve ser coletado em um ponto e entregue a um destino diferente. Por fim, a coleta ou entrega de cada ponto deve ser realizada em um determinado intervalo de tempo. Outras variantes são derivadas desse problema, como o PDCEJT/UR, que conta com a classificação de pontos como rurais e urbanos. Este trabalho tem inspiração em um caso real de uma empresa de logistíca, e propõe a adaptação de um algoritmo da literatura para a solução do PDCEJT. Além da solução do problema, descreve-se metodologias que facilitam a generalização de soluções para diferentes variantes do PDCEJT. No intuito de exemplificar as abstrações feitas, propõe-se uma abordagem para resolver o PDCEJT/UR. Experimentos são realizados para o PDCEJT e para o PCEJT, em que extensões da heurística de solução implementada são comparadas. A melhor variação é utilizada para a resolução do PDCEJT/UR. Os resultados apontam que a solução para o PDCEJT e sua adaptação para o PDCEJT/UR são igualmente eficientes.

Medical systems have been increasingly important in medical practice and clinical interventions and are crucial for physicians and other health professionals to perform their routine activities in a hospital environment. Such systems include such as HIS (Hospital Information System), RIS (Radiology Information System) and PACS (Image Archiving and Communication System), for instance. In Radiology, for example, proper usability and alignment with the tasks of these systems are essential, as they often involve thorough analyses that require attention to detail and complex image manipulation techniques for diagnosis. The images generated and manipulated by radiology systems are essential assets to support diagnosis in the health area. However, these radiology systems may present usability problems in handling. Considering the complexity of the tasks and the effects that errors can have, usability problems can be harmful, as they compromise the efficiency of the process, generating incorrect diagnoses and delays in service and results. Despite some research on radiology systems in several countries, few studies report usability in small and medium-sized health facilities, especially in the Brazilian context. This study evaluated organizational factors and the usability of radiology systems in the Brazilian scenario and compared the findings with the results of usability evaluations in the literature. The issues identified in this study are essential to improve the interaction of health professionals in more complex activities. The study involved interviews with ten health professionals from different regions of Brazil and remote usability evaluations of a radiology system with six professionals. The study aims to fill gaps, such as identifying the challenges for designers and the interaction of radiology systems in Brazil. Interviews with radiology professionals resulted in five themes: ``How the characteristics of the radiology system affect usability for the user'', ``How situations or processes affect the characteristics of radiology professionals' tasks'', ``What influences the behavior of the radiology professional concerning their routine'', ``What determines a radiology professional's experience and knowledge'', and ``Radiology professionals deal with system failures and data loss risk''. These themes describe the factors that interfere in the radiology professional's routine and their interaction with radiology information systems. Usability testing resulted in 20 categories of usability issues organized into four themes: ``Visual Presentation'', ``Content'', ``Information Architecture'', and ``Interactivity''.The results consolidate a set of recommendations for the design and evaluation of radiology systems. They incorporate the aspects identified and related to the Brazilian context, the variety of availability of resources in health facilities, which are still limited in the sense of being based on textual descriptions of problems reported in the literature and not in detailed tests.

A área de estudo e pesquisa denominada Caracterização Autoral, cujo objetivo é analisar um texto para inferir informações a respeito do seu autor, vem sendo cada vez mais útil para diferentes setores, tais como o forense, marketing e comércio eletrônico. Apesar do crescente interesse em pesquisas nessa área, a quantidade de técnicas e ferramentas apresentadas na literatura com foco na língua portuguesa é relativamente escassa quando comparada àquela disponível para outros idiomas. Desse modo, este trabalho contribui nessa área de estudo propondo e avaliando uma abordagem em cascata, que combina um módulo que utiliza um dicionário, uma heurística de gênero e um classificador, para a predição do gênero do autor de um texto escrito em português utilizando somente o conteúdo textual.

The evolution in information access caused by the Internet has expanded access to information for everyone. Consequently, the availability of information sources and teaching content on the Web has broadened access to knowledge. Still, people with disabilities face accessibility barriers. In this work, we focus on people with visual impairment and their problems when reading long documents. Even with assistive technologies such as screen readers, consulting the Web when seeking information can be exhausting for this group. They lack options for speed reading or skimming large amounts of text since these tools read texts aloud in sequence. The commands available in screen readers through shortcuts helped users create strategies when searching for information, such as increased reading speed and using webpage markup to navigate (e.g. headers or paragraphs). However, they often come at the cost of the cognitive load caused by the attention needed to understand and remember the information at high speeds. Navigating inside texts also proved to be a problem. Studies have shown that a common complaint of visually impaired people is having to create a text map to re-find information mentally. To counter these problems, we have conducted a systematic mapping to gather previous work that aimed to help screen reader users when using the Web and categorize them based on their proposed approach. The methods encountered were Content Filtering, Text Reduction, Navigation, Concurrent Speech, Auditory Overview and Recommendation Systems. Based on this analysis, we observed a lack of topicalization techniques and their effects on navigation for blind people. Thus, the goal of this work was to propose an algorithm to generate headers aiming to help users in information-seeking tasks automatically. The algorithm was divided into two tasks: segmenting a document into topic segments and labelling a text segment. We adapted the C99 segmenting algorithm to use BERT and improved error rates for long texts. Then, the study followed with the implementation of a labelling algorithm based on keywords, and labels are made of words from the text segment that were ranked according to repetition. We conducted a user study with 8 participants and a prototype composed of preprocessed texts 720-1131 words long to test the algorithm. Users had to answer questions based on the information in these texts for comparison in two scenarios: one with automatically generated headers and the other without. We measured the time taken in each text and the cognitive load participants perceived while completing it. A post-test interview was also conducted to gather feedback. Our analysis could not confirm our hypothesis significantly due to a small volunteer sample, but interviews indicated users benefited from the proposed tool. Either by helping navigate inside the text, or re-finding information, participants agreed they would like to have this tool in their screen readers. With this work, we provide design implications and alternatives to implement a plugin for the screen reader. 

