Este trabalho tem como objetivo desenvolver o protótipo de uma aplicação web para auxiliar o manejo florestal sustentável, atendendo as principais etapas que envolvem este processo, tais como: coleta de dados florestais - funcionalidade que permitiu a coleta de dados florestais diretamente na aplicação, incluindo informações sobre espécies, altura, diâmetro à altura do peito (dap), qualidade do fuste, entre outras; conformidade legal - buscou atender aos requisitos da legislação brasileira vigente sobre manejo florestal sustentável através da definição de critérios estabelecidos pelo próprio usuário; integração de recursos externos - permitiu a integração de recursos de georreferenciamento e sistema de informações geográficas (SIG) para garantir a precisão e confiabilidade dos dados; colaboração e compartilhamento de informações - permitiu o compartilhamento de informações entre os diversos envolvidos no manejo florestal sustentável; Além das funcionalidades apresentadas pelo protótipo da aplicação web, a solução proposta também passou por um processo de avaliação de usabilidade, afim de obter um feedback dos usuários através das tarefas executadas e extrair os resultados para analisar o índice de satisfação de usabilidade e classificar a solução de acordo com este resultado. Por fim, após a conclusão do desenvolvimento da aplicação web, o protótipo passou a ser chamado de BOManejo Web, com todas as funcionalidades e características descritas neste trabalho, bem como apresentou um grande potencial para aprimorar as práticas de manejo florestal sustentável, promovendo a colaboração entre os stakeholders envolvidos. A solução proposta foi implantada em um ambiente de computação em nuvem da Embrapa, chamada de Emrabapa/IO, que permitiu automatizar as tarefas de teste, integração, entrega e implementação contínua da aplicação.

A aplicação do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Inteligência Artifi cal (IA) no contexto jurídico brasileiro é uma área em franco crescimento, que pode alterar o modo e rotina de trabalho dos profi ssionais da área, dada a quantidade de texto gerada. Dentre as possibilidades de aplicação da PLN e IA há a classifi cação automática de documentos, que dentre outras, pode ser empregada na automatização do processo de digitalização de Processos Judiciais que ainda estão apenas em meio físico. Assim, este trabalho aplica e compara algoritmosde IA para a classifi cação de documentos jurídicos. Os algoritmos são divididos em duasAbordagens diferentes, a primeira (I) separa o processo representação computacional do texto do treinamento do classifi cador em si aplicando SVM e Regressão Logística em conjunto com representações computacionais baseadas em: TF-IDF, Word2Vec, FastText e BERT. A segunda Abordagem (II) realiza em conjunto a representação computacional dos documentos e o treinamento do classifi cador, e para tal são aplicados algoritmos de Deep Learning baseados em redes neurais recorrentes, especifi camente o ULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning) e HAN (Hierarchical Attention Networks). O Dataset estudado é denominado VICTOR, composto por documentos do Supremo Tribunal Federal (STF) do Brasil. A pesquisa conclui pela possibilidade de aplicação de ambas abordagens para a classifi cação de documentos jurídicos do Dataset empregado, bem como, apesar de menos custosos computacionalmente, os pipelines de classifi cação da Abordagem I que empregam a representação computacional do documento com TF-IDF apresentam resultados equivalentes aos pipelines que empregam Deep Learning. Além disso, a especialização da representação computacional dos documentos com os dados do dataset em estudo, melhoram o desempenho dos pipelines que empregam Word2Vec, FastText e ULMFiT, quando comparados aos pipelines que aplicam as representações genéricas desses, ou seja, modelos pré-treinados com dados do contexto geral.

