CERES - TCC - Sistemas de Informação

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A adoção de práticas de Tecnologia de Informação (TI) Verde: um estudo com as indústrias de Caicó-RN
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2016-12-08) Medeiros, Douglas Magno Santos; Silva, Gilson Gomes da; Andrade, Adrianne Paula Vieira de; Bezerra, Tiago dos Santos
O trabalho a seguir dispõe-se a identificar as indústrias da cidade de Caicó – RN que possuem práticas de tecnologia da informação verde implantadas. Inicialmente há uma explicação do que é tecnologia da informação (TI), TI Verde que é um ramo da TI responsável por desenvolver equipamentos, dentre outros processos para não agredir o meio ambiente, os objetivos que o trabalho pretende atingir. Realizado a revisão da literatura que se aprofunda no tema TI Verde, detalhando afundo os principais ramos da TI Verde. Como principal instrumento de pesquisa uma entrevista que foi aplicada presencialmente com os gestores das indústrias. Os resultados obtidos são demonstrados em gráficos ao qual foram gerados nove gráficos que demonstram que os gestores na maioria dos casos não conhecem a TI Verde, mas de alguma forma ou de outra acabam aplicando as práticas nas suas indústrias. Conclui-se então que o trabalho serviu para identificar se as indústrias de Caicó – RN utilizavam algum tipo de prática de TI Verde: práticas de conscientização, datacenter verde, descarte e reciclagem, fontes alternativas de energia, hardware, impressão e software, o que nos mostrou que a maioria utiliza ao menos uma prática descrita nos ramos da TI Verde, portanto trabalhos futuros sobre esse tema podem ser feitos, aprofundando – se em um ramo, ou aplicando uma ou mais das práticas de TI Verde em um estudo de caso com alguma indústria ou empresa da região.
A utilização de Algoritmos Genéticos para a formação de equipes heterogêneas em turmas universitárias
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017-12-15) Silva, Yuri Kelvin Nascimento da; Gorgônio, Flavius da Luz e; Huliane Medeiros da Silva
A forma tradicional de aprendizagem por meio de equipes trata-se de um aspecto histórico pertinente à Educação. Entretanto, a dificuldade em distribuir os alunos de modo que favoreça o aprendizado entre os indivíduos ainda é um problema relativo a esta abordagem. Por outro lado, o avanço tecnológico e computacional possibilitou a criação de métodos e técnicas capazes de identificar resultados potenciais aos problemas nos quais são humanamente impossíveis de se solucionar. Por meio da utilização de meta-heurísticas, torna-se possível a exploração do espaço de busca a fim de se obter uma melhor configuração os fatores que se aproximem do estado ótimo. Nesse contexto, o presente trabalho propõe uma solução algorítmica baseada em Algoritmos Genéticos para a otimização do processo de formação de equipes em domínio de competências, favorecendo a aprendizagem colaborativa por meio da troca de conhecimentos entre os indivíduos. Os experimentos realizados constataram que a estratégia proposta foi capaz de maximizar heterogeneidade nas equipes, diferentemente dos métodos tradicionais comumente utilizados para a efetuação dos agrupamentos. Ainda, por meio da análise de variância, verificou-se que, de fato, o algoritmo proposto trata-se de uma técnica potencial para a garantia de soluções que sejam capazes de agrupar alunos com características heterogêneas, superando assim os métodos ainda empregados para este propósito.
Uma abordagem construcionista na produção de material didático para programação orientada a objetos: impactos no comportamento de programar e no autodidatismo dos estudantes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-19) Araujo, Rauan Meirelles Dantas de; Guerra, Fabrício Vale de Azevedo; Gorgonio, Flavius da Luz e; Silva, Taciano de Morais
Tendo em vista que o ensino de Programação Orientada a Objetos (POO) representa um desafio considerável tanto para professores quanto para alunos iniciantes, muitas vezes resultando em dificuldades na continuidade do conteúdo e na conservação dos estudantes nos cursos de graduação, este estudo se propõe a investigar os impactos da implementação de um material fundamentado na abordagem construcionista, fazendo uso de interfaces gráficas e incentivando o aprendizado autodirigido na instrução de POO, com a finalidade de analisar como esses elementos influenciam o comportamento de programar e a capacidade de autodidatismo dos alunos. Os resultados obtidos indicam um aumento significativo no desenvolvimento da capacidade de autodidatismo dos alunos com a adoção da nova metodologia, bem como resultados expressivos no comportamento de programar.
