Horário: 14h
Palestrante: Gabriel Ferreira Silva (doutorado)
Orientadora: Prof Mauricio Ayala
Title: Formalising AC-Unification
Abstract: Unification is a fundamental problem in theoretical computer science with applications in logic programming, theorem proving, type inference, etc. When unification is performed in the presence of Associative-Commutative function symbols, it is called AC-unification. First, we will revisit the problem of AC-unification, pointing out what makes the problem hard and the connection with solving Diophantine Linear Equations. Finally, we discuss how we developed the first formalisation of a terminating, correct and complete AC-unification algorithm using the proof assistant PVS.
Horário: 14h20
Palestrante: Rodrigo Pereira de Mesquita (mestrado)
Orientadora: Profa Edna Canedo
Título: Guia de técnicas de elicitação de requisitos
Resumo: Estudos anteriores relacionados ao desenvolvimento ágil de software mencionaram diversos desafios na utilização do modelo ágil de desenvolvimento, tais como: comunicação, disponibilidade das partes interessadas e falhas durante o processo de identificação e documentação de requisitos. Neste estudo foi realizado uma revisão sistemática de literatura (SLR) para identificar os desafios mencionados na literatura durante a adoção dos modelos ágeis de desenvolvimento. A maioria dos estudos selecionados relatam que os desafios estão nas práticas ágeis dos modelos de gerenciamento e desenvolvimento mais conhecidos, a saber: Scrum, XP, FDD e DSDM. Uma das hipóteses investigadas nessa pesquisa é se a falta de conhecimento dos profissionais de TI sobre as técnicas de elicitação/especificação de requisitos é um aspecto relevante, devido ao fato de muitos projetos falharem ou atrasarem suas atividades. Assim, essa pesquisa com o objetivo de diminuir a falta de conhecimento dos profissionais de TI das técnicas existentes para elicitar e especificar requisitos de software, apresenta um guia contendo as técnicas identificadas na SLR, com seus respectivos pontos fortes e fracos, bem como, possíveis combinações de uso das técnicas, que podem ajudar os profissionais a ter um melhor entendimento das necessidades do software a ser desenvolvido.
Horário: 14h40
Palestrante: Yuri Barcellos Galli (mestrado)
Orientadora: Prof Bruno Macchiavello
Title: Deep Neural Networks as an Aid in Detecting Signs of Osteoporosis by Analyzing Panoramic Radiographs
Abstract: Osteoporosis is a synonym to bone fragility, and it is a silent disease that is only detected commonly after it has already caused damages to the person that has it. This boné fragility disease makes fracture more common and more damaging to its holders, and for that reason is a matter of public health. Identifying the disease in an early stage is essential to help avoid its damages, and in that task artificial intelligence has proven to be of great aid in recent years. Machine learning algorithms can predict the risk of osteoporosis by analyzing patient’s images coming from routine exams such as panoramic radiographs. This work proposes a Convolutional Neural Network (CNN) architecture that aims to identify signs of osteoporosis in that type of image using machine learning techniques.
Horário: 15h
Palestrante: Lucelia Vieira Mota (mestrado)
Orientadora: Prof Thiago Faleiros
Título: Criação de base de dados rotulados em português a partir da abordagem de supervisão fraca.
Resumo: A rotulagem de dados de treinamento tornou-se um dos principais obstáculos ao uso do aprendizado de máquina. Entre vários paradigmas de rotulagem dos dados, a supervisão fraca tem mostrado como uma oportunidade para aliviar o gargalo da rotulagem manual, pois a partir da supervisão podemos sintetizar programaticamente o treinamento de rótulos de múltiplas fontes geradas por supervisão potencialmente ruidosa. Esta dissertação apresenta experimentos sobre uma das abordagens de aplicação da supervisão fraca. Em particular, foi realizada uma breve revisão bibliográfica sobre a base teórica que fundamenta o uso dessa abordagem e descreve de forma geral, um fluxo de trabalho de aprendizado e rotulação dentro problema de reconhecimento de entidade nomeada a partir da supervisão fraca. Por fim, realizou-se experimentos para avaliar os ganhos de se utilizar essa abordagem para auxiliar na rotulação de bases dentro do contexto da Administração Pública no Brasil, e assim, inspirar futuras direções de pesquisa no campo.
Horário: 15h20
Palestrante: Michel Junio Ferreira Rosa (doutorado)
Orientadora: Profa Aletéia P. F. de Araújo
Título: Predição de Tempo, Custo e Agendamento de Workflows Científicos em Sistemas de Computação Multi Cloud-Fog
Abstract: Cloud provides an interesting computacional model which allows a set of features, such as storage, database, and processing power, all made available as services. Recently, the concept of cloud computing has been extended to cloud federations in which different providers interconnect to provide more resources to the end user in an integrated and transparent way. The use of cloud platforms has been widely encouraged in applications that require a lot of processing and/or storage power, such as bioinformatics workflows. However, users who operate such workflows are faced with a very large variety and quantity of available resources making difficult to choose the correct ones for a certain workflow.
Local: Teams MS - Equipe PPGI-316415 Seminário, Canal Seminários 1-2022
Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)
Coordenadora Seminários de Pós-Graduação em Informática 1-2022