Revista Brasileira de Computação Aplicada

Neste trabalho, propõe-se um novo algoritmo de filtragem de partículas para a estimativa da volatilidade de preços no mercado financeiro a partir do modelo de volatilidade estocástica com alavancagem. Este método é baseado em um filtro de partículas Rao-Blackwellizado, diferindo de métodos anteriores por usar uma aproximação discreta para a função de importância ótima, sendo esta intratável. O desempenho do novo método foi avaliado por meio de simulações numéricas utilizando dados sintéticos, nos quais o algoritmo proposto se mostrou melhor que o estado da arte em termos de métricas de desempenho.

Daniel Henrique Miguel De Souza

Claudio José Bordin Jr

Novo filtro de partículas para estimação da volatilidade estocástica em modelos com alavancagem

新型粒子滤波器用于杠杆模型中随机波动率的估计

A dengue é uma das doenças mais importantes atualmente, ameaçando aproximadamente metade da população mundial, principalmente as regiões próximas aos trópicos, com climas tropicais e subtropicais, em áreas urbanas e suburbanas. O número de casos e mortes decorrentes da doença tem aumentado consideravelmente, implicando em maiores impactos sociais e econômicos. Uma boa estratégia para o combate ao vetor e ao tratamento apropriado aos contaminados é a preparação adequada dos órgãos responsáveis. Assim, estratégias que possam predizer a ocorrência de surtos da dengue desempenham papel primordial. Neste estudo fez-se a avaliação de diversas estratégias na estimação do número de casos positivos de dengue para o município de Cascavel, Paraná. Avaliou-se os métodos de Média Móvel, Suavização Exponencial, ARIMA, SVM, MLP, Florestas Aleatórias e Redes Neurais Recorrentes. As informações utilizadas no estudo foram o número de casos positivos no período de 2007 a 2014, o mês de ocorrência, a temperatura média, o índice pluviométrico e a umidade relativa do ar. O melhor desempenho foi alcançado pelo MLP com valor de 3,163 para a raiz do erro quadrático médio (RMSE). Em seguida, os melhores desempenhos foram obtidos pelos algoritmos de Floresta Aleatório e Média Móvel, com RMSE de 3,264 e 4,123, respectivamente.

Angelo José Orssatto

Claudia Brandelero Rizzi

Rogério Luis Rizzi

André Luiz Brun

Aplicação de séries temporais na estimação do número de casos de dengue em Cascavel-PR

时间序列在卡斯卡韦尔-PR登革热病例估计中的应用

O estudo analisou variações espaço-temporais do efetivo de bovinos em municípios do Sul do Brasil, considerandose escassez de produções científicas dessa índole e limitações da literatura existente, que enfatiza análises de produções bovinas no âmbito regional ou estadual do País. Assim, dados sobre o efetivo de bovinos nos municípios dessa região foram coletados da Produção Pecuária Municipal de 1998 até 2017 usando API do SIDRA-IBGE. Os índices I e G globais de Moran e Getis-Ord, respetivamente, foram aplicados para observar se municípios vizinhos comungavam sobre produção bovina. Adicionalmente, o índice I de Moran local foi utilizado para análises de cluster e outlier. Por último, taxas de crescimento relativo e centro de gravidade foram determinados para analisar o crescimento e a direção do efetivo de bovinos (respetivamente). Os resultados desse manuscrito mostraram que a produção bovina seguia um padrão espacial que reflete aptidão regional, variando ligeiramente ao longo do tempo. As regiões sulinas que concentram municípios com alto e baixo crescimento do efetivo de bovinos são Oeste Catarinense, Noroeste Rio-Grandense, Vale do Itajaí, Metropolitana de Porto Alegre, Sudoeste Paranaense, Sul Catarinense, Norte Pioneiro Paranaense e Nordeste Rio-Grandense. Enquanto os municípios com baixo crescimento do efetivo de bovinos estavam mais concentrados no Norte Central Paranaense, Metropolitana de Porto Alegre e Noroeste Paranaense. Os pontos de equilíbrio das produção bovina mudaram ao longo do tempo, e nos últimos períodos da análise, o efetivo de bovinos tendia a deslocar-se do sul para o norte da Região Sul. Esses resultados são importantes para elaboração de políticas públicas que reconheçam as particularidades municipais em termos de avanço, estagnação e/ ou retrocesso do efetivo de bovinos no Sul do Brasil.

