Recently, there has been substantial recent progress in the
analytical understanding of how cache storage should be allocated when using the LRU replacement policy. Nonetheless, the role played by caching policies beyond LRU in a networked setting where content may be replicated across multiple caches and where channels are unreliable is still poorly understood. The correct understanding of these policies' role in these scenarios is essential to determine the trade-off between redundancy and diversity among caches. As the channel's reliability varies, which causes failures in the delivery of requests to the caches, keeping redundancy of content stored in the caches can improve the performance of the system, reducing the cache miss probability. However, if the network reduces the traffic load, with idle or slightly congested channels, the channel reliability increases and reduces the miss probability. In this case, if the caches are not diversified enough, the network can not efficiently benefit from cache partitioning. Therefore, this thesis project uses mathematical techniques to investigate different combinations of policies and scenarios in order to propose a fine-tuned trade-off between redundancy and diversity among caches. These techniques allow verifications such as if the initial condition of the caches, and the dependence among them, can also interfere in system performance, after reaching the steady-state. It regards the channel state and the policy used to promote redundancy and diversity of stored contents. Thus, the proposal of modeling the partitioned cache system under different caching policies over networks with unreliable channels, yields empirical results, which in turn, can be validated through controlled and experimental tests. Furthermore, these tests also allow determining whether, besides the factors mentioned, the network configuration such as the number of partitioned caches, size of the caches, content insertion rate, etc. can also impact the well-tuning of the trade-off among partitioned caches in order to reduce the cache miss probability, improving the system performance.

Companies need to find ways to innovate and ensure their survival. However, it is necessary to invest in innovation assertively. To make this possible, software development companies are increasingly adhering to user-centered approaches. These approaches make it possible to focus on the real needs of customers and users and thus develop more appropriate solutions. In this context, Design Thinking (DT) stands out for several reasons. It fosters empathy with users and customers, immersion in the problem and validation of proposed ideas with prototypes. All this also helps to create innovative software solutions. Despite this, the literature reports the need for clear guidelines on how to adopt approaches to develop solutions with DT and the need to identify ways of overcoming cultural barriers to the adoption of DT. To address these needs, an action research project was carried out in a Brazilian software development company. The company studied was interested in applying DT within the context of innovation through intrapreneurship. With this, intrapreneurship was used to minimize cultural barriers to the adoption of DT, as intrapreneurs are motivated to develop their own business ideas. Thus, this paper presents a proposal for a framework that guides the implementation of Design Thinking for the conception of innovative software solutions in an intrapreneurship program at a Brazilian software development company. This work was carried out through action research in two cycles within a Brazilian software development company. Among the results, the proposed framework was able to clearly guide the conception of software with DT. In addition, the use of the proposed framework in an intrapreneurship program reduced the previously perceived resistance to adopting DT. However, problems related to the lack of adequate investment for DT adoption were still identified.

The competitive and constantly evolving landscape, especially in the Information Technology (IT) sector, drives the need for agile approaches to software development. Faced with the limitations of traditional models in keeping up with rapid changes in projects, a group of experts created the Agile Alliance and the agile manifesto, based on values and principles of collaboration and continuous delivery of value. This initiative gave rise to agile practices, aiming to optimize software development. The objective of this dissertation is to map and analyze the agile practices of the Agile Alliance subway map, answering the central question: "How are agile practices applied based on work published in specialized literature?". The methodology adopted involved an exploratory and descriptive approach, incorporating the cataloging of agile practices, survey research and systematic literature mapping (MSL). MSL, in particular, has added a valuable layer to the understanding of agile practices in the literature, highlighting patterns, research gaps, and emerging trends. A wealth of information was observed in published studies, ranging from the application of specific practices to recent and future trends, contexts, benefits, challenges, effectiveness and impact assessments, in addition to the availability of bibliometric data relating to this research. The results reveal a wide application of agile practices in different contexts, going beyond software development, covering public sectors, telecommunications companies and other contexts. Challenges were identified, such as cultural resistance in traditional organizations. This study contributes significantly to the understanding of agile practices, providing valuable findings for future research, indicating areas of success, and promoting promising directions for the effective application of agile practices in diverse environments.

Data physicalization is the area that investigates how physical objects can encode data through their physical (geometry and materials) and visual characteristics. In information visualization, color plays a fundamental role in communicating and encoding data, and there is no difference in data physicalization area. However, in the real world, color perception can be influenced by the material that composes the physical artifact, the environment's luminosity, and the light-emitting device's characteristics. In this way, color palettes commonly used in digital scenarios may fail to communicate and encode data when applied directly to data physicalization without any adjustment or evaluation due to this change in color perception. Thus, this thesis aims to automatically produce color palettes for data physicalization, considering their unique physical and light emission characteristics. To this end, a color space evaluation process for the physical artifact was carried out with the adaptation of the Farnsworth Munsell color test. The test was applied in the physical and digital versions, and the results obtained were compared, and colors unsuitable for the physical scenario were identified. The physical artifact used was a physical 3D bar chart composed of LED strips that can be configured. With the results of the tests, it was also possible to manually create color palettes (categorical, sequential, and divergent), considering mainly the perceptual distance metric between the chosen colors. The proposed color palette was validated against digital color palettes by carrying out basic InfoVis tasks, such as identification, comparison, and ordering. In the second stage, an automated method was proposed to evaluate the color space for data physicalization and automatic generation of color palettes. A big picture of the automatic process starts with the user providing images of pre-determined colors collected directly from data physicalization; the images are processed, and hue, saturation, luminance, etc, are estimated. The initial dataset is expanded by adding interpolations and noise to apply a clustering algorithm,  seeking groupings of colors with greater distance between them to compose the categorical color palettes. Sequential and divergent color palettes are calculated from one of the colors selected for the categorical color palette. Additionally, users can choose from several suggested color palettes generated. The results showed that the automatic method can be reused for other active data physicalizations, which dynamically change colors. The steps taken culminated in a pipeline for evaluating and creating color scales for data physicalization, considering their unique physical and light emission characteristics.

Software ecosystems (ECOS) are means for large-scale software development, which encompasses the complex mix of technical, business and social aspects. These are evidenced in the synergistic cooperation of actors (technology platform, developers, users, etc.), who integrate ECOS in the production of solutions. The Integrated Management Systems of the Federal University of Rio Grande do Norte (SIG-UFRN), is a technological platform that is part of the SIG-UFRN software ecosystem that is used by a considerable number of Federal Education Institutions (IFE) distributed throughout the national territory . In this context of use, there are several scenarios for adopting the SIG-UFRN ecosystem that define the current situation of platform implementation. These scenarios are determined by technical, business and social factors that need to be identified to clarify which reasons lead to the success in adopting this ecosystem, as if not observed, they can harm the IFE' business activities, cause waste of resources and also provoke penalties for public managers for wrong decisions. The objective of this work is to identify these factors that lead to success or failure in the adoption of this ecosystem. To this end, this work was developed in three stages. In the first stage, a Systematic Literature Review (SLR) was conducted, which aimed to identify methods and/or techniques used by researchers to collect and analyze data in its technical, social and business aspects of the different software ecosystems researched. In the second stage, semi-structured interviews were conducted with software developers working in the process of implementing the SIG-UFRN platform in their respective IFE, the objective of which was to identify perceptions and experiences in this process, and finally, in the third stage, techniques were used of open and axial coding of grounded theory (TF) on the data collected in the interviews that allowed us to identify the factors inherent to the adoption of this ecosystem. As a result of this research, we obtained thirty-one code networks made up of factors that can influence the success or failure in the adoption of this ecosystem.

Atualmente, com as pessoas cada vez mais conectadas virtualmente através da internet, cresce a importância da eficiência logística no setor de transportes, que impacta diretamente na economia de um país. Da perspectiva da ciência da computação, o Problema do Roteamento de Veículos com Capacidade (PRVC) é capaz de representar algumas das necessidades da indústria de transportes. Esse é um problema de otimização cuja solução não é nada trivial, demandando técnicas algorítmicas mais elaboradas que as tradicionais para obter soluções sub-ótimas. É comum a utilização de metaheurísticas para otimizar esse tipo de problema, como por exemplo Algoritmos Genéticos (AG) ou GRASP. Além desses, muitas pesquisas tem sido feitas em torno de metaheurísticas para melhorar a otimização desse problema. Neste trabalho, o Algoritmo Genético é aplicado ao PRVC utilizando instâncias baseadas em dados geoespaciais e demográficos e, são feitas discussões sobre seu processo de otimização conectando os conceitos do algoritmo, do problema e outros conceitos comuns da área de otimização. Com isso, é apresentado um novo operador de cruzamento para o AG baseado no conceito de gulosidade empregado em outros algoritmos. Esse operador apresenta resultados melhores em comparação com os operadores de cruzamento mais comuns encontrados na literatura que são utilizados para a otimização do PRVC.

With the rapid advancement of technology, problems are becoming increasingly complex with a large volume of data that requires high processing power. This data has led to the production of different types of biological data and has allowed the construction of extensive networks with various types of interactions between various biological entities. The increase in the amount of information available can generate some problems in data analysis and understanding by the enormity and heterogeneity of this data that threaten to make the problems that arise computationally infeasible. In this context, several bioinformatics tools have been developed, many of them without a detailed and thorough evaluation of both efficiency and usefulness in supporting users' needs. However, there is relatively much to ask about these tools and how best to promote their efficient use. Thus, this dissertation seeks to demonstrate the importance of visualizing information over a large volume of data and thus support systems focused on multi-economic data by suggesting evaluation criteria for the development of new tools or improvements using data visualization, usability, and interactivity as evaluative principles.

Realizar a seleção dos melhores currículos para uma vaga de emprego dentre um número grande de candidatos é uma tarefa que exige tempo e esforço das equipes de recrutadores no setor de recursos humanos, analisar os currículos dos pleiteantes à vaga é uma prática muito comum nos processos de seleção e é nesse âmbito que podemos utilizar de técnicas de processamento de linguagem natural para ajudar nessas análises. Para enfrentar os problemas com o tempo e os esforços gastos nas análises, é apresentado neste trabalho o uso de Word Embeddings em língua portuguesa que atuarão na análise dos textos, gerando pontuações de similaridade semântica dentre a vaga ofertada e os currículos dos candidatos, também o uso de lógica Fuzzy para constituir um sistema de suporte à decisão para ponderar as características analisadas e classificar os melhores candidatos.

A visualização da informação está cada vez mais inserida em diversas áreas do conhecimento. Apesar de ser amplamente utilizada em pesquisas e processos acadêmicos, o auxílio de ferramentas na tomada de decisão vem em uma crescente utilização em diversas empresas, independente de sua natureza e fim comercial. Essas ferramentas tendem a agilizar diversos procedimentos internos, bem como melhorar processos de produção e visualizar perdas econômicas em um cenário empresarial e de negócio. Assim como para a área acadêmica, traz uma consolidação da evolução das pesquisas e seus resultados. Perante esse cenário, o presente trabalho foca em demonstrar um esforço na união de duas áreas, a visualização da informação e a inteligência artificial. Para a concepção dessa ideia, foi realizado uma revisão da literatura que identificou a carência do uso de IA para automação na construção de visualizações eficientes dentro de layouts objetivos. A automação utiliza o algoritmo de otimização por enxame de partículas denominado PSO para tratar as métricas visuais, onde será capaz de acrescentar as características ideais para a construção de uma visualização através de sua função fitness. Essa função será responsável pela escolha ideal de cada característica proposta na pesquisa. Por outro lado, o Algoritmo Genético foi adicionado para criar a possibilidade da escolha de um layout objetivo e ideal dado uma determinada base de dados. A junção dessas técnicas de inteligência artificial trará a concepção inicial sobre a construção de um dashboard de forma automática, demonstrando ao utilizador visualizações e um layout próximo ao ideal.  Com o auxílio da inteligência artificial, o objetivo é tornar o processo de produção de dashboards mais factível e acessível. Com isso, o trabalho visa apresentar uma visão geral sobre o relacionamento dessas áreas para demonstrar uma base de possibilidades na construção de visualizações ideais juntamente com layouts objetivos.

A complexidade do sistema aumenta à medida que novas funcionalidades são naturalmente incorporadas. Com este cenário, surgem diversas estratégias com o foco na redução da complexidade de código que ao mesmo tempo tentam manter o sistema economicamente viável ao longo de sua vida útil. Apesar da utilização de diversas estratégias que, comprovadamente, melhoram o software, ainda assim, códigos que necessitam um com alto grau de esforço para serem compreendidos são recorrentemente encontrados na indústria. O CDD (Cognitive Driven-Developmente) se baseia na Teoria da Carga Cognitiva, tendo como princípio a ideia de que todo objeto de estudo possui uma determinada complexidade para ser compreendida. A abordagem adotada pelo CDD de identificar o que é complexo e gerenciar os pontos de complexidade ao longo do processo de desenvolvimento software está sendo testada em diversos trabalhos recentes e vem sendo uma abordagem diferente mostrando resultados animadores quanto a gestão da complexidade de um projeto de software. No presente trabalho, estamos propondo aplicar os princípios do Cognitive Driven-Developmente para sugerir refatorações em códigos com Code Smells, e identificar se o CDD é uma estratégia viável para facilitando o processo desenvolvimento,  proporcionando ao programador a identificação de pontos de complexidade bem como sugestões para removê-los do código. A metodologia proposta será através de um ambiente controlado, utilizando um plugin construído neste trabalho para a plataforma do Intellij IDEA rodando em cima da linguagem JAVA, onde através de experimentos com desenvolvedores iremos avaliar uma série de tarefas predeterminadas a fim de identificar a efetividade da construção de códigos menos complexos a partir da perspectiva do CDD.

Os processo de aprendizagem das escolas guardam raízes em um sistema transmissionista que coloca a responsabilidades nos professores, tornando este processo pouco interessante para um nativo digital que está acostumado a vivenciar experiências em jogos digitais, por exemplo, mais participativas e projetadas para estar ao limite de suas habilidades, mantendo-os focados e ativos. Com a adição dos fundamentos da computação como parte da Base Nacional Comum Curricular (BNCC), passa a existir um novo cenário de adaptação para as escolas, mas também possibilita criar um ambiente mais interessante para estes alunos. Observando este cenário, considerou-se a aprendizagem tangencial associada a jogos digitais um recurso com o potencial de tornar o ensino mais atrativo. A aprendizagem tangencial é um conceito relativamente novo, tendo registros iniciais datando do ano de 2012, surgindo da percepção de alguns desenvolvedores de jogos ao notarem a divisão da indústria dos jogos digitais entre o entretenimento e a educação, cada uma dessas partes parece ter esquecido como criar jogos de forma que eles sejam efetivos em gerar boas
experiências de imersão enquanto fornecem benefícios educacionais. A pesquisa dentro desta área encontra-se em um estado inicial de amadurecimento, onde mais da metade das pesquisas realizadas com foco neste assunto estão voltadas a entender os jogos e os processos de interação com o jogador que possibilitem a aprendizagem tangencial ocorrer.
Levando em consideração este contexto, este trabalho apresenta um jogo projetado com base no conceito da aprendizagem tangencial, de forma que este possa servir como um incentivador para aprendizagem dos conceitos da computação, contextualizados ao folclore amazônico, para o ciclo do Ensino Básico considerando os assuntos sugeridos pelas diretrizes da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) para serem apresentados durante a 5ª e 6ª séries, divididos em três eixos: pensamento computacional, cultura e
mundo digitais.

Cultural heritage is an economic activity since it dates back to the city's history, values preserved heritage and enhances tourism. Belém, Pará is one of the cities in the world with the greatest wealth of heritage of secular azulejos in its civil and religious architecture. The use of technologies allows for greater interaction and dissemination of cultural heritage. In this sense, this dissertation proposed the generation of synthetic azulejos images through digital image processing techniques from a single azulejo element, with the objective of not having to go to the place to generate photos to build a base, saving time and resources. In this way, it was possible to generate a synthetic database to be used in the training of classifiers, which were validated by a database composed of images of real azulejos (cuttings of walls and facades with azulejos). Three classifiers were used, a Convolutional Neural Network, Decision Tree and Random Forest, where the last two use features extracted through the bag-of-features technique. The results were statistically validated, using the Pearson and Spearman Correlation test, indicating a strong positive correlation between the accuracies of the synthetic and real data, showing that the training results with a 100% synthetic data set have statistically similar precision (t <0.05) when predicting the reals. That is, the study shows that synthetic photos can be used to train a classifier that, after this training, classifies real photos of azulejos.

Um dos assuntos mais recorrentes da atualidade é a geração energética a partir de fontes não tradicionais. Dentro deste contexto, a produção de energia a partir de fontes renováveis se tornou uma das alternativas mais sustentáveis e ambientalmente correta, onde se evidencia o uso de energia solar através de sistemas fotovoltaicos. Destaca-se como um dos principais problemas na utilização de sistemas fotovoltaicos o alto custo de instalação e manutenção deste sistema, além de custos provenientes da taxa de energia elétrica residencial, o que faz com que essa tecnologia se torne cara para boa parte dos consumidores residenciais do Brasil. Uma alternativa para os consumidores contornarem os altos valores pagos na fatura de energia é optarem pelo uso da modalidade tarifária branca, que se caracteriza por oferecer a variação do valor da energia de acordo com o dia e horário de consumo. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema fuzzy para gerenciar a produção de energia de um sistema fotovoltaico, otimizando o uso de energia produzida entre o consumidor, a bateria e a rede elétrica em um cenário de tarifa branca em uma realidade simulada para unidades residenciais no Brasil. Com base nas simulações, o sistema fuzzy apresentado é eficiente, com significativa redução econômica na conta de energia em comparação a um sistema fotovoltaico simples sem capacidade de tomada de decisões inteligentes e utilizado comercialmente nas indústrias.

Assessing the difficulties and needs of psychiatric patients is the first step in an intervention process. In this context, a self-assessment instrument called ELADEB (Échelles Lausannoises d’Auto-évaluation des Difficultés Et des Besoins) was developed. This makes it possible to quantitatively measure the difficulties and needs of psychiatric patients and outline individualized clinical profiles for use in face-to-face patient care. Scenarios of social isolation, such as those caused by the covid-19 pandemic or geographical distance, require the remote use of computational applications that can prevent patients from being left unattended. The ELADEB is an assessment instrument originally applied face-to-face through physical letters, and this dissertation presents new possibilities for using the ELADEB instrument on WEB, AR, and VR platforms. These new proposals enable remote access and can increase patient engagement by personalizing the assessment that these environments can provide. Thus, this dissertation aims to present computational versions of the ELADEB instrument on WEB, Augmented Reality (AR), and Virtual Reality (VR) platforms, including the construction of standard ELADEB assessment scenarios and customized scenarios with media content familiar to the patient ( images, animations, and videos). In addition, a usability assessment of the proposed applications completes the scope of this dissertation, which presented satisfactory results for a self-assessment application that can provide remote access to the ELADEB instrument and personalized content for the patient, which may lead to greater engagement and more accurate responses, because the content is more familiar and dynamic to the patient.