Uma abordagem construtivista no ensino da programação orientada a objetos: efeitos sobre desempenho e motivação dos estudantes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-15) Oliveira, Allan Gabriel Almeida; Guerra, Fabricio Vale de Azevedo; https://lattes.cnpq.br/6632247564668962; Gorgonio, Flavius da Luz e; Silva, Taciano de Morais
O ensino de programação orientada a objetos (POO) para iniciantes é uma tarefa complexa que representa um desafio substancial tanto para professores quanto para alunos, de modo a causar um impasse na retenção do conteúdo e até mesmo na continuidade dos alunos nos cursos de graduação. Este estudo investiga os efeitos da implementação de um material embasado na abordagem construtivista, na utilização de interfaces gráficas e na promoção do aprendizado autodirigido (self-paced learning) no ensino de POO buscando analisar como esses elementos influenciam a motivação e o desempenho dos alunos. Os resultados revelaram uma significativa satisfação/aceitação dos estudantes, bem como um alto grau de motivação dos alunos para com a adoção da nova metodologia, além disso, pode-se notar também uma melhora de tamanho de efeito moderado no desempenho dos estudantes.
Uma abordagem para escolha entre os paradigmas de banco de dados Relacional e NoSQL em projetos de software.
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-12-14) Costa, Paulo Wagner Silva da; Silva, Taciano de Morais; Gorgônio, Flavius da Luz e; Rabelo, Humberto
Desenvolver uma aplicação nunca é tão simples quanto parece, principalmente na fase de análisede requisitos, onde é feito um levantamento dos atributos e relacionamentos que o sistema terá.Neste momento o desenvolvedor deve reunir a maior quantidade de informação possível paraobter sucesso na criação do sistema almejado, umas das informações cruciais para tal é o tipo e aquantidade de dados que o sistema irá armazenar. Definido isto, surge à necessidade de escolhade um BD (Banco de Dados) adequado às especificidades do sistema, com o crescimento dovolume de dados gerados por aplicações web e principalmente pelos requisitos diferenciados queessas aplicações exigem, como a escalabilidade sob demanda e elevado grau de disponibilidade,fez surgir novos bancos de dados que implementam um paradigma diferente do Relacional,conhecidos como NoSQL (Not Only SQL) e desenvolvidos com a promessa de maior adequaçãoao grande volume de dados gerados por estas aplicações bem como ao tipo de dados geradospor elas dados estes semiestruturados ou em alguns casos sem nenhuma estrutura predefinida.Levando em consideração a grande quantidade de banco de dados disponíveis atualmenteprincipalmente os que são desenvolvidos seguindo como modelo o paradigma NoSQL, tornacada vez mais difícil o processo de escolha de um paradigma específico para determinadaaplicação, bem como o que melhor se adeque aos dados que a mesma irá gerar, seguindo essalinha de pensamento o presente trabalho propõe um estudo comparativo entre os dois paradigmasde BDs citados e por meio da análise dos vários tipos de BDs que os implementam foi realizadoum levantamento dos principais requisitos levado em consideração no momento da escolha deum banco de dados, aliado a isto foi definido os pontos positivos e negativos de cada paradigma,ao se reunir esta gama de informações, foi desenvolvido um algoritmo de auxílio à escolha deparadigmas de banco de dados, que visa agilizar e aprimorar o processo de escolha do paradigmaadequado a sua aplicação.
