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Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)最新文献

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Algoritmos para compor uma ferramenta web: geração de grafos grades e cordais e solução de conjunto independente, clique e emparelhamento em grafos 组成web工具的算法:网格和弦图生成和独立集解，图上的点击和配对
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227410
Daniel Campos da Silva, Hebert Coelho da Silva
{"title":"Algoritmos para compor uma ferramenta web: geração de grafos grades e cordais e solução de conjunto independente, clique e emparelhamento em grafos","authors":"Daniel Campos da Silva, Hebert Coelho da Silva","doi":"10.5753/erigo.2022.227410","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227410","url":null,"abstract":"Neste trabalho, introduzimos, descrevemos e implementamos algoritmos de geração de grafos e solução de problemas clássicos, agregando à plataforma web Graph Problems, para fins didáticos e científicos. Abordamos a geração de grafos cordais, grades e produtos cartesianos, bem como a solução dos problemas da clique máxima, conjunto independente máximo e emparelhamento máximo.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122627826","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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Identificação e Classificação de Imagens Publicitárias Quanto à Qualidade Utilizando Aprendizado de Máquina 利用机器学习对广告图像进行质量识别和分类
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227717
E. Oliveira, Ana Carolina Brambilla Costa, C. Moura
{"title":"Identificação e Classificação de Imagens Publicitárias Quanto à Qualidade Utilizando Aprendizado de Máquina","authors":"E. Oliveira, Ana Carolina Brambilla Costa, C. Moura","doi":"10.5753/erigo.2022.227717","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227717","url":null,"abstract":"Este trabalho sugere um método para a predição da qualidade estética de imagens com o objetivo de filtrar imagens que seriam classificadas como ruins conforme a opinião do anotador. Para tal, são utilizadas técnicas de aprendizagem profunda em um conjunto de dados com imagens sintéticas de caráter publicitário. A abordagem sugerida é comparada com outros métodos já existentes para inferir a qualidade da imagem considerando o Coeficiente Pearson e Acurácia em conjuntos de imagens avaliadas numa escala de boa a ruim. Os resultados dos experimentos mostram que a ResNet50 se mostra mais eficiente do que os modelos NIMA e Koncept512, chegando em 33% de melhora em relação às correlações e melhora de 11% em relação ao MicroF1.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128444748","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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Programação dinâmica paralela em GPU para os problemas da mochila uni e bi-dimensional 一维和二维背包问题的GPU并行动态规划
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227374
D. V. X. Lemos, Humberto J. Longo, W. S. Martins
{"title":"Programação dinâmica paralela em GPU para os problemas da mochila uni e bi-dimensional","authors":"D. V. X. Lemos, Humberto J. Longo, W. S. Martins","doi":"10.5753/erigo.2022.227374","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227374","url":null,"abstract":"O trabalho apresenta algoritmos paralelos de granularidade fina, baseados em programação dinâmica, para a resolução do Problema da Mochila Uni e Bi-Multidimensional. É apresentado também um algoritmo para a resolução conjunta de várias instâncias do problema. Os testes computacionais realizados com implementações dos algoritmos em GPU mostraram um ganho de eficiência considerável, em comparação às suas versões sequenciais.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122868009","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 abordagem paralela para resolução do MWPSP MWPSP分辨率的并行方法
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227688
R. S. Castro, Humberto J. Longo, W. S. Martins
{"title":"Uma abordagem paralela para resolução do MWPSP","authors":"R. S. Castro, Humberto J. Longo, W. S. Martins","doi":"10.5753/erigo.2022.227688","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227688","url":null,"abstract":"O problema de se identificar em um grafo G, ponderado nas arestas, um subgrafo planar de peso máximo pertence à classe NP-difícil. Esse problema é importante na modelagem e resolução de problemas das mais diversas áreas. É proposto um novo algoritmo heurístico de busca local, baseado em métodos previamente existentes de construção, o qual usa paralelismo de GPU.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127810247","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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Estudo Comparativo da Utilização do Módulo de Fertilização InVitro em Algoritmos Genéticos para Resolução do Problema de Atraso Total Ponderado em Máquina Única 利用体外受精模块在遗传算法中求解单机加权总延迟问题的比较研究
