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Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)最新文献

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Estratégias de Controle para Sintonização Ótima de PSS Utilizando Crow Search Algorithm 利用乌鸦搜索算法优化PSS调谐的控制策略
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225959
R. T. D. Costa filho, E. D. C. Pereira
{"title":"Estratégias de Controle para Sintonização Ótima de PSS Utilizando Crow Search Algorithm","authors":"R. T. D. Costa filho, E. D. C. Pereira","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225959","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225959","url":null,"abstract":"Este trabalho aplica três diferentes estratégias para sintonizar os parâmetros Power System Stabilizer (PSS) em sistemas elétricos multimáquina. A diferença entre as três estratégias fundamenta-se no número de variáveis de decisão utilizadas no processo de otimização, enquanto que a função objetivo almeja maximizar o amortecimento mínimo do sistema elétrico considerando vários pontos de operação. A técnica de otimização empregada é a metaheurística denominada de CSA (Crow Search Algorithm). O CSA é uma recente metaheurística que é baseada no comportamento inteligente dos corvos. Os resultados e discussões são obtidos com o emprego de um sistema elétrico de 5 geradores e 7 barras.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117135672","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Um Panorama Comparativo de Arquiteturas de Digital Twin no Contexto de Internet das Coisas 物联网背景下数字孪生架构的比较概述
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225886
Renato Alves de Oliveira, A. R. D. Rocha, C. Oliveira
{"title":"Um Panorama Comparativo de Arquiteturas de Digital Twin no Contexto de Internet das Coisas","authors":"Renato Alves de Oliveira, A. R. D. Rocha, C. Oliveira","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225886","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225886","url":null,"abstract":"O crescimento da Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) a nível global vem atraindo cada vez mais atenção para estudos relacionados ao tema. No contexto de IoT, um tema que vem ganhando grande relevância nos âmbitos mercadológico e acadêmico é o Gêmeo Digital (Digital Twin - DT). Dentre as principais questões em aberto neste tema, destaca-se a inexistência de um padrão arquitetural genérico e unificado, que englobe as necessidades essenciais de um projeto de DT. Este artigo apresenta um panorama comparativo de arquiteturas modernas de DT no contexto de IoT. Os resultados apresentados apontam diretrizes capazes de ajudar projetistas e pesquisadores no planejamento de arquiteturas de DT em cenários IoT.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"218 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115073370","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Análise Exploratória de Dados para Identificar o Impacto da Pandemia da COVID-19 no ENEM dos Estados do Ceará, Maranhão e Piauí 探索性数据分析，以确定COVID-19大流行对ceara、maranhao和piaui州ENEM的影响
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225842
Nelson Weber Neto, R. C. Soares, L. R. Coutinho, A. Teles
{"title":"Análise Exploratória de Dados para Identificar o Impacto da Pandemia da COVID-19 no ENEM dos Estados do Ceará, Maranhão e Piauí","authors":"Nelson Weber Neto, R. C. Soares, L. R. Coutinho, A. Teles","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225842","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225842","url":null,"abstract":"No Brasil, o principal exame de avaliação do desempenho educacional do ensino básico é o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), o qual é também usado para entrada de estudantes no ensino superior. No ano de 2020, com a chegada do vírus da COVID-19, as instituições de nível básico precisaram alterar seu modelo educacional com ensino presencial para o uso de metodologias de ensino remoto. Este trabalho objetiva identificar os principais impactos causados pela pandemia no ENEM nos estados do Ceará, Maranhão e Piauí, no seu primeiro ano. Para isso, é realizado uma análise exploratória de dados do ENEM de 2019, ano anterior ao início da pandemia, e do ENEM de 2020, primeiro ano da pandemia. Os resultados mostram uma melhora no desempenho geral dos estados, um aumento no número de inscritos que não compareceram à prova, e um crescimento da desigualdade entre os participantes provenientes de instituições públicas e privadas.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"60 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116438200","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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A inserção da Inovação Aberta nas Instituições de Pesquisa e nas Empresas: um diagnóstico do cenário Brasileiro 在研究机构和公司中插入开放式创新:对巴西情况的诊断
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225962
Apoema Mendes S. dos Reis, E. Sá, Antonio F. L. Jacob Junior, Daniel Lima Gomes Júnior