Algoritmo Colônia Artificial de Abelhas: um estudo comparativo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-29) Araújo, Vanderson Fábio de; Barboza, Francisco Márcio; 0000-0002-1036-6634; Dantas, Renato Ramos da Silva; Silva, Arthur Anthony da Cunha Romão e
A otimização de problemas complexos é um desafio constante em diversas áreas. Inspirado no comportamento inteligente das abelhas no processo de obtenção de alimento, o algoritmo Colônia Artificial de Abelhas, do inglês Artificial Bee Colony (ABC) tem se mostrado uma ferramenta promissora para resolver problemas de otimização e ganhou destaque entre os pesquisadores. Neste estudo, o desempenho do ABC foi comparado com Algoritmo Genético (AG) e com o algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas, do inglês Particle Swarm Optimization (PSO), em um conjunto de 12 funções de teste. Os resultados indicam que o ABC apresenta desempenho competitivo, e em alguns casos superior, aos algoritmos tradicionais. Sua robustez e eficiência, aliadas à menor quantidade de parâmetros, o tornam uma ferramenta promissora para resolver problemas de otimização multimodais e multidimensionais.
Algoritmo de Otimização do Gafanhoto (AOG) para problema de inversão em Eletrorresistividade 1D
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-19) Santos, Fernando José dos; Barboza, Francisco Márcio; https://orcid.org/0000-0001-5734-6377; https://lattes.cnpq.br/4617979500212577; Dantas, Renato Ramos da Silva; Santana, Jerbeson de Melo
O método da eletrorresistividade é um método elétrico que mensura a resistividade elétrica de materiais encontrados na subsuperfície. O problema inverso na geofísica visa encontrar um modelo das propriedades do meio a partir dos dados de campo. Novos algoritmos permitiram que os problemas inversos na geofísica fossem tratados com maior precisão e velocidade, utilizando a otimização global para buscar a solução. A fim de investigar o uso de um algoritmo de otimização global na resolução de problemas inversos, utiliza-se o Algoritmo de Otimização do Gafanhoto (AOG), inspirado no comportamento de enxame dos gafanhotos na natureza, para resolver problema inverso em eletrorresistividade em uma dimensão (1D). Os resultados mostram que o AOG pode ser usado para resolver problemas em eletrorresistividade.
Algoritmos paralelos para transformações de padrões ordinais
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-31) Santos, David Emanoel da Silva; Borges Neto, João Batista; Silva, Paulo Henrique Lopes; http://lattes.cnpq.br/6471237666616986; https://orcid.org/0000-0001-6497-1613; http://lattes.cnpq.br/3102308378811852; http://lattes.cnpq.br/6415399792694062; Barbosa, Luiz Paulo de Assis; https://orcid.org/0000-0001-5855-9884; http://lattes.cnpq.br/0176620407993556
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a validação de algoritmos paralelos para a transformação de séries temporais em padrões ordinais, com foco na eficiência computacional em ambientes de alto desempenho. A metodologia proposta baseia-se na adaptação do método de Bandt e Pompe (2002), incorporando técnicas de paralelismo para atender às demandas de grandes volumes de dados, como os gerados por dispositivos de Internet of Things ( IoT). Os algoritmos foram implementados em C++ com o uso da biblioteca OpenMPI e testados em um cluster de processamento de alto desempenho, utilizando uma base de dados reais para validação da corretude e eficiência dos algoritmos propostos. Os resultados experimentais demonstraram ganhos significativos de desempenho, evidenciados por um aumento no speedup e uma redução nos tempos de execução. Além disso, as métricas de entropia de permutação e complexidade estatística, computadas após a transformação e para diferentes configurações de experimentos, foram preservadas com integridade, destacando a robustez do método. Este trabalho contribui para a aplicação eficiente de técnicas de processamento paralelo em séries temporais e fornece um ponto de referência relevante para estudos futuros que necessitam a aplicação das transformações de padrões ordinais em séries temporais de grande volume
Alocação de facilidades utilizando p-Mediana aplicada à instalação de chafarizes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-05-19) Evangelista, Fernando Fernando Elinson Silva; Silva, Huliane Medeiros da; Silva, Renato Renato Ramos; Santana, Jerbeson Jerbeson de Melo
Este trabalho de conclusão de curso tem como objetivo propor uma solução para a alocação de chafarizes em regiões afetadas pela seca, utilizando modelos de localização de facilidades. Em particular, foram utilizados os modelos p-mediana e p-mediana capacitado para encontrar a melhor distribuição de chafarizes em uma determinada região, com o objetivo de minimizar a distância percorrida pelos moradores até as facilidades instaladas. Para realizar o experimento, foi feito o mapeamento de um bairro da cidade de Caicó/RN, utilizando coordenadas dos cruzamentos de ruas, obtidas através do Google Maps. Foram selecionados pontos candidatos para a instalação dos chafarizes, tais como templos religiosos, unidades de saúde e escolas. Os modelos foram implementados na ferramenta Gusek, que utiliza o software livre e de código aberto GNU Linear Programming Kit (GLPK) para resolver problemas de otimização linear. Os resultados obtidos mostram que a utilização dos modelos propostos pode ser uma estratégia eficaz para a alocação de chafarizes em regiões afetadas pela seca, contribuindo para o enfrentamento desse problema em regiões vulneráveis.