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227404
Álefe C. Macedo, Hugo A. D. do Nascimento, Celso G. Camilo-Junior, M. Silva, A. C. Rocha
{"title":"Estudo Comparativo da Utilização do Módulo de Fertilização InVitro em Algoritmos Genéticos para Resolução do Problema de Atraso Total Ponderado em Máquina Única","authors":"Álefe C. Macedo, Hugo A. D. do Nascimento, Celso G. Camilo-Junior, M. Silva, A. C. Rocha","doi":"10.5753/erigo.2022.227404","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227404","url":null,"abstract":"Este artigo apresenta um comparativo que, busca salientar os benefícios da utilização do Algoritmo Genético com Fertilização InVitro na resolução do problema de atraso total ponderado em máquina única. Para tanto, são apresentadas outras duas meta-heurísticas que foram utilizadas na resolução do problema. Além disso, buscou-se definir um conjunto de passos experimentais que permitissem uma comparação justa entre os algoritmos utilizados. Por fim, é apresentada uma coleção de dados estatísticos de modo a definir qual o melhor método na resolução do problema, além de uma descrição das principais contribuições do módulo de fertilização assistida para os Algoritmos Genéticos, e um conjunto de sugestões para trabalhos futuros.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125787447","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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Arquitetura Resiliente MFog para Aplicações em névoa 用于雾应用的弹性MFog架构
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227680
Marcos Francisco da Silva, Aleteia Araujo
{"title":"Arquitetura Resiliente MFog para Aplicações em névoa","authors":"Marcos Francisco da Silva, Aleteia Araujo","doi":"10.5753/erigo.2022.227680","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227680","url":null,"abstract":"Existem situações onde o acesso à Internet é precário, como por exemplo em lugares onde ocorreram desastres naturais. Nessas situações o uso de softwares, que auxiliam nas operações de ajuda e resgate, pode ser dificultado devido a essa precariedade. Uma possível solução é a migração dessas aplicações para uma camada mais próxima do usuário final. Nesse contexto, foi proposto uma arquitetura para aplicações em névoa (MFOG) com foco em resiliência de aplicações, testes realizados em um estudo de caso indicaram a viabilidade da arquitetura proposta para esses cenários.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129399518","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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Avaliação Comparativa de Técnicas baseadas em Deep Learning para Identificação de Duplicatas 比较评估的深度学习识别检测技术
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227704
P. H. Lima, W. S. Martins, Leonardo Andrade Ribeiro
{"title":"Avaliação Comparativa de Técnicas baseadas em Deep Learning para Identificação de Duplicatas","authors":"P. H. Lima, W. S. Martins, Leonardo Andrade Ribeiro","doi":"10.5753/erigo.2022.227704","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227704","url":null,"abstract":"Dados de aplicações possuem inevitavelmente inconsistências que podem causar mal funcionamento em operações rotineiras e compromenter resultados analíticos. Um tipo particular de inconsistência é a presença de duplicatas, isto é, múltiplas e não idênticas representações da mesma informação. A identificação de duplicatas é difícil porque elas não são cópias idênticas entre si. Recentemente, DeepMatcher e Ditto, duas soluções baseadas em deep learning, obtiveram resultados do estado da arte em identificação de duplicatas. Entretanto, DeepMatcher e Ditto não consideraram duplicatas com variações textuais em nível de caracteres em seus experimentos; tais variações são pervasivas em bancos de dados do mundo real. Este artigo apresenta uma avaliação comparativa do DeepMatcher e Ditto em dados com padrões textuais que não foram considerados nos experimentos anteriores. Os resultados obtidos demonstraram que as duas soluções experimentaram queda de acurácia, sendo que o Ditto apresentou maior robustez em comparação com DeepMatcher.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"185 9","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131614093","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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Classificação de Caracteres Manuscritos para Correção Automática do Sistema Multiprova 用于自动校正多校样系统的手写字符分类
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227697
