Eventos
Divulgação - Defesa Nº 199
Aluna: Jheymesson Apolinário Cavalcanti
Título: “Um estudo sobre a memória de Longo Prazo das redes LSTM aplicada na previsão de vazões médias mensais”.
Orientadora: Prof. Mêuser Jorge Silva Valença
Data-hora: 25/Setembro/2019 (13:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I - 7
Resumo:
“Resumo: No Brasil, a principal fonte de produção de energia elétrica é proveniente das hidroelétricas. A gestão desta energia é um problema de decisão muito importante. Os sistemas de previsão de vazões dos rios são considerados críticos, e o problema é agravado pela extensão territorial e a demanda da população. Desde 2013 o rio São Francisco tem passado por um período de baixa hidraulicidade, forçando as hidrelétricas a operarem a uma vazão mínima muito abaixo dos estabelecidos na licença de operação, que é de 1300 m³/s. Devido a esta crise hidráulica, o fluxo operacional no Rio São Francisco alcançou 700 m³/s, caracterizando esta situação como crítica. Neste trabalho, foi proposto o uso das redes Multi Layer Perceptron (MLP), Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), e Long Short Term Memory(LSTM)com alterações nos gates de memória, com o objetivo de prever 12 meses de vazão média mensal de 3 hidrelétricas brasileiras, Sobradinho, Três Marias e Tucuruí. Várias simulações foram realizadas usando o Erro Percentual Médio Absoluto (EPMA) como métrica para avaliação de performance e foi encontrado o melhor resultado para a rede LSTM com um EPMA de 9,576%.Estes resultados foram validados estatisticamente usando o teste de Hipótese de Wilcoxon comum nível de significância de 5%.”
Divulgação - Defesa Nº 198
Aluna: Paloma Gabriela Santos Silva
Título: “Otimização do Processo de Segmentação de Assinatura Manuscrita através de uma Rede Neural Completamente Convolucional”.
Orientadora: Prof. Byron Leite Dantas Bezerra
Data-hora: 30/Agosto/2019 (16:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-4
Resumo:
“A assinatura manuscrita ainda é um dos métodos de autenticação biométrico mais utilizado em muitos países. Com isso, existe a necessidade de profissionais qualificados para autenticação de documentos e de validação das assinaturas. No entanto, apesar de parecer uma tarefa comum para seres humanos, a autenticação de assinaturas de documentos pode levar muito tempo, quando um grande número de assinaturas precisam ser analisadas. Devido à sua natureza intrínseca, as assinaturas podem ser usadas como um meio de validação para diversos tipos de documentos. A tarefa de autenticar assinaturas é usada para evitar fraudes, realizar a validação do signatário e validação de acessos. A assinatura pode ser encontrada em qualquer parte de um documento e podem conter planos de fundo complexos, com logotipos, outros textos manuscritos e diversos outros padrões. Portanto, trabalhar com verificação automatizada de assinaturas é uma tarefa desafiadora. Além disso, os sistemas de verificação de assinaturas precisam considerar uma resposta em tempo real. Nesse sentido, este trabalho propõe uma arquitetura otimizada de uma rede neural totalmente convolucional baseada na arquitetura U-Net para a segmentação de assinaturas manuscritas em documentos. Para realizar o treinamento do modelo neural e os experimentos, fizemos uso de um conjunto de dados, DSSigDataset, que contem diversos tipos de documentos e assinaturas. Além disso, usamos a técnica Data Augmentation para aumentar a diversidade do conjunto de dados para generalização da rede e evitar o problema de overfitting. Durante os experimentos foi realizado um benchmarking com um modelo baseado na arquitetura original da U-Net sem a otimização proposta nesse projeto. Os resultados experimentais mostram que nossa abordagem proposta acelera a tarefa de segmentação de assinaturas manuscritas, ao mesmo tempo, alcançando maior precisão e menor variância que o trabalho de referência.”
Divulgação - Defesa Nº 197
Aluna: Aline Ferreira Barbosa
Título: “Artefatos instrucionais para da Análise de Conflitos na Engenharia de Requisitos com base na CNV”.
Orientadora: Profa. Maria Lencastre P. Menezes e Cruz
Data-hora: 29/Agosto/2019 (14:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“A Engenharia de Requisitos (ER) envolve inúmeras interações sociais que requerem do analista um alto nível de cooperação e empatia com pessoas de personalidades, valores e interesses diferentes. Nessas interações, falhas na comunicação podem ser percussoras para o surgimento de conflitos nas equipes de desenvolvimento de software, podendo levar ao comprometimento do projeto, elevação de custos e mal-estar na equipe. Esta pesquisa investiga a utilização da comunicação não violenta no contexto da ER, visando contribuir na antecipação e administração de conflitos. O trabalho contempla a proposta de novos artefatos instrucionais a serem aplicados em disciplinas que incluam a ER. Entre os
artefatos propostos estão as transcrições dos Cenários de conflito reais levantados em nove diferentes empresas de TI e a sua classificação. Estes cenários foram levantados utilizando como método de coleta entrevistas semiestruturada com profissionais da área, que foram essenciais para o aprofundamento nas situações de conflitos recorrentes na ER. Os artefatos instrucionais incluem também um template para suporte à análise dos conflitos, baseado em CNV, e um jogo chamado ConectER que visa tornar mais motivadora e lúdica a análise das situações de conflito na disciplina. De forma complementar, foram realizados dois experimentos da proposta em turmas de ER (graduação e
pós graduação) visando a validação dos mesmos.”
O Programa