Análise da implantação de computação em nuvem: estudo de caso na alfa informatica.net – Currais Novos
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-12-16) Medeiros, Monnalisa Christina P. de; Andrade, Adrianne Paula Vieira de; Andrade, Adrianne Paula Vieira de; Silva, Gilson Gomes da; Medeiros, João Paulo de Souza
Computação em nuvens é considerada o novo modelo computacional de armazenamento e processamento de informações. Gradativamente empresas passam a investir nessa nova tecnologia, buscando melhorar seus serviços e sua forma de operar. Embora já existam várias pesquisas sobre o tema da computação em nuvem, os estudos e a análise sobre os fatores de implantação da nuvem em empresas de pequeno porte no Rio Grande do Norte são escassos. O presente estudo tem como objetivo a análise das soluções de provedores de nuvem disponíveis no mercado, assim como a análise dos fatores de risco e benefícios apresentados pela tecnologia, estabelecendo uma relação entre os fatores apontados pela empresa estudada e os elementos assinalados na literatura. A coleta de dados foi realizada através de uma entrevista, na empresa Alfa Informática .NET, bem como de pesquisas bibliográficas. A pesquisa foi feita a partir de um estudo de caso de caráter exploratório, sendo a análise do tipo qualitativa. Os resultados do estudo mostram que os fatores mais importantes para a Alfa implantar ou não a nuvem são: aceitação dos clientes, Fornecimento de infraestrutura e armazenamento dos dados por terceiros, escalabilidade da nuvem, disponibilidade, acesso a rede, segurança dos dados trafegando pela rede, custo, suporte aos servidores, tempo de implantação do serviço. A partir desses resultados e da análise feita sobre os provedores de nuvem e de Internet, a Alfa e as empresas da região poderão ter uma compreensão maior dos desafios para adoção da nuvem, e assim comparar as vantagens e desvantagem de se adotar a nuvem.
Uma análise da influência do parâmetro de controle do limiar no método de aprendizado semissupervisionado FlexCon-C
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-12-12) Gorgônio, Arthur Costa; Lucena, Amarildo Jeiele Ferreira de; Karliane Medeiros Ovidio Vale; Lucena, Amarildo Jeiele Ferreira de; Canuto, Anne Magaly de Paula; Vale, Karliane Medeiros Ovidio
Algoritmos com a capacidade de aprendizado são ferramentas eficazes e eficientes para o processamento de um grande volume de dados. Entretanto, bases de dados das aplicações do mundo real não são completamente rotuladas, isso dificulta o desenvolvimento de um modelo pelos modos tradicionais de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina semissupervisionado surge para realizar o treinamento de algoritmos capazes de aprender com base de dados parcialmente rotuladas. A confiabilidade do processo de classificação depende de vários fatores que incluem o tipo de classificador utilizado e um conjunto de parâmetros que os customiza, além da disposição e/ou formatação da própria base de dados. Um fator importante deste tipo de aprendizado é a seleção de exemplos a serem incluídos no conjunto de dados rotulados. Uma forma de realizar essa seleção é por meio de um limiar que determina quais instâncias são incluídas por iteração, permitindo rotular apenas instâncias classificadas com alto valor de confiança. O método FlexCon-C – derivado do algoritmo Self-Training – faz uso dessa estratégia e o objeto de estudo deste trabalho foram as três técnicas variantes do método FlexCon-C (FlexCon-C1 (s), FlexCon-C1 (v), FlexCon-C2). No qual foi analisado diferentes valores para a variação do limiar (cr) mensurando o impacto na classificação de dados semissupervisionados. Os resultados demonstraram não haver um valor para o parâmetro cr que seja superior aos demais em todos os casos, uma vez que o melhor valor depende de diferentes configurações do experimento, tais como: técnica, classificador e percentual de dados inicialmente rotulados. Analisando a acurácia por classificador, percebeu-se que Naïve Bayes e rpartXse não apresentaram diferenças significativas no valor da acurácia ao se variar o parâmetro cr. Entretanto, o RIPPER obteve melhores resultados fixando-se o valor do cr > 5%, enquanto que o k-NN alcançou melhores acurácias com o cr < 5%.