A complexidade inerente ao desenvolvimento de software motiva a utilização das práticas de gerenciamento de projetos. O Gerente de Projetos (GP) é o profissional responsável por executar as práticas de gerenciamento e uma de suas principais atividades é gerenciar as pessoas envolvidas no projeto. Essa atividade implica, entre outros aspectos, na montagem de equipes, reconhecimento pelo trabalho realizado por desenvolvedores e distribuição do conhecimento no projeto. Nesse sentido, para executar um bom gerenciamento de projetos, informações sobre o trabalho dos desenvolvedores podem ser valiosas. Dessa forma, diferentes estratégias foram propostas para fornecer tais informações ao GP, permitindo quantificar o trabalho realizado pelos desenvolvedores. Algumas dessas estratégias incluem a mineração de Sistemas de Controle de Versão (SCV) para obter informações e a aplicação de técnicas de visualização para apresentar os resultados ao GP. Apesar da existência dessas estratégias, ainda existem lacunas a serem exploradas, como considerar a evolução do software ao visualizar o quanto os desenvolvedores trabalharam, bem como fornecer a visualização de diferentes perspectivas, incluindo informações do projeto e do trabalho individual dos desenvolvedores em múltiplos níveis de granularidade. Neste trabalho, o objetivo é apoiar Gerentes de Projetos a compreender do trabalho dos desenvolvedores utilizando uma abordagem para visualização de medidas quantitativas aplicadas sobre informações mineradas de SCV. Para tanto, foi realizada uma pesquisa organizada em três etapas (Fundamentação, Construção e Avaliação). Na etapa Fundamentação, há o levantamento do estado da arte, proporcionando a identificação de diretrizes e lacunas deixadas pelas abordagens existentes. Na etapa Construção, há a elaboração da abordagem e sua implementação como uma ferramenta computacional. Na etapa Avaliação, há a verificação dos efeitos da abordagem proposta sobre a tarefa de quantificar o trabalho dos desenvolvedores. Os resultados do trabalho incluem: i) a organização das informações utilizadas para quantificar o trabalho dos desenvolvedores; ii) a definição da abordagem Developer Tracker; iii) a construção de Developer Tracker App, um apoio computacional para automatizar o uso da abordagem; iv) o relato de desafios encontrados para conduzir estudos experimentais no contexto da indústria de software; e iv) efeitos do uso da abordagem na compreensão de 16 gerentes de projetos a respeito do trabalho dos desenvolvedores. Em trabalhos futuros podem ser realizadas evoluções na abordagem e no apoio computacional para aumentar sua aderência na indústria de software.

Uma grande quantidade de dispositivos conectados nas bandas Industriais, Científicas e Médicas (ICMs), em grandes centros urbanos, faz com que a interferência entre eles seja inevitável. Considerando isso, a Federal Communication Commicion (FCC) montou em 2002 uma equipe para melhorar a política de gerência do espectro eletromagnético: a Spectrum Policy Task Force (SPTF). Foi então que os Rádios Cognitivos (RCs) foram propostos como uma solução, permitindo que usuários secundários se conectem em frequências reservadas para usuários primários, com baixa interferência entre eles. Uma das funções dos RCs é a seleção automática de canais do espectro eletromagnético. Muitos algoritmos foram propostos para prever qual será o próximo canal, porém poucos se preocupam com a adaptabilidade geográfica do modelo e quantidade de handoffs que o rádio faz. Neste trabalho, propomos uma comparação metodológica entre os algoritmos Conditional Random Fields (CRF) e Q-Learning, para analisar a capacidade de adaptação dessas duas técnicas em locais geográficos distintos, mantendo a precisão e uma baixa taxa de handoff. Testando nas frequências do Wi-Fi o CRF se mostrou em média mais adaptativo, por considerar uma janela temporal, com 97,6% de adaptabilidade contra 95,68% do Q-Learning. Ademais, a taxa de handoff do CRF permaneceu inferior a 0,1% em todos locais e frequências, contra uma média de 5,8% do Q-Learning.

Com a ascensão do modelo de negócios orientado à serviços, torna-se cada vez mais importante para as organizações assegurar requisitos de qualidade na prestação dos seus serviços. O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova plataforma, que auxilie as organizações na construção e aplicação de pesquisas de satisfação de clientes, levando em consideração o contexto do consumidor. Com a utilização de diferentes técnicas computacionais de Inteligência Artificial (IA) e Processamento de Linguagem Natural (PLN) a ferramenta oferece sugestões de questões durante a construção de pesquisas. Técnicas de Context Aware Computing (CAC) aplicadas permitem ainda, que a plataforma leve em consideração o contexto do consumidor para determinar qual melhor questão e momento para aplicação. Por fim, destaca-se o resultado positivo na perspectiva do consumidor, obtido através de um experimento realizado em uma Biblioteca Universitária.

Algoritmos de aprendizagem de máquina, com destaque aos de aprendizado profundo, estão sendo aplicados em diversas áreas de conhecimento, como processamento de imagem, vídeo, voz, texto e análise de tráfego de rede de computadores. As redes de computadores e os serviços ofertados aos usuários em geral tem atraído a atenção de invasores, gerando um aumento significativo de danos potenciais a tais serviços. Para resolver tal problema, Sistemas de Detecção de Intrusão, são utilizados na prevenção aos ataques, porém, ainda há falhas na detecção, principalmente como ataques do tipo zero-day. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo de aprendizado profundo, denominado Tree-CNN (SRS), que efetua detecções de tráfegos anômalos, aumentando a acurácia na classificação de ataques DDoS, Infiltration, Web e Brute force, citados como os principais ataques a redes de computadores. Para tal, os resultados obtidos com o modelo proposto foram comparados aos resultados obtidos com os algoritmos Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Networks e Deep Belief Networks. Uma base de tráfego capturado em uma universidade foi utilizada para treinamento e teste do modelo Tree-CNN (SRS). No tráfego capturado, analisou-se algumas características dos ataques mais comuns, usando técnicas de seleção de atributos e Análise de Componentes Principais para redução de dimensionalidade.