Darlan de Castro Silva Filho, Rex A. C. Medeiros, Helton Maia
{"title":"Classificação de Caracteres Manuscritos para Correção Automática do Sistema Multiprova","authors":"Darlan de Castro Silva Filho, Rex A. C. Medeiros, Helton Maia","doi":"10.5753/erigo.2022.227697","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227697","url":null,"abstract":"O Multiprova é um sistema desenvolvido por professores da Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (ECT/UFRN), que permite a criação de questões e avaliações. O problema a ser solucionado consiste no desenvolvimento de uma aplicação para auxiliar o Multiprova, trazendo a capacidade de reconhecer os caracteres manuscritos provenientes do cartão resposta de cada aluno, e assim, automaticamente, apenas com ajuda de uma câmera, realizar a correção da prova. Para isso, foram utilizadas, técnicas de visão computacional e redes neurais convolucionais. Uma série de configurações para diferentes arquiteturas foram testadas, até que alcançasse uma alta acurácia e confiabilidade na classificação dos caracteres.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132926096","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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Além do fgssjoin: Algoritmos Paralelos para Junções por Similaridade de Conjuntos 超越fgssjoin:通过集相似性连接的并行算法
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227677
Rafael David Quirino, W. S. Martins
{"title":"Além do fgssjoin: Algoritmos Paralelos para Junções por Similaridade de Conjuntos","authors":"Rafael David Quirino, W. S. Martins","doi":"10.5753/erigo.2022.227677","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227677","url":null,"abstract":"Junções por similaridade de conjuntos são operações de grande importância nos sistemas modernos de bancos de dados, especialmente para os chamados armazens de dados, onde várias operações rotineiras como integração, limpeza e mineração de dados as utilizam com frequência. Algoritmos exatos, que retornam todos os pares similares possíveis de acordo com algum limiar de similaridade são computacionalmente caros, o que impõe lentidão a cargas de trabalho analíticas e destaca a necessidade de soluções paralelas para o problema. Trabalhos recentes apresentam algoritmos paralelos voltados para dispositivos de arquitetura many-core como as GPUs. Nesse artigo apresentamos um novo algoritmo para a etapa de filtragem do fgssjoin, um algoritmo paralelo conhecido, baseado em gpu, para a junção exata por similaridade de conjuntos.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"92 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122044521","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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Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Classificação de Células Nucleadas do Sangue Periférico - Uma Experiência do Projeto Hemovision 外周血有核细胞分类的机器学习算法——来自Hemovision项目的经验
Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022) Pub Date : 2022-10-25 DOI: 10.5753/erigo.2022.227698
Mariana Dourado X. S. Santos, William Laus Bertemes, Iaan Mesquita de Souza, Mateus Henrique B. Andrades, David Antonio T. M. Barros, Vinícius Sebba Patto
{"title":"Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Classificação de Células Nucleadas do Sangue Periférico - Uma Experiência do Projeto Hemovision","authors":"Mariana Dourado X. S. Santos, William Laus Bertemes, Iaan Mesquita de Souza, Mateus Henrique B. Andrades, David Antonio T. M. Barros, Vinícius Sebba Patto","doi":"10.5753/erigo.2022.227698","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/erigo.2022.227698","url":null,"abstract":"Este trabalho trata do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação de células nucleadas do sangue periférico. Foi utilizada a rede neural convolucional ResNet18 para o pré-processamento das imagens e em substituição às camadas densas; e para a saída foi escolhido o classificador Support Vector Machine (SVM). Foram usadas imagens disponibilizadas por um estudo de classificação de imagem do Hospital das Clínicas de Barcelona, contendo oito classes. O modelo desenvolvido obteve uma acurácia média de 97.2%, e o F1-Score médio de 97%, sendo que algumas classes obtiveram médias próximas de 100%, enquanto outras, de 95%. Diante dos resultados encontrados, constatou-se que os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser integrados de forma satisfatória aos processos educacionais e de apoio ao diagnóstico.","PeriodicalId":338913,"journal":{"name":"Anais da X Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129403333","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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