Despite notable advances in the area of software accessibility over the last decades, there are still many problems that interfere with the widespread availability of accessible software. These problems range from the concern with the cost of including accessibility in software development, and the fear that the work of including accessibility in developed features can have a very large financial impact, to the lack of motivation of software stakeholders to prioritize accessibility, for not understanding its importance or considering that accessibility is not an essential aspect but a secondary consideration for software. The matter also includes an educational component, as expressed by software development professionals who have completed higher education courses in computing. Highlighting that accessibility was not adequately addressed during their studies, either being completely neglected or only superficially discussed when brought up. This educational gap results in software development professionals leaving college or university without a solid grasp of how to cater to diverse user needs and implement adaptations for users with different requirements. In addition to the challenges associated with implementing accessibility without adequate training, these professionals, when educated adequately in accessibility matters, have the potential to become more empathetic towards the issues encountered by individuals and can contribute to software development teams more inclined to create accessible products. This work proposes a method for teaching accessibility based on Design Thinking to be included as a module within subjects of computing courses and evaluates it over three cycles of implementation in different subjects at the Federal University of Pará. The results indicate that the proposed method was effective and managed to significantly increase students' accessibility awareness, making them more sensitive and empathetic about the topic while also considering it interesting and engaging. The professors who executed the classes implementing the proposed method also evaluated it positively, expressing the willingness to apply it again to other classes and to recommend it to other professors.

Interaction scenarios are more diversified with the evolution of technology. This diversity brings with it new means of interaction with computational systems. Called non-conventional interactions, these new means differ from traditional devices, such as mouse, keyboards, and touch screens, with their peculiarities in interaction. However, the rapid inclusion of these technologies in systems is not accompanied by an analysis of the adaptation of the environment to receive an unconventional interaction. Thus, problems that affect the user experience (UX) arise, among which the Midas Touch Problem stands out, which consists of the involuntary selection of graphic elements in the user interface (UI), causing errors in the interaction and affecting the system's usability. In this context, this thesis aims to propose a model to map the main characteristics of a UI with Non-Conventional Interaction, possibly elaborating a possible strategy to mitigate the Midas Touch Problem. To evaluate the proposed model, website interfaces were defined as test scenarios and head tracking and eye tracking as unconventional means of interaction. With the model, a graphic element called Pactolo Bar (PB) was created, being inserted in the interface and interacting with the positioning of the visual element. The Pactolo Bar provides users with security by preventing the Midas Touch Problem by controlling the selection event in the interface. This allows browsing without unwanted interruptions, and its main characteristics are ease of use, security offered, and a new way of interaction. The PB has been evaluated in two stages: The first stage was to define the best configuration of the Bar in the interface, by collecting quantitative data from participants; The second stage was through usability analysis with quantitative and qualitative data from two different groups of participants. The results obtained in the scenarios that use PB were promising, and the analysis of the quantitative data points to a significant prevention of involuntary clicks on the interface. The analysis of qualitative data shows the development of a better user experience due to ease of use, which can be seen in characteristics such as the size and location of the Bar and form of interaction.

Context. The advent of the technical, scientific and informational revolution brought the need for computerization of organizations and we see the need for software development increasingly quickly and with high rates of change in projects. Within this reality, the software development process area, which allows mapping and defining a set of activities for software development, made it possible to identify the necessary steps, as well as points for improvement in the process. However, throughout the literature it is possible to identify differences between the knowledge studied in the classroom and the needs of professionals in the applications of these development processes. Goal. Therefore, the objective of this doctoral thesis is to elaborate and evaluate a study plan using student-centered learning for the area of Software Process and its use in computing courses in undergraduate and graduate disciplines. Methodology. The path taken for the development of this research went through three stages: Conception, Elaboration and Evaluation. Within each of the constituted stages, several procedures were developed, namely: (i) Literature Review; (ii) Asset mapping; (iii) Survey; (iv) Peer review; (v) Panel of experts; (vi) Experiment; and (vii) Control and experimental group. Result. The main result of this doctoral thesis is the construction and evaluation of the study plan in Software Process with student-centered learning based on an experiment with a control and experimental group, being analyzed according to the two-tailed Student-t technique. The study plan included the following teaching strategies: (i) Theoretical and practical classes; (ii) Flipped Classroom; (iii) Gamification; (iv) Extended classroom; (v) Concept/Mind Maps; (vi) Peer review; (vii) Dynamics. The use of the syllabus allowed the students a considerable gain in learning to use the syllabus, in comparison with the control group, and also: (i) Acceptance and participation of the students in the dynamics; (ii) Feedback on the development of activities; (iii) Identification with market practice through project-based learning; (iv) Students report knowledge growth through project-based learning; (v) Visualization by the students of possibilities for improvement in the first activities of the project; (vi) Diversion in the narrative description of a Software Process; (vii) Search for knowledge outside the reference bibliography for the flipped classroom; (viii) Verification of the importance of the description and improvement of the Software Process in the context of companies.

Despite the great notoriety that knowledge has acquired, many organizations still do not know how to manage it, since this new concept has caused significant changes in organizational processes, with new challenges and barriers to be overcome. The school needs to keep up with these changes, that is, it needs to reinvent itself in order to improve the quality of the teaching and learning process and train its students. Therefore, debates about how the school is dealing with these changes, as well as the realization of teaching practices, must be constant. The number of alternative teaching methods that are being explored in Information Technology (IT) teaching is increasing in an attempt to address contemporary pedagogical challenges. Thus, this work aims to adapt a gamification to meet the aspects of the main pedagogical approaches, selected in a previous work, aiming to improve the gamified approach to solve problems within the scope of the Computing course. To this, an adaptation was made in the flow of a gamification whose main features are to stimulate the process of generation, dissemination, capture, absorption and socialization of knowledge, contemplating the main characters of the Knowledge Management process, such as knowledge generators and the expert. In this way, each stage was detailed based on the following criteria: "meeting the aspects of the pedagogical approaches", where the reason for adopting this item is presented, the changes made in the stages and additions to the gamification flow, in addition to pointing out the problems and how they are addressed in this approach; "How will this stage be performed?", where the execution of the gamification is detailed, with the roles of each participant and their assignments, and the rules of each stage of the flow (rules of scores, bonuses, objectives to be achieved, game modes, etc.), and the practical actions taken to meet the aspects of the pedagogical approaches used in that stage; and, "The instruments to be used", where we describe the work products used in the dynamics and the guide for their use. At the end of these steps, the gamification execution plan was elaborated, which was submitted to the evaluation of other experts on knowledge management and gamification, from the peer review technique, in order to have different views on the analyzed object, resulting in suggestions for improvements at the end of the process. After this stage, the application of the gamification proposal began, through a Case Study in a Software Quality Laboratory, according to the planning elaborated in the previous stages. The results were analyzed in two ways: qualitative, where Affective Computing, Analysis of Medals won, and SWOT Analysis were applied; and, Quantitative, where the Gamification Worksheet and the Post Gamification Questionnaire, answered by the participants at the end of the dynamic, were analyzed. Thus, this work contributes by presenting a gamified approach for the teaching-learning of knowledge management based on the adoption of different resources included in the pedagogical approaches.

Under the perspective of improving productivity, efficiency and safety, industrial production and manufacturing systems require an ever-increasing level of automation, reliability and intelligent control. In this context, the Industrial Internet of Things (IIoT) is an emerging paradigm that allows adding precise, intelligent and low-latency computing to the industrial environment. Despite these benefits, the presence of faults in IIoT devices is still an obstacle to be faced. Such anomalies can lead to accidents, generate financial losses, affect productivity and mobilize the team by producing false alarms. Therefore, this work proposes a mechanism that executes accurate and low-latency Machine Learning models for IIoT failure detection. In addition, the proposed solution applies an adaptive communication policy, triggering an alert state in case of detected failure. This state of alert is characterized by a stage in which the network increases the reliability of communication, based on traffic that uses multiple paths. The performance of the proposal is considering a simulation of the IIoT network and a dataset of an oil refinery industry.

Software-defined networks (SDN) have been considered the evolution of traditional networks, facilitating innovation in the development of new mechanisms, such as detection and mitigation of network attacks. In this context, machine learning (ML) algorithms have been increasingly used, due to the robustness and autonomy that such systems have to learn both traffic behavior and complex correlations in the analyzed traffic data. The use of network telemetry to provide information obtained about the network for AM applications running in the controller, or in a central external agent, has been the most adopted solution. However, the concentration of processing to find patterns combined with the large amount of data and information generated by the network in the control plane is a challenge that can compromise the adoption of such solutions in production environments, due to the increased delay for detection and mitigation of the problem. Another approach consists of distributing trained AM models on SDN network switches to perform traffic classification directly on the data plane with the support of the P4 language, enabling improvements in attack detection time and reducing the number of requests to the controller. This work proposes a hybrid architecture to apply AM-based packet classification solutions to SDN networks, combining the use of the P4 pipeline and strategic agents in the network to provide multilevel attack detection.

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Software Engineering is one of the subjects that allows academics to be able to carry out software development. Despite its importance, some of the difficulties regarding its teaching include identifying forms of learning that can motivate academics and make them implement the necessary knowledge to be used in the industry. Based on this, this work presents a role-playing game that can be used as a tool to assist in teaching the construction of software products. For its elaboration, a systematic mapping of the literature was initially carried out in order to find the main types of games used in the teaching of Software Engineering and map with Bloom's revised taxonomy. Subsequently, a study of the RPG system called GURPS Lite was carried out, in order to understand the different types of rules that exist in an RPG game, after which the ConES RPG game was elaborated and, to validate its mechanics and dynamics, two evaluations with students of different levels of experience in the area of Software Engineering, where all were studying graduation in Computer Science. The prototype evaluations indicated that the developed mechanics are satisfactory and indicated correction points. After the necessary changes, the game was tested in a classroom with 20 students from the Computer Science Course at the Federal University of Amapá. As a result, it was possible to identify the effectiveness of ConES as a support tool, as well as to evaluate its applicability in a teaching environment.

As tecnologias digitais de informação e comunicação remodelaram diversos serviços presentes na vida das pessoas. Todavia, alguns serviços implementados em sistemas interativos tem considerado fatores educacionais da sociedade, onde a migração dos serviços presenciais para as plataformas digitais fortificaram a necessidade de letramento e experiências de ensino formal das pessoas. Relacionado aos sistemas financeiros, o pagamento instantâneo brasileiro (Pix) gerou um novo método de transferência eletrônica para a acessibilidade financeira e digital entre prestadores e clientes. Contudo, ainda existem desafios de desenvolvimento que amenizem as barreiras ao acesso digital de diversos públicos, principalmente por usuários que emergem suas necessidades de interação a partir de aspectos educacionais, renda e cultura. Neste contexto, este trabalho busca desenvolver um conjunto de considerações de design que precisam ser utilizados na construção de sistemas de pagamento instantâneo e atendam às expectativas de usuários emergentes de software. A pesquisa foi realizada por meio de levantamento da literatura e estudos com o público-alvo. Logo, foi realizado um questionário com profissionais de desenvolvimento de software, um mapeamento sistemático para identificar lacunas de contextos de usos e usuários a serem beneficiados por softwares inclusivos, uma inspeção de uma proposta bancária e um levantamento de recomendações de design e avaliação de sistemas interativos para usuários emergentes. Em seguida, realizaram-se dois estudos de caso em um contexto 12 para 12: o primeiro foi realizado com 12 residentes de uma comunidade ribeirinha amazônica para construir as considerações e o segundo foi realizado com 14 usuários que possuem ensino fundamental ou médio incompleto para validar e evoluir as considerações anteriores. Cada estudo de caso foi analisado por meio de aspectos sociais dos participantes e método de inspeção semiótica. Portanto, como resultados, o estudo apresenta um conjunto de considerações que possam ser utilizado por instituições financeiras para tornar suas interfaces de sistemas de pagamentos mais acessíveis para usuários que utilizam o celular como meio de compartilhamento e aquisição renda.

Software testing is considered a key activity in the software development cycle as it helps computer professionals design good quality software. Thus, this is an essential activity for the software industry, although with all its nuances, learning at the academic level is still not given high priority. Considering that it is a content that needs a good amount of elements of previous knowledge and much of its knowledge needs practical interventions, the importance of using active methodologies was seen, which has been well accepted in more practical computing disciplines. Thus, the main objective of this work is to present a teaching approach used with a curriculum, and a teaching plan for a software testing discipline, based on active methodologies. As a result, there is a teaching plan that is built from active methodologies, which is composed of 32 theoretical and practical classes, distributed in 4 modules, which is based on references from a specialized curriculum in software testing, built from a mapping in different assets related to software testing, the main ones being the SBC Curricular Reference Guide, the ACM/IEEE Curriculum Guide and the SWEBOK Software Engineering Knowledge Guide. In addition, two quasi-experiments were carried out in full, the first evaluated the effectiveness of the test teaching approach compared to a traditional approach and the second, in addition to evaluating the effectiveness of the teaching approach against a traditional approach, also made an analysis of the efficiency of learning in the class, both quasi-experiments were analyzed with a statistical analysis using the two-sided Student's t distribution, which showed a certain learning gain for the presented approach.

Context: Remote communication is critical for distributed software development. Despite previous studies, it still is necessary to identify, understand and characterize factors that affect remote communication and its impact on distributed software development. Goals: We seek to advance towards a better understanding of the dynamics of collaboration practices among members of Distributed Software Development (DSD) projects and how usual project metrics, especially the ones related to travel and remote meetings, can correlate to the software testing process. Method: we conducted a quantitative retrospective study using historical data from a DSD project management dataset to investigate the correlation of travels and remote meetings with time spent on bug-fixing tasks. Additionally, we conducted a qualitative study, in which we interviewed software developers working on distributed projects and collected their perception regarding working practices and the impact of distance on their projects. Results: Based on the quantitative study, we found that travels are associated with the team spending up to three thousand percent more hours fixing bugs (from 1 to 31.1 hours) in a single project release when compared to releases with no travels involved. Travels are correlated to an increase in the total time spent in the same release to fix bugs. We search for an explanation for these results, through a more comprehensive contextualization of findings from a cross-company study, by interviewing ten software engineers from seven companies. Interviewees highlighted that travel and face-to-face meetings improved communication during critical project milestones. They also explained how tools must provide continuous and multiple communication channels among team members to help them segment communication or find the right person to answer questions or solve problems in testing or production environments. Conclusion: Our quantitative research results show a correlation between travels and the time spent on remote meetings with the time spent on bug-fixing tasks in the same release. The qualitative ones show the importance of traveling to another site to meet face-to-face teams and the support of tools and time to communicate with remote members of the same project. Additionally, we observed that the time zone in innersourcing projects has different correlation results with the time spent on bug fixing depending on the teams' location. 

The concept of the digital shadow, a digital representation of a real-world object that has a one-way flow between the physical and digital objects, has been gaining popularity in the industry and is beginning to be used in different scenarios. This approach exploits the potential of digital copying to represent the real purpose and thus facilitate experiments around a given production environment. This work proposes a strategy divided into four steps to use digital copying in the context of computer networks, with the objective of being a low-cost alternative to help in the planning and evaluation of operations inherent to the management of real networks. As a case study, the proposal will be applied to create a digital copy of the MetroBel network - Rede Metropolitana de Ensino e Pesquisa de Belém, to facilitate its planning and evolution.

Genetic Algorithm, RWA problem, CUDA, Parallelization, WDM networks

Crime is a common social problem faced around the world, and it can affect a nation's quality of life, economic growth, and reputation. Thus, public security authorities need to take preventive measures and one of the methods that have been gaining ground in crime analysis is data mining. Thus, the objective of this work is to create a set of tools to combat crime, using techniques of exploratory data analysis, extraction of associative rules, and a crime classifier, through data from police reports in the city of Belém and throughout the state of Pará, Brazil in the years 2019, 2020 and 2021. To guide this study, the CRISP-DM methodology was used, where it was possible through the first two techniques to extract knowledge to understand and analyze the crime scenario in the municipality of Belém, as the fact that a certain crime occurs at night implies that its nature is robbery in order to assist the responsible bodies in investigations and strategies for a more effective fight against crime, as well as using the third technique to optimize manual processes, making the classification of crimes from the reading of a report of occurrence bulletins from all the municipalities of the state of Pará, with an accuracy of approximately 78%, benefiting other government research and statistics that require the correct classification of the type of crime, in addition to reducing the manual work that is done by analysts at the Assistant Secretariat for Intelligence and Criminal Analysis of the state of Pará, Brazil.

Crack detection is a problem for any physical structure, where wear and tear over time can generate different types of problems for people. When taking this subject to the context of vehicles, there is a check of track conditions and equipment. A freight car can reach a storage capacity of up to 120 million tons in a year, in addition to the use of this means of transport for people. In this sense, the maintenance of train wagons is of paramount importance for the economy of a country, so studies on the lifetime of these wagons are increasingly carried out in order to increase their time of use without impacting the safety of all those involved with these tasks. The use of human force to check wagon parts has been carried out and over time the concern with their health has been taken into account, as studies suggest that people exposed to places with a high level of danger have generated different types of diseases, as well as the economic appeal in loss of part of transported materials. The wagons used for this work were iron ore freight wagons. For such wagons, compositions of 330 wagons divided by 3 times were studied, therefore 110 wagons were evaluated at a time. Thus, with these numbers in hand, this thesis proposes a way of structuring data for each type of evaluated algorithms. Firstly, a data capture model is indicated and modified for its following tasks, then this structuring performs the application of image segmentation models to serve as input for the classifier algorithms. Then the thesis indicates the use of 2 types of databases in the evaluation of a machine learning method model. The proposal to use 2 forms of databases for only one model at this time is due to the previous use of attempts in two other machine learning models, with unsatisfactory results. The evaluation of this second contribution is done in order to evaluate wagon cracks present in the real images that were used for an unbalanced database and another balanced database. Then the thesis indicates the use of another evaluation method and the creation of an ensemble based on voting to try to improve the results found by all previously evaluated algorithms. The results obtained in this thesis demonstrate that the use of machine learning and computer vision methods can identify cracks in train wagons in order to offer savings to companies that use such transport methods, as well as better security for all people directly involved. or indirectly in train maintenance activities.

A Computação de Alto Desempenho (CAD) é hoje uma realidade nos grandes centros de pesquisa, pois ajuda na solução de problemas complexos que necessitam de um elevado poder de processamento. Com o avanço da tecnologia, esses sistemas passaram a utilizar uma forma híbrida de processar, ou seja, passaram a ser formados tanto por processadores multicores quanto por placas gráficas, onde o número de núcleos disponíveis para processamento pode chegar a algumas centenas. No entanto, nem sempre a pesquisa e o ensino caminham no mesmo compasso, isso porque, apesar do ensino da programação paralela já ser uma realidade na maioria dos cursos de graduação em Computação no Brasil, o uso das placas gráficas neste processo de ensino-aprendizagem, ainda se mostra como um objetivo a ser alcançado. Isso talvez, possa ser explicado, pela especificidade da tecnologia que requer arquiteturas e softwares próprios, mas principalmente, também, pela necessidade de profissionais capacitados que sejam capazes de definir metodologias que possam ser ao mesmo tempo, motivadoras e facilitadoras no processo de ensino-aprendizagem. Isso irá permitir com que os alunos possam adquirir as competências e as habilidades necessárias para a sua formação, mas também, irá despertar o interesse pela área, contribuindo para a formação de uma mão-de-obra qualificada e necessária. Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) com o objetivo de identificar abordagens no processo de ensino-aprendizagem da Programação Paralela, porém, especificamente, utilizando placas gráficas, afim de identificar metodologias que estejam sendo utilizadas no ensino deste eixo de formação da Computação. Para a RSL, foram selecionadas inicialmente 34 fontes, entre bases nacionais e internacionais, dentro das áreas de Computação de Alto Desempenho e Programação Paralela. Em seguida, essa pesquisa foi expandida para bases como ACM, IEEE, Science Direct, EI Compendex, ISI e Scopus. A pesquisa retornou 867 estudos, sendo que destes, apenas 5 trabalhos foram selecionados após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, demonstrando, dessa forma, uma limitação de produções acadêmicas no tema proposto.