{"title":"A inserção da Inovação Aberta nas Instituições de Pesquisa e nas Empresas: um diagnóstico do cenário Brasileiro","authors":"Apoema Mendes S. dos Reis, E. Sá, Antonio F. L. Jacob Junior, Daniel Lima Gomes Júnior","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225962","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225962","url":null,"abstract":"Historicamente é notório a necessidade das organizações por métodos e modelos inovativos para aprimoramento de seus produtos e serviços, visando a sustentabilidade de seus negócios. Desde a década de 1920, houve uma crescente no desenvolvimento científico e tecnológico no Brasil, o que demandou a criação do Sistema Nacional de Inovação (SNI) e a inserção da cultura da inovação nas Universidades e ICT's. Desta forma, faz-se necessário analisar como esta inserção foi e tem ocorrido. Para tanto, foi construído um Data Warehouse (DW) a partir de dados obtidos através da Pesquisa Industrial de Inovação Tecnológica (PINTEC), utilizado para análise do cenário da inovação no Brasil e nas universidades e ICT’s.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116797081","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Detecção de uso de máscaras em ambientes fechados com MobileNetV2 e Single Shot Multibox Detector 使用MobileNetV2和单镜头多盒检测器检测室内口罩使用情况
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225942
P. Ferreira, Daniel Lima Gomes Júnior, Alex Martins Santos
{"title":"Detecção de uso de máscaras em ambientes fechados com MobileNetV2 e Single Shot Multibox Detector","authors":"P. Ferreira, Daniel Lima Gomes Júnior, Alex Martins Santos","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225942","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225942","url":null,"abstract":"Este artigo apresenta uma aplicação de aprendizado profundo para detecção de pessoas utilizando máscaras faciais em ambientes fechados. Com o advento da pandemia da Covid 19, a necessidade de tomar precauções para diminuir e controlar o avanço da pandemia é essencial. Entre essas precauções, o uso de máscaras tornou-se importante para reduzir as taxas de contágio. O sistema apresentado é capaz de detectar o uso correto de máscaras em ambientes fechados usando mobilenetV2 como extrator de características e SSD como detector de objetos, junto de tecnologias como TensorFlow, Keras, OpenCV e Python. Os resultados mostram performances razoáveis utilizando curto período de treinamento, baixo poder de computação e densidade de dados.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"43 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121093920","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma Investigação Sobre a Identificação de Indicadores de Evasão de Alunos Utilizando Mineração de Dados 利用数据挖掘识别学生辍学指标的研究
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225945
F. Silva, Josenildo Ferreira Teófilo da Silva, Arthur Mota França, George Sanders Carvalho Araújo, E. E. Moraes
{"title":"Uma Investigação Sobre a Identificação de Indicadores de Evasão de Alunos Utilizando Mineração de Dados","authors":"F. Silva, Josenildo Ferreira Teófilo da Silva, Arthur Mota França, George Sanders Carvalho Araújo, E. E. Moraes","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225945","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225945","url":null,"abstract":"Neste trabalho, propõe-se uma investigação acerca da identificação de indicadores de evasão de alunos em cursos de uma instituição de ensino técnico e tecnológico por meio de técnicas de mineração de dados, para auxiliar as partes interessadas (professores, gestores, etc) na tomada de decisão. Como parte da pesquisa, foi desenvolvida uma ferramenta para identificar relações em dados de alunos sobre o desempenho de aprendizagem. Estes dados foram submetidos a técnicas de mineração de dados para geração de modelos preditivos. Os modelos baseados em árvore de decisão, especificamente, o XGboost, obtiveram os melhores desempenhos para classificar um aluno como possível evadido. Os modelos alcançaram precisão e sensibilidade de 96% e 83% respectivamente.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"38 2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131225397","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Relações do Consumo Energético nas Execuções de Tarefas em Computação em Nuvem Verde 绿色云计算任务执行中的能源消耗关系
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226178
T. N. Reis, M. Teixeira, C. D. S. Soares Neto
{"title":"Relações do Consumo Energético nas Execuções de Tarefas em Computação em Nuvem Verde","authors":"T. N. Reis, M. Teixeira, C. D. S. Soares Neto","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226178","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226178","url":null,"abstract":"A computação em nuvem já faz parte do cotidiano das pessoas e empresas, bem como a preocupação com a questão ambiental. A união dessas duas realidades oportuniza o surgimento da Computação em Nuvem Verde com novas propostas, abordagens e métricas, no sentido de tornar os datacenters mais eficientes, principalmente em termos energéticos, de forma a reduzir a emissão de CO2 e o impacto ambiental. Conhecer as métricas que podem ser utilizadas para medir o custo energético e o impacto ambiental de um datacenter bem como as principais categorias e áreas de ação são pontos fundamentais na Computação Verde. Este artigo apresenta um estudo das relações entre o consumo energético com os tempos de execução, arquitetura e custos de ambiente em nuvem. Por meio da utilização de simuladores foi possível comprovar a melhoria da eficiência energética acima de 60% e redução nos tempos de processamento em no mínimo 29%, com a adoção de algoritmos, de problemas complexos, no escalonamento de Máquinas Virtuais.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127611880","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Análise de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina para Previsão de Precipitações para Utilização na Agricultura Familiar 用于家庭农业降雨预测的机器学习算法分析