O Brasil está sendo cobrado e desafiado a melhorar seu controle e eficiência sobre projetos ambientais e sociais. No ano de 2023, a ONU confirmou que a COP-30, prevista para 2025, será sediada em Belém-PA, atraindo a atenção de vários chefes de Estado para a Amazônia, região enredada em discursos geopolíticos e ideológicos. Para atender as expectativas mundiais, autoridades locais precisarão mostrar que biodiversidade é riqueza de vida e de modos de vida. Para isso, será necessário identificar e mitigar os desafios destacados nas metas da Agenda 2030, sobretudo, harmonizando os interesses presentes no atendimento das metas com a realidade e expectativas locais, pois atualmente mesmo as Políticas Públicas (PP) implementadas a nível nacional ainda não conseguem ter a efetiva adesão de agentes locais, assim dificultando sua eficácia. Nesse sentido, entendemos que indicadores são importantes instrumentos de planeja- mento e avaliação de PP, no contexto do Desenvolvimento Sustentável, esses indicadores são mais complexos por lidarem com questões que superam a noção de localidade e temporalidade, pois eventos sociais e ambientais, não podem ser medidos e tratados como métricas econômicas ou organizacionais. Por isso, um bom indicador de sustentabilidade precisa ser de fácil imple- mentação, entendimento e incorporação em projetos de PP. Nesse contexto, o Barômetro da Sustentabilidade (BS) é um indicador holístico de sustentabilidade muito útil e versátil, também sendo um indicador já aplicado em diversos estudos conduzidos no Estado do Pará e tendo pre- dominância em estudos aplicados à assentamentos, empresas, municípios etc. Além disso, o BS possui vantagem pedagógica, pois comunica facilmente a situação, sendo de fácil interpretação e análise. Por essas razões, o BS foi implementado em software para servir como ferramenta no processo de geração de níveis de sustentabilidade por município e região. Por fim, neste trabalho foi conduzida uma investigação que permitiu aplicar de forma automatizada o método do BS aos 144 municípios paraenses. Na aplicação, foram utilizadas diversas variáveis das dimensões ambiental, econômica e social, permitindo aferir que o Estado e suas regiões apresentam um nível de sustentabilidade Intermediário, sendo a dimensão econômica a mais vulnerável. Também identificamos que, os municípios de Belém e Parauapebas apresentaram melhores desempenhos, enquanto que Viseu e Cachoeira do Piriá apresentaram os piores. O panorama demonstra que o Estado precisa investir em instrumentos de PP para melhorar o planejamento urbano, pois o crescimento populacional e o surgimento de novas áreas habitacionais não planejadas levam à diversos prejuízos humanos e ambientais. Por outro lado, o crescimento urbano ordenado e orientado pelo poder público minimiza o número de sub-habitações e erradica problemas sociais melhorando o acesso das populações mais vulneráveis aos bens e serviços garantindo Bem-Estar humano e ecossistêmico.

Com o propósito de auxiliar nos processos de ensino-aprendizagem, muitos professores têm decidido utilizar Software Educacional (SE) em suas aulas. No entanto, para escolher um SE como recurso didático é fundamental avaliar a metodologia empregada pelo professor, uma vez que esta precisa ser pedagogicamente e funcionalmente apropriada para suprir as necessidades e objetivos presentes em sala de aula. Além disso, é necessário fazer uso de mecanismos que avaliem o SE para verificar sua adequação aos objetivos do professor. Atualmente, verificase que existem diversas técnicas e metodologias disponíveis na literatura para avaliação de SE, no entanto ainda não há uma solução para tomada de decisão e escolha de um SE que atenda plenamente os perfis de usuários e suas diferentes necessidades a serem atendidas por determinada aplicação metodológica, o que gera a demanda oriunda do desenvolvimento de soluções feitas sob demanda e com baixa capacidade de generalização em termos de aplicação prática. Desta forma, são disponibilizadas soluções sem padronização e que diversas vezes não levam em consideração critérios relativos à qualidade, escalas de mensuração e procedimentos de verificação do SE. Essa heterogeneidade dificulta muito a avaliação de um SE, uma vez que a subjetividade na escolha da metodologia de avaliação de SE pode produzir resultados inconclusivos. Diante deste contexto, esse trabalho criou um modelo de qualidade que considera 24 metodologias de avaliação de SE disponíveis na literatura e objetiva automatizar a escolha da metodologia de avaliação de SE a partir da aplicação de algoritmos de inteligência artificial (IA), reduzindo a possibilidade de subjetividade no processo de escolha. Durante a investigação foram utilizados processamento de linguagem natural (PLN), Random Forest, k-Nearest Neighbors e Redes Neurais Artificiais. Em todos os cenários de pesquisa, o processamento de linguagem natural foi combinado com os demais algoritmos, oferecendo uma solução baseada na aplicação de algoritmos de IA híbridos e fracamente acoplados, com vistas na melhoria dos resultados. Deste modo, sendo realizadas simulações considerando PLN+Random Forest, PLN+k-Nearest Neighbors e PLN+Redes Neurais Artificiais. Após as simulações, os resultados indicam que é possível determinar a melhor metodologia de avaliação de SE utilizando algoritmos de IA, sendo obtido os melhores resultados com a combinação de PLN+Random Forest.