A interpretação de predições realizadas por algoritmos de aprendizado de máquina é uma necessidade em aplicações inteligentes em que a confiabilidade nos resultados é essencial, principalmente quando se trata de decisões que afetam diretamente a vida humana, como na saúde e finanças. Nesse contexto, define-se a interpretabilidade como a capacidade de compreensão de modelos, enquanto que a explicabilidade utiliza de abordagens para tornar modelos complexos mais transparentes. Diante disso, este trabalho tem como objetivo desenvolver testes de explicabilidade utilizando o framework LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) no contexto de NLP (Natural Language Processing) para interpretar predições de um SVM (Support Vector Machine) em classificações de sentimentos em mensagens do Twitter relacionadas a COVID-19 (Corona Vírus 19). Para otimizar o processo de compreensão de amostras, desenvolveu-se uma aplicação web integrada com o LIME para explorar essas predições de forma interativa através da escolha da quantidade de features explicadas. Com a análise dos resultados obtidos com o LIME, observou-se um ganho de transparência quanto ao processo de compreensão de decisões internas do modelo de caixa preta através de palavras determinantes que impactam predições. Por exemplo, na análise realizada nesta dissertação foi possível perceber na avaliação de amostras falso positivas, que o modelo SVM tende a falhar ao associar um teste positivo de COVID a um sentimento bom e ficar confuso em predições específicas que envolvem palavras relacionadas a variantes de COVID como a Ômicron.

Floods are the most common disaster in the world and cause deaths, damages to houses, buildings, and possessions, as well as disruption to communications. In such scenarios, it is needed to search and track mobile objects transported by the water flows, such as humans, animals, vehicles, and debris. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) appears as an essential tool in disaster scenarios, in order to help first responders to determine correct procedures in terms of searching, tracking, and rescuing the victims, as well as in defining the actions to minimize the risks in a sustainable and timely manner. However, the tracking of mobile objects and the delivery of real-time video sequences from UAVs with energy constraints toward first responders is still a hard task. Therefore, it is necessary to orchestrate a swarm of UAVs for searching and tracking mobile objects while reacting fast to frequent changes in the topology and trajectory, as well as distributing real-time video flows with quality level support to the ground team. This thesis presents an energy-efficient swarm-based scheme for mobile object tracking, called SUAV (Swarm of UAVs). The SUAV provides a unique UAV-based system for rescue scenarios with mobile objects and with support for route and path planning, searching and tracking procedures, mobility prediction and multi-hop communication management, video delivery with quality level support, and energy-efficiency. Simulation results show that SUAV transmitted videos with at least 15% better QoE support while minimizing the energy consumption by at least 22% when compared to related works.

Virtual Reality (VR) content has been expanding in recent years, demanding solutions for its efficient distribution over the Internet. Microservices present an ideal model for deploying services at different levels of a Fog computing architecture for managing traffic and providing Quality of Experience (QoE) to VR content. However, it is crucial to efficiently find the fog node to allocate the microservices, directly impacting VR services' QoE. Therefore, this thesis proposes a mechanism to allocate microservices in a fog computing architecture to improve QoE based on network parameters like delay, migration time, and resource utilization rate. In evaluating our proposal, the results were obtained on different scenarios using a simulation environment to demonstrate and compare the efficiency of existing mechanisms in terms of cost, migration time, load balancing, and QoE.

Gamification has been used to motivate and engage participants in software engineering teaching and practice activities. There is a significant demand for empirical studies to understand the impacts and effectiveness of gamification. However, the lack of standardized procedures and models for the evaluation of gamification is a challenge for planning, comparing and reporting results related to the evaluation of gamification approaches. Therefore, the main objective of this research is to define and propose standardized procedures for the evaluation of gamification in software engineering. For this, a systematic literature review was carried out in order to analyze the state-of-practice of gamification evaluation in software engineering. From this analysis, and from the GQiM evaluation model, a framework for the evaluation of gamification in software engineering was built, composed of generic entities and evaluation phases. Then, two proofs of concept and a peer review were carried out to verify and evaluate the framework's suitability in the instantiation of evaluations through a reverse analysis of the evaluation of two primary studies. Finally, two case studies were carried out, where two gamified approaches were applied that used the framework to design their evaluative approaches, to validate the use of the framework. With the accomplishment of this research, it was seen that: (1) there are no models in use to support the evaluation of gamification, and therefore there is no standardization in the design, data analysis and reporting of the evaluation of gamification in software engineering; (2) due to this, it was necessary to develop a framework for the evaluation of gamification; (3) the developed framework is suitable for instantiating old and new assessments. However, it is still necessary to: (1) perform new instantiations of the framework so that it is validated, and that its usefulness in terms of generating replicable and comparable empirical data is confirmed; (2) investigate and recommend ways of analyzing results; and (3) build a common database to streamline the steps of summarizing and analyzing results, as well as allowing the comparison of different studies.

A comunicação informal desempenha um papel importante na colaboração entre indivíduos. A sua existência está intimamente relacionada à proximidade física entre os envolvidos. A literatura atribui essa relação entre proximidade física e comunicação informal às oportunidades de interações e awareness (percepção/consciência) que o ambiente físico oferece. A decretação do estado de pandemia (COVID-19) provocou um cenário de home office em larga escala pelo mundo. Durante a pandemia, estudos iniciais mostraram que a comunicação informal e a colaboração, no cenário remoto, foram descritos como um dos desafios encontrados durante a pandemia. Consoante ao apresentado, este trabalho visa investigar a relação entre comunicação informal e produtividade percebida durante o período de home office e isolamento social provocado pela pandemia de COVID-19. Ele se baseia na seguinte hipótese: “SE o isolamento social afetou negativamente a comunicação informal, ENTÃO a produtividade também sofreu impactos negativos”. Para responder aos objetivos de pesquisa, o método utilizado foi o survey, através da realização de um questionário auto administrado. Respostas de 244 profissionais de tecnologia da informação e comunicação (TIC) que exerceram suas atividades em home office durante a pandemia foram coletadas. Para validação dos dados foram utilizadas técnicas estatísticas como a análise fatorial confirmatória do modelo de mensuração. Os resultados mostraram que houve prejuízo para comunicação informal durante o home office e ficou comprovado o impacto da comunicação informal na produtividade através da mediação total das variáveis interação social e bem estar emocional. Tais resultados permitem por inferência logica afirmar que a hipótese principal de pesquisa é verdadeira.

In recent decades there has been a significant increase in the global consumption of fish foods in parallel with population growth. To suppress the demand for consumption, it is observed that fish production takes place in two ways: through animal extraction and fish farming. In the first form, animal extractivism is understood to be capture in seas and rivers, and fish farming comprises the cultivation of fish in a confined and controlled space. Fish farming is designed and monitored, it is possible to efficiently control the cost of production and time for marketing fish, which does not occur in extractive fishing, given that the fish is in its natural habitat. However, to achieve efficiency in fish farming, technology must advance an important role and the use of IoT technology in this context, allows devices to work for different purposes, allowing sensors to capture data such as temperature, humidity, and water quality to automate fish farming. This data captured from IoT sensors can be used to analyze and improve product quality by bringing new solutions with different approaches, minimizing risk and waste, applying supervisory machine learning algorithms. The main objective of the work is to investigate machine learning algorithms, capturing the data through IoT sensors obtaining the input domain parameters, and as a result to develop a machine learning model capable of generalizing the quality classification problem of water, to predict the weight of tambaqui larvae, in a water recirculation system (RAS) in high density.

This work proposes a text visualization with the representation of phrases and feelings.  Among the most classic text visualization techniques, there is the word cloud, which does not present relations between words, making them difficult to analyze the data generated by this visualization, for example, the visualization of a sentence, what time a specific word/sentence was mentioned in the text, etc. In EmojiText, have a graph of nodes and edges, Which the nodes are the words and the edges are the relationships between the words. Each node has a dimension and an emoji, the dimension being the representation of the word frequency, and the emoji represents the majority of the feelings associated with this word. In addition, there is also an edge in the emojis that represent the feeling of a set of interrelated words that make a sentence, that is, the feeling of the path or the sentence. It is emphasized that the proposed tool allows the interactions: zoom, filters, details on demand, the configuration of visual mapping, and functionalities of temporal analysis, this through animations and multiple views for comparisons. EmojiText was developed using the following technologies: javascript, HTML, CSS with the aid of D3js and Bootstrap Frameworks. To evaluate the proposed technique, users will be given tasks of understanding the text and its context and common tasks of graphs techniques, for example, locating nodes and paths. Test responses will be evaluated to confirm the effectiveness of the proposal.

Particle Swarm Optimization (PSO) é uma técnica de inteligência de enxame baseada no comportamento coletivo de cardume de peixes e bando de pássaros, que se mostra eficaz na resolução de problemas de otimização. Porém, possuem versões que são dependentes da rotação do sistema de coordenadas do problema, apresentando variância rotacional ou falta de diversidade direcional no movimento das partículas, além da sensibilidade elevada quanto à configuração de seus parâmetros e convergência prematura com perda rápida da diversidade do enxame. Este trabalho aborda essas questões, apresentando o Rotationally Invariant Attractive and Repulsive eXpanded PSO (RI-AR-XPSO) e Rotationally Invariant Semi-Autonomous eXpanded PSO (RI-SAXPSO) como melhorias das variantes Rotationally Invariant Semi-Autonomous PSO (RI-SAPSO) e eXpanded PSO (XPSO) respectivamente. São feitas avaliações na invariância rotacional dos algoritmos e no comportamento do enxame, utilizando funções clássicas da literatura e ambas propostas são testadas com os problemas de otimização do benchmark Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2017. O estudo leva em conta testes de significância estatística dos resultados obtidos e mostra que utilizar estratégias, como realizar o controle de diversidade e ajustes automáticos de parâmetros durante a execução, bem como possuir diversidade direcional e invariância rotacional, resultam em melhorias de desempenho sem perda de eficiência da técnica.

As restrições do isolamento social adotadas para conter a disseminação da pandemia da COVID-19 levaram muitas empresas a adotar o trabalho remoto de maneira obrigatória e não planejada. Esta transição repentina tem causado profundas mudanças nas relações pessoais e profissionais. Nesta dissertação, serão apresentados os resultados de um estudo observacional qualitativo sobre as adaptações realizadas nas atividades do processo de desenvolvimento de software de uma coordenação de tecnologia da informação de uma pró-reitoria de uma universidade brasileira. Estas adaptações visaram apoiar a transição para o trabalho remoto durante a pandemia. Elas foram analisadas com base no framework teórico de Olson e Olson (2000) para colaboração distribuída. As motivações para as adaptações e os desafios observados também são apresentados. Adicionalmente, também são mostradas adaptações aos aspectos técnicos (hard skills) e comportamentais (soft skills) observados entre os membros da organização pesquisada e as principais adaptações em relação as práticas ágeis adotadas. A partir destes resultados, essa pesquisa apresenta recomendações para facilitar a adaptação ao trabalho remoto em equipes que atuam com desenvolvimento de software.

AutoClustering is a computational tool for the automatic generation of clustering algorithms, which combines and evaluates the main parts of the algorithms to generate more appropriate solutions for a given data set with regard to clustering tasks. AutoClustering uses the evolutionary technique known as Estimation of Distribution Algorithms-EDA to create the clustering algorithms (considered as individuals by the EDA) and the Clest adapted method to objectively calculate the fitness using a classifier (eg.: decision Tree) and determining the quality of the clustering algorithms. This work proposes to improve the efficiency of the AutoClustering evaluation process by adding a metric that unites three clusters quality indexes.The three quality indexes are cluster Dunn Index, Silhouette Index and Davies-Bouldin Index, which assess the situation Intra and Inter clusters, with algorithms based on distance and independent of the generation of the groups. In evaluating the proposed approach, comparative tests were performed with the original model proposed in the Autoclustering tool. For this, four public domain databases were used belonging to the UCI data public repository, having in this experiment 10 rounds with each round having 500 generations to be performd. To demonstrate the results of the model implemented with the AutoClustering, information visualization techniques such as Alluvial and Treemap were used. The results obtained indicate that the proposed model has the highest fitness and greater diversity of generated individuals (clustering algorithms) when compared with the original model.

Reference Genes (RG) are constitutive genes required for the maintenance of basic cellular functions. These genes are used as internal controls in gene expression analysis techniques, such as qRT-PCR because their expression level remains constant, or their variation is insignificant under different stress conditions. These genes should show the variability resulting from the imperfections of the technology employed and the preparation procedures, which guarantees that any variation in the amount of genetic material will be related
to the same measure of the object of investigation and control, hence its importance to identify them. Different high-throughput technologies are used to identify these types of genes, including RNA sequencing (RNA-seq), which allows measuring gene expression levels in a specific tissue or in an isolated cell. Thus, there are also in-silico identification techniques based mainly on clustering algorithms, where the main obstacle is the low number of reference genes identified in the literature, which varies depending on the cell or tissue studied.
For this reason, in this research is presented a proposed method based on synthetic data generation algorithms (adversarial models) to mitigate the obstacle described above. The proposed method for in-silico identification of candidate reference genes consists of four main steps. First, the RNA-seq dataset is preprocessed to subsequently (in the second step) employ adversarial networks to augment the reference gene set. Thus, in the
third step is trained a novelty detector with the augmented gene set for the identification of candidate genes. Finally, In the fourth step, using the recall score, we validate the performance of the novelty detector proposed in the third step. The proposed method was validated with the Escherichia coli dataset, identifying 691 candidate genes out of a total of 4,168 unclassified genes. The results show that increasing the dataset using the proposed adversarial model improves the classifier’s score by a factor of 20% on the test data. The main contribution of the proposed methodology was to reduce the number of genes to be tested in the laboratory as reference or non-reference genes by up to 83.

A montagem de genomas é uma das tarefas mais relevantes e computacionalmente complexas dos projetos genômicos. A qualidade do genoma obtido é altamente relevante porque quanto mais confiável o genoma alcançado mais acuradas são as compreensões possíveis dos comportamentos e características dos seres vivos analisados - o que, por sua vez, gera diversos impactos positivos na sociedade, incluindo a melhoria de diagnósticos, prevenção e tratamento de doenças. Apesar de existirem diversos montadores disponíveis, não existe um único montador que seja adequado para a montagem de genomas de quaisquer organismos e, adicionalmente, os resultados produzidos pelos montadores ainda podem apresentar erros e estão sujeitos a melhorias. O uso de aprendizado por reforço tem se mostrado muito promissor para resolução de atividades complexas sem requerer supervisão humana durante o treinamento dos agentes inteligentes. No entanto, as aplicações de aprendizado por reforço estão predominantemente focadas em problemas de entretenimento - como é o caso dos jogos. Assim, um dos grandes desafios atuais da ciência da computação é a aplicação de aprendizado por reforço em problemas do mundo real. Com base nisso, esse trabalho tem como objetivo lançar luz sobre a aplicação do aprendizado por reforço para resolução do problema da montagem de fragmentos de DNA, um problema do mundo real para o qual ainda inexistem soluções robustas baseadas em aprendizado por reforço para sua resolução. Por meio da expansão da única abordagem disponível na literatura, foram cuidadosamente explorados os aspectos do treinamento do agente inteligente, realizado pelo algoritmo Q-learning, para avaliação de sua adequação para ser aplicado em cenários cujas características são mais similares às realidades enfrentadas por projetos genômicos reais. As melhorias propostas neste trabalho incluem a mudança do sistema de recompensas anteriormente proposto, a inclusão de estratégias de otimização de exploração do espaço de estados baseadas em podas dinâmicas de ações e na colaboração mútua entre aprendizado por reforço e computação evolucionária. Foram produzidos e disponibilizados livremente 23 ambientes de aprendizado por reforço, que foram utilizados para a experimentação. Os resultados obtidos sugerem uma melhoria consistente de desempenho com as estratégias propostas, contudo, eles também demonstraram suas limitações ao cenário real, especialmente considerando as altas dimensionalidades dos espaços de estados e ações.

Software process improvement programs have as one of the foundations the software measurement process. Even with such importance, the literature emphasizes that many students are leaving the academy without the ability to conduct this process. And this can be understood by the way this process is viewed, namely, time-consuming and difficult to understand. Furthermore, the absence of factors that motivate the mastery of the software measurement process during the students' academic life is notorious. In this context, the application of serious games and gamification has been shown as interesting alternatives to overcome this problem. Because such approaches are well accepted by different student profiles and can have a motivating and engaging effect for them. One of the objectives of this work is to identify different approaches in teaching software measurement and software process improvement by gamification proposals and serious games through a systematic literature review. Seeking to characterize the state of the art on the use of methods related to gamification and serious games in these subjects. Furthermore, a systematic review was carried out to identify primary studies that address the use of gamification or serious games, its elements, and game mechanics in software engineering. To this end, present a method to support teaching software measurement based on gamification and serious games. This method is intended to encourage interaction in the classroom and thereby foster interest in the process. This support method was validated through two case studies applied with a total of 22 students, where students applied different criteria to assess the modules of the approach. As a result, it was possible to identify 137 primary studies, published between 2000 and 2019. And a level of more than 80% of evaluations with good and excellent criteria was obtained in one of the case studies. The proposed measurement teaching support method helped by creating a competitive and collaborative environment with the core in classroom interactions.

Missing values are a pervasive problem in most data collection processes. Several methods can deal with this problem, and choosing one depends on the diagnosis of the missing data mechanism — the way that missingness correlates with observed variables. One way of diagnosing the mechanism is by comparing pairs of variables using data visualizations. However, the visualizations commonly used for this task use visual encodings that were not specifically designed for it, thus making users actively pursue cues to support reasoning instead of explicitly showing them those cues. Thus, this dissertation proposes a visual-interactive idiom that proactively assists the diagnosis of missing data mechanisms by quantifying and displaying analysis cues. The idiom includes design choices for visual encodings and interactions to support the diagnosis, and a data derivation algorithm that quantifies two metrics (cues) to assist reasoning: Distribution plausibility (the likelihood that the missing data distribution correlates with observed values) and Co-occurrence plausibility (the likelihood that the missingness across variables is caused by the same or related processes). This dissertation showcases the proposed technique and presents a usability test conducted to evaluate it in comparison with the nullity matrix, the most common visualization used for the missing data diagnosis task.

Os sistemas de controle de tráfego humano são utilizados em cidades que possuem um grande fluxo de pessoas, principalmente em locais como aeroportos, praças, shoppings e trânsito, sendo, por isso, cada vez mais comum o uso em aplicações de autenticação biométrica onde a imagem facial é usada para identificar pessoas previamente cadastradas, em alguns casos, localizando suspeitos em meio a uma multidão ou até mesmo, auxiliando na busca de pessoas desaparecidas. Para isso, são utilizados softwares que filtram a imagem usando técnicas de Processamento de Imagem afim de definir padrões e simplificar a busca, agilizando dessa forma, o processamento. Em muitos casos, com o objetivo de automatizar a detecção, são utilizados algoritmos de aprendizado de máquina, como por exemplo, as Redes Neurais Artificiais. Soluções como estas, realizam comparações em tempo real, desconsiderando mudanças simples, como envelhecimento, barba, bronzeamento e acessórios, como o uso de óculos ou chapéus. Neste trabalho, é proposta uma metodologia para reconhecimento facial que, após realizar o tratamento da imagem através de filtros como o Gaussiano, Mediana, Bilateral e Equalizador de Histograma, aplica-se o algoritmo bordas Canny, e transforma a imagem resultante, em um vetor binário o qual é utilizado como entrada em uma Rede Neural para extrair padrões da face e realizar a detecção facial. A proposta se mostrou promissora com acertos superiores a 80%, o que permite, dessa forma, que a metodologia proposta seja utilizada, independente do filtro aplicado na imagem.