Valinho António

Alexandro Schäfer

Vinícius Lampert

Análise da dinâmica espaço-temporal do efetivo de bovinos nos municípios do Sul do Brasil

巴西南部各市牛群时空动态分析

Os últimos anos têm apresentado um crescimento maciço em quantidade de dispositivos, tráfego de dados e quantidade de informações produzidas na Internet. A nova geração de telefonia móvel, a 5G, tem sido pensada para viabilizar este crescimento e proporcionar a interoperabilidade necessária. Para isto, várias tecnologias serão necessárias neste novo padrão, dentre elas, a comunicação Dispositivo-a-Dispositivo (D2D), pela qual dispositivos podem atuar como intermediários na comunicação entre a estação base e um outro nó. Isto possibilita aumento de vazão e extensão de conectividade da rede, mas gera aumento nas transmissões. Este trabalho realiza simulações que estudam como este aumento impactará no consumo energético dos nós encaminhadores. Identificamos alguns cenários em que a inserção dos encaminhadores aumenta o consumo energético da rede e, outros, em que diminui, dependendo da quantidade.

Joelias Silva Pinto Júnior

Igor Monteiro Moraes

Uma avaliação do consumo de energia da comunicação D2D em redes celulares

蜂窝网络中D2D通信能耗评估

Neste artigo é abordado o problema da estimativa da eficiência térmica da soldagem a arco elétrico, especialmente em relação ao processo \textit{Gas Metal Arc Welding}. Apesar de ser um parâmetro de grande relevância, a eficiência muitas vezes é determinada a partir de valores tabelados pelas normas técnicas, o que pode acabar prejudicando as análises metalúrgicas, visto que esses valores nem sempre conseguem contemplar todas as variações possíveis nos parâmetros da solda. Nesse contexto, neste artigo é proposto o desenvolvimento de um modelo matemático através de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para ser utilizado em conjunto com um calorímetro de fluxo contínuo, a fim de se obter uma estimativa prévia para a eficiência e evitar despesas com ensaios experimentais que produziriam resultados abaixo do ideal. Os dados experimentais foram obtidos através de ensaios do processo de soldagem na empresa Bruning Tecnometal Ltda, e as simulações foram realizadas na ferramenta computacional Matlab. O modelo proposto foi validado por meio do método \textit{k-fold cross-validation} e apresentou baixo erro relativo médio.

Marcelo Maroski

Airam Teresa Zago Romcy Sausen

Paulo Sérgio Sausen

Maurício De Campos

Manuel Binelo

Diego Tolotti de Almeida

Angelica Paola de Oliveira Lopes

Vagner Braga

Modelagem matemática da eficiência térmica da soldagem a arco elétrico utilizando redes neurais artificiais

电弧焊热效率的数学建模：使用人工神经网络

Como parte essencial do processo de aprendizagem, a prática de fazer anotações beneficia os estudantes na compreensão e revisão do material. O avanço tecnológico e a ubiquidade dos dispositivos eletrônicos têm revolucionado as práticas educacionais tradicionais, especialmente no que se refere à realização de anotações. Este trabalho realiza uma análise abrangente do estado da arte dos softwares de anotações digitais, reconhecendo suas funcionalidades, o contexto no qual estão inseridos e seus impactos no processo educacional. O estudo revela que os softwares de anotações digitais não apenas facilitam a interação com o material de estudo, mas também transformam a educação em uma experiência mais flexível, apoiando diversas modalidades de ensino e aprendizagem.

Daniel de Alencar Carvalho

Laurindo de Sousa Britto Neto

Revisão sistemática da literatura sobre softwares de anotações digitais para aprendizado

数字注释软件学习效果的系统文献综述

Apesar do crescente avanço de iniciativas voltadas à igualdade de gênero nos meios educacionais e profissionais, as mulheres ainda enfrentam obstáculos para serem aceitas e reconhecidas em áreas onde predomina a atuação masculina. O presente trabalho objetiva prover um panorama atualizado dos projetos habilitadores que incentivam a inserção e permanência das mulheres na área de tecnologia da informação (TI) no cenário brasileiro. Para tal, realizou-se um mapeamento sistemático da literatura (MSL) onde analisou-se e classificou-se 19 (dezenove) artigos de um total de 642 (seiscentos e quarenta e dois) estudos candidatos. Os resultados deste estudo revelam que, as estratégias mais comuns para promover a inserção e permanência feminina se concentram em ações de capacitação, como a oferta de minicursos, palestras e eventos envolvendo a disseminação de informação e qualificação. Observou-se que os quantitativos se concentram em iniciativas voltadas para a qualificação acadêmica em nível de graduação. Observou-se ainda a presença de um quantitativo minoritário voltado diretamente para o mercado de trabalho. Os principais fatores determinantes para desistência das mulheres na área de TI são: (i) influência de terceiros (IT); (ii) aspectos educacionais (AE); (iii) aspectos de mercado (AM); (iv) limitações socioculturais (LS); e (v) aspectos emocionais e psicológicos (AEP).