Estudos utilizando diferentes métodos de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento e reconhecimento de padrões em séries temporais de precipitação são cada vez mais frequentes na literatura. Identificar e analisar padrões em séries temporais de precipitação em uma determinada região é fundamental para seu desenvolvimento socioeconômico. Logo, pode-se afirmar que o conhecimento e compreensão das características pluviométricas das regiões são importantes para viabilizar o planejamento do uso, manejo e conservação dos recursos hídricos. O fenômeno natural da precipitação é um processo fundamental de impacto direto nas bacias hidrográficas e no desenvolvimento humano e ambiental. A variabilidade desse fenômeno produz implicações importantes na navegabilidade dos rios, sobre a abundância do indivíduo e a riqueza das espécies. Nos últimos anos muitos estudos com essa abordagem foram realizados no Brasil, principalmente na região amazônica. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolvimento de um método computacional para análise de séries temporais de precipitação utilizando técnicas de machine learning com aprendizado não supervisionado, afim de propor um método capaz de realizar a extração de características complexas dos dados, obtendo um mapa de atributos em baixa dimensionalidade para reconhecimento de padrões, descoberta de regiões homogêneas com relação à precipitação e reconstrução aproximada de séries temporais de precipitação da Amazônia Legal. O modelo de rede neural de aprendizado profundo proposto é treinado para aprender as principais e mais complexas características dos dados originais e apresentá-los em baixa dimensionalidade no espaço latente. Após o treinamento os resultados se mostram promissores, as observações dos dados reconstruídos apresentaram um bom desempenho conforme avaliação da métrica de RMSE e NRMSE com valores resultantes iguais a 0.06610 e 0.3355 respectivamente. A análise da representação dos dados em baixa dimensão foi aplicada e analisada por uma estrutura de clustering usando aglomerativo hierárquico com método deWard. Essa metodologia também apresentou bons resultados, pois realizou agrupamentos consistentes caracterizando regiões homogêneas com relação aos dados de precipitação. Desta forma, demonstrando que a representação em baixa dimensionalidade carregava as características principais das séries temporais dos dados analisados. Destaca-se que o método desenvolvido nesse estudo pode ser aplicado não apenas na região amazônica, mas também em outras áreas com desafios semelhantes relacionados à análise de séries temporais.

A Interface Cérebro-Máquina (ICM) pode auxiliar os usuários na participação de tarefas rotineiras, como o ato de se locomover. A comunidade científica trabalha diariamente na tentativa de oferecer sistemas de ICM cada vez mais robustos, com melhores respostas aos comandos dos usuários. No entanto, estes trabalhos, geralmente focam na melhoria do sistema em si. Com base nesta afirmação, o objetivo deste trabalho é desenvolver um jogo virtual como parte de uma ferramenta computacional com a intenção de oferecer uma alternativa aos usuários para auxiliar no aprendizado da utilização de equipamentos de uma ICM baseada na imaginação de movimentos. Para isso o jogo é projetado e programado como tentativa de melhorar a precisão dos usuários no controle dos dispositivos destes sistemas. Os resultados mostram que o jogo funciona quando conectado a uma ICM, e pode servir como alternativa no processo de coleta de sinais de EEG. Ao longo deste trabalho são utilizadas linguagens de programação dedicadas a ICMs, como o OpenVibe, assim como uma linguagem bastante utilizada na programação de jogos eletrônicos, Python. No experimento realizado com 8 voluntários, não há uma diferença discrepante entre as taxas de classificação realizada com o auxílio do protocolo convencional e do ICM Space Game, aproximadamente 56% para ambos os casos, contudo, o ICM Space Game foi o escolhido pela maioria dos participantes deste experimento.