Análise da manutenibilidade e qualidade do software Baobah 2.0: um estudo baseado em manutenção refatoração e testes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-28) Azevedo, Jeison de Oliveira; Silva, Taciano de Morais; Spinosa, Vanessa; https://orcid.org/0000-0003-1736-4110; http://lattes.cnpq.br/1087304600335538; https://orcid.org/0000-0002-4104-8014; http://lattes.cnpq.br/4420554987782575; http://lattes.cnpq.br/6252104213571463; Guerra, Fabrício Vale de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/7860769003807018; Rabelo, Humberto; https://orcid.org/0000-0002-2246-1073; http://lattes.cnpq.br/4563502602959752
Este trabalho explora a reconstrução do software BaoBah, uma plataforma digital destinada a apoiar professores da Educação Básica, oferecendo objetos de aprendizagem na área da história. A reconstrução foi impulsionada pela necessidade de aprimorar a escalabilidade, manutenibilidade e a segurança do sistema. Anteriormente desenvolvido em TypeScript, o código foi reescrito em Python, utilizando o framework Django-Rest, devido à maior familiaridade da equipe de desenvolvimento com essas tecnologias. A reestruturação do código envolveu uma refatoração abrangente, com o objetivo de torná-lo mais claro, eficiente e alinhado com as melhores práticas de programação. Além disso, a implementação de testes automatizados desempenhou um papel crucial na garantia da integridade das funcionalidades, permitindo que o sistema mantivesse sua operação correta durante todo o processo de desenvolvimento. A qualidade do código foi avaliada por meio da ferramenta SonarQube, que possibilitou a detecção e correção de problemas, como duplicidades de código. Isso resultou em um sistema significativamente mais seguro, de fácil manutenção e preparado para atender futuras demandas de evolução
Análise de Aplicações Potencialmente Nocivas em Dispositivos com Sistema Operacional Android
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-12-12) Araújo, Wesley Morais de; Borges Neto, João Batista; Alexandre Melo Queiroga; Borges Neto, João Batista; Queiroga, Alexandre Melo; Medeiros, João Paulo de Souza
Diante da crescente quantidade de dispositivos móveis, responsáveis pela circulação deu ma grande quantidade de dados, tanto pessoais como também profissionais, a necessidade de garantir sua proteção torna-se cada vez mais iminente. Partindo desta premissa, este trabalho visa analisar as principais características de aplicações potencialmente nocivas para dispositivos móveis, baseados em Android, com o intuito de servir como um ponto departida para futuras soluções e estratégias de segurança para estes sistemas. Para isto, um total de 682 aplicações potencialmente nocivas foram analisadas de forma estática, a partir de informações coletadas de seu código fonte. Por meio destas informações, as aplicações foram classificadas e agrupadas em famílias, permitindo a identificação dos principais tipos de aplicações potencialmente nocivas neste cenário. Assim, a partir dos dados coletados destas aplicações, foi possível concluir que é possível utilizá-los para a sua identificação, de forma a permitir uma melhor compreensão de seu funcionamento e também modelar possíveis ameaças e vulnerabilidades. Com isso, espera-se que este estudo permita uma possível identificação, através da análise do código fonte de uma aplicação, se ela apresenta caráter malicioso.