O problema de corte e empacotamento de peças irregulares, ou problema de Nesting, visa encontrar a melhor posição de peças dentro de uma faixa, tentando minimizar a altura utilizada (e, consequentemente, o espaço utilizado pelas peças). É grande a relevância este problema, visto que o corte e o empacotamento de peças ocorrem no contexto de indústrias de móveis, têxteis e de calçados, entre outras. O problema abordado consiste em um âmbito bidimensional com peças convexas e não convexas, com rotação livre. Nosso objetivo é conseguir responder à seguinte pergunta de pesquisa: “Existe alguma forma de melhorar a eficiência da resolução do problema de Nesting bidimensional com rotações livres, seja por resolução de um modelo ou por heurísticas?". Buscando responder a esta pergunta, foram implementadas inicialmente cinco regras de posicionamento, cinco regras de ordenação e duas regras de rotação. Foram propostas vinte e cinco heurísticas construtivas usando, cada uma, combinações de uma regra de posicionamento, uma de ordenação e ambas de rotação. Os resultados computacionais feitos com doze instâncias da literatura indicaram que, dentre estas, as que usam duas regras de posicionamento (chamadas α e β) se destacaram. Em particular, uma delas obteve resultados melhores (apesar de similares às demais). Também foi implementada uma heurística chamada de Heurística de Múltiplos Posicionamentos e um Algoritmo Genético, que utilizam a combinação dessas duas regras de posicionamento que se destacaram. Após uma comparação dentre os métodos propostos, foi possível perceber que a Heurística de Múltiplos Posicionamentos obteve resultados melhores em oito das doze instâncias testadas. Depois de definido qual nosso melhor método, comparamos o mesmo com os resultados presentes na literatura. Os resultados da abordagem foram promissores, superando em três das oito instâncias comparadas com os resultados da literatura.

Diversos projetos de software se iniciam a partir de um projeto já existente. Essa prática, no ecossistema de Sistemas de Controle de Versão (VCS), é denominada fork. Por exemplo, o projeto Bootstrap, inicialmente desenvolvido no Twitter, possui hoje mais de 68 mil forks, o que indica que vários projetos se iniciaram a partir do código-fonte do Bootstrap em um certo instante e estão sendo customizados. O problema se dá quando tais projetos customizados querem obter as atualizações do projeto original, i.e., novas features, correção de bugs, etc. Essa mesclagem do código-fonte do projeto original com o projeto customizado normalmente gera conflitos que necessitam de intervenção humana para resolução. Mais importante, a resolução desses conflitos pode não ser trivial e representar uma tarefa árdua para desenvolvedores. Esta dissertação de mestrado, portanto, propõe uma abordagem para atualização de forks frente ao projeto original onde features são modularizadas, documentadas, rastreáveis e podem ser reutilizadas. Afirma-se que essa tarefa não pode mais ser realizada de uma forma ad hoc. De forma sucinta, ao invés de alterar o corpo de um método foo do projeto original, o desenvolvedor o implementa localmente e especifica, por meio de uma das dez instruções de uma DSL (Linguagem de Domínio Específico) proposta, algo como “substitua o método foo pela implementação local”. Uma ferramenta que automatiza a abordagem proposta foi desenvolvida para conduzir uma avaliação real em um projeto de software de grande porte frequentemente atualizado frente ao seu projeto original. Por meio dessa avaliação constatou-se que a abordagem aplica-se a cenários reais e evita conflitos de mesclagem. Avaliou-se também a perspectiva de desenvolvedores desse projeto quanto à abordagem proposta, que se mostrou positiva e contribuiu no planejamento de trabalhos futuros.

Os governos de diversas esferas têm se mobilizado a fim de implementar serviços de governo
eletrônico para os seus cidadãos. Esse esforço é feito na intenção de oferecer acesso de forma
menos burocrática e mais rápida aos serviços e as informações governamentais. No entanto,
uma estratégia tão abrangente pode se tornar problemática e potencialmente marginalizante
para cidadãos com acesso ou habilidades limitadas. Os idosos, em especial, estão em número
crescente, e possuem necessidades específicas devido ao declínio em suas capacidades físicas e
cognitivas provenientes do envelhecimento. Concomitantemente, a onipresença dos aplicativos
móveis requerem um aperfeiçoamento frequente do processo de design de interface para usuários,
na qual o uso de padrões de design de interação pode facilitar a documentação e o reuso de
soluções já comprovadas e recorrentes no processo de construção destas interfaces, que podem
contribuir também com aplicações de governo eletrônico. Analisar os aspectos de usabilidade
dos padrões de design de interação móvel no contexto de sistemas de governo eletrônico pode
contribuir no que diz respeito a otimizar processos e desenvolver projetos de sucesso para usuários.
Considerando as particularidades do contexto móvel, o aumento da população envelhecida
e a falta de conhecimento sobre a adequação de padrões de design de interação em aplicativos
governamentais para usuários mais velhos, identifica-se a relevância de pesquisas para aprofundar
no conhecimento sobre este contexto. O objetivo deste estudo foi de elaborar um conjunto
de recomendações para utilização de padrões de design de interação em aplicativos móveis de
governo eletrônico com foco em usuários mais velhos e idosos. O estudo contou com os seguintes
passos metodológicos: 1) levantamento de padrões de design de interação para aplicativos
móveis baseados na análise de 1162 estudos da literatura; 2) aplicação de um survey com 66
adultos mais velhos e idosos, elencando questões acerca do uso e da percepção desses em relação
à internet e os serviços do governo; 3) análise de aplicativos do governo brasileiro para
identificação de padrões de design de interação que sejam implementados; 4) testes de usabilidade
de uma amostra com cinco aplicativos de governo eletrônico com usuários idosos para
identificação de problemas em suas interfaces; 5) análise dos problemas de usabilidade em relação
aos padrões de design de interação; e por fim 6) construção de recomendações sobre os
padrões de design de interação que auxilie no desenvolvimento das interfaces dos aplicativos de
governo eletrônico para usuários idosos. Como resultado, o survey obteve informações sobre o
uso e a percepção dos cidadãos mais velhos sobre o domínio do governo eletrônico e da internet,
incluindo a onipresença de dispositivos móveis e da internet, baixo nível de alfabetização em
TICs entre os idosos e alta taxa de uso de serviços governamentais em geral. No mapeamento
sistemático, 336 padrões de design de interação móvel foram levantados em 23 estudos. Nos
testes de usabilidade de aplicativos do governo brasileiro, um total de 134 problemas de usabilidade,
74 dos quais relacionados a padrões; e, por fim, foram estabelecidas 44 recomendações
de usabilidade relacionadas a 15 padrões de design de interação. As contribuições obtidas tem
potencial para melhorar a implementação de padrões de design de interação móvel, mitigar barreiras
de usabilidade em aplicações governamentais e promover uma melhor experiência para
usuários idosos.