Durante o período da pandemia da COVID-19, diversos personal trainers indicaram aplicativos aos seus alunos para que pudessem realizar atividades físicas em suas casas. No entanto, interfaces mal projetadas podem fazer com que os usuários não executem seus treinos de forma adequada. Este artigo apresenta um guia que disponibiliza um conjunto de recomendações para que o personal trainer possa avaliar se um aplicativo é adequado para auxiliar nos treinos de seus alunos. Inicialmente, selecionaram-se métodos de avaliação de usabilidade que foram aplicados a fim de identificar critérios de usabilidade que foram a base para as recomendações do guia. Posteriormente, identificou-se a persona do personal trainer e realizou-se a avaliação do guia a partir da análise SWOT. O resultado foi a identificação de 10 (dez) recomendações que podem ser usadas tanto para os usuários avaliarem seus aplicativos quanto para os projetistas de interface desenvolverem ferramentas que atendam às particularidades dessa categoria de software.

Observando o contexto social e educacional, e tendo em vista que as crianças com síndrome de down estão sendo inseridas no ensino regular de escolas públicas e privadas, este trabalho buscou identificar e aplicar uma ferramenta que ajude o professor a trabalhar a melhoria no movimento motor fino do aluno, almejando um ganho no processo de aprendizagem da escrita motora. Assim, foi selecionada uma ferramenta e aplicado um estudo de caso para avaliar as possibilidades deste ganho. Durante a pesquisa, utilizou-se como parâmetro de avaliação as considerações feitas por uma psicopedagoga que acompanhou o processo de intervenção e avaliou as mudanças observadas ao final do processo. Com isso, observou-se que o emprego de softwares educacionais como ferramenta de ensino, possibilitou um ganho no desenvolvimento da coordenação motora e do senso de lateralidade, levando a concluir-se que pode auxiliar no processo de alfabetização de crianças com síndrome de down.

A tecnologia está inserida nos mais diversos ambientes da sociedade, porém, em alguns momentos seu uso pode ser melhorado, como no caso dos mecanismos de busca web. Ferramentas de pesquisa na web, quando utilizadas por crianças do ensino fundamental, podem acarretar um ambiente complexo e que desfavoreça a aprendizagem. Tal ocorrência ocorre devido a pouca familiaridade de crianças em formular perguntas relacionadas ao que precisa aprender e a dificuldade em interpretar os resultados. Devido a essa dificuldade, este trabalho propõem um mecanismo de busca que aperfeiçoa a string de busca considerando o que rege a Base Nacional Comum Curricular. Para implementar este mecanismo é utilizada a mineração de texto, de forma a tornar o ambiente aprimorado para aprendizagem infantil. Como forma de avaliação foram utilizados alunos do ensino fundamental juntamente com a colaboração de professores do mesmo perfil. Deste modo é possível avaliar a utilização da ferramenta e concluir a ocorrência de melhoramento nos resultados de buscas educacionais ao se utilizar uma ferramenta que aplique técnicas de mineração de texto em um motor de busca.

Os avanços das tecnologias digitais e a ampla utilização de smartphones mudaram bastante o modo de comunicação das pessoas, principalmente, através das plataformas sociais. Ao mesmo tempo, o crescimento acentuado da população idosa levanta a questão sobre a relação dos idosos e os novos meios de comunicação digital, sobretudo, com a pandemia da Covid-19 que condicionou ao isolamento social. Esta pesquisa propõe-se a investigar a comunicabilidade da interação de usuários idosos com o aplicativo WhatsApp. Metodologicamente, iniciou-se com a realização de uma revisão sistemática da literatura, posteriormente, realizou-se um estudo de caso com um grupo de 10 idosos, que aplicou o Método de Avaliação da Comunicabilidade da Engenharia Semiótica com o objetivo de conhecer e explicar as problemáticas comunicativas de uso e relacioná-las às características dos idosos. Os resultados apontaram problemas de interação relacionados à atribuição de significado, percepção, reconhecimento de ícones; indicaram as rupturas de comunicabilidade mais frequentes; indicaram a baixa visão como mudança mais comum do envelhecimento; apresentaram relatos das experiências de uso dos idosos e também quanto à satisfação e classificação do serviço.