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226472
Iago Magalhães de Mesquita, Francislane Teles Carneiro, Sarah Frota Alves, Leonardo Tabosa Albuquerque, Francisco Aldinei Pereira Aragão
{"title":"Análise de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina para Previsão de Precipitações para Utilização na Agricultura Familiar","authors":"Iago Magalhães de Mesquita, Francislane Teles Carneiro, Sarah Frota Alves, Leonardo Tabosa Albuquerque, Francisco Aldinei Pereira Aragão","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226472","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226472","url":null,"abstract":"Este trabalho tem como proposta uma análise de dados de elementos meteorológicos como: precipitação total (mm), pressão atmosférica ao nível da estação (mb), temperatura do ar - bulbo seco (°c), umidade relativa do ar (%), direção do vento (°gr), velocidade do vento (m/s), buscando prever a precipitação e testar modelos de Aprendizado de Máquina que melhor se adaptem ao conjunto de dados utilizados, sendo estes: K-Nearest Neighbor (KNN), Árvore de decisão e a rede neural Multilayer Perceptron (MLP), com o objetivo de identificar o melhor modelo aplicado a previsão de chuvas aplicados na região de Sobral-CE. A proposta tem como objetivo ajudar os pequenos e médios produtores agrícolas, que estão relacionados intrinsecamente aos aspectos econômicos da região, que sofre com estiagens e precisam gerir seus recursos hídricos. Diante dos modelos utilizados, a árvore de decisão obteve melhor resultado com uma taxa de acerto de 99.995%, e a MLP de 99.693%, já o KNN obteve apenas 76.726%.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"93 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114738562","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Um Método Baseado em Radiomics e MLP para Diagnóstico Automático de COVID-19 a partir de Raio-X de Tórax 一种基于放射学和MLP的胸片自动诊断COVID-19的方法
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.226508
Emanuel L. C. de Sousa Filho, Paulo Magno, Camyla J. P. Santos, G. F. D. Silva, J. O. B. Diniz, D. B. P. Quintanilha
{"title":"Um Método Baseado em Radiomics e MLP para Diagnóstico Automático de COVID-19 a partir de Raio-X de Tórax","authors":"Emanuel L. C. de Sousa Filho, Paulo Magno, Camyla J. P. Santos, G. F. D. Silva, J. O. B. Diniz, D. B. P. Quintanilha","doi":"10.5753/ercemapi.2022.226508","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.226508","url":null,"abstract":"A identificação da COVID-19 é um fator crucial para o tratamento e cura dos pacientes. Com o avanço da tecnologia, tornou-se possível o desenvolvimento de métodos computacionais capazes de auxiliar os especialistas na tarefa de análise de imagens médicas. Portanto, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um método automático de diagnóstico da COVID-19 por meio de imagens de raio-X do tórax usando uma abordagem Radiomics e o algoritmo Multi-Layer Perceptron. O método proposto foi avaliado em duas bases de imagens públicas, obtendo uma acurácia de 96,8%, precisão de 97,1%, recall de 96,4% e especificidade de 97,9%, com isso, demonstrando a eficácia no diagnóstico automático da COVID-19 por imagem.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128062543","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Identification of risk areas as a method of surveillance of dengue cases 确定危险地区，作为监测登革热病例的一种方法
Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022) Pub Date : 2022-09-28 DOI: 10.5753/ercemapi.2022.225892
Gesiel Rios Lopes, Karina Jorge Pelarigo, A. Delbem
{"title":"Identification of risk areas as a method of surveillance of dengue cases","authors":"Gesiel Rios Lopes, Karina Jorge Pelarigo, A. Delbem","doi":"10.5753/ercemapi.2022.225892","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/ercemapi.2022.225892","url":null,"abstract":"Identifying spatial clusters of risk for dengue cases according to social vulnerability constitutes a powerful tool for effective epidemiological and urban management. In this way, this work carries out an ecological study that considered confirmed cases of dengue and actions of endemic agents in the municipality of São Carlos-SP, in the year 2019, through the application of the spatial scan technique for classification of the risk areas, computing the relative risk (RR), with a confidence interval of 95% (CI95%:) and the São Paulo Social Vulnerability Index (IPVS) to characterize these areas. Seven clusters were identified, two of which were high risk (RR=37.54 / RR=33.39), with the highest risk located in a region with high vulnerability and the second in a region with very low vulnerability. These results provide information that allows the targeting of specific control actions from the early detection of cases in places with greater dengue transmissibility.","PeriodicalId":278046,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI 2022)","volume":"275 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122754303","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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