Em redes veiculares ad hoc, uma das maiores dificuldades encontradas é manter a comunicação
estável entre os veículos. A alta mobilidade e topologia dinâmica dos veículos interrompem as
rotas estabelecidas entre dois veículos em comunicação. Para tentar minimizar esse problema,
um grande número de protocolos de roteamento foram desenvolvidos e classificados de acordo
com suas propriedades. Entre eles, os protocolos baseados em cluster e os protocolos geográficos
ganharam destaque. Essas duas classes de protocolos, em geral, permitem um menor
overhead de mensagens de controle e um menor tempo de latência. No entanto, nem sempre
estão adaptados às características únicas das cidades. Visando um melhor desempenho para
o ambiente urbano, este trabalho propõe o protocolo de Roteamento Hierárquico Baseado em
Setores (RHBS). Neste protocolo cada cluster é um setor delimitado por um conjunto de ruas
que possuem estacionamentos. Os veículos estacionados nestes estacionamentos formam um
backbone que interligam todos os setores. O backbone é utilizado para rotear de forma geográfica,
mensagens de controle e dados. Em cada setor há também um veículo estacionado com
a função de Cluster Head (CH). O CH recebe a posição dos veículos moveis do seu setor e
fornece a posição de um veículo quando requisitada. Além deste veículo de status especial, há
também um veículo estacionado com o status de Cluster Head de Segundo Nível (CH2) próximo
ao centro da área geográfica onde se localiza os setores. Este veículo recebe tabelas de
atualização dos CHs e portanto, conhece todos os veículos em movimento em cada setor. O
CH2 também é consultado quando a posição de um veículo não é conhecida por um CH. No
RHBS, quando um veículo móvel de origem recebe a posição de um veículo móvel de destino
por meio de um CH ou CH2, envia uma mensagem de dados em direção a esta posição. O
RHBS após seu desenvolvimento foi comparado com o protocolo reativo Ad-hoc On-Demand
Distance Vector (AODV) mostrando um menor tempo de latência e uma menor quantidade de
mensagens em quatro das cinco comunicações avaliadas.

A perda de pacotes é um dos fatores que tem um maior impacto na degradação da qualidade
percebida nas chamadas de voz sobre protocolos de Internet (VoIP). Existem diferentes técnicas
para melhorar a qualidade de transmissão, entre elas a codificação do canal - Forward
Error Correction (FEC). O FEC é uma técnica de controle de erros utilizada para fornecer uma
transmissão de dados robusta através de canais imperfeitos, especialmente em redes sem fio,
adicionando redundância aos dados. Com isso é possível diminuir as perdas de informação no
sistema de transmissão, garantindo uma maior qualidade do sinal no ponto de recepção. Neste
trabalho, implementa-se um cenário de simulação que possibilita estimar a qualidade perceptual
da voz, através do algorítimo da Recomendação ITU-T P.862, quando diferentes códigos
FEC são implementados individualmente em um sistema de comunicação sem fio submetido
a diferentes níveis de ruído. Posteriormente, com base nos resultados obtidos, um algorítimo
capaz de alternar de maneira dinâmica entre diferentes configurações de códigos Reed Solomon,
durante a transmissão das amostras de voz é proposto, assim, a variação das condições da
rede são consideradas. Os resultados experimentais obtidos indicaram um significante ganho
na qualidade perceptual do sinal de voz, ao utilizar o modelo de algorítimo adaptativo proposto,
considerando o modelo de canal AWGN com variações do nível de ruído. Além disso, o modelo
também foi capaz de encontrar um equilíbrio entre a qualidade da transmissão e minimização
do consumo de largura de banda necessária.

A evolução de recursos tecnológicos tem ampliado o acesso à informação para todos,
principalmente para pessoas com deficiência. Por este motivo, a disponibilização de conteúdo
didático digital como e-books, PDFs e materiais na Web tem ampliado o alcance ao conhecimento.
Entretanto, algumas barreiras ainda persistem em relação ao acesso de pessoas com deficiência
visual à informação. Mesmo com o avanço tecnológico e disponibilização de diversos
materiais em vias digitais com possibilidade de leitura por leitores de tela, conteúdos específicos
como a matemática ainda são causa de problema para usuários destes sistemas. Devido
à complexidade das notações matemáticas e sua natureza abstrata, a matemática é uma ciência
que apresenta desafios para compreensão por meios que não sejam visuais. Sendo assim, a leitura
de conteúdo matemático por meio de leitores de tela atualmente enfrenta problemas como
ambiguidade, compreensão de fórmulas longas e identificação de elementos específicos. Além
disso, ainda que com problemas de leitura, poucos são os leitores de tela que oferecem suporte
à leitura deste tipo de conteúdo. No caso da língua Portuguesa, a situação ainda é mais grave,
com nenhum suporte atualmente para leitura de fórmulas matemáticas nos leitores de tela comerciais
e livres de ampla utilização. A compreensão da leitura de fórmulas por meio de síntese
de voz ainda apresenta desafios pela falta de possibilidade de obter visão geral sobre os conteúdos
e pela limitação da natureza sequencial da síntese de voz. Desta forma, este trabalho se
propôs a implementar e avaliar um plugin para leitura e exploração de fórmulas matemáticas de
modo a possibilitar que o leitor de telas NVDA fosse capaz de explorar internamente as fórmulas
utilizando delimitações contextuais nos elementos matemáticos com leitura em Português.
Para isso, este trabalho se apoiou em resultados de trabalhos anteriores que tiveram a participação
do autor desta dissertação, que envolveram: entrevistas com 12 pessoas com deficiência
visual, além da realização de testes sobre um protótipo baseado no leitor de telas ChromeVox,
que contou com a participação de 5 pessoas com deficiência visual. A partir da identificação
das necessidades dos usuários, por intermédio das entrevistas e testes utilizando o protótipo
ChromeVox-NavMatBR, foram identificados problemas envolvendo sobrecarga de memória e
compreensão ambígua das fórmulas matemáticas. Tendo em mente estes problemas, o plugin
com narração em português do Brasil aqui apresentado, denominado Acces8Math-NavMatBR,
baseado no Access8Math, foi desenvolvido e submetido à testes de usabilidade com a participação
de 6 usuários com deficiência visual. Os testes com o novo sistema demonstraram
uma melhora quanto à compreensão das fórmulas, bem como a melhoria no acesso a elementos
específicos com a exploração com abstração das fórmulas. O sistema demonstrou ser uma importante
contribuição tecnológica, por tratar-se de um plugin com distribuição gratuita para uso.
Como contribuição científica, o presente trabalho apresentou avanços no estudo de técnicas para
auxiliar na compreensão das fórmulas matemáticas por pessoas com deficiência visual por meio
de leitores de tela. Por tratar-se de um sistema de código aberto, o trabalho também possibilita
sua utilização em pesquisas futuras. Este trabalho ainda traz como contribuições científicas um
melhor entendimento à respeito das necessidades dos usuários de leitor de telas, bem como resultados
de implicações de design de sistemas para leitura de fórmulas matemáticas no contexto
brasileiro e considerações sobre os padrões de exploração utilizados por usuários brasileiros no
que diz respeito à leitura e navegação em fórmulas matemáticas.