As Rede de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm sendo aplicadas em ambientes de diferentes contextos. Uma das vantagens de sua utilização é a baixa intrusão, possibilitada pelo monitoramento remoto que permite a observação dos dados sem a necessidade de invasão do habitat de algumas espécies. Neste artigo, apresentamos o projeto e implementação de uma RSSF que realiza o monitoramento de variáveis ambientais e do comportamento do caranguejo-uçá (Ucides cordatus). De acordo com os resultados obtidos no estudo foi identificado que as RSSF são adequadas para coleta de dados no ecossistema de manguezais de forma eficiente. Tais informações podem ser utilizadas na tomada de decisões das agências reguladoras que gerenciam o manejo deste recurso.

A alocação dinâmica de memória é uma das operações mais comuns na programação moderna e isto faz com que suas execuções tenham alto impacto no tempo de resposta de sistemas computacionais de todas as naturezas. Nesse sentido, entender se há padrões nas alocações de memória de uma categoria de software, é
importante para futuras otimizações em propostas de políticas de alocação e cargas de testes. Neste trabalho, foi realizado um estudo exploratório de um conjunto de cinco categorias de software: explorador de arquivos, editor de texto, visualizador de imagem, reprodutor de áudio e reprodutor de vídeo. As mesmas são concomitantemente agrupadas sob duas bibliotecas de interface gráfica amplamente utilizadas: GTK e QT. As cargas de trabalho usadas no estudo, foram selecionadas dentro do domínio público para facilitar a reprodução dos experimentos. As mesmas visam assemelhar-se o máximo possível a um uso de caso comum de cada categoria examinada. Cada aplicação foi avaliada com relação ao consumo de memória, tempo de retenção, comportamentos problemáticos e perfil de execução. Ao todo, 50 aplicações diferentes foram analisadas com um total de 1500 sessões individuais de experimentos registrados. O resultados mostram que até dez mil tamanhos de blocos diferentes podem ser solicitados por uma única aplicação, estes podendo totalizar até mais de 600 mil blocos de memória ativos simultaneamente. Foi encontrado ainda que 86% das aplicações estudadas apresentaram um perfil de uso crescente, onde o tamanho das alocações é predominantemente pequeno com 98% dos aplicativos tendo uma mediana de 64 bytes ou menos. Os dez principais tamanhos mais usados são responsáveis por 60% de todas as solicitações em média. Free e malloc são extremamente prevalentes em todos os aplicativos, consistindo 95% de todas as operações, sendo que 41% de todas as operações representam algum tipo de comportamento defeituoso. Por ultimo, alocações curtas são o tipo de tempo de retenção mais comum, sendo responsáveis por 98% de todas as alocações. Estes resultados demonstram a claros padrões de comportamento apresentado em aplicações gráficas, e estes conhecimentos podem ser aplicados em estudos futuros no projeto de novos alocadores e politicas de alocação.

As Tecnologias Assistivas têm contribuído de forma significativa no processo de inclusão, abrangendo soluções que contribuem para a construção dinâmica e gradual do processo de ensino-aprendizagem. É possível constatar ao longo dos anos o desenvolvimento de várias soluções computacionais nesta área para o deficiente visual, no entanto existe ainda uma grande necessidade de produções em determinadas áreas, como é o caso da Genética, subárea das Ciências Biológicas, ainda pouco exploradas. Considerando esta lacuna, o trabalho em questão se propõe fazer uso dos dispositivos móveis como ferramenta facilitadora no processo de inclusão, através do desenvolvimento de um aplicativo assistencial para auxiliar no ensino de genética clássica para estudantes com deficiência visual em sala de aula regular. Aliado a aplicação mobile, uma plataforma web é proposta para promover e facilitar a interação entre aluno e professor da disciplina. Com base no levantamento de requisitos   testes de usabilidade, através da Escala de usabilidade SUS, a interface do aplicativo foi desenvolvida, de acordo a atender as necessidade dos usuário. Este estudo foi realizado na cidade de Tucuruí, região sudeste do Pará. Os resultados obtidos em relação ao uso da aplicação pelos participantes, evidenciam um alto nível de satisfação (80%), possibilitando ainda que a mesma possa ser utilizada pelo aluno com deficiência visual para estudar dentro e fora do ambiente escolar.