In recent years, an increasing number of software companies have adopted differentiated strategies in order to attract external developers to their platforms. These companies have made their platforms more flexible and attractive, so that such flexibility provides the rise of so-called software ecosystems. Due to the growing market for the cloud, platforms have become particularly interesting for these companies. In the literature, previous studies have focused on developers’ adoption of software ecosystems in relation to mobile and desktop development (DE SOUZA, 2016), leaving development on cloud unexplored. In this sense, this research aims at filling this gap by understanding the criteria used by developers of cloud applications to adopt a particular platform. More specifically, it seeks to verify the technical, business, social and individual aspects that influence developers to choose a particular cloud platform. For this, this qualitative exploratory research took place in two phases: in the first, an online questionnaire was administered with 63 participants from the cloud developer community and, in the second, semi-structured interviews were conducted with 16 participants. Data analysis was based on the assumptions of Ground Theory (CHARMAZ, 2006; STRAUSS; CORBIN, 2008).

Currently, different areas of research and applications are using blockchain and smart contracts to provide security, transparency, immutability, inviolability, resilience, and other attributes to systems. These systems can use multiple smart contracts that interact directly with each other to achieve their goals -- in other words, they form a system of Multi-Smart Contracts (MSC). Due to the similarity of MSC with Multiagent Systems (MAS), this study presents design patterns of organizational structures based in the MAS literature and adapted for MSC, which are Hierarchy, Team, Federation, Market and Matrix. The study describes in details these design patterns and how they are employed at MSC, in order to facilitate their comparative assessment. The goal is to allow designers of MSC applications to get to know the current spectrum of possibilities and then guide the selection of an appropriate organizational structure, considering its pros and cons for a given application domain.

The validation and verification processes are increasingly essential in the software development market, since they are the basis for product quality assurance activities and, consequently, for greater user satisfaction. Also aiming at quality assurance, most software producers seek to adhere to the various standards for improving the software process, since they serve as a support and guide for the application of best practices when it comes to software production. In this context, this work aimed to present a guide material for the application of a validation and verification process based on two standards widely known in the world, the ISO / IEC / IEEE 29119 standard and the CMMI-DEV model. For this, this research used the model harmonization technique in order to identify similarities between the selected standards. From this technique, a mapping was generated that indicated the level of adherence between the standards and, through this mapping, activities and artifacts of Validation and Verification (V&V) were proposed and organized in a process. In addition, this study aimed to present, also, an adequate tool to support the V&V process, providing more speed, efficiency and effectiveness to the activities raised by the study. To this end, this research proposed an analysis of open source tools to support the execution and management of processes associated with software tests and, through this analysis, selected the fermenter most adherent to the process. Based on the selected tool, a way of using the tool was proposed in such a way that all the objectives of the process activities were fully and completely met. As a result, the work obtained a set of materials and analyzes that enable and support the application of a validation and verification process originated from a harmonization of models. In this way, the presented study delivers to the academic community and the industry a process for applying validation and verification practices in compliance with CMMI-DEV standards and ISO / IEC / IEEE 29119, determines a tool to support the proposed process, delivers a manual of using the indicated tool, as well as a general analysis of the V&V tool and process.

New technologies come on stage every day, and the technological advances en-hance the user’s experience. In this context, wearable devices are an emerging technologythat delivers better user experience in many daily activities. In the healthcare indus-try, the Internet of Medical Things (IoMT) relies on wearable devices to sense, collect,and continuously transmit the patient’s physiological information to a medical crew. Inthis scenario, chronic patients, such as people with epilepsy, are continuously monitoredoutside hospital premises. However, medical diagnosis and treatment for syndromes likeepilepsy require data availability, transmission reliability, low network latency, and fastdetection procedure. Thus, epileptic seizure detection in-device or on the edge nodes us-ing Machine Learning (ML) algorithms fulfill such requirements. Furthermore, ML in thecontext of the wireless network provides traffic type awareness and prioritization, enhanc-ing the Quality of Service (QoS) for IoMT application. In this thesis, we propose an MLframework to identify a physiological traffic flow, proceed with a clinical diagnostic on anedge node, and prioritize the data transmission in a Wireless Fidelity (WiFi) network toa hospital cloud server. Our proposal achieve 91.57% accuracy in detecting and assigninga priority tag to a physiological stream, 97.76% accuracy in detecting epileptic seizuresfrom Electroencephalography (EEG) signal, and 60% improvement in Packet DeliveryRate (PDR) for physiological data transmission in a WiFi.

Information Visualization (InfoVis) is the area that studies interactive visual representations for abstract data in order to enhance the users' perception of the data. The Treemap technique is a consolidated and widespread InfoVis technique, and its main features are the visualization of hierarchical data and its space-filling approach. However, this technique presents some data representations challenges, among which the following stand out: few options for visual data representation, limited to size, color, and label; and to increase the data dimensionality, hierarchical levels are used, but the visual representation of a high number of hierarchies can hinder the user perception when analyzing the data. Thus, to mitigate the challenges of the squarified Treemap, this thesis uses glyphs to the Treemap visual data items. In InfoVis, glyphs are visual objects that individually encode the attributes of a database to one or more visual characteristics (visual variables). The glyphs of this research are composed of layers, which have N partially visible layers, i.e., one layer overlaps the other, and each layer maps a data dimension to a visual variable. The glyph was designed with the area of the upper layers always smaller than the lower ones, so the layers can be stacked to compose a multidimensional glyph. Additionally, this thesis proposes the use of adaptive glyphs, which are glyphs that are in Treemap items with small areas. For this reason, an analysis is made of which part of the glyph must be presented to be useful visual information still. To evaluate this research, we performed user tests to compare scenarios for visual mapping data in Treemaps, which are: Glyphs only (G), Hierarchy only (H), Glyphs, and Hierarchy (GH) and Adaptive Glyph (GA). The results showed that the GH scenario presented the best accuracy, having a task resolution time similar to the H scenario, which suggests that depict more data in Treemaps with layered glyphs enriched the Treemap visualization resources without impairing readability of the data. Regarding the results of the GA scenario, they showed that the adaptive glyph maintains the accuracy of the GH scenario. However, with an increase in the time taken to solve tasks, therefore this scenario shows that it is possible to deliver useful information in the cases of Treemap items with the reduced visible area.

Electricity theft is the main cause of non-technical losses of electric energy, some consequences of these losses are: damage to power utilities, reducing of profits, increasing the energy costs for other consumers. The Machine Learning and Deep Learning methods have achieved prominence in electrical consumption anomaly detection. A dataset that contains consumption anomaly in general is unbalanced, which opens a possibility to explore unbalanced data handling techniques that were not explored in previous works. So in this work the classifiers Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM),  Artificial Neural Network (ANN) and Convolutional Neural Network (CNN) were applied without balancing and with different strategies to balance data: cost-sensitive learning, random undersampling, random oversampling, k-medoids based undersampling, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and cluster-based oversampling. The classifiers combined with these strategies were evaluated using metrics like Area Under ROC Curve (AUC) and F1-score, because only accuracy is not enough for unbalanced data. In the results, when comparing the different Machine Learning and Deep Learning methods or the same method with different unbalanced data handling techniques, certain combinations achieved considerably better results than others.

Kriging is a geostatistical interpolation technique that performs the prediction of observations in unknown locations through previously collected data. The modelling of the variogram is an essential step of the kriging process because it drives the accuracy of the interpolation model. The conventional method of variogram modelling consists of using specialized knowledge and in-depth study to determine which parameters are suitable for the theoretical variogram. However, this situation is not always possible, and in this case, it becomes interesting to use an automatic process. Thus, this work aims to propose a new methodology to automate the estimation of theoretical variogram parameters of the kriging process. The proposed methodology is based on preprocessing techniques, data clustering, genetic algorithms and the K-Nearest Neighbor classifier. The performance of the methodology was evaluated using two databases and it was compared to other optimization techniques widely-used in the literature. The impacts of the clustering step on the stationary hypothesis was also investigated with and without trends removal techniques. The results showed that in this automated proposal, the clustering process increases the accuracy of the kriging prediction. However, it generates groups that might not be stationary. Genetic algorithms are easily configurable with the proposed heuristic when setting the variable ranges in comparison to other optimization techniques, and the KNN method is satisfactory in solving some problems caused by the clustering task and allocating unknown points into previously determined clusters.

Oceanography is the science area that studies data on the physical, chemical, geological, and biological characteristics of the oceans to predict their behavior. Forecasting models can directly assist in the decision-making process for investments in economic, social, environmental, and energy areas to society. Among the various analysis data, we highlight the wave and wind data because they are responsible for the sediment transportation of sediments, directly influencing the characteristics of the coastal environment. However, ocean data analysis is not an easy task, mainly due to its large volume and multidimensionality of data. Among the techniques that could assist this analysis process, the Information Visualization techniques (InfoVis) stand out, which are still little explored in the context of oceanography, usually using simple graphs to present and correlate data. Thus, the dissertation aims to propose a set of visual analysis scenarios, based on InfoVis techniques, for oceanographic data from oceanic buoys. The main focus of the visual scenarios is to support the direction and intensity of the wind and the direction and height of the ocean wave analysis, including other associated data. Data from the NOAA Data Buoy Center agency were used, and the proposed InfoVis techniques were hierarchical, multidimensional, small multiple (small multiple), correlation matrix, and multiple coordinated views. The main results are an extensive bibliographic review about oceanographic data analysis, including the visualization techniques, types of data, data source, analysis tasks, etc., the proposed scenarios and their possible interactions, and the presentation of patterns, relationships, and outliers discovered through the exploratory process.

A Computação Forense tem como finalidade estabelecer a materialidade e autoria de ilícitos relacionados a Computação e é uma área que está em constante atualização devido, principalmente, a dois fatores: o primeiro, ao avanço de novas tecnologias, que acabam por proporcionar uma constante atualização dos métodos e técnicas que são utilizados, proporcionando resultados mais rápidos, precisos e confiáveis; e em segundo, a necessidade dos profissionais de investigar crimes ligados à tecnologia, através de uma coleta e recuperação de dados, acessando equipamentos bloqueados suspeitos, rastreando informações em uma rede de computadores, ou seja, qualquer
atividade que necessite de uma investigação utilizando ferramentas tecnológicas. Entre os processos de investigação, está a Recuperação de Dados, que é de grande valia para a área Forense, pois tem o objetivo de recuperar informações, em mídias digitais, que foram deletadas de forma proposital ou acidental. O principal problema desta área é que durante o processo de recuperação de dados, são recuperados arquivos esperados, além dos arquivos corrompidos, denominados de falso-positivos, o que acaba por exigir um maior tempo, e um maior esforço de análise das informações geradas aos profissionais da área. Este trabalho tem como objetivo realizar uma
Revisão Sistemática da Literatura para mapear técnicas ou métodos existentes que possam tratar ou reduzir a incidência dos arquivos falso-positivos no processo de recuperação de dados.

Metagenomics is related to the study of microbial genomes, known as metagenomes, describing them through their microorganisms compositions, relationships and activities, thus allowing a greater knowledge about the fundamentals of life and the broad microbial diversity. One way to accomplish such task is by analyzing information from genes contained in metagenomes. The process to identify genes in DNA sequences are usually called gene prediction. This work presents a new gene predictor using the Random Forest classifier. The proposed model obtaining better classification results when compared to state-of-the-art gene prediction tools widely used by the bioinformatics community. Random Forest presented more robust results, being 27% better than Prodigal and 20% better than FragGeneScan w.r.t AUC values while using the independent test set. Feature engineering has been revisited in the gene prediction problem, reinforcing the importance of careful evaluation of assembly a good feature set. K-mer counting features can been seen as the fundamental model building blocks to develop robust gene predictors.

Reinforcement learning (RL) aims to build intelligent agents able to optimally act after training process in order to solve a given goal task in an autonomous and non-deterministic fashion. It has been successfully employed in several areas, however, few RL-based approaches related to genome assembly have been found, especially when considering real input datasets. De novo genome assembly is a crucial step in a number of genome projects, but due to its high complexity, the outcome of state-of-art assemblers is still insufficient to properly assist researchers in answering all their scientific questions. Hence, the development of better assembler is desirable and perhaps necessary, and preliminary studies suggest that RL has the potential to solve this computational task. In this sense, this paper presents an empirical analysis to evaluate this hypothesis, particularly in higher scale, through performance assessment along with time and space complexity analysis of a theoretical approach to the problem of assembly proposed by [2] using the RL algorithm Q-learning. Our analysis shows that, although space and time complexities are limiting scale issues, RL is shown as a powerful, alternative possibility for solving the DNA fragment assembly problem.

The adoption of agile approaches to software development has been growing in the industry since the beginning of the 2000s, due to proposing alternative solutions to minimize some problems of traditional approaches, as well as some challenges of the current agile methods. One area that is gaining prominence is Agile-RE, which seeks to apply the principles and values of agile methods in Requirements Engineering activities, that is, it allows to develop and manage requirements in a more agile way. The Methods REACT (Requirements Evolution in Agile ContexT) is a proposal for an agile method for the development of agile requirements, however it does not cover the requirements management activities that are fundamental to control the evolution of requirements during the life of the software. In this context, this work aims to present the REACT-M (REACT-Management) method, a proposal for an agile method to support requirements management activities that is strongly based on empirical evidence from the software industry, in Engineering practices Requirements Management and the expected results of the Requirements Management process contained in the MR-MPS-SW and CMMI-DEV quality models. Empirical evidence was extracted from other agile approaches, which were identified and analyzed from a systematic literature review. With the results obtained from the secondary study, the REACT-M method was created, which seeks to meet all activities related to the management of software requirements in an agile environment. Although this method can be considered an extension of the REACT method for software development, the method can be used independently, which facilitates the adoption by interested parties. The REACT-M Method was evaluated by means of a Case Study, conducted in a real project for the development of a product for learning programming. In summary of the results, it was observed that the method provided more simplicity, flexibility and greater communication between the participants throughout the project. In this way, the study intends to be a contribution to the scientific community and software industry by providing an agile approach to a specific area of requirements engineering, which is also aligned with quality models aimed at Software Process Improvement.

The textual description of data charts, which are charts generated from a data source, such as a table, and can be, for example, row, bar or pie, is an important task in several contexts. The textual description can help beginners in the teaching-learning process of using data charts. In addition, the textual description of fingerprints allows them to be ''read'' by software screen readers, making them accessible to visually impaired people. Despite the vast use of chart data in textual form, it is not a trivial task. A chart presents different visual characteristics for the information represented, which can be influenced by the selected technique and by the combination of visual elements. There are crowdsourcing initiatives to create descriptions of charts available on the Web, but descriptions can be flawed, considering the understanding of the person. However, there is no standard way of vocalizing the contents of the chart. For this, the textual description must be based on a template, so that the graphic can be completely understood. Thus, the present work presents features that allow the vocalization of data extracted from vertical bar charts and grouped intelligibly. Evaluations were performed with the users to verify the comprehensibility of the textual descriptions vocalized. Results indicated that the proposed proposals were suitable for the vocalization of bar chart content.

O uso de simuladores na saúde para fins educacionais e de treinamento tem sido uma prática bastante desenvolvida e incentivada. Sua implementação tem seguido diversas metodologias dentre elas a simulação auxiliada por computador. Na endocrinologia, faltam estudos utilizando simuladores como ferramenta de ensino em nível de graduação. Assim, foi desenvolvido um protótipo de simulador para ensino do eixo hipotálamo-hipófise-tireoide (HHT), denominado EndoSim-LZ, que executa um modelo de Dinâmica do Sistema (DS) para esse eixo, baseado nas relações e valores encontrados em Martins and Monteiro (2010). A DS é uma metodologia de modelagem e simulação assistida por computador que implementa o pensamento sistêmico, buscando explicações endógenas para o comportamento gerado pela estrutura de qualquer sistema que contenham estoque e fluxo. Assim, o EndoSim-LZ explora ainda mais o potencial da metodologia, representando graficamente as glândulas envolvidas no eixo HHT e suas inter-relações de estímulo, produção e feedback. O funcionamento básico do EndoSim-LZ consiste que o aluno possa controlar os valores de qualquer hormônio do eixo e verificar a repercussão na produção dos demais. Objetivo: Avaliar a percepção dos endocrinologistas sobre o potencial do EndoSim-LZ como uma ferramenta para auxiliar no ensino do eixo HHT na graduação médica. Métodos: O EndoSim-LZ foi avaliado por nove endocrinologistas. Esta avaliação utilizou um survey adaptado de Savi et al. (2010) sobre a eficácia educacional dos jogos, uma vez que as simulações são um tipo de jogo educativo. Resultados: Os principais pontos negativos estão relacionados ao interesse em aprender mais sobre o eixo HHT; os principais pontos positivos estão relacionados à interface, interação, à relevância e utilidade. Conclusão: Devido a essas descobertas iniciais, melhorias de interface e interação estão sendo feitas para se tornarem mais simples e intuitivas. Eventualmente, o EndoSim-LZ será avaliado experimentalmente em relação à sua eficácia educacional.

Driver distraction is a worldwide problem that climbs the number of road traffic deaths and injuries. Of the distracted reasons, distracted driving by mobile phone is a growing risk factor due to the number of users who perform this secondary event. Laws and education campaigns are public policies adopted worldwide to control cell phone use while driving. However, reports from the World Health Organization show that these measures are necessary, but not sufficient, because drivers continue to use smartphones while driving. This behavior shows that the need to use a smartphone is greater than the damage recognition that this action may cause. For this reason, research and technological solutions are developed to assist driver distraction. Solutions capture information and make decisions to prevent potential human failures. In this thesis, we propose three approaches to building machine learning models that aim to avoid driver distraction due to cell phone use. In the first approach, we model a convolutional neural network from the conductor behavior observation methodology. The images captured through a camera attached to the vehicle were used in the development and analysis of the model. In the second approach, we built different machine learning models to classify drivers and passengers in the texting while driving event. In this experiment, we used the methodology for observing the effects of driver behavior. Sensory data were collected and used in the construction and validation of the models. Finally, in the third approach, we model and analyze different machine learning models to classify drivers and passengers in the reading while driving event. In this approach, we also used the methodology of observation of the effects of driver behavior. The results obtained in this thesis demonstrate that the proposed approaches are efficient for the development of non-intrusive solutions that prevent driver distraction due to cell phone use.

In a global scenario, APIs are becoming an increasingly important part of the Web. There is an ever-increasing set of services available that come from explosive global and growth scenarios such as connected mobility, smart cities or the Internet of Things. In a market scenario, innovation-based competition has gained in importance in recent years, a central question for researchers is how information technology (IT) can help companies strengthen their innovative capacity. Within this context, APIs are a very important part of modern software businesses since they allow different companies to interact by offering more innovative products. Through these two scenarios you can see the strong relevance that APIs are gaining in the technology context, which means that companies need to value their APIs more because, according to some authors, APIs can be the highlight of a company, directly responsible for generating the main source of financial profit. One way to enrich the importance of APIs is through good documentation and API management practice, ie having usability, access, error information, consumption information, and user information is fundamental to a successful API. This paper describes Sharingan, a management module for RESTful API documentation and management implemented using Aspect Oriented Programming. (AOP). Sharingan monitors API-directed HTTP requests, as well as their responses to clients, and extracts and persists the composite information in the bodies of those requests. This information is used to create a dashboard that allows users to understand and make decisions about the managed API. The management module was evaluated in a case study and, because of its results, was applied to other APIs within a Brazilian government organization.