Análise de sentimentos da população brasileira em relação a eleição presidencial de 2018 através da rede social Twitter
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-06-26) Pereira, Janailton Galvão; Rabelo, Humberto; Medeiros, Angélica Felix; Rabelo, Danieli Silva de Souza
Com o avanço tecnológico e a chegada da web 2.0, tornou-se corriqueiro o uso das rede sociais para diversos fins, entre eles debater política e expor opinião. Nesse contexto um grande volume de dados se forma todos os dias, algo que se intensifica nos períodos eleitorais. Em paralelo a isso, até os dias de hoje são realizadas as tradicionais pesquisas eleitorais de campo que demandam bastante tempo e dinheiro para serem produzidas, além disso suas publicações são periódicas deixando uma lacuna de dias sem essas informações que são de extrema importância. O presente trabalho busca através da mineração de dados textuais e análise de sentimentos, mapear a popularidade dos candidatos à presidência da república do Brasil 2018 com base em publicações presentes na rede social Twitter durante o período eleitoral, após isso aferir relação entre o apoio demonstrado na mídia social e o desempenho obtido no resultado da eleição e em pesquisas eleitorais da época, podendo assim avaliar a viabilidade ou não da rede como uma ferramenta de predição eleitoral de baixo custo e tempo.
Análise e classificação de problemas de transmissão de dados em redes de computadores
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-29) Silva, Michael Angelo Alves da.; Borges Neto, João Batista; http://lattes.cnpq.br/3102308378811852; http://lattes.cnpq.br/5272512463729508; Barbosa, Luiz Paulo de Assis; http://lattes.cnpq.br/0176620407993556; Silva, Walber José Adriano; http://lattes.cnpq.br/7638118428122542
Com o avanço das tecnologias da informação e comunicação, cada vez mais, aumenta-se a necessidade de serviços de rede com qualidade. Novas aplicações e serviços cuja operação depende da transmissão de dados por redes de computadores, como a Internet, vem aparecendo a todo momento. Com isso, surgem vários desafios para se manter a qualidade destas conexões como, por exemplo, a velocidade e confiabilidade na transmissão de seus dados. Dada sua com plexidade, estas novas aplicações, são muito suscetíveis aos problemas existentes na transmissão de dados através das redes de computadores. Portanto, um conhecimento detalhado do seu impacto, que até pouco tempo tinham menor significância, agora, se faz crucial para se manter a qualidade do serviço prestado. Existem várias formas de se analisar uma rede de computadores a fim de tentar identificar o problema que está acontecendo. Uma delas é a verificação da qualidade do serviço através de métricas computadas através do monitoramento da rede, tais como vazão, atraso, a variação do atraso e perda de pacotes. Este trabalho, tem por finalidade abordar formas de analisar os dados que são gerados através do uso da rede com ferramentas já existentes e consolidadas na área de gerência de redes. Além disso, em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina, tem-se como intuito a realização da classificação dos problemas de transmissão em redes de computadores, com base nos dados coletados. Com isso, tem-se a finalidade de apresentar direcionamentos no intuído de auxiliar na tarefa de administração e gerência de redes de computadores.
Uma análise sobre as técnicas de Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexões para mitigação de perda de informações na Internet das Coisas
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-12-12) Silva, Denys; Borges Neto, João Batista; Barbosa, Luiz Paulo de Assis; Medeiros, João Paulo de Souza; Silva, Walber José Adriano
Com o advento da Internet das Coisas, novos dispositivos, que fazem parte do nosso cotidiano, estão agora conectados à Internet. O uso crescente de sensores e equipamentos interligados através da Internet já é nossa realidade. Dispositivos esses que têm limitações energéticas, de processamento e de memória, gerando uma demanda por soluções eficientes, mas ainda compatíveis com a Internet. Com isso, certos protocolos foram criados para facilitar a comunicação de dispositivos limitados com a Internet, com o objetivo de não sobrecarregá-los. O MQTT (Message Queue Telemetry Transport) é um exemplo de protocolo voltado a dispositivos com restrições. No entanto, devido aos seus recursos limitados, esses dispositivos são muitas vezes incapazes de estar sempre conectados, tornando-se assim redes desafiadoras. Para resolver esse problema, este trabalho propõe uma integração entre as Redes Tolerantes a Atrasos e Interrupções (DTN, do inglês, Delay Tolerant Networks) com a Internet das Coisas. Em particular, através do Protocolo Bundle (BP) junto com o protocolo MQTT, como meio para contornar esses possíveis atrasos e desconexões perante a internet das coisas.