O vagão ferroviário é um dos patrimônios mais importantes em uma empresa mineradora, onde toneladas de minério são transportados por este diariamente, além disso, o vagão ferroviário pode ser utilizado para o transporte de pessoas. Por isso, a inspeção de defeitos em componentes estruturais do vagão ferroviário é uma atividade de suma importância, possibilitando evitar problemas na logística da ferrovia, assim como prevenir acidentes. A tarefa de inspeção é realizada visualmente por um técnico operacional que está exposto a acidentes no local em que a inspeção é realizada, além da possibilidade de erro humano devido ao estresse, fadiga e outros. O pad é componente ferroviário analisado neste trabalho, onde este é responsável pela suspensão primária, papel que é importante na dinâmica dos vagões. Assim, o intuito deste trabalho é utilizar técnicas de aprendizado profundo, especificamente redes neurais convolucionais (CNN) para a realização da inspeção do componente. A CNN classifica a imagem do componente estrutural analisado em relação aos possíveis estados em que ele se encontra na ferrovia, pad ausente, pad não danificado e pad danificado. Além disso, pretende-se investigar a contribuição da imagem do componente no domínio da frequência obtida através da magnitude e fase da transformada discreta de Fourier (DFT) da imagem original (domínio espacial) no processo de classificação da CNN. As técnicas de equalização de histograma e o aumento do número de imagens através do data augmentation também são examinadas, de modo a avaliar suas colaborações na melhoria no desempenho de classificação. Os resultados da inspeção do pad por CNN demonstram-se bastante inspiradores, em especial quando é utilizada a imagem espacial do componente em conjunto da imagem da magnitude da DFT da imagem de origem como entradas da CNN, que se demonstram superiores quando é utilizada somente a imagem original (espacial) do componente, atingindo uma acurácia de classificação de 95;65%. Em especial, o método que utiliza o aumento do número de imagens de treinamento pelo data augmentation e as imagens do domínio espacial e da frequência (magnitude) é o que alcança a maior acurácia, com 97;47%, que representa aproximadamente 385;5 imagens classificadas corretamente de um total de 395;2 imagens.

Nos cursos de Tecnologia que possuem em sua matriz curricular disciplinas relacionadas ao desenvolvimento de softwares (como Fundamentos de Programação), tem-se por parte dos discentes, dificuldades de aprendizagem do desenvolvimento de algoritmos. Consequentemente, faz-se necessário uma metodologia que fuja dos métodos tradicionais de ensino-aprendizagem, uma vez que os discentes precisam de estratégias diferenciadas que possam aumentar o engajamento destes. Nesse sentido, o uso de técnicas de gamificação apresenta-se como uma alternativa promissora frente aos resultados positivos de sua aplicação em várias áreas, inclusive em educação. Nesse cenário, os jogos digitais se destacam. Estes podem ser classificados em jogos monousuário e multiusuários. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo comparar o impacto do uso de ambientes gamificados no processo de ensino-aprendizagem da lógica de programação de computadores entre contexto de elementos monousuário e multiusuários. Os procedimentos de estudo foram divididos em três momentos: revisão sistemática da literatura, preparação do ambiente experimental e realização dos experimentos. O ambiente selecionado corresponde ao jogo Code Combat, com uma versão alterada para integrar os recursos multiusuários. Os experimentos foram realizados com 38 alunos de um curso técnico integrado ao Ensino Médio. Os dados sugerirem um aumento do engajamento dos alunos que fizeram uso do ambiente gamificado que utiliza os recursos multiusuário, porém estatisticamente, não foram identificadas diferenças significativas de aprendizado entre o uso dos dois tipos de recursos.