De problemas climáticos à necessidade de diversificação da matriz energética pelos países do mundo, a produção de energia a partir de fontes renováveis vem sendo um tema bastante recorrente. A tecnologia existente permite a conexão com a rede elétrica dessa energia em nível de geração, transmissão e distribuição. Ao nível de redes de distribuição existe o maior dos benefícios que as fontes de energias renováveis podem oferecer: o consumidor gerar sua própria energia e adicioná-la à rede elétrica de distribuição. Mas essa conexão distribuída, sem os devidos cuidados, pode ocasionar problemas para a rede de distribuição, comprometendo a qualidade de energia oferecida pela rede elétrica a outros usuários. As conexões de geradores de fontes renováveis podem causar os seguintes problemas de energia: variação de tensão, intermitência de geração que afetam a qualidade da energia e frequências de corrente elétricas com harmônicos. Outro contraponto de fontes renováveis, como sistemas fotovoltaicos, é o alto custo inicial de instalação sendo essa tecnologia inacessível para a maioria dos consumidores. O trabalho proposto visa desenvolver um agente controlador com tomada de decisão fuzzy que tenha a capacidade de administrar a produção de energia de fonte renovável, como sistema fotovoltaico, direcionando a energia produzida entre o consumidor, a bateria e a rede elétrica. Será realizada uma simulação comparativa entre o agente proposto e uma proposta mais simples baseada nas instalações reais aplicadas, onde será identificado o agente que gera o menor custo com faturas em um período de um ano. Os dados reais de entrada das simulações são de datasets de leitura de produção fotovoltaica e consumo residencial para o período de um ano. Segundo as simulações, o agente fuzzy se mostrou mais eficiente, de maior retorno econômico e de menor impacto para rede.

The number of mobile devices that use video streaming applications has been steadily rising year after year. Platforms responsible for providing multimedia service face great challenges in delivering high-quality content for mobile users due to frequent disconnections, often caused by user movements and heavily energy-dependence of mobile devices. A video adaptation approach with Quality of Experience (QoE) and Energy-saving support is a key issue to mitigate these problems, enhancing user QoE, as well as reducing the energy consumption in mobile devices. In this master thesis, we propose a hybrid Energy-Saving video Bitrate Adaptation algorithm (ESBA) to deliver videos with high QoE and energy-efficiency for mobile users. In addition, we consider an Artificial Neural Network (ANN) approach for individual network throughput prediction. Simulation results show the efficiency of ESBA compared to existing adaptation video bitrate algorithms, reducing the number and duration of player stalls, as well as saving energy of mobile devices. Moreover, observing results, we notice that the ANN approach overcomes current throughput prediction approaches present in literature in specific scenarios, permitting the adaptation algorithm to respond more efficiently to network changes.

With Big Data applications on the rise, a data-driven perspective in the study of power consumption in software systems can lead to the development of energy-efficient software. Despite the growing need, there are still few resources (tools, books, courses, guides and etc.) to support developers in building code with better energy efficiency. With this, this work seeks to present a study about the several classes of Java programming language that make reading and writing of data, through experiments in different environments. The objective is to study various methods of data access to propose refactorings between these methods for greater energy efficiency. And through the results obtained, it is hoped to give more subsidies to the software engenheros in the construction of applications with greater efficiency in the consumption of energy.

Machine learning algorithms and evolutionary techniques are used in many applications
for automatic generation of decision models. Sometimes, it is necessary to describe how
the decision models of these approaches work, and this may not be an easy task. This task
can be complex because such models do not clearly present their internal procedures for
decision-making. In this way, information visualization scenarios were proposed in this work
to analyze the evolutionary process of the AutoClustering tool. This tool automatically
generates density-based clustering algorithms for a given dataset using the evolutionary
technique called Estimation of Distribution Algorithm. Some scenarios were about fitness
and population evolution (clustering algorithms) over time, algorithm parameters generated,
the number of occurrences of the individual in the generations and others. Thus, these analyses
can assist in, for instance, allow the use of optimized parameters for AutolClustering
and their algorithms, impacting directly on the processing time and quality of generated
algorithms.

Behavior Analysis, Touchscreen, Sapajus spp.

In recent years we have intensified the use of experimental study methods, case studies, opinion surveys and controlled experiments, methods that are inserted in the context of Experimental Software Engineering, which investigates theories, methods and techniques by experimentation. This study aims to investigate how the Information and Communication Technology (ICT) companies in the state of Pará execute in their work routines the objectives described in the competence of Client and Market (CM) of the Guidance Model for Successful Enterprises (MOSE) . As a way to achieve this objective, the experimental methods were used in this study, the first one being defined and applied with representatives of the ICT companies of the capital of Para, and later the use of the second method to aid in the analysis performed on the data collected, which consequently allowed the creation of the substantive theory regarding the profile of companies. The research results in providing a more consistent view of the way these companies operate under CM's perspective (competency), which can contribute as a competitive advantage to the market, since currently the state's technology scenario has little visibility in relation to other states, largely due to the lack of knowledge about the reality of ICT companies in Pará.

Organizations that operate in the software development segment play important roles in the global economic context, this is a fact evident today. Some of these organizations are characterized as Small and Medium Enterprises (SME) and they recognize that in order to produce quality software and concentrate efforts to be competitive in the industry, they need to improve their processes of software production activities. There is also a segment of software SME that concentrate a large part of their activities in software maintenance and face difficulties in the tasks for correction of errors in the code or even for adaptation or evolution of software requirements. In this context, this dissertation presents an approach to a Technical Solution (TS) process for software maintenance projects with reference to the CMMI-DEV model. The purpose of the TS area is to design and implement the requirements when they are already developed and ready. The case of implementation of this area was carried out in the Center for Information and Communication Technology (CTIC) at the Federal University of Pará (UFPA). The CTIC, having the profile of an SME, is the organ of the institution that enables information and communication technology solutions for the university community, including development and maintenance services for the software products used by the institution. The implementation of the TS in the CTIC started from a mapping of the area in the organization, followed by the modeling and finalizing with an evaluation to have the evidence that the implementation carried out in the organization adhered to the practices described in the CMMI-DEV model. After the evaluation, it was possible to verify that the intended objective was reached, since the organization had its Technical Solution process mapped, modeled and improved for the software maintenance activities, making the process proposal feasible and useful, contributing as a method to implement process areas following the continuous representation of CMMI-DEV in SME.

In blockchain, full nodes are peers that store entire chain of blocks --- which, in essence, include block headers and contained transactions --- in order to verify every new transaction inserted in the chain. In contrast, light clients are those with limited resources and, for this reason, they request only block headers from full nodes, that are sufficient to verify given transactions by means of simpler protocols such as Simple Payment Verification. In an approach to prevent full node tampering on transaction verification (byzantine faults), light clients request block headers from multiple full nodes and compare received responses to validate blocks. One problem with this approach is that a light client must connect to each full node and perform the same cryptographic operations with each one repeatedly, which leads to client-side complexity and higher response times. In this work, an alternate approach is proposed to tackle this issue, in which light clients can encrypt a request for block headers only once, and send that request to a predetermined set of full nodes to access, process, and reply back in a single response. This approach, called Distributed Lightweight Client Protocol (DLCP), enables light clients to verify with little effort if full nodes have agreed on a response. From an experimental evaluation, it was observed that DLCP provides lower latency and reduces computing and communication overhead in comparison to the existing conventional approach.

With the greater immersion of software development teams to agile methods and practices, it became
necessary for students to have earlier contact with Agile Testing practices. Thus, this study aims to use
gamification concepts to stimulate the support to teaching and engage the motivation of students in the
Software Quality subject taught in postgraduate and undergraduate courses in computer science. For this,
classes were set up to teach agile tests that used games elements as motivation for students. Therefore,
this research resulted in an enrichment of the knowledge of these students in testing practices. This work
aims to contribute to the teaching of agile test practices for students, aiming at a better preparation for
the software development market. It was also verified that the use of gamification elements for the
teaching of agile tests was efficient, because the participating students dedicated themselves more to the
tasks and were participative in all the different types of learning scenarios.

Um campo da Computação Ubíqua tem se destacado significativamente na última década: a Computação Consciente de Contexto. Sistemas conscientes de contexto podem adaptar suas funcionalidades ao ambiente em que estão inseridos sem a intervenção direta do usuário. Este trabalho apresenta o Ufahamu, um framework Java para Android que facilita o desenvolvimento de aplicações conscientes de contexto. Este framework foi construído utilizando a abordagem Contexto-Regra-Ação com o objetivo de complementar limitações de frameworks anteriores. A contextualização, a motivação e o projeto do Ufahamu são apresentados em detalhes, bem como sua implementação e as suas validações. Três validações foram conduzidas, uma através do desenvolvimento de um app utilizando o próprio framework, uma comparando o framework proposto com 3 outros frameworks sob um ponto de vista de complexidade de código e, por último, uma validação  através de um experimento conduzido com engenheiros de software. Os resultados são promissores e sugerem que o framework Ufahamu, de fato, facilita o desenvolvimento de aplicações conscientes de contexto.

After 18 years since the term Internet of Things (IoT) was coined by Kevin Ashton, a range of software to meet the most diverse functionalities has been developed. In this context, IoT brokers and gateways are essential tools for the proper functioning of the underlying infrastructure of an IoT environment. This dissertation has as main objective to propose a methodology for classification and evaluation of brokers and gateways for IoT, using quantitative and qualitative methods, enabling the interested parties to choose and adopt the most appropriate solution for different scenarios. The proposed methodology uses ISO / IEC 2050, which deals with software quality, to define quantitative metrics and considers aspects related to user experience to define more qualitative aspects. After the evaluation, a benchmarking process is performed to comparatively classify the analyzed tools. To validate the proposal, the developed methodology was applied to evaluate and classify nine of the main IoT brokers and gateways of the market, based on open source.

This work presents a proposal for monitoring and forecasting of the water level of the Amazon River in the city of Santarém, using Neuro-fuzzy approach and historical data on the annual Fluviométric cycle. The data were collected at three stations, in the cities of Santarém, Manaus and Itaituba, and were filtered to the period from March 2003 to the end of February 2017. Analyses of the data were carried out to establish bordering values of alerts of emerging situations for the monitoring of the quota of the river, comprising five important moments about the volumes of water: dry, dry-normal, normal, normal-full and full . The historical series can be considered as reliable, since it is possible to clearly identify the annual hydrological cycles of the rivers. Predictive solutions using statistical and computational techniques are able to automate such forecasts with relatively low levels of error at the level of a river. With this, it is considered that the solution proposed in this work can be used to guide actions that alleviate the disorders caused to the population of the city of Santarém in the extreme situations of the volumes of water of the Amazon River. Even more importantly, the proposed approach has demonstrated that it can apply in any environment with different hydrological cycles and thus possible global applicability.

In recent years, the adoption and creation of new agile approaches in the software industry has grown considerably in the attempt to minimize some problems of traditional approaches, as well as some challenges of the current agile methods themselves. In this sense, Agile Requirements Engineering appears as a promising proposal, which uses the practices, principles and values of agile methods to be applied in the activities of Requirements Engineering. About this, the Requirements Development process, a subarea of Requirements Engineering, is essential for the careful evolution of requirements throughout a software development project. In this scenario, the purpose of this study is to present REACT (Requirements Evolution in Agile ContexT), a proposal for an agile method for developing the requirements of a software product, based entirely on empirical evidence from the software industry, Agile Requirements and the expected results of the Requirements Development process in MR-MPS-SW and CMMI-DEV quality models. These empirical evidences consist of other agile approaches to support the Requirements Development activities, which have been identified and analyzed through a Systematic Review of Literature. Based on the results of this secondary study, REACT was designed to address all activities related to the development of software requirements in a complete, efficient and agile manner. This agile approach was evaluated through a Case Study, conducted in a real project for the development of a product for teaching in the area of Software Engineering. Among the results, in summary, it was observed that this agile method provided more efficiency, simplicity, completeness, flexibility and organization in the evolution of requirements throughout this project. In this way, this study contributes to the scientific community and the software industry by providing a new agile approach specific to requirements, as well as inserted in the context of Agile Requirements Engineering and the quality models of software processes.

In an age where the amount of available data grows continuously, ways of representing this data are necessary for the human being to understand them and make inferences from them. However, it is not always possible to access this data, so in many scenarios, only the chart images are available for analysis. Thus, automatic methods of extracting data from chart images are necessary, allowing a later treatment of this recovered data. In this context, the data extraction process from chart images can be divided into two steps: classification and extraction. This work focuses on the classification stage, proposing an evaluation of Convolutional Neural Networks for this task. For training and testing, a database of randomly generated images was used for 10 types of charts (Arc, Area, Bar, Parallel Coordinates, Line, Matrix, Pizza, Scatter Plot, Sunburst, and Treemap). Similarly, images were collected from the internet to compose a validation dataset, so it can be verified if the classifiers can generalize the 10 chart types in a satisfactory way by training only with synthetic images. In order to validate the proposed methodology, systematic tests were performed using different Convolutional Neural Network architectures (VGG-19, Resnet-50 and Inception-V3) and comparing them with conventional classifiers (K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest) combined with the HOG feature extraction method. The results showed that Resnet-50 and Inception-V3 models obtained the highest accuracy in the validation dataset, with 77.76% and 76.77%, respectively. In addition, the confusion matrices were analyzed in order to verify not only the differences in performance of the classifiers but also how each one behaves for each class.

New interactive scenarios are emerging with technological advancements, such as kiosks with touch-sensitive displays, augmented and virtual reality applications, among others. These new scenarios stimulate the development of new non-conventional interaction methods, which evades from the traditional mouse and keyboard, such as head tracking, eye tracking, gesture detection, and others that can be used by various user profiles, including those with motor impairment, for example. Generally, when these new interaction technologies are applied as surrogates of the mouse and keyboard, and not as a new form of interaction, with its particularities and appropriate differently, according to the user profile and the interface. Based on this context, this thesis searches to evaluate the interaction and navigation through head tracking in web applications in the desktop platform, incorporating an evaluation methodology that combines a quantitative and qualitative analysis. Tests were performed with some head tracking technologies, and the one chosen for the development of this work was the eViacam software using an ordinary webcam. Tests will be made in the web browser, with specific tasks of popular websites, such as google.com, youtube.com, g1.com, among others. The evaluation seeks to identify problems of interaction with head tracking with web applications, as well as in the organization of the interface. Various data are collected, such as time to complete tasks, number of clicks on components, number of entries in the component before interacting with it, location of components, etc. Finally, this data is preprocessed and analyzed for standards and outliers to indicate good practice in the use of head tracking in Web applications

Studies show that the lack of knowledge management practices in an organization can compromise its business processes generating a series of problems, among them the loss of productivity and quality in its services. Thus, many companies have started to use tools that support these practices in order to increase their competitive advantages in the market. Thus, this article aims to present an implementation of the expected results of MR-MPS-SW Knowledge Management using the social networking features of Facebook as a tool to support these practices. In this work, we also report on the scenario in which the application / evaluation and the results obtained so far were discussed.

Statistical Process Control (SPC) has been used in software organizations (industrial and academic) to analyze the fundamental processes, adhering to the organization's strategic objectives. The CEP is used in representation (control charts) and analysis of collected data (measurement) of the organization's processes. By this analysis, the deviations (failures) of the processes are identified and corrected. This defines the stability and capacity of the process (baseline). There are some studies that talk about the CEP in the context of software, however, these do not yet describe in depth the approaches related to it. The objective of this Master's thesis is to develop a Systematic Literature Review (SLR) that identifies which approaches: frameworks, methods, assets and tools that support the SPC. With these results, a catalog of approaches will be defined, describing and exemplifying ways of using each of them. The catalog can help software organizations better understand and apply the approaches described therein, thus facilitating the implementation of SPC in organizations.

The Information Technology market is currently one of the few that have been expanding from 2015 to 2016 in Brazil. This fact stems from the constant updating of its products and services, as well as the perception of its customers regarding the strategic benefits brought by the digital tools that IT companies can develop, market and implement. According to a Gatner Group analyst, many companies are still looking to cut costs, but in many cases, what they get from the economy in that process have been redirected to IT investment to support business change on the digital base with better performance and aggregate value to your products and services. IT service providers, taking this scenario, seek to obtain certifications available in the market that improve credibility and confidence by companies interested in acquiring quality products and services. However, certification is not always able to fully meet the needs of these providers, which leads them to take more certifications. When this happens, several problems arise due to the different structures and components of the adopted certification models, which requires more time and generate extra costs with the implementation of two or more certification models. The challenges of implementing multiple models in an organization can be circumvented by using multi-model implementations so that divergences between models are harmonized by mapping between the selected models. In this sense, this paper presents a proposal to harmonize the activities of the ITIL framework processes with specific practices of the service process improvement model used in the industry, CMMI-SVC. The focus of this harmonization lies in the processes of the ITIL Service Design Book, which aims to design, develop and identify what is needed to provide quality IT service and support the organization's business strategy. The results of harmonization were verified step-by-step, including a peer review of harmonization and were assisted by a specialist in the ITIL framework and the CMMI-SVC model. In this way, the objective of this work is to correlate the structures of these standards and thus obtain benefits with the reduction of time and costs for joint implementation and to stimulate the execution of implementations of several models for the management of IT service.

Bees are one of the most important pollinators since they aid in the reproduction of plants ensuring the production of seeds and fruits. They are important both in pollination and in the production of honey, which benefits small and large farmers. However, in recent years, the bee population has been decreasing significantly on a global scale. In this scenario, understanding the behavior of bees has become a matter of great importance and concern in trying to find the possible causes of this situation. In this work, our objective is to propose, develop and investigate methodologies that combine unsupervised methods for distance-based anomaly detection and supervised models based on machine learning. The results show that the combination of the techniques allows the detection of anomalous events in insect behavior satisfactorily.

Bioinformatics has grown considerably since the development of the first sequencing machine, being today intensively used with the next generation DNA sequencers. Viral genomes represent a great challenge to bioinformatics due to its high mutation rate, forming quasispecies in the same infected host, which difficults the assembling and further analysis in these viral genomes. In this paper, we implement and evaluate the performance of a genetic algorithm, named GAVGA, through the quality of a viral genome assembly. The assembly process of GAVGA works by first clustering the reads that share a common substring called seed and, for each cluster, checks if there are overlapping reads with a given similarity percentage using a genetic algorithm. The assembled data are then compared to Newbler, SPAdes and ABySS assemblers, and also to a viral assembler such as VICUNA, which results confirm the feasibility of our approach. GAVGA was implemented in python 2.7+ and can be downloaded at https://sourceforge.net/projects/gavga-assembler/.