As VANETs (Vehicular Ad hoc Network) trouxeram mais segurança e conforto para o trânsito,
possibilitando a troca de mensagens de tráfego e conteúdos de entretenimento entre os veículos.
Entretanto, existem vários tipos de ataques conhecidos em redes veículares, que podem
trazer grandes problemas para os motoristas. Ataques de inconsistencia e conluio por badmouthing,
por exemplo, são capazes de pertubar o correto funcionamento da rede. Este trabalho
apresenta o DVNAT (Dedicated Vehicular Network ArchiTecture), que é capaz de lidar com
esses tipos de ataques em redes veiculares. Ele utilizando assinatura digital com o algoritmo
Ed25519 e um sistema de reputação centralizado com o algoritmo LETICIA (Lightweight and
EfficienT Information exChange In Ad-hoc network), que foi desenvolvido para mitigar ataques
de veículos maliciosos em VANET. Resultados de simulação mostram que o DVNAT com o
algoritmo LETICIA reduziu efetivamente a reputação do veículo malicioso contra ataques de
inconsistência, ao mesmo tempo que manteve a reputação do veículo honesto contra ataques de
conluio por bad-mouthing, quando comparado aos algoritmos ARS, BYOR, BYOR-LF e IDES.

Atualmente, na literatura muitos estudos surgem a cada momento afim de diminuir a intervenção
humana e melhorar a qualidade de vida, propondo novos serviços, mecanismos por meio
de aplicativos, inovações tecnológicas e sensores automáticos. Visando em mobilidade urbana
os semáforos de trânsito são serviços que são explorados. Algoritmos de Aprendizagem Profunda
(DL) vêm sem muito utilizados para identificação e classificação de imagens para tomada
de decisão no trânsito, com o objetivo de detectar veículos de segurança e saúde pública. Porém,
faltam algoritmos para classificar imagens em semáforos inteligentes com alta precisão
e de reposta rápida. Nesta pesquisa, é proposto um sistema de detecção de imagens para diferentes
tipos de serviços como veículos de segurança, saúde e transporte público e veículos
comuns, integrado a um semáforo inteligente. Além disso, também é proposto um algoritmo
de priorização baseado no Código de Trânsito Brasileiro (CTB). O sistema de detecção é baseado
em um algoritmo DL, usando um modelo aprimorado do You Only Live Once (Terceira
Versão) (YOLOV3), que foi chamada de Rede de identificação de veículos prioritários (PVInet,
do inglês Priority Vehicles Identification Network). Além disso, é proposto uma estratégia
de design para o modelo PVInet que apresenta um alto desempenho em termos de tempo de
execução. Para o treinamento do modelo PVInet, foi criada uma nova Banco de Dados (BD)
que considera imagens homogêneas de veículos do trânsito Brasileiro, uma vez que as atuais
BD disponível na literatura são de imagens heterogêneas. A proposta da nossa solução poderá
ajudar a reduzir o tempo de espera de veículos com prioridade nas estradas controladas por um
semáforo, algo que não ocorre quando comparado a um semáforo atual com tempos de espera
fixos.

We study the Time Window Assignment Vehicle Routing Problem (TWAVRP), which appears in real contexts where demand is unknown or suffers fluctuations per delivery. We consider a finite number of scenarios, capacitated vehicles, and exogeneous time-windows for each client. Our goal is to minimize transportation costs and to assign endogeneous time-windows overall scenarios. We propose a hybrid algorithm that generates a set of routes by requesting an Iterated Local Search (ILS) metaheuristic and then chooses the most appropriate routes through a set-covering based auxiliary formulation. The contributions described here is threefold. First, we improve the best-known solutions reported in the TWAVRP literature. Then we extend the TWAVRP adding heterogeneous vehicles and driver stopping periods assumptions. This variant appears in the pharmaceutical industry. With a database provided by Coopservice company, we generate a new real instance. Finally, we test our approach with such an instance. Computational results indicate that the proposed algorithm is accurate in practice, and answer our research question: “What are the algorithms that can optimize costs and respect all constraints of TWAVRP and its variant concerning the Coopservice routing planning?'”

O uso de tecnologia vem se tornando cada vez mais popular, com essa popularização, diversos setores passaram a usar as tecnologias, como redes veiculares. Redes veiculares ou VANETs, são redes formadas pela comunicação entre os próprios veículos (V2V), entre veículos e infraestrutura (V2I) e híbrida (V2X). Dentro de VANETs existem diversos tipos de aplicações, uma delas busca melhorar a eficiência no trânsito. Uma forma de melhorar a eficiência no trânsito é a utilização de vídeos para o monitoramento da vias. Em situações de congestionamento, os vídeos podem ser úteis para informar o estado em que se encontram os envolvidos no incidente que ocasionou o congestionamento. Uma maneira de enviar o vídeo para o maior número de pessoas possível é o envio por broadcast, porém esse tipo de envio pode ocasionar problemas. Para evitar problemas causados por envio em broadcast, este trabalho propõe um método de Reencaminhamento Geográfico de Mensagens MultiMídia (ReG3M). O ReG3M utiliza o veículo mais distante da origem da mensagem para ser o reencaminhador, também faz controle de mensagens repetidas na rede. O ReG3M foi comparado à transmissão em broadcast e aos algoritmos AID e DBRS. Este trabalho também propõe um Framework para utilização de homografia de vídeos em redes veiculares (VANET) em cenários de congestionamento. Os algoritmos SIFT, SURF, ORB e BRISK foram avaliados e comparados ao usarem o algoritmo RANSAC para a criação da matriz homográfica, considerando os algoritmos de qualidade de vídeo BRISQUE e NIQE. Resultados de simulação mostraram que o BRISK obteve melhor qualidade de imagem em relação aos outros descritores sendo também o segundo mais rápido em tempo de processamento.