A base para o desenvolvimento da inteligência artificial tem em seu alicerce um conceito primordial – os agentes inteligentes. Estudar, compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho. Compreender e melhorar o comportamento dessas entidades autônomas são algumas das motivações deste trabalho, o qual busca apresentar um protótipo de software, que viabiliza o estudo dos comportamentos de agentes, utilizando a estrutura proposta por Russell e Norvig e introduzindo uma forma de classificação das estratégias de comportamentos utilizadas em jogos do Dilema do Prisioneiro. É utilizado como base, os torneios computacionais realizados por Axelrod em 1984, assim como outros torneios que aconteceram nesses mais de 30 anos de pesquisas voltadas ao Dilema do Prisioneiro Iterado. Como parte integrante desse trabalho, foi utilizado a biblioteca de Vincent Knight, que conta 242 estratégias de comportamento implementadas em Python. Somado a biblioteca, foram adicionas mais 512 estratégias, formando assim uma base de 754 estratégias todas implementadas em Python. Ao unir o campo da inteligência artificial com a teoria dos jogos, o intuito é utilizar o melhor das duas áreas para aplicação em solução de problemas de alta complexidade.

O sucesso em atrair clientes a partir de técnicas de marketing gera um problema bilionário e um dos maiores problemas em vendas que é justamente escolher entre os muitos interessados, quais possuem maior probabilidade de fechamento. Este trabalho utiliza redes neurais artificiais para analisar o dataset gerado a partir de técnicas de marketig digital e classificar quais clientes tem maior chance de fechamento em vendas e quais devem ser descartados. A rede neural acerta aproximadamente 70% dos casos entre 3.541 registros processados.

A presença de tecnologias que utilizam técnicas de inteligência artifical estão cada vez mais presentes no nosso dia-a-dia, o desenvolvimento de sistemas e máquinas cada vez mais capazes de realizar tarefas que outrora foram realizadas por humanos é cada vez mais presente. No setor corpotarivo, o atendimento de clientes por chatbots já é uma realidade e se torna cada dia mais comum. O uso de bots no atendimento de clientes, além de permitir a redução de custos, viabiliza a padronização de processos de atendimento e automação de ocorrências repetitivas. O ambiente de estudo deste trabalho foi o setor de atendimento e marketing de uma empresa especializada em revenda de produtos por catálogos. Foram identificados problemas em relação ao tempo de resposta aos clientes, recorrência d busca por de atendimento fora do horário comercial, somados à elevação de custos com atendimento decorrente do crescimento do negócio. O objetivo deste trabalho de pesquisa foi implantar um chatbot capaz de auxiliar no atendimento de clientes, reduzindo as demandas repetitivas aos atendentes humanos do setor. Para garantir o alinhamento do chatbot as demandas de atendimento dos clientes, aplicou-se o método de pareto na identificação e classificação das ocorrências do setor, direcionarando-os na construção de um corpus de linguagem e modelos de componentes de processamento de linguagem natural utilizando Rasa NLU e Rasa Core.