API Rest para um sistema de gerência de projetos para laboratórios de pesquisa acadêmica
(2025-01-29) Santos, Felipe David Pereira dos; Barbosa, Luiz Paulo de Assis; Silva, Taciano de Morais
Neste trabalho é abordado o desenvolvimentode uma API REST para um sistema de informação customizado para o Laboratório de Elementos do Processamento da Informação (LabEPI) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) campus Caicó/RN, visando a gestão eficiente dos projetos e equipes envolvidas nas atividades de pesquisa.
Aplicação de mineração de dados na descoberta de perfis de alunos de uma escola de ensino público
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017-12) Silva, Angélyca Lanynne Santos; Frade, Rodrigo Valença Cavalcante; Frade, Rodrigo Valença Cavalcante; Melo, Jacicleide Ferreira Targino da Cruz; Lucena, Amarildo
As escolas públicas encontram-se desafiadas em fazer uma educação de qualidade, já que a cada dia surgem novos problemas no alunado do ensino público. A mineração de dados por descobrir conhecimentos em uma base de dados, pode ser aplicada na educação permitindo que a gestão e coordenação pedagógica melhore a qualidade do processo de ensino e aprendizagem. O referido trabalho apresenta um estudo em uma escola pública, usando técnicas de mineração de dados para identificar perfis de alunos. Como parte das referências teóricas, foram estudados conceitos sobre aprendizagem escolar, mineração de dados, suas técnicas e algoritmos, como também a busca de trabalhos relacionados ao tema, onde houve a escolha da ferramenta WEKA para aplicar a técnica de associação no conjunto de dados, cedidos pela a escola aonde foi aplicada a pesquisa. Os dados obtidos fornecidos pela escola e convertidos no formato exigido pelo WEKA, aplicando-se a técnica de mineração. Resultados foram alcançados significativamente, através de dados fornecidos para avaliações externas e internas da escola, revelando informações que eram despercebidas e importantes para obter uma melhor aprendizagem dos alunos.
Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para identificação de alunos com tendência à evasão escolar
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-22) Oliveira, Artur Carlos Santiago de; Vale, Karliane Medeiros Ovidio; Gorgonio, Flavius da Luz e; Silva, Huliane Medeiros da; Guerra, Fabricio Vale de Azevedo
Os índices de reprovação e evasão entre estudantes em cursos de computação é uma estatística preocupante. Os problemas com os alunos que reprovam em disciplinas iniciais são frequentemente citados como um fator que contribui para a evasão. Este estudo propõe o uso de técnicas de aprendizado de máquina para tentar prever o desempenho dos alunos na disciplina de Programação do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da UFRN por meio do desempenho das disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram ser possível prever o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 79% e que esta informação é útil para a implementação de medidas de prevenção à reprovação.
Aplicação do Método de Newton para a solução de sistemas não- lineares
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-10) Freire, Rusdrael Antony de Araújo; Barboza, Francisco Márcio; https://orcid.org/0000-0002-1036-6634; http://lattes.cnpq.br/2081741472782887; Santana, Jerbeson de Melo; http://lattes.cnpq.br/6252828615989793; Romão e Silva, Arthur Anthony da Cunha; http://lattes.cnpq.br/2535790263841193
Este trabalho investiga a importância dos sistemas não lineares na ciência e engenharia, destacando a necessidade de métodos eficazes para resolvê-los. O método de Newton, conhecido por sua rápida convergência, é utilizado para aproximar soluções de sistemas de equações não lineares através de iterações baseadas nas derivadas das funções envolvidas, aplicando-se também à otimização para encontrar pontos críticos de funções suaves. O objetivo é explorar o método de Newton para resolver sistemas não lineares F(X) = 0 e apresentar uma implementação prática utilizando o software Octave. Através de exemplos concretos, demonstra-se a eficácia e utilidade do método de Newton em diversos contextos, facilitando a replicação dos resultados e métodos desenvolvidos

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