A classificação é uma tarefa preditiva da Mineração de Dados que utiliza um conjunto de dados
(instâncias), previamente rotulados, para o treinamento de um algoritmo que tem a função de
aprender com os dados apresentados e ser capaz de predizer os rótulos de novas instâncias. A
classificação multirrótulo, por sua vez, difere da tradicional classificação monorrótulo ao permitir
que cada instância do conjunto de dados esteja associada a mais de um rótulo. Dessa
forma, no domínio de textos, caracterizado pela diversidade, volume e produção crescente, a
classificação multirrótulo desempenha um papel importante ao permitir que, de forma automática,
seja extraído o máximo de informação embutida nesses dados. Por meio dos textos, é
possível identificar conteúdos de grande valor para a tomada de decisão, como interesses, opiniões
e sentimentos. Algumas áreas que exploram formas de trabalhar com os dados textuais
são Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina.
A classificação multirrótulo dispõe de um significativo número de técnicas de aprendizagem
disponíveis para a sua execução. Porém, encontrar a que seja mais apropriada para um determinado
conjunto de dados, não é uma tarefa trivial, pois exige conhecimento das técnicas,
consecutivos experimentos e, consequentemente, tempo. Nesse contexto, a meta-aprendizagem
apresenta a relevância de sua aplicação ao investigar formas de automatizar o processo de seleção
das melhores técnicas para determinado problema. Portanto, o objetivo deste trabalho é
aplicar a meta-aprendizagem no desenvolvimento de um método para a classificação de textos
multirrótulo, o qual busca selecionar o melhor algoritmo de classificação para cada instância
do conjunto de dados apresentado. Os resultados experimentais demonstraram a eficácia do
método proposto.

A análise de sentimentos é uma área em ascensão tanto no meio acadêmico quanto comercial. Ela é um tipo de extração de conhecimento a partir de dados que faz uso de diversas tarefas de processamento de linguagem natural e de técnicas de mineração de dados para obter seus resultados. Encontrar a melhor combinação dessas tarefas para uma determinada base de dados não é uma tarefa trivial, dado que pode existir uma grande quantidade de combinações a serem avaliadas. Além disso, a avaliação de cada combinação pode requerer um grande poder computacional que pode restringir a quantidade de avaliações possíveis. Sendo assim, este trabalho inicialmente apresenta uma avaliação da combinação de cinco tarefas de pré-processamento e três classificadores considerando a tarefa de análise de sentimentos de textos da língua portuguesa. Os resultados dessa avaliação mostram que diferentes combinações podem afetar significativamente o desempenho preditivo obtido em uma base de dados. Isso deixa claro a importância de executar a avaliação conjunta de tarefas de pré-processamento com classificadores ao escolher quais tarefas de pré-processamento e classificador devem ser usados para uma base de dados. Desse modo, este trabalho também propõe uma abordagem de Aprendizado de Máquina Automatizado (Automated Machine Learning – Auto-ML) para buscar uma boa combinação de classificador com técnicas de pré-processamento de textos (associadas com tarefas de processamento de linguagem natural) sem a necessidade de avaliar todas combinações possíveis. A abordagem proposta utiliza algoritmos evolutivos e otimização Bayesiana em conjunto com a técnica de correção de viés Bootstrap Bias Corrected Cross-Validation (BBC-CV) para encontrar tal combinação. Essa abordagem, avaliada a partir de bases de dados com textos escritos em língua portuguesa, mostrou um desempenho tão bom quanto ou superior ao de outra ferramenta de Auto-ML.

Este trabalho propõe uma nova abordagem por otimização por colônica de formigas para reordenação de linhas e colunas de matrizes simétricas e positivas definidas. Esta abordagem consiste de uma hyper-heurística por colônia de formigas para gerar novas heurísticas focadas em redução de largura de banda. As novas heurísticas são comparadas com heurísticas no estado da arte com o objetivo de acelerar a resolução do sistema de equações lineares precondicionado por Cholesky. Os resultados obtidos mostram que em instâncias oriundas de problemas das áreas: mecânica dos fluidos; estruturais; e termodinâmica.

O teste de mutação consiste em mudar o sistema de software a ser testado por meio da aplicação de operadores de mutação. Como resultado, a aplicação de tais operadores gera versões diferentes desse sistema. Essas versões são denominadas mutantes. Os mutantes são utilizados para verificar se os casos de teste, construídos para o sistema de software, são capazes de identificar essas alterações efetuadas no código original. Assim, a qualidade do conjunto de teste de unidade é verificada. Caso os testes de unidade sejam capazes de detectar todas as alterações, os mutantes são mortos e o conjunto de testes é suficiente; caso alguns mutantes não sejam mortos, é necessária a análise desses mutantes para verificar se novos casos de teste são necessários para detectar essas alterações ou se os mutantes vivos são equivalentes ao código original, ou seja, se geram a mesma saída que o código original. Um problema do teste de mutação é o custo envolvido em identificar se esses mutantes são equivalentes ao sistema de software original. A identificação dos mutantes equivalentes é indecidível, portanto, normalmente a análise é conduzida manualmente, o que consome horas de um analista para efetuar essa checagem dos códigos. Dessa forma, esta pesquisa investigou o custo envolvido na análise manual dos mutantes para a verificação da equivalência entre os códigos original e mutante. Tal custo está atrelado ao fator humano da análise e não ao custo computacional da geração dos mutantes. Como os operadores de mutação geram muitos mutantes, é considerado o custo computacional para executar o conjunto de teste para cada mutante. Já a análise dos mutantes vivos implica no custo humano. Dessa forma, para verificar o custo manual da análise, a ferramenta DiffMutAnalyze foi desenvolvida, a fim de comparar a análise manual com a análise utilizando uma ferramenta para auxiliar a inspeção dos mutantes com os códigos originais. Dessa forma, é possível verificar o tempo gasto com a análise manual e verificar a diferença dessa análise com a análise por meio de uma ferramenta de apoio computacional. Tal ferramenta tem o propósito possibilitar que programas originais e mutantes sejam comparados lado a lado, facilitando a análise manual dos mutantes, uma vez que na ferramenta, o local da mutação é evidenciado para o usuário. Para realizar essa comparação das análises manual e por meio da DiffMutAnalyze, um experimento foi conduzido. Além disso, outro experimento foi realizado para verificar o uso da DiffMutAnalyze e verificar se a utilização dessa ferramenta pode auxiliar no processo do teste de mutação. Como resultado do experimento para verificar o custo da análise manual dos mutantes, em geral, os sujeitos participantes do experimento gastaram em média 31 minutos e 30 segundos para realizar a análise manual dos mutantes, quando a análise foi realizada por meio da DiffMutAnalyze, o tempo médio foi de 14 minutos. Dessa forma, a análise realizada por meio da DiffMutAnalyze, foi reduzida em mais de 50% do tempo. Portanto, a análise manual dos mutantes é dispendiosa e a utilização de uma ferramenta para auxiliar a verificação da identificação dos mutantes equivalentes, reduz o custo dessa análise. Por meio do experimento para verificar se a DiffMutAnalyze pode auxiliar no processo do teste de mutação, foi verificado que a ferramenta ajuda na realização do teste de mutação, uma vez que a mutação do código original é realizada automaticamente e os mutantes sobreviventes aos testes de unidades são disponibilizados para inspeção. Com isso, a comparação dos códigos original e mutante se torna mais rápida, pois na ferramenta, os códigos são disponibilizados automaticamente e a alteração efetuada é identificada pela DiffMutAnalyze. Assim, o analista não necessita procurar o local da alteração realizada pelos operadores de mutação.