Coleta de dados é um importante e recorrente processo para a tomada de decisão, o qual se faz presente em diferentes áreas. De maneira geral, há diversas soluções elaboradas para o auxílio de atividades de coleta de dados em campo. Entretanto, tais soluções têm como foco a resolução de problemas específicos, causando uma falta de uniformidade em relação a características básicas pertencentes ao domínio de coleta de dados. Para suprir a necessidade de um repositório de conhecimento de domínio este trabalho teve como objetivo desenvolver uma arquitetura de referência (AR) que sirva como modelo para construção de sistemas pertencentes ao modelo de domínio de coleta de dados e o subdomínio de coleta de dados móveis. Para elaborar a arquitetura de referência proposta foi utilizado o processo ProSA-RA, este processo visa o desenvolvimento iterativo e incremental de arquiteturas de referência. Este processo é representado em quatro passos, que têm o objetivo de estruturar o desenvolvimento de arquiteturas de referência. Após a elaboração da AR utilizando o processo ProSA-RA, buscou-se instanciar um protótipo arquitetural para poder avaliar qualidades de tempo de execução pertencentes a AR proposta. O protótipo arquitetural foi modelado baseado nas necessidades de negócio do projeto “Banco de Germoplasma” mantido pela Agência Eletrobras Eletronorte. Este projeto busca manter informações referentes a espécies da fauna e flora da região de Tucuruí – PA, de forma que a porção arquitetural instanciada e implementada constitui uma ferramenta para monitoramento fenológico das espécies botânicas do projeto. A avaliação do protótipo arquitetural realizada com aos especialistas de domínio demonstrou qualidades referentes ao tempo de execução como performance, segurança, funcionalidade e usabilidade. Contudo as realizações de mais avaliações para obtenção de métricas de qualidade fazem-se necessárias como, por exemplo, a avaliação de elementos de qualidade de desenvolvimento como modificabilidade, portabilidade, integrabilidade e interoperabilidade.

O aprendizado das disciplinas de programação de computadores sempre trouxe desafios para qualquer turma de alunos de Computação, devido às dificuldades ligadas ao seu aproveitamento. Esse cenário muito contribui para a desmotivação do aluno e, assim, no aumento da evasão dos cursos. Geralmente, os professores que atuam nestas disciplinas têm sinais acerca de quais alunos se tornarão bons programadores, porém é difícil detectar quais necessitam de ajuda no processo de aprendizagem. Esta dissertação propõe o uso de um modelo bayesiano que auxilia na identificação de alunos com dificuldades nas disciplinas de programação de computadores. A pesquisa utiliza uma abordagem mista, quanti e qualitativa. Um experimento, com caráter informal, foi realizado com alunos que estavam cursando disciplinas de programação. Esse conjunto de alunos, foi apresentado a cinco professores especialistas com o objetivo de identificar quais necessitariam de ajuda com a aprendizagem de programação. O mesmo conjunto foi apresentado ao modelo bayesiano. Os resultados mostraram que o modelo pode ajudar na identificação de alunos que apresentam dificuldades, com o potencial de contribuir no processo de aprendizagem.

As organizações que desenvolvem software no Brasil investem cada vez mais na melhoria de seus processos. Na atualidade, as iniciativas de melhoria são recorrentes, sendo o modelo MPS.BR uma opção economicamente viável para médias e pequenas empresas. Dentro desse contexto, este projeto de dissertação apresenta uma proposta de protótipo de software a ser utilizado na fase anterior a uma avaliação oficial do modelo MPS.BR, com o intuito de ser utilizada por qualquer pessoa que entenda o método MA-MPS, haja vista que todas as fases da avaliação demandam recursos financeiros. O protótipo visa auxiliar a empresa a mensurar o atendimento de
conformidades antes de uma avaliação oficial, levando em conta as características consideradas fundamentais à interpretação dos dados feita a partir de artigos, guias, manuais disponibilizados pela SOFTEX a respeito do modelo MPS.BR, buscando respostas às indagações para posterior aplicação a uma ferramenta, usando uma variedade de fontes de informação, partindo da teoria para a prática. A pesquisa procura entender quais as métricas utilizadas pelos avaliadores para definir a conclusão de uma tarefa para atingir os resultados esperados, tentando aplicar procedimentos automáticos capazes de tornar perceptível à empresa avaliada qual a
próxima fase do processo. A ferramenta traz uma interface intuitiva e de fácil utilização, auxiliando em uma análise quantitativa quanto ao atendimento do modelo MPS.BR, a qual poderá auxiliar tanto o avaliador quanto a empresa avaliada a organizar e disponibilizar a documentação comprobatória em uma avaliação oficial MPS.BR para software. Isto pode possibilitar que a organização utilize a ferramenta durante uma avaliação, visto que a documentação a ser avaliada ficaria organizada dentro do sistema, deixando o processo avaliativo mais rápido e possivelmente mais barato.