No desenvolvimento de modelos de previsão, uma das etapas muito importante é na seleção
de variáveis, pois, algumas das variáveis utilizadas podem ser redundantes ou irrelevantes,
prejudicando o desempenho da previsão. Dependendo da quantidade de variáveis, a busca
pelo melhor conjunto de variáveis pode ser tornar um problema de difícil solução ou até
mesmo intratável. Nesse trabalho foi utilizado um algoritmo evolutivo para selecionar um
conjunto de variáveis entre 18 diferentes séries temporais de climáticas e seus tamanhos das
janelas de tempo para a predição dos níveis mensais do Rio Xingu. Quatro cenários foram
propostos para analisar os seguintes parâmetros evolutivos: tamanho da população, taxa
de mutação e elitismo, política de inicialização da população e representações genéticas,
de modo a otimizar os parâmetros do algoritmo. Os resultados obtidos indicaram melhor
desempenho na previsão de níveis máximos mensais com as variáveis selecionadas pelo
algoritmo genético do que outras abordagens testadas no trabalho.

The adaptation to changes in the physical environment is one of the current challenges for Mobile Augmented Reality (MAR) applications, mainly in transitions between indoor and outdoor environments, as they cause changes in the environment characteristics, such as in lighting that makes it difficult to recognize the environment, or increasing the imprecision of sensors such as GPS (Global Positioning System) in indoors environments. In general, MAR applications are intended only for outdoor  environments with register made with GPS and other sensors, or intended only for indoor environments with register based on computer vision algorithms. Considering the above context, this thesis presents an adaptive model for the transitions between indoor and outdoor environments for MAR applications, based on a hybrid approach, choosing the best combination among long-ranged sensors (GPS), short-ranged sensors (Wi-Fi, Beacons, etc), and computer vision techniques, to primarily mitigate device location and orientation issues and to make the register of the MAR application transparently to the user. To validate the model, a MAR application was developed, and the following evaluations were performed for indoor and outdoor environments: accuracy in environment classification, accuracy in location and orientation of device and quality of register.

Housekeeping genes or reference genes are required for the maintenance of basal cell functions, which are essential for maintaining a cell. Thus, they are expected to be expressed in all cells of an organism, regardless of the type of tissue, status or condition to which the cell is exposed. For the study of this type of genes are used diverse approaches, one of the most used in Next Generation Sequence (NGS) is the RNA Sequence (RNA-set), a high-performance technique, which allows to measure the profile of genetic expression of a target tissue or cell Isolated. The analyses are performed by sequencing the complementary DNA (cDNA) to find out the transcription mechanisms that are present in the target tissue or cell.

Machine learning methods (ML) are applied in different areas within genetics and genomics, allowing the interpretation of large datasets, such as those related to gene expression. One of the most used techniques is the clustering algorithms, a technique that allows defining groups of genes with similar expression profiles, which allows the study of the function and interaction of genes. For the identification of housekeeping gene candidates with ML technique, corynebacterium pseudotuberculosis, an intracellular pathogen, was used as a model organism. This organism mainly infects sheep, goats, horses, among others causing the Caseous lymphadenitis disease, For the study, the datasets of RNA-seq expression of strains 258 and 1002 of this bacterium were used.

In this work, presented a new approached for the identification of housekeeping genes in-silico, through machine learning techniques and genetic data of RNA-seq. For the application of this new approach, we used unsupervised clustering techniques, statistical and distance metrics for the evaluation, processing and analysis of the genomic data. Thus, 16 candidate genes for housekeeping were found in the pathogen, which show strong indications of stability and constant expression, indicating that housekeeping genes may be possible.

As organizações, para satisfazerem a necessidades dos clientes e serem competitivas no mercado, buscam cada vez mais a melhoria dos seus processos e consequentemente a qualidade de seus produtos. Sendo assim, a qualidade é uma variável importante a ser considerada em todo o processo de produção de um software, desde a sua construção até a sua entrega. Para manter essa qualidade, diferentes técnicas e práticas podem ser adotadas, como por exemplo, as sugeridas pelos modelos de referência CMMI-DEV e MR-MPS-SW, que buscam proporcionar as empresas modelos para melhoria de seus processos de software. Diante disso, a manutenção de software torna-se uma importante aliada no processo de desenvolvimento de software, uma vez que a mesma possibilita que erros e inconsistências sejam corrigidos em diferentes fases do ciclo de vida de um software. A importância da manutenção evolutiva é tornar cada vez mais longa a vida de um software sem que ele perca sua qualidade e suas funcionalidades, no entanto realizar manutenções evolutivas em sistemas legados nem sempre é uma tarefa fácil, tendo em vista que esses sistemas muitas vezes apresentam documentação incompleta, inconsistente ou até mesmo que foi perdida ao longo do tempo. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma abordagem de implementação da área de processo desenvolvimento de requisitos do CMMI-DEV e MR-MPS-SW na empresa Vibe Desenvolvimento, para projetos de manutenção evolutiva com coleta de dados a partir de engenharia reversa, assim como realizar a análise da aderência do modelo implementado em relação a área de processo estudada, por meio da aplicação de questionários à equipe técnica desta empresa, e pela análise dos produtos de trabalho gerados em cada Prática Específica desta área de processo. Os resultados das análises realizadas apresentam dados que apontam que o modelo implementado atende totalmente as exigências presentes nesta área do modelo CMMI, porém alguns ajustes fazem-se necessários para que o modelo atenda plenamente as necessidades da empresa.

Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma aplicação voltada para a
Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA), que auxilie no tratamento de
pessoas com limitações de fala, devendo ser gratuita e destinada a dispositivos
móveis que utilizam a plataforma Android, com suporte para o idioma Português
Brasileiro. A ideia é que a ferramenta proposta, denominada VoxLaPS, seja eficaz
(em relação às tarefas previstas, realizar o que dela se espera), contextual (bemadaptada
ao meio e ao contexto de utilização) e consonante (consistente com o
modo de vida e personalidade do usuário). Para isso, a ferramenta foi submetida a
estudos e testes de usabilidade, junto com outras aplicações destinadas à CAA e
disponíveis no mercado, a fim de identificar pontos fortes, fracos e oportunidades de
melhorias, que contribuam para o desenvolvimento de ferramentas mais adequadas
ao contexto de uso de seu público-alvo, mais especificamente, pessoas que
apresentam dificuldades de comunicação verbal, seja por necessidade física ou
intelectual, mas sem comprometimento com relação aos membros superiores.
O aplicativo CAA proposto foi desenvolvido e avaliado com o apoio de
profissionais da área de saúde do Núcleo de Desenvolvimento em Tecnologias
Assistivas e Acessibilidade da Universidade do Estado do Pará (UEPA/NEDETA) e
por uma equipe multidisciplinar da área de reabilitação da Organização Não
Governamental (ONG) Saber – Serviços de Atendimento em Reabilitação. Esses
especialistas analisaram a ferramenta quanto às funcionalidades e usabilidade.
Também participaram deste estudo pacientes que possuem deficiências múltiplas,
atendidos pela ONG Saber, que a avaliaram positivamente, destacando-se em
relação as demais ferramentas utilizadas nos testes por ser considerada de fácil
utilização e apresentar funcionalidades que atendem as necessidades dos usuários,
além de incluir funcionalidade inédita, que permite visualizar e repetir uma
mensagem criada.

No contexto de Sistemas Elétricos de Potência (SEPs), as linhas de transmissão são os elementos mais suscetíveis a faltas, e entre elas, as mais comuns são do tipo curtocircuito. Para evitar maiores problemas, é necessário um diagnóstico de faltas que possa categorizá-las e dar suporte no processo de restauração do sistema, ou seja, um classificador de faltas do tipo curto-circuito. A maioria dos trabalhos na literatura utilizam front ends de maneira isolada como forma de representar o sinal a ser classificado. Este trabalho aborda a utilização de um front end que é uma concatenação dos front ends raw, RMS e wavelet, chamado de concatfrontend. Nos experimentos foram utilizados dados simulados, oriundos de uma base de dados pública chamada UFPAFaults. Foi realizada uma comparação entre o concatfrontend e os outros front ends, utilizando diferentes classificadores (redes neurais artificiais, kvizinhos mais próximos, máquinas de vetores de suporte e Random Forest). Além disso, foram utilizadas técnicas de seleção de parâmetros, de forma que a dimensionalidade dos dados de entrada seja reduzida e os parâmetros não relevantes sejam descartados. Os resultados mostraram que o concatfrontend teve as menores taxas de erro para todos os classificadores com exceção da máquina de vetores de suporte. No contexto de seleção de parâmetros foi possível gerar melhores resultados com menos parâmetros.

O desenvolvimento de plataformas computacionais heterogêneas tem tornado mais acessí- veis os recursos capazes de aumentar o desempenho de aplicações, porém, tais recursos por vezes não oferecem a escalabilidade desejada, tornando necessário o uso de soluções distribuí- das. No entanto, a implementação de soluções de computação heterogênea distribuída torna necessária a combinação de ferramentas de programação específicas, o que aumenta a complexidade e dificulta a implementação. O presente trabalho apresenta avaliações de desempenho de implementações de dois mé- todos comumente utilizados na Computação Científica: O método da Eliminação Gaussiana, implementado utilizando um modelo de programação para Aceleradores baseado em diretivas; e a Equação de Laplace, implementada utilizando múltiplos aceleradores por meio de uma arquitetura de rede cliente/servidor, que simplifica o processo de programação de uma solução heterogênea distribuída ao permitir a abstração da camada de rede ao programador. Os experimentos descritos neste trabalho foram executados em hardware commodity, com o objetivo de avaliar a performance da referida arquitetura nesta categoria de hardware. Os resultados obtidos com os experimentos indicam a possibilidade de ampliação de ganhos de desempenho no desenvolvimento de aplicações científicas, mesmo em hardware de baixo custo, por meio do uso de novos recursos de computação heterogênea em substituição a ferramentas baseadas em CPU. 

Com o crescimento do mercado relacionado ao setor de desenvolvimento de software, faz-se necessária a adoção de práticas que auxiliem de forma mais ágil esse contexto. A adoção dessas práticas pode apoiar para que a gestão das atividades relacionadas à aquisição de software seja definida de forma mais efetiva, tanto para aqueles que fornecem o sistema como para aqueles que o adquirem. Assim, este trabalho propõe uma abordagem de boas práticas utilizando princípios e práticas ágeis para gerenciar o procedimento de aquisição no contexto de empresas de desenvolvimento de software, baseado na área de processo Supplier Agreement Management do CMMI-DEV e no processo de Aquisição do MR-MPS-SW. O objetivo desta abordagem é apoiar as organizações de software na definição e implementação do processo de gestão do fornecedor, bem como, contribuir para minimizar a lacuna existente entre clientes e fornecedores. Esta abordagem foi revisada e avaliada por meio da técnica de revisão por pares, a qual contou com a colaboração de um especialista da área de Engenharia de software com conhecimento em modelos de melhorias de processo de software e implementação de metodologias ágeis.

O contexto tecnológico atual permite que haja interações por comandos de voz em dispositivos
móveis, o que pode facilitar a interação do usuário, principalmente se uma de suas mãos não estiver
livre, já que retira a necessidade de tocar na tela; contudo, o uso dessa interação ainda apresenta
desafios, tais como: tratamento de ruídos no ambiente, interfaces mais intuitivas, reconhecimento
com maior precisão, síntese de voz mais próxima da fala natural, entre outros desafios.
A Realidade Aumentada em dispositivos móveis (RAM – Realidade Aumentada Móvel) tem
proporcionado aos usuários uma nova experiência de interação, já que inserem objetos virtuais
em ambientes reais de interesse do usuário, tornando-os mais dinâmicos, tais como: pontos turísticos
de cidade, navegação em museus, manutenção de equipamentos, não limitando a tecnologia
a um computador de mesa. Alguns desafios para uma boa integração do uso da voz em aplicações
de RAM são a necessidade de padrões de desenvolvimento, orientações na interface das
aplicações para escolha de palavras pelo usuário, projeto padrão para interface das aplicações de
RAM, considerando ícones, elementos gráficos da interface, etc. Apresentados alguns desafios
atuais da área de interação por voz e aplicações RAM, e principalmente sua integração; este trabalho
propõe boas práticas de desenvolvimento, projeto de interface gráfica e de interface de voz
para inclusão de um serviço de reconhecimento de voz considerando o contexto aplicação RAM,
e para tal um serviço de voz ser integrado na aplicação, e serão realizadas avaliações de usabilidade
e comunicabilidade.

O desenvolvimento tecnológico para sensores tem permitido a concretização do uso da interação
não convencional nos mais variados produtos, tais como: jogos, aparelhos de TV, automação
residencial e industrial, medicina, etc. Entretanto a utilização destas interfaces introduz uma série
de novos e atuais desafios, tanto técnicos (fácil de instalar, adaptável a diversos produtos, precisão,
etc.) quanto subjetivos (intuitivo, confortável, etc.), bem como questionamentos que acompanham
esses desafios, como: é possível definir um padrão de interação para um determinado tipo de
interação não convencional? O padrão encontrado pode ser generalizado a problema de outros
domínios? Existem muitas outras perguntas e esta dissertação não pretende responder todas elas,
mas contribuir na elaboração de algumas respostas, uma vez que em muitos casos não há padrões
de interação para modos não convencionais. Assim, o objetivo desta dissertação de mestrado é
apresentar um processo para seleção de gestos para interação com ferramentas de Visualização da
Informação 3D (InfoVis 3D). O vocabulário de gestos adaptado para InfoVis 3D deve considerar
tarefas comuns de visualização, como: filtros contínuos e discretos, navegação, configurações,
entre outros. O processo de seleção de gestos é descrito abordando sua elaboração, levantamento
e benchmark, bem como uma proposta de tradução do vocabulário selecionado para uma
implementação utilizando sensores livremente comercializados e acessíveis. O levantamento do
vocabulário e seu benchmark foi realizado com usuários que atendem ao perfil de ter alguma
experiência acadêmica com Visualização da Informação e ter utilizado um número mínimo de
ferramentas de análise de dados. Um protótipo foi desenvolvido em Unity 3D e os gestos
implementados considerando os sensores Myo e Leap Montion. Ao final foram realizados ensaios
de interação com usuários onde os cenários de testes foram compostos por tarefas típicas de
InfoVis 3D.

Atividades humanas, como geração de energia, movimentação de veículos e queimadas
são grandes emissoras de poluentes atmosféricos. Muitos destes elementos poluidores são
prejudiciais ao meio ambiente e aos seres humanos. Ainda, é comum o desconhecimento
dos níveis de poluição do ar dentro e fora de casa; se o ser humano tiver conhecimento
do quanto tem contato com a poluição, e for alertado disso, ele pode mudar sua atitude
e, assim, podemos ter maior chance de evitar problemas decorrentes da poluição. Essa
dissertação está inserida no contexto do desenvolvimento e emprego de sistemas móveis
para monitoramento de monóxido de carbono, objetivando prover mecanismos para o
entendimento dos padrões de poluição. Este documento apresenta a proposta de um
sistema que integre hardware e software para coleta de poluentes e variáveis climáticas,
como monóxido de carbono, temperatura e umidade. O sistema é portátil para facilitar
seu transporte. Ainda, são realizadas avaliações (coletas reais e análises) em três estudos
de caso, a fim de entender padrões de poluição e variáveis ambientais nos três diferentes
contextos. Resultados dos experimentos mostram o comportamento do CO ao longo dos
dias da semana, indicam as localizações mais poluídas dentro de um percurso a pé e de
ônibus e expõem variações de temperatura ao longo de dois voos com veículos aéreos não
tripulados.

No Português falado e em outras línguas, existe um conjunto de palavras que se escreve
exatamente da mesma forma e que no entanto ao pronunciá-las, possuem uma diferença de
tonicidade e no caso do português, esta diferença ocorre na vogal central. Ao agrupar em
pares, uma palavra soa com entoação aberta e uma outra com a mesma escrita, de forma
mais fechada. Palavras com este comportamento linguístico se denominam homógrafoshetorófonos
e no discurso, podem assumir classes gramaticais distintas ou pertencer à
mesma classe e também estar em uma outra forma verbal, por exemplo. A preocupação
da pronúncia esperada destas palavras é de relevância nos sistemas de conversão textofala,
tecnologia computacional capaz de automaticamente transformar texto comum em
voz audível. Neste contexto, uma solução que possa satisfatoriamente prever de forma
automática a pronúncia correta dos homógrafos-heterófonos durante o processo que gera a
voz sintética, produz melhorias na inteligibilidade e naturalidade. Problemas de decisões
em elementos ambíguos da linguagem natural, do ponto de vista computacional, são
objetos de estudos centrais na área de processamento da linguagem natural. Para o caso
dos homógrafos-heterófonos, a abordagem sensível é utilizar as técnicas estudadas para
desambiguação do sentido da palavra, que incluem o emprego de algoritmos de aprendizado
de máquina, regras construídas manualmente ou induzidas por algoritmos, repositório
e representação de conhecimento, corpus linguísticos e outros. Este trabalho propõe e
modela a solução de desambiguação automática de homógrafos-heterófonos utilizando
estratégia de aprendizado de máquina, especificamente a supervisionada, utilizando como
fonte de treino para os algoritmos de desambiguação, exemplos de frases coletados de
corpus onde os homógrafos-heterófonos contidos foram manualmente desambiguados. Para
verificar a empregabilidade desta solução proposta em um sistema de conversão textofala
personalizado para o Português Brasileiro, é necessário realizar algumas análises
de desempenho, principalmente em novos textos em que o desambiguador ainda não
teve acesso. Verificou-se que o desempenho de acertos de desambiguação automática das
pronúncias dos homógrafos-heterófonos é fundamentalmente dependente da natureza do
texto utilizado durante o treino dos classificadores e algoritmos de indução de regras. As
maiores dificuldades foram encontradas durante a coleta de amostras de frases para a base
de treino, sendo que há poucos exemplos para o emprego de alguns homógrafos-heterófonos,
que em geral ocorrem de forma desbalanceada em um dos pares de pronúncia em textos
do Português Brasileiro.

Rede Orientada a Conteudo - ROC - (Information Centric Network - ICN ) e
um paradigma de arquitetura de rede que atraiu muitas pesquisas nos ultimos anos. Um
topico bastante pesquisado em ROC e o cache em rede, o qual permite que roteadores
intermediarios entre um usuario e um servidor de conteudo possam armazenar o conteudo
requisitado. Tal decisão e feita através de uma política de decisão de cache, a qual pode
ser baseada tanto em características do conteúdo trafegado quanto da topologia ou dos
nos.
Porém, a maioria delas fazem uso de apenas uma métrica para escolher os nos
alvos que armazenarão o conteúdo. Considerando que a rede e um ambiente bastante
dinâmico, assim como o tipo de conteúdo solicitado e trafegado, tal métrica pode acarretar
em um baixo desempenho tanto da rede quanto da estratégia em si. Isso resulta em uma
baixa taxa de acertos de conteúdos, longos atrasos e um maior consumo de recursos de
rede, como, por exemplo, a largura de banda.
Desta forma, esta dissertação propõe uma estratégia de decisão de cache baseado
em múltiplas métricas para ROCs. São utilizadas três métricas para selecionar os nos
alvos e, com isso, o conteúdo pode ser melhor distribído na rede. A estratégia proposta
considera características dos roteadores de conteúdo (centralidade e capacidade de cache
disponível), bem como de conteúdo (taxa de acertos de conteúdo registrado por cada
roteador) e, assim, melhor distribuir o conteúdo por toda a rede. Os resultados obtidos
atingiram uma taxa de acertos bem maior que as outras propostas avaliadas e um tempo
de download praticável.