NÃO INFORMADO

Este trabalho apresenta o MAC-AHEAD, um protocolo de controle de acesso ao meio (MAC) anycast assíncrono cross-layer para redes de sensores sem fio (RSSFs). Este protocolo utiliza ciclo de trabalho inativo/ativo como forma de diminuir o consumo de energia e emprega o modelo de comunicação anycast para reduzir o tempo de propagação de mensagens de dados. Um método de envio de mensagens dividido em fases é responsável pela redução de latência na entrega de dados. Na primeira fase, uma sequência de mensagens de controle RTS é enviada para descobrir o próximo salto na rota e escalonar seu tempo de despertar. Na segunda fase, a mensagem DATA é enviada alguns saltos após o RTS. Assim, o RTS e o DATA percorrem a rota de origem para o destino simultaneamente, reduzindo a latência, sem consumo de energia extra. Para acelerar a propagação do RTS, um método anycast é empregado. Um conjunto de vizinhos, denominado FCS (Forward Candidate Set), são escolhidos como bons encaminhadores para a mensagem de dados. O protocolo MAC seleciona como próximo roteador o membro do FCS que primeiro responde ao RTS. A seleção dos membros do FCS é baseada em dois parâmetros, a proximidade do nó Destino e a SINR (relação sinal-ruído/interferência) percebido pelo nó vizinho ao receber a mensagem RTS. A fim de avaliar o desempenho do MAC-AHEAD, este foi comparado com os protocolos X-MAC e PAX-MAC. Os resultados das simulações mostraram que o protocolo proposto supera os outros dois em latência e consumo de energia.

novo paradigma de Redes Definidas por Software – SDN (Software Defined Networking)
define a separação dos planos de controle e de dados. Neste tipo de rede, tal separação implica
na inserção de mais um elemento da rede, o controlador. O protocolo de comunicação
padrão conhecido como OpenFlow (OF), permite que os elementos de encaminhamento ofereçam
uma interface de programação. Dessa forma, o OF possibilita ao administrador da rede,
a extensão do acesso e controle da tabela de consulta utilizada pelo hardware. Esse tipo de
controle determina o próximo passo de cada pacote, sendo construído através de regras programáveis.
Diante desses novos conceitos e aplicações geradas pelas redes definidas por software,
tornou-se necessário medir, testar e avaliar equipamentos que suportem esse tipo de tecnologia.
O controlador atuando no switch SDN modifica diretamente o perfil do tráfego gerado, pois o
mesmo vem acompanhado de influências de regras estáticas e dinâmicas (inseridas no controlador)
que geram, em muitos casos, dúvidas ao profissional de rede sobre diagnósticos cotidianos.
Uma ferramenta de classificação pode ser muito útil nesse contexto de regras estáticas e dinâmicas
atuando sobre um tráfego amplo e repleto de valores variáveis. A utilização de uma Rede
Neural Artificial (RNA), pode fornecer excelentes resultados. Contudo, uma RNA foi proposta
como modelo de classificação de regras do controlador SDN de acordo com os parâmetros de
tráfego efetivos, gerados por duas ferramentas específicas o BWPING e o OSTINATO. Além
disso, o tráfego gerado foi baseado em quatro tipos de aplicações: ICMP, TCP, UDP e HTTP.
O controlador utilizado foi o POX e a função das regras foi aplicada sobre a camada de Enlace
abrangendo aspectos de encaminhamento. Alguns parâmetros como round-trip time, atraso,
largura de banda, quantidade de pacotes e regras da tabela de fluxo, serviram de base para a
alimentação da RNA. A modelagem e a simulação foram realizadas por meio de um ambiente
laboratorial com equipamentos de rede e, também, com a utilização do virtualizador Mininet
para a SDN. Os resultados dos experimentos mostraram desempenho satisfatório da rede neural,
atingindo cerca de noventa por cento de acerto. Como trabalhos futuros serão testados outras
aplicações, oriundas de outros protocolos, também serão testadas regras aplicadas em outras
camadas com funcionalidades em nível de rede e transporte, por exemplo. E, por fim, também,
serão testados outra versão do protocolo OpenFlow e outro tipo de controlador SDN.