Kely do Nascimento Soares

Paula Vitória De Sousa Ribeiro

Manuel Gonçalves da Silva Neto

Iniciativas brasileiras para ingresso e permanência de mulheres na área de computação: um mapeamento sistemático da literatura

巴西促进女性进入和留在计算机领域的举措：一项系统性文献综述

A busca pelo desenvolvimento de modelos inteligentes capazes de resolver problemas complexos é cada vez mais recorrente em diversas áreas. Uma delas é a agricultura, onde as doenças são uma grande preocupação, principalmente pelas perdas de produtividade, impacto social e ecológico que podem causar. Assim, o emprego da tecnologia no auxílio à tomada de decisão pode ser um aliado no acompanhamento do cultivo, e, consequentemente, no sucesso da colheita. O Aprendizado Profundo é uma subárea do Aprendizado de Máquina que tem obtido casos de sucesso no desenvolvimento de modelos inteligentes, se destacando na detecção e classificação de imagens, por meio da utilização de Redes Neurais Convolucionais. Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo avaliar modelos baseados em Aprendizado Profundo para classificar doenças foliares do milho, por meio da análise de regiões em imagens da folha. A metodologia envolveu a utilização de Transferência de Aprendizagem, com a aplicação das Redes Neurais ResNet50 e VGG19 em um subconjunto de dados público com 3.838 imagens de folhas, divididas em quatro classes. Os resultados indicaram acurácia máxima de 98,31% utilizando a Rede Neural VGG19 e técnicas de aumentação de dados.

Vinicius Matheus Pimentel Ariza

Odemir Martinez Bruno

Aprendizado profundo Aplicado à classificação de doenças foliares do milho

深度学习应用于玉米叶部病害分类

Diante do expressivo aumento da demanda judicial e da crescente escassez de recursos na Justiça brasileira, torna-se imperativo investir em novas aplicações tecnológicas. Uma área crítica para análise é a tramitação dos processos, que ainda envolve diversas etapas conduzidas manualmente, incluindo a triagem inicial. Nesse contexto, esta pesquisa visa analisar as técnicas de extração de palavras-chave e verificar qual técnica de extração pode auxiliar na classificação de documentos jurídicos. Para isso, foram utilizados dois bancos de dados, um contendo 86 casos e o outro com 3.543 jurisprudências, ambos pertencentes ao Tribunal de Justiça do Maranhão. Os resultados mostraram que os métodos de extração Bertopic e YAKE obtiveram melhor desempenho para os dados jurídicos. Conclui-se que esses modelos têm o potencial de serem utilizados para proporcionar maior rapidez na distribuição processual.

Matheus S. Marinato

Ewaldo E. C. Santana

Antonio Fernando Lavareda Jacob Junior

Análise de métodos de extração de palavras-chave para classificação de documentos jurídicos

法律文件分类的关键词提取方法分析

O artigo aborda a aplicação da análise discriminante em dados de proporção com dependência espacial, com foco na discriminação de cafés especiais em microrregiões simuladas. Utilizando simulações Monte Carlo, o estudo explora cenários com diferentes níveis de dependência espacial e funções de ligação, comparando os efeitos de modelos de semivariograma (esférico, exponencial e gaussiano) sobre a acurácia e precisão das análises. Os resultados indicam que a análise discriminante quadrática tende a ser mais eficaz para amostras menores (n = 25), enquanto a dependência espacial forte favorece o modelo exponencial, melhorando a especificidade e reduzindo a taxa de falso positivo com o aumento de n. Ao empregar a função de ligação complemento log-log, padrões semelhantes são observados, com o modelo gaussiano se destacando em amostras maiores. O estudo destaca a importância de escolher o modelo apropriado com base em fatores como dependência espacial, tamanho da amostra e função de ligação para garantir resultados precisos. O equilíbrio entre especificidade e sensibilidade é crucial na decisão final, evidenciando a necessidade de uma abordagem criteriosa para a análise de dados de proporção com dependência espacial.

Laryssa Ribeiro Calcagnoto

Marcelo Ângelo Cirillo

Simulação da qualidade de cafés utilizando critérios da ABIC na discriminação de regiões com diferentes estruturas de dependência espacial

利用ABIC标准模拟咖啡品质以区分具有不同空间依赖结构区域的仿真研究

短名
Journal Impact	0.24
国际分区	COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS(Q4)

涉及主题	哲学艺术人文学科物理计算机科学
出版信息	出版商: Universidade de Passo Fundo (UPF)，出版周期: ，期刊类型: journal，开源期刊: 是
基本数据	创刊年份: 2009，原创研究文献占比: 95.24%，自引率:50.00%， Gold OA占比: 96.20%
平均审稿周期	网友分享经验：20 Weeks

Revista Brasileira de Computação Aplicada

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