Por um tempo, Veculos Aereos Não Tripulados (VANTs) tiveram seu uso limitado
a aplicações militares, no entanto, recentemente VANTs estão sendo utilizados
tambem para uma ampla gama de aplicações civis. Algumas destas aplicações utilizam
dados multimídia, como vídeos, devido ao maior ganho de informação oferecida, alem
de geralmente envolverem conjuntos de VANTs, as chamadas Flying Ad-hoc Networks
(FANETs), que devem cooperar para alcancar um objetivo comum. De forma a se alcan
car tal objetivo, geralmente são adotados modelos de decisão centralizada. Isso requer
ligações diretas entre os VANTs e a estação base ou uma entidade central, ou atraves de
multiplos saltos entre eles. Esta abordagem sofre de muitas limitações, pois deixa a rede
sensível a falhas de comunicação, as quais podem tornar o sistema inecaz. Ademais,
ao se transmitir conteudo multimídia, levar em consideração os requisitos e limitações da
rede, a relevância da informação capturada e a mobilidade dos nos, ao se escolher o melhor
no para realizar a transmissão, colabora para que o usuario tenha uma melhor Qualidade
de Experiência (QoE). Portanto, este trabalho propõe um sistema de decisão distribuída
para transmissão multimídia em FANETs, baseado em multiplas metricas. Nele são levadas
em consideração a relevância do conteudo capturado pelo no, o consumo energetico
do no e dos recursos da rede, e a mobilidade dos nos. Simulaçõees foram realizadas com
diferentes velocidades e modelos de mobilidade. Resultados mostraram que o sistema
alcanca um bom equilbrio entre a qualidade do conteudo transmitido e a longevidade da
rede, provendo sempre conteudo relevante ao usuario e consumindo menos recursos.

A ubiquitinação se constitui como um importante mecanismo biológico, que tem entre suas
finalidades a regulação de proteínas através da marcação daquelas que são indesejadas e que
posteriormente são degradadas por organelas conhecidas como proteassoma. A ubiquitina
também atua no mecanismo de processos inflamatórios, alem de ter relação importante
com doenças neuro-degenerativas e câncer. Haja vista sua evidente importância dentro
dos organismos eucariotos, seu entendimento colabora com investigações a respeito da
mesma. Entretanto, para melhor entender o funcionamento da ubiquitina, é importante
compreender como o processo de ubiquitinação ocorre. A identificação de regiões de
ubiquitinação em proteínas é fundamental para ter um conhecimento completo a respeito
dos mecanismos moleculares deste sistema. Métodos tradicionais possuem um custo elevado
de experimentação, alem de também possuir um alto custo de tempo e esforço. Nesses
quesitos, métodos de aprendizado de máquina se mostram como uma alternativa promissora,
tanto por possuir um baixo custo comparado com a experimentação convencional, quanto
por conseguir bons resultados na identificação de regiões de ubiquitinação agregado a
um baixo custo de tempo e esforço. Estes métodos conseguem identificar potenciais
regiões de ubiquitinação através da análise das propriedades das sequencias genéticas de
fragmentos de proteínas, ou do proteoma inteiro. Este trabalho utiliza metodologias de
aprendizado de máquina como Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
para identificar e predizer regiões de ubiquitinação baseadas em propriedades físico-químicas
e na composição de aminoácidos. O NSGA-II constrói regras de classificação baseadas
nas propriedades das sequencias de fragmentos, a partir destas regras é possível levantar
hipóteses a respeito da importância de cada um dos parâmetros utilizados. Além de buscar
resultados na identificação de regiões de ubiquitinação, este trabalho também reuniu e
integrou informações relevantes para pré-processamento e geração de base de dados de
fragmentos ubiquitináveis através da integração de várias bases de dados de informações
em uma base integrada chamada UPIS. Como resultado da pesquisa, obteve-se uma base
de dados com cerca de 60.016 regiões ubiquitinadas de 4 organismos distintos: Arabidopsis
thaliana, Saccharomyces cerevisiae, Mus musculus e Homo sapiens. Os classificadores
utilizados obtiveram um valor de acurácia igual a 76.79%, 84.17%, 71.69% e 69.71%
respectivamente. Um teste com todas as regiões também foi realizado, obtendo um valor
de acurácia igual a 68.76%.

Muitos estudos apontam a importância da interação na área de Visualização de Informação
(InfoVis) para o sucesso de uma boa visualização de dados. Este interesse é potencializado
pelo crescimento e complexidade dos dados armazenados eletronicamente nas várias áreas do
conhecimento. As pesquisas de interação em InfoVis têm fomentado o uso de interfaces não
convencionais, além dos tradicionais teclado e mouse, tais como: comandos de voz,
rastreamento de olhos, comandos por gestos, interfaces cérebro-computador, entre outras. O
presente trabalho teve o objetivo de apresentar aspectos de concepção, desenvolvimento e
avaliação de uma interface por comandos de voz para interação em aplicações de InfoVis 3D.
Sendo que como cenário de uso foi utilizada a técnica de InfoVis de Dispersão de Dados em
3D. Ademais, para o reconhecimento de voz é empregado a API Coruja, que se utiliza do
motor de reconhecimento Julius, para suporte ao Português-Brasileiro. Por fim, serão
apresentados testes de usabilidade para a avaliação da interface e interação proposta. Os testes
utilizam a abordagem de tarefas de usuários para avaliar as sub-tarefas de InfoVis na
aplicação, tais como: configuração, filtro, seleção, entre outras. Para realizar a avaliação da
carga de trabalho subjetiva do usuário foi utilizada a metodologia NASA Task Load-Index, a
qual identifica a carga de trabalho total do usuário nas diferentes tarefas realizadas. Tais testes
apontaram eficácia da interface apresentada, tendo uma diferença de tempo de 24% em
relação ao mouse e 26% de carga de trabalho a mais do que no mouse.

Com os avanços tecnológicos e a crescente busca por produtos de software, um dos grandes
desafios das empresas desenvolvedoras de software é atender a esta demanda com produtos de
qualidade, tendo em vista que o nível de exigência está cada vez mais elevado no que se
refere à aceitação de um produto de software. Uma das alternativas utilizadas pelas
organizações desenvolvedoras de software é o uso de certificações que apoiem o processo de
construção de software ou que avaliem a qualidade do produto final. No entanto, nem sempre
uma certificação consegue atender por completo as necessidades de uma organização, isso as
leva a adotar mais certificações. Quando isso acontece, surgem diversos problemas devido as
diferentes estruturas e componentes dos modelos de certificações adotados, o que demanda
mais tempo além de gerar custos extras com a implantação de dois ou mais modelos de
certificação. Os desafios de implementar vários modelos em uma organização podem ser
contornados com uso de implementações multimodelos, de forma que as divergências entre os
modelos sejam harmonizadas por meio de um mapeamento entre os modelos utilizados. Nesse
sentido, este trabalho apresenta um mapeamento entre as práticas de dois modelos de
qualidade de produto e processos de software adotados na indústria, o modelo nacional
CERTICS e o internacional CMMI-DEV. As etapas do mapeamento são apresentadas passo a
passo, assim como as similaridades identificadas entre os modelos. O mapeamento foi
revisado e validado por meio da técnica de revisão por pares, a qual contou com a colaboração
de um especialista nos modelos CERTICS e CMMI-DEV. Com a correlação das estruturas
dos dois modelos, pretende-se facilitar e reduzir o tempo e os custos de implementações, além
de estimular a realização de implementações multimodelos nas indústrias desenvolvedoras de
software.

Um ecossistema de software consiste em um grupo de atores incluindo engenheiros de software, usuários finais e empresas que funcionam como uma grande unidade interagindo com um mercado comum. Existem vários ecossistemas de software móveis (Android, iOS, Windows Phone) que concorrem entre si para atrair desenvolvedores externos com objetivo de aumentar o número de aplicativos disponíveis. Desta forma, o sucesso de um ecossistema depende da forma como o mesmo gerencia suas relações, por exemplo, o esforço para criação de novas aplicações para o ecossistema. Este esforço de desenvolvimento pode estar associado à complexidade de utilização de ferramentas, baixo engajamento da comunidade, linguagem de programação utilizada para desenvolver as aplicações, ambientes de desenvolvimento, etc. Portanto, o objetivo desta dissertação é investigar os diversos aspectos, positivos e/ou negativos, que engenheiros de software de ecossistemas móveis enfrentam ao longo do processo de criação de aplicativos. Assim, este estudo pretende contribuir com uma visão geral sobre os aspectos que podem influenciar o engenheiro de software a aceitar, rejeitar ou a permanência em um determinado ecossistema de software móvel. Para que este objetivo pudesse ser alcançado, um estudo qualitativo de duas fases foi realizado: na primeira fase foram realizadas entrevistas semiestruturadas com nove (9) engenheiros de software que desenvolviam ativamente para Android (5), iOS (3), ou ambos (1). A primeira fase é chamada de local, pois todos os entrevistados eram brasileiros. Dado o número pequeno de entrevistas e a pequena diversidade contextual dos participantes selecionados nesta fase, a segunda fase é chamada de global, pois contou com a participação de engenheiros de software de diferentes partes do mundo, pois nesta fase a coleta de dados foi realizada via questionário eletrônico com oitenta e seis respostas (86). Os dados coletados foram analisados em conjunto utilizando métodos da Teoria Fundamentada em Dados. Os resultados mostram a ocorrência de diversos aspectos positivos (Documentação, Engajamento da Comunidade, etc) e negativos (Interface, Recursos, Emuladores, etc), mas também foram revelados aspectos ambíguos (Fragmentação, Popularidade, etc), isto é, aspectos que podem ser tanto positivos quanto negativos. Isto é determinado pelo ecossistema do qual o engenheiro de software faz parte ou até mesmo de sua opinião particular.

O aumento dos requisitos de demanda de tráfego em redes de acesso vem levando os clientes a exigirem serviços mais confiáveis e obrigando os operadores a investir mais em infraestrutura, visto que os custos associados a penalidade por interrupção do serviço e os custos de reparo da rede são altos e afetam sua reputação. Como as Redes Ópticas Passivas (PON) são uma boa tecnologia para suprir a demanda de tráfego, surgem as estratégias de proteção em PON para minimizar o problema de confiabilidade da rede, mas seus custos também devem ser levados em consideração. Este trabalho tem como objetivo verificar a viabilidade econômica das estratégias de proteção de PONs através de uma análise dos custos de implantação (CAPEX) e custos de operação (OPEX). A área de implantação da rede é definido por um modelo geométrico, e um modelo de custo de Markov solucionado através de Simulação de Monte Carlo é utilizado para calcular os custos associados a falha de maneira mais precisa, considerando o comportamento da rede. Resultados apontam o melhor esquema de proteção em termos de custo de implantação, redução de custos operacionais, e retorno do investimento.

A utilização de histórias em quadrinhos como recurso didático vem sendo amplamente sugerida em pesquisas acadêmicas, considerando que, dessa forma, o entendimento do assunto tratado é facilitado pela associação de imagens a textos, levando alunos ainda não familiarizadas com a leitura, à dedução do significado das imagens. Em se tratando de educação de surdos, o canal visual é o principal meio de apropriação de conhecimento. Mapas conceituais são ferramentas gráficas, cujo conceito propõe a organização e representação de conhecimento, sendo, nesse contexto, um recurso tecnológico relevante no processo de ensino-aprendizagem. Este trabalho visa contribuir com uma proposta de apoio ao processo de aprendizagem da Língua Portuguesa na Educação de Surdos utilizando a ferramenta lúdica MCHQAlfa que alia recursos visuais e interativos na construção de mapas conceituais e histórias em quadrinhos. 

A Reutilização de processos de software é essencial para a melhoria da qualidade e diminuição dos esforços necessários para a definição de processos, além de promover a disseminação de conhecimentos dentro de uma organização de software. O paradigma de Linha de Processos de Software vem se destacando como uma alternativa viável para a reutilização de processos através da representação de similaridades e variações em uma única estrutura de processos. Neste sentido, esta dissertação de mestrado apresenta uma abordagem para a representação em linha de processos de software. A abordagem é composta por: um metamodelo para a representação de variações, características e dependências entre os elementos de processo que constituem uma arquitetura de linha de processos de software; uma notação gráfica, baseada em uma linguagem de modelagem de processos existente; e um processo de engenharia de linha de processos de software, composto por atividades de engenharia de domínio, engenharia de aplicação e de gerência, que guiam a utilização dos conceitos referentes ao metamodelo. Para fundamentar a pesquisa, foi realizada uma revisão sistemática da literatura, em que limitações na área foram identificadas e requisitos para a representação de linha de processos foram coletados. A abordagem proposta neste trabalho foi avaliada das seguintes formas: primeiro, através da publicação de artigos científicos com resultados parciais da pesquisa; e, finalmente, pela utilização da abordagem por outra dissertação de mestrado, no qual uma linha de processos foi modelada com a utilização da abordagem proposta neste trabalho e avaliada por especialistas. 

Este trabalho apresenta uma proposta de um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) chamado WebSQL, que aprimora o ambiente LabSQL (2007) com duas novas funcionalidades: a) a recomendação de Objetos de Aprendizagem (OA) a partir das competências de programação e b) o estímulo do trabalho em grupo. Com base nas competências em relação a linguagem SQL cada aluno recebe recomendações personalizadas de questões de exercícios on-line para treinamento, para o aluno posteriormente ser submetido a uma nova avaliação; por outro lado, o sistema também identifica alunos com dificuldades para resolver determinadas questões e indica outros alunos de mesmo perfil do aluno alvo e que já tenham conseguido chegar à solução da questão; assim o aluno poderá conversar com o colega que já passou pela dificuldade para receber uma orientação ou um auxilio dele. A implementação destas funcionalidades só é possível porque o WebSQL herdou do LabSQL um avaliador automático de questões de programação em SQL. O WebSQL possibilita a realização de atividades (exercícios ou avaliações) individuais e/ou em grupo; nestas atividades de programação o aluno recebe feedback instantâneo indicando o percentual que falta para alcançar a solução ótima. Desta forma, o aluno tem os recursos e a motivação para aprimorar, refatorando o código de sua solução, até alcançar a solução ótima. O sistema foi desenvolvido com código fonte aberto e de domínio público, disponibilizado para download. O ambiente foi avaliado em três turmas de graduação, sendo uma externa e duas internas à Universidade Federal do Pará - UFPA, totalizando 68 alunos, onde obteve-se um retorno positivo quanto a utilização da ferramenta. Considera-se que o WebSQL se coloca como uma ferramenta que apóia o processo metodológico de ensino e aprendizagem da linguagem SQL.

Qualidade de software é um tema recorrente nas organizações especializadas. No Brasil, a
SOFTEX criou o programa MPS.BR, tendo como objetivo de impulsionar a qualidade do
software brasileiro. Adicionalmente, visando maior agilidade nos processos, muitas
organizações estão adotando práticas ágeis para apoiar a implementação deste programa de
qualidade. Assim, este trabalho visa apresentar um framework de práticas ágeis, cujo objetivo
é apoiar a implementação dos modelos de qualidade de software, em destaque para o processo
de projeto e construção do produto (PCP) do MPS.BR e para a área de processo solução
técnica do CMMI. O conjunto de práticas ágeis tem sua origem em diversas metodologias:
eXtreme Programming, FDD, TDD e Crystal. Dentre as práticas e os métodos ágeis
mencionados nesse trabalho, não há um que alcance na totalidade de todos os objetivos do
processo de solução técnica e projeto e construção do produto, surgindo assim a necessidade
do relacionamento entre as diversas práticas para atendimento desses objetivos. Para o
alcance desses resultados foi necessário um estudo aprofundando do tema e por conseguinte o
desenvolvimento do mapeamento e do framework relacionando as práticas ágeis aos objetivos
do processo. Para a avaliação tanto do relacionamento entre as práticas ágeis com os objetivos
do processo, quanto do framework de práticas ágeis foi utilizada a técnica da revisão por
pares.

Os serviços baseados em computação em nuvem vêm sendo adotados cada vez mais por indivíduos e organizações que buscam obter recursos computacionais de forma simples e sob demanda. Os serviços de armazenamento de dados em nuvem, em particular, tornaram-se uma das principais tendências nesse contexto. Eles oferecem diversos benefícios aos usuários, como a alta disponibilidade e o acesso multidispositivo aos seus arquivos. Além desses benefícios, as nuvens de armazenamento de dados caracterizam-se por facilitar a colaboração entre seus usuários. O compartilhamento de dados é um dos principais recursos ofertados para promover tal colaboração.
Embora o compartilhamento de dados em nuvens de armazenamento apresente benefícios, eles também limitam a colaboração entre os usuários, pois restringem o compartilhamento entre aqueles que já conhecem uns aos outros. Neste contexto, esta pesquisa apresenta uma proposta que objetiva mitigar esta limitação. A proposta, denominada de compartilhamento por caixas de interesses, consiste em um mecanismo que permite quaisquer usuários de um serviço de armazenamento de dados em nuvem compartilharem arquivos entre si desde que apresente potenciais interesse comum.
Nesta pesquisa são apresentados dois cenários de aplicação assim como um protótipo do mecanismo proposto. Através deste protótipo, foram realizados testes de desempenho visando verificar quais aspectos do mecanismo interferem no tempo de sua execução.

Hoje são recorrentes as iniciativas de avaliação e melhoria do processo de software pelas organizações com base nos modelos e norma de qualidade. Com isso, surge a necessidade de elaboração de material e instrumentos específicos que sirvam de apoio para a realização de avaliações e melhorias de processos, haja vista a complexidade envolvida nesses tipos de tarefa.

Dentro desse contexto, esta dissertação apresenta uma proposta de mapeamento entre os modelos de referência MR-MPS-SW e CMMI-DEV em conformidade com os requisitos da norma ISO/IEC 12207, de forma a identificar as similaridades e as diferenças existentes entre eles. A partir do mapeamento, foi definida uma abordagem de avaliação e melhoria de processos de software que integrasse os modelos e norma de qualidade (aqui denominado de framework de avaliação e melhoria). Tal framework apoia a realização de uma avaliação e melhoria por meio de atividades que reflitam o mapeamento existente entre os resultados esperados do MR-MPS-SW, as práticas específicas do CMMI-DEV e as atividades/tarefas da norma ISO/IEC 12207, o que pode facilitar o acompanhamento e o atendimento aos requisitos de avaliação e melhoria de ambos os modelos e norma. Adicionalmente, são apresentados o módulo de avaliação integrado à ferramenta de definição de processos Spider-PM e a ferramenta de melhoria do processo Spider-PI, sendo ambas livres, que apoiam a avaliação e a melhoria dos processos de software, e que sistematizam o fluxo de atividades do framework.

Esta pesquisa está inserida no contexto do Projeto SPIDER – Software Process Improvement: Development and Research.