Durante uma conversa entre seres humanos, 55% da informação é passada através
de ações visuais, ou seja, expressões faciais e gestos. As expressões faciais
são uma das principais características que os seres humanos usam para reconhecer
as emoções uns nos outros. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma
abordagem para reconhecimento de expressões faciais humanas utilizando redes
neurais de convolução, que pudesse executar a pelo menos um quadro de vídeo
por segundo. A abordagem detecta faces em uma imagem e retorna como resultado
a probabilidade de cada uma dessas faces estar expressando uma das seguintes
expressões faciais: raiva, desgosto, medo, felicidade, neutralidade, tristeza e surpresa.
A abordagem proposta realiza uma etapa de pré processamento na imagem,
onde a imagem da face é recortada, rotacionada e normalizada quanto a iluminação,
com objetivo de padronizar as imagens com apenas informações relevantes.
A imagem padronizada é classificada por uma arquitetura de rede neural de convolução,
encontrada por um algoritmo evolutivo. A abordagem proposta foi validada
em quatro conjuntos de dados comuns de expressões faciais e emoções, obtendo
os seguintes resultados: Cohn-Kanade com 96,7%, JAFFE com 81,3%, FER 2013
com 50,9% e SFEW com 32,4%. Quanto ao tempo de execução em tempo real, a
abordagem executou a 6 quadros por segundo em um computador comum.

A análise de sentimentos tem sido foco de muita pesquisa, devido principalmente à sua importância comercial, tanto para consumidores quanto para empresas. Muitos métodos têm sido propostos, e os principais têm sido comparados em termos de eficácia. Entretanto, há uma carência na literatura da avaliação de eficiência desses métodos para processamento de grandes volumes de dados, os quais são gerados em grande velocidade, volume e variedade, conhecidos como Big Data. O presente trabalho apresenta uma abordagem para integração de métodos de análise de sentimentos de forma a processar grandes volumes de dados em um ambiente distribuído, usando para tanto das plataformas Hadoop e Spark, ambas da fundação Apache. Desenvolveu-se uma aplicação protótipo em ambiente distribuído, denominada BigFeel, a qual oferece suporte ao uso de 22 métodos de análise de sentimentos, além de alguns métodos de processamento de linguagem natural e pré-processamento textual em grandes volumes de dados. O BigFeel oferece serviços adaptados ao uso em redes de computadores, locais e na web, além de oferecer uma API para desenvolvedores Scala/Java. A eficiência dos métodos integrados foi avaliada experimentalmente, demonstrando ganho em comparação à execução na implementação não distribuída dos métodos. Usando os recursos oferecidos pelo BigFeel, é apresentado ainda um estudo de caso de detecção de sugestões de inovação com base em revisões de produtos e serviços. Os resultados do estudo de caso demonstram uma alta revocação obtida e uma baixa precisão.

Redes de sensores sem fio são redes formadas por nós sensores autônomos, normalmente alimentados por pequenas baterias. Isso torna a eficiência energética um problema muito importante no desenvolvimento de protocolos para esse tipo de rede. Tal problema é abordado de várias formas, sendo que a técnica de ciclos de trabalho como forma de economia de energia é um dos métodos empregados. Nesta estratégia, o rádio transceptor e outros centros de consumo de energia do nó sensor permanecem desligados a maior parte do tempo. Essa estratégia causa um atraso de propagação de mensagens entre nós vizinhos, resultando em um aumento da latência fim-a-fim na rede. Este trabalho apresenta um novo protocolo cross-layer baseado em  backbone, cujo objetivo é a redução da latência fim-a-fim sem alteração no consumo de energia. Este protocolo baseia-se no WiseMAC e utiliza ciclos de trabalho e encaminhamento de mensagens através de um backbone. Em simulações onde o backbone pode ser muito utilizado para o transporte de mensagens, os resultados mostraram que o protocolo implementado obteve uma redução na latência fim-a-fim quando comparado com o WiseMAC e com o XMAC, protocolos da literatura, mantendo um consumo energético compatível.

Não informado

Refatoração de código é definido como o processo de alteração de um sistema de software, preservando seu comportamento externo, mas melhorando sua estrutura interna. Por meio da refatoração, torna-se possível tratar os sintomas da arquitetura de código, conhecidos como Code Smells, que podem afetar características como portabilidade, reusabilidade, manutenibilidade e escalabilidade. Várias técnicas para identificar oportunidades de refatoração usam coeficientes de similaridade para encontrar entidades mal posicionadas na arquitetura do sistema, assim como determinar onde deveria estar localizada. Como exemplo, espera-se que um método esteja localizado em uma classe cujos outros métodos sejam estruturalmente semelhantes a ele. No entanto, os coeficientes existentes na literatura não foram projetados para a análise estrutural de sistemas de software, o que pode não garantir uma precisão satisfatória.

Sistemas de equações lineares envolvendo matrizes esparsas de grande porte surgem da discretização
de equações diferenciais parciais, comuns em simulações computacionais de várias
áreas da ciência. Métodos iterativos, como o Generalized Minimal Residual (GMRES) précondicionado,
são os mais adequados para resolução desses sistemas. Quando se utiliza esses
métodos, pode-se obter redução de seu custo computacional ao se aplicar técnicas de redução
de largura de banda ou de profile nas matrizes envolvidas. Essas técnicas consistem em agrupar
os coeficientes não nulos da matriz o mais próximo possível da diagonal principal por meio de
permutações de suas linhas e colunas. Neste trabalho, avaliou-se o desempenho de métodos
heurísticos no estado da arte para redução de largura de banda ou de profile no contexto de
resolução de sistemas de equações lineares com o método GMRES pré-condicionado. Ainda,
uma heurística baseada na meta-heurística Iterated Local Search para os problemas de redução
de largura de banda e de profile de matrizes foi proposta. Nos testes realizados em 172
instâncias da base SuiteSparse Matrix Collection a heurística proposta apresentou bons resultados,
principalmente na redução de profile de matrizes assimétricas e de banda de matrizes
simétricas. Contudo, seu alto tempo de execução não a qualificou como heurística propícia para
reuzir o custo computacional do GMRES pré-condicionado. Doze métodos heurísticos foram
avaliados nos experimentos para redução do custo de execução do GMRES pré-condicionado.
Foram considerados seis pré-condicionadores, baseados em fatoração incompleta (ILUT, ILUC,
ILU(k), VBILUT e VBILUK) e em multigrid (ARMS) em 27 instâncias de grandes dimensões.
As simulações apontaram, em consonância com a literatura, que os melhores resultados na redução
do custo computacional de sistemas de equações lineares são obtidos por heurísticas com
baixo custo computacional, mesmo que não apresentem grandes reduções de largura de banda
ou profile. Ainda, constatou-se que, para certas instâncias, nenhuma heurística contribuiu para
a redução do custo de resolução dos sistemas com o GMRES pré-condicionado.

Não informado