A experiência do usuario ao assistir vídeos em tempo real deve ser satisfatoria
mesmo quando transmitidos por redes dinâqmicas sob influência de diferentes condições e
mudancas topologicas, como as Flying Ad-Hoc Networks (FANETs). Servicos de roteamento
para disseminação de vídeo atraves de FANETs devem ser capazes de adaptar as
decisões de roteamento em tempo de execução para preencher os requisitos de Qualidade
de Experiência (QoE) sem desperdcio de recursos durante a transmissão.
Este trabalho de dissertação apresenta um protocolo de roteamento beaconless,
oportunstico e adaptativo projetado para disseminação de vídeos em FANETs com suporte
a QoE, levando em consideração multiplos tipos de informaçõees contextuais como
qualidade do link, energia residual, estado do buer, assim como informação geográfica
e mobilidade em um espaco 3D. O protocolo proposto utiliza redes Bayseanas para de-
nir os vetores peso em conjunto com a tecnica de tomadade decisões Analytic Hierarchy
Process (AHP) para ajustar o grau de importância das informações contextuais com base
em seus valores instantâneos. O protocolo tambem inclui um predicionamento de posição
para monitorar a distância entre dois nos, escolhendo os que possuem a melhor conectividade
para serem os transmissores, de forma a detectar possveis falhas de rota e prevenir
a perda de dados.
Para avaliação do desempenho da proposta, foram utilizados os dados coletados
apos multiplas transmissões de vídeos em cenarios FANETs simulados. Metricas de QoE
foram utilizadas para comparar a qualidade dos vídeos obtidos apos transmissão pelo
CABR em comparação com os transmitidos por outros protocolos FANETs, de forma a
provar a vantagem do CABR na entrega de vídeos com qualidade satisfatoria e superior
ao usuario nal.

Com o avanço das tecnologias de redes sem fio e a utilização maciça de dispositivos
móveis o perfil de acesso dos usuários vem se modificando e migrando cada vez mais para
acesso a aplicações multimídia. Com isso, as estruturas existentes não conseguem suprir
tais necessidades. Em se tratando de redes móveis, muitos estudos estão relacionados à
implantação de femtocells como uma forma de melhorar a capacidade e a qualidade dos
sistemas. As mudanças no perfil do usuário causam grandes impactos negativos, muitas
vezes com serviços não satisfatórios para os clientes. Antes da implantação de sistemas é
recomendável proceder-se uma avaliação de desempenho do mesmo, para que possa ser
analisado o comportamento e verificar se sua implantação pode ser satisfatória ou não.
Muitas estratégias para avaliação de desempenho em redes utilizam apenas métricas de
QoS (Quality of Service – Qualidade de Serviço) que não são eficientes para analisar a
percepção do usuário final em relação as aplicações multimídias. Com isso, métricas de
QoE (Quality of Experience – Qualidade de Experiência) estão sendo utilizadas para este
tipo de avaliação. O presente trabalho apresenta uma estratégia de avaliação de
desempenho de aplicações multimídia a partir de métricas de QoE, utilizando PSNR,
SSIM e VQM. A estratégia foi validada com o uso de simulação discreta utilizando o NS-
2 (Network Simulator - 2) a partir de dois cenários com femtocell e macrocell. Os
resultados foram coletados a partir de amostras, utilizando-se de 5 a 30 usuários (variando
de 5 em 5), em cada cenário e foram classificados utilizando a estratégia aqui proposta. A
partir dos resultados apresentados na simulação, o cenário com política apresentou
melhores resultados de QoE, a métrica que apresentou resultados mais significativos foi a
VQM (Video Quality Metric) chegando a ser 1937% melhor do que no Macro/Femto,
além disso todos os vídeos foram aprovados pela estratégia nesse cenário.

A evolução tecnológica dos smartphones e tablets, a grande quantidade de informações armazenadas eletronicamente, e a necessidade de tomada de decisão, individual ou colaborativa, em qualquer lugar e momento demandam a concepção e desenvolvimento de serviços para visualização desses dados. A Internet tem desempenhado um importante papel como rede de compartilhamento de conhecimento, e neste contexto tem surgido aplicações com arquiteturas orientadas a serviços (SOA) nos mais diversos campos de estudo. Assim, este trabalho tem como objetivo a concepção e desenvolvimento de um agregado de serviços que favoreçam a ubiquidade e pervasividade em aplicações de visualização de dados, permitindo que o usuário construa visualizações de dados sobre um determinado domínio de problema de maneira fácil e intuitiva. Com este tipo de serviço é possível construir aplicações de visualizações de dados em diferentes dispositivos inteligentes, tais como: smartphones, tablets, desktop, TV Digital e etc. Esta abstração é conseguida através de uma API Web que suporta as principais características de aplicações de visualização de informações em diferentes plataformas. O modelo arquitetural de comunicação utilizado na concepção do serviço foi o REST (REpresentational State Transfer), as aplicações cliente e servidora foram desenvolvidas na linguagem Java, e foi utilizado um motor de geração de visualizações de dados denominado PRISMA. Como cenário de uso, foi desenvolvida uma aplicação cliente Android para testar os serviços criados. Por fim, serão apresentados dados iniciais sobre testes de usabilidade realizados na aplicação desenvolvida.

Esta pesquisa apresenta a utilização de sensores virtuais na estimação da concentração dos parâmetros físico-químicos e metais no monitoramento da qualidade da água de reservatórios da Amazônia, por meio de redes neurais artificiais (RNA’s) e imagens de sensoriamento remoto. A análise fatorial das variáveis consideradas no estudo, confirmou o relacionamento da primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Ferro Total, PO4, P Total, TSS e Turbidez em um único fator, pois estes apresentam grande refletância e boa absorção de energia pelos sensores dos satélites. Estes elementos foram estimados por RNA’s, produzindo resultados bem próximos dos valores observados. Os testes de validação também confirmaram a boa aproximação para a primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Fe Total, STS e Turbidez do reservatório de água. No caso específico dos parâmetros PO4 e P Total, além do problema do pouco número de estações de coleta de dados disponíveis e a variabilidade inerente ao ciclo hidrológico da região, constatou-se, por meio da interpretação das imagens, falta de similaridades entre os dados utilizados no treinamento e na validação da RNA. De modo geral, o estudo demonstrou a eficácia da aplicação de sensores virtuais e imagens de satélite no monitoramento da qualidade da água de reservatórios na Amazônia, proporcionando uma alternativa com bom índice de precisão e menos dispendiosa de recursos no processo de monitoramento desse recurso.

A localização em redes de sensores sem fio é um desafio que vai além do uso do popular GPS, com trabalhos diversos que visam aprimorá-lo ou mesmo substituí-lo. A localização pode ser realizada utilizando múltiplas antenas e seus respectivos ângulos, tempo e sincronização, diferencial de tempo entre envio de dois rádios diferentes ou mesmo com a potência do sinal.A partir destes padrões de estimativa, várias técnicas foram postuladas com objetivo de se utilizar dos recursos disponíveis para mensurar distâncias e estimar as coordenadas de um nó. Dentre estas técnicas pode-se citar como as mais importantes a Lateração, Nearest Neighbor, K-Nearest Neighbor, Min-Max, Non-Linear Regression, Iterative Non- Linear Regression, Sum-Dist, Dv-hop, Rede Neural Artificial, filtro de Kalman.
Este trabalho conduz um conjunto de testes realizados em dois ambientes, sendo o primeiro indoor, e o segundo outdoor utilizando como hardware os módulos IRIS da MEMSIC para realização do experimento. Nestes testes são comparadas as técnicas Lateração, KNN e uma Rede Neural Artificial é proposta para o objetivo de estimar a localização de um nó da RSSF. São apresentadas as formulações matemáticas da Lateração e KNN, assim como a configuração da Rede Neural utilizada nos testes conduzidos neste trabalho. Os resultados são exibidos tomando o benchmark entre as técnicas para análise comparativa percentual entre as mesmas e para melhor análise quantitativa, os dados são Tabelados para visualização da precisão.

DE ACORDO COM O RELATÓRIO ENTREGUE NA SECRETÁRIA DO PPGCC

Com o avanço das técnicas de sequenciamento do genoma, um grande volumede dados passou a ser gerado e, em decorrência desses avanços, vários desafioscomputacionais começaram a surgir, dentre eles a disponibilização de novos softwaresdistribuídos e adequados para a manipulação de uma grande quantidade de dadosgenômicos, além do armazenamento, disponibilização e gerenciamento desses dados.No contexto do mapeamento do DNA é possível identificar que a etapa de montagem, éconsiderada como um dos pontos que exige a utilização de um grande podercomputacional, pois nesta etapa utiliza-se grande quantidade de dados e a utilização desoftwares específicos para concluir o processo é de extrema importância. Sem autilização de softwares específicos o processo, como um todo, acaba sendo afetado pelademora e pela grande centralização de dados. O presente trabalho tem como principalobjetivo propor o algoritmo de escalonamento scheduler desenvolvido para otimizar autilização do software de montagem ABySS, para uso no contexto de gradescomputacionais, objetivando minimizar o tempo e a centralização dos dados na etapa dereconstrução do genoma. Os testes com o software distribuído ABySS e com oescalonador sheduler foram realizados no simulador SimGrid, que gera simulações deaplicações distribuídas em ambientes heterogêneos para verificar a viabilidade,flexibilidade e escalabilidade para o processo de montagem com dados decorynebacterium de mapeamentos já realizados pela Universidade Federal do Pará.

O ensino e aprendizagem na área de música apresentam dificuldades consideráveis, no que diz respeito ao desenvolvimento da inteligência musical e no entendimento da teoria musical, podendo estas dificuldades limitar de forma severa o desenvolvimento das habilidades musicais de alunos e músicos, o que pode gerar desestímulos e desistências na área. Foi constatado também que o uso de tecnologias em escolas públicas de música é escasso, gerando maior carga de trabalho aos docentes e consequentemente reduzindo a sua produtividade. Este trabalho apresenta o SiAEM (Sistema de Auxílio à Educação Musical), uma ferramenta web desenvolvida com o objetivo de contribuir para a melhoria do ensino e aprendizagem na área de música, atendendo as necessidades básicas de aprendizagem e ensino de alunos e professores, respectivamente. O SiAEM disponibiliza na web para acesso gratuito um módulo gerador de partitura, um módulo editor de prova, um módulo de testes de percepção auditiva e um módulo de testes de teoria musical, que podem produzir material didático, como partituras e provas, fornecendo funcionalidades não encontradas em ferramentas similares, proprietárias ou gratuitas.

Este trabalho apresenta uma ferramenta pedagógica computacional que objetiva amenizar asdificuldades de aprendizagem nos primeiros anos dos cursos de computação em disciplinasem que a lógica está envolvida, que de acordo com pesquisas realizadas decorre da ausênciade uma base lógico-matemática prévia. Considerando que a oferta de ferramentas pedagógicasadequadas pode melhorar substancialmente o desempenho dos estudantes, foi desenvolvida noâmbito do Laboratório de Informática Educativa da Universidade Federal do Pará aferramenta APIN – Agência Planetária de Inteligência, como uma possível solução doproblema. Trabalha-se com a ideia de desenvolvimento de uma base lógico-matemática emalunos do Ensino Médio visando dar suporte à aquisição de novos conhecimentos, de acordocom a ideia construtivista conhecida por teoria da assimilação. O objetivo da ferramenta éfazer com que os acadêmicos dos cursos de computação ingressem na Universidade com umraciocínio lógico bem desenvolvido, detendo conhecimentos básicos de lógica e programação.Para validar a ferramenta foram organizadas oficinas em duas escolas de Ensino Médio, ondeos alunos utilizaram todos os recursos da APIN em 3 dias, com 4 horas diárias de atividades.Com os dados obtidos nas oficinas, observou-se que a ferramenta APIN tem potencial paraajudar a solucionar o problema da dificuldade de aprendizagem da lógica no Ensino Superior.

Neste trabalho foi desenvolvido um jogo que apresenta elementos lúdicos para o divertimento das crianças, como a implementação de fantasia controlada, desafios e propriedades que estimulam a curiosidade, em que são requisitos básicos para ajudar a aumentar a motivação da criança em aprender conteúdos necessários para ensino de leitura e escrita. O jogo foi desenvolvido em XNA 3.0 e utiliza diversos recursos computacionais, com destaque o reconhecedor de voz, proporcionando uma avaliação informatizada do processo de leitura. O jogo utiliza um programa de ensino elaborado por profissionais da educação, como pedagogos e psicólogos, assim, trazendo uma gama de atividades didáticas. Os conceitos educacionais, motivacionais e lúdicos foram avaliados por psicólogos da área sobre aprendizagem e motivação. Em outro momento, o jogo foi testado com dezenove crianças, analisando seus comportamentos e desempenho. Definido no Relatório entregue pelo Aluno à Coordenação do PPGCC.

Com o crescimento progressivo do e-commerce no cenário brasileiro e propagação das transmissões digitais na TV, cresce a demanda por aplicações interativas no suporte a atividades como: escolher e comprar produtos. Dentro deste contexto, este trabalho tem como principal hipótese verificar se a utilização de uma técnica de visualização de informação - InfoVis no cenário do t-commerce facilitaria a percepção e permitiria aos telespectadores tomarem melhores decisões no ato de uma compra. Para tal, a fim de facilitar o processo de compras através da TV Digital Interativa (Interactive Digital TV - iDTV) este trabalho desenvolveu uma interface de t-commerce baseada no middleware brasileiro de televisão digital - Ginga, com o auxilio da técnica de InfoVis chamada treemap, com o objetivo de enriquecer a interface do telespectador com mais informações de forma organizada e coerente, de modo a ampliar sua compreensão dos dados. Como forma de validar a hipótese e avaliar a interface de t-commerce, foi realizado testes de usabilidade com usuários, e para avaliar o volume da carga de trabalho subjetiva durante os testes, utilizou-se a avaliação NASA-TLX (NASA - Task Load Index). Por conseguinte, conclui-se que a aplicação de uma técnica InfoVis no cenário do t-commerce mostrou-se eficaz.

Este trabalho tem como objetivo propor um operador evolucionário de influência cultural baseado nos conceitos presentes nos algoritmos culturais, programação evolucionária, lógica fuzzy e sistemas de inferência fuzzy, e aplicado ao problema de otimização de funções reais. Para isso, são apresentados os conceitos relevantes ao entendimento da proposta bem como são analisados os trabalhos relacionados que constituem a base do framework evolucionário no qual o operador de influência é aplicado. Em seguida, o funcionamento do operador é apresentado, juntamente com o detalhamento do sistema de inferência fuzzy utilizado no operador e a sua implementação no algoritmo cultural desenvolvido. Finalizando o trabalho, são apresentados os resultados obtidos quando da aplicação de várias funções de benchmark encontradas na literatura ao algoritmo desenvolvido, bem como estes resultados são comparados aos obtidos por algoritmos encontrados nos trabalhos relacionados a este.

Devido ao grande crescimento das aplicac~oes de vdeo e a implantac~ao das redes em malha sem o, a necessidade de mecanismos que estimem a qualidade de experi^encia (QoE) das aplicac~oes de vdeo em tempo real tem se tornado essencial, uma vez que as operadoras querem controlar e otimizar seus recursos, enquanto matem os usuarios de aplicac~oes multimdia com um bom nvel de qualidade. Por outro lado, do ponto de vista dos protocolos de rede, e de grande import^ancia estar ciente do nvel de qualidade percebido pelos usuarios das aplicac~oes de vdeo. Assim as polticas de gerenciamento dos recursos de rede poderiam ser aplicadas levando em considerac~ao a percepc~ao dos usuarios. Ao contrario do que ocorre atualmente, onde o gerenciamento dos recursos e feito com base nos nveis de QoS (Quality of Service). Portanto, este trabalho prop~oe um mecanismo chamado MultiQoE que utiliza par^ametros de codec e rede para estimar em tempo real a qualidade de vdeos que possuam diferentes codicac~oes, nveis de atividade espaco-temporal e degradac~oes. Para isso, transmiss~oes de vdeo foram realizadas em uma rede mesh no NS-2.34 e avaliac~oes subjetivas foram feitas com 55 avaliadores humanos. Os resultados apresentam a alta correlac~ao do MultiQoE com a metrica subjetiva Mean Opinion Score (MOS) e deixam claro a baixa precis~ao das metricas objetivas (Video Quality Metric - VQM, Structural Similarity Index Metric - SSIM e Peak Signal-to-Noise Ratio - PSNR) e do metodo hbrido chamado Pseudo-Subjective Quality Assessment (PSQA).

One of the computer science challenges is to appropriately represent large amounts of data in a limited visual space. The resource limitation in mobile devices is aggravated in cases when activities demand mobility and involve decision-making tasks. An alternative to cope with this issue is the use of different visualization techniques to present complementary analysis of the information. However, the use of many techniques may lead to cognitive overload. In order to minimize this effect, Baldonado(2000) recommends data and view coordination. This work presents an information visualization prototype for mobile devices that supports multiple coordinated views. The goal of the prototype is to diminish the impact of the reduced display area available in these devices. The JAVA prototype supports the main tasks of an information visualization tool and implements many coordination mechanisms. The work also describes the resulting software architecture and some preliminary usability test results

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para acompanhamento da aprendizagem dos estudantes em ambiente virtual de aprendizagem (AVA). Propõe uma solução para o desafio de avaliar todo o processo de ensino-aprendizagem e fazer análise dos aspectos envolvidos ao longo do curso. A proposta utiliza a técnica de conjuntos fuzzy, devido à complexidade e ambigüidade que o tema desperta para a questão. Partindo para uma nova concepção de avaliação, o uso da abordagem fuzzy (com ajuda da ferramenta matemática MATLAB) permitirá que ela seja também qualitativa e não apenas quantitativa. A solução busca também atribuir um conceito final aos estudantes, ou seja, um conceito que represente o aprendizado no curso como um todo. A avaliação é feita por meio de uma ferramenta que utiliza os princípios da lógica fuzzy, uma das técnicas da inteligência computacional, mais adequada para abordagens em ambientes de imprecisão. Esse conceito final é obtido inferindo-se um conjunto de variáveis fornecidas pelo ambiente virtual onde o estudo de caso foi realizado. A solução proposta apresenta as seguintes vantagens: (a) fornece informações ao professor para acompanhar de forma otimizada o desempenho dos estudantes; (b) proporciona um feedback imediato aos estudantes referente ao seu desempenho. O feedback é essencial no contexto de educação a distância, pois nessa modalidade de ensino, é extremamente  importante que não somente o professor, mas o estudante também possa acompanhar, ao longo do curso, a evolução do seu aprendizado.

Este trabalho se concentra na tarefa de agrupamento e classificação de faltas do tipo curtocircuito
em linhas de transmissão. Essas faltas são responsáveis pela maioria dos desligamentos
em sistemas de transmissão de energia elétrica. No que diz respeito ao pré-processamento (ou
front end), são apresentadas duas abordagens diferentes para a tarefa de agrupamento: frontends
RMS e PCA, e três abordagens para a tarefa de classificação: front-ends raw, RMS (rootmean
square) e PCA (principal component analysis). Para ambas as tarefas foram utilizadas
duas bases de dados distintas: Tramoeste e Marabá. Os resultados para tarefa de agrupamento
mostraram uma avaliação melhor dos grupos (ou clusters) obtidos a partir do front-end PCA
em relação aos grupos obtidos do front-end RMS. Os resultados de classificação foram obtidos a
partir de algoritmos de aprendizagem de máquina (rede neural, J.48, Naive Bayes e k-nearest
neighbor ) utilizando front-ends raw e RMS e um classificador via agrupamento utilizando
front-end PCA. Para a tarefa de classificação, as técnicas foram avaliadas em duas situações
distintas. Na primeira, o treino e teste dos classificadores foram feitos com a mesma base
(matched condition). Os melhores resultados de classificação obtidos foram através front-ends
raw e PCA para ambas as bases. O segundo experimento consistiu em treinar os classificadores
com a base Tramoeste e testar com a base Marabá e vice-versa (mismatch). O classificador
via agrupamento obteve o menor erro de classificação para ambas as situações: 3% e 3.3%,
respectivamente.