A5074284288- Scientific Computing and Data Management
- Recommender Systems and Techniques
- Distributed and Parallel Computing Systems
- Data Management and Algorithms
- Time Series Analysis and Forecasting
- Caching and Content Delivery
- Advanced Bandit Algorithms Research
- Complex Network Analysis Techniques
- Data Stream Mining Techniques
- Consumer Market Behavior and Pricing
- Data Mining Algorithms and Applications
- Anomaly Detection Techniques and Applications
- Aviation Industry Analysis and Trends
- Business Process Modeling and Analysis
- Air Traffic Management and Optimization
- Digital Marketing and Social Media
- Digital Platforms and Economics
- Data Visualization and Analytics
- Context-Aware Activity Recognition Systems
- Human-Automation Interaction and Safety
- IoT and Edge/Fog Computing
- Power Line Communications and Noise
- Gene expression and cancer classification
- Education and Digital Technologies
- Distributed systems and fault tolerance
Federal Center for Technological Education of Minas Gerais
2016-2024
Federal Center for Technological Education Celso Suckow da Fonseca
2010-2024
WinnMed
2023
Federal University of São João del-Rei
2017-2019
Universidade Federal do ABC
2018
Universidade Federal de Juiz de Fora
2017
Universidade Federal Fluminense
2016
Instituto Federal do Maranhão
2014
Universidade de Fortaleza
2009
Unifor
2009
ABSTRACT This work presents an ODE model for COVID-19 named SINDROME that incorporates quarantine, contagion dynamics, and environmentally mediated transmission based on the compartments. The introduces a new parameter allows transmission, moving quarantined individuals to infected compartment. We developed gray box with SINDROME, fit over 169 regions.
This paper presents an economic solution for individuals with disabilities in the legs and arms. The goal is to use IMU (Inertial Measurement Unit) capture movements from user's head through this movement be able move electric wheelchair. For extraction data processing Arduino Uno used classification MatLab <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">®</sup> software simulating movement. Euclidean distance, Mahalanobis artificial neural...
A Social Network Analysis applied to logistics and supply networks has contributed assisted planning managers identify methods for evaluating partnership networks.The relationship between supplier buyer extends other disciplines, the social is one of them.Several authors have written about subject, but lack quantitative data analysis shows that there still a need future studies.In this article, use application network metrics in chain were analyzed.The degree, betweenness closeness...
Several international projects and collaborations have emerged in the last years due to increasing demand for grid distributed resources around world. One important aspect of these initiatives deals with "gridification" computing intensive scientific applications otherwise difficult run efficiently. The EELA Project (E-Infrastructure shared between Europe Latin America) is a collaboration American European institutions that has developed potent e-infrastructure e-Science applications. This...
Recommender Systems (RSs) have assumed a prominent role in e-commerce domains, affecting decisively distinct business phases, such as convert new users into customers. The total absence of information about is one the main challenges this area, and it known literature Ramp-up Problem. In scenario, non-personalized strategy are chosen for simplicity, domain independence effectiveness. State-of-the-art strategies assume that popular items more likely to represent useful recommendations when...
Data assimilation (DA) is an essential issue for operational prediction centers, where a computer code applied to simulate physical phenomena by solving differential equations. The procedure determine the best initial condition combining data from observation and previous forecasting (background) carried out method. Kalman filter (KF) technique assimilation, but it computationally expensive. An approach reduce computational effort DA emulate KF neural network. multi-layer perceptron network...
Experimentos científicos em larga escala são complexos devido à modelagem, execução e análise de grandes volumes dados. Na bioinformática, esses experimentos estruturados como workflows científicos, usando sistemas gerência computação alto desempenho. Este artigo apresenta uma computacional do desempenho workflow transcriptômica ParslRNA-Seq entre arquiteturas com memória distribuída compartilhada mais recentes supercomputador Santos Dumont, demonstrando a escolha das máquinas pode influenciar o
Os atrasos nos voos representam desafios significativos para a eficiência operacional e satisfação dos passageiros. Este estudo investiga detecção de desvios conceitos reais virtuais no principal aeroporto São Paulo (SBSP) durante os períodos pré, intra pós-pandemia. Utilizando o modelo Naive Bayes integrando dados do Voo Regular Ativo (ANAC) com informações meteorológicas da NOAA, avalia impacto diferentes métodos desvio conceito desempenho preditivo. A análise revela que técnicas virtual,...
O artigo apresenta uma análise do desempenho computacional da etapa de alinhamento mais custosa workflow Parsl-RNA Seq, utilizando o perfilador Intel VTune no supercomputador Santos Dumont. objetivo trabalho é analisar software Bowtie2, responsável pelo sequências que a demanda recursos computacionais. Bowtie2 foi executado com suporte biblioteca Parsl e monitorado VTune, avaliar sua eficácia escalabilidade em ambientes computação alto desempenho.
A infraestrutura viária é essencial no contexto urbano, e o aumento do uso de automóveis impacta negativamente a qualidade vida devido grandes congestionamentos. Analisar as trajetórias dos veículos crucial para gestão eficiente das cidades. partir monitoramento GPS desses veículos, possível classificar trajetórias, verificar desvios, entre outras análises. Recentemente, redes neurais sem peso (WiSARD) têm sido utilizadas essas tarefas. Entretanto, desempenho dessas influenciado pelas...
A predição de séries temporais é uma tarefa importante da ciência dados e possui aplicações práticas em diversos campos. Este artigo explora técnicas aumento suavização para melhorar a precisão robustez modelos preditivos. Uma metodologia chamada Augment+Smooth, que integra ambas as abordagens, proposta gerar novas instâncias partir termos recentes bem-comportados. Os experimentos demonstraram ela resulta melhorias significativas na previsão um contexto extremo baixa disponibilidade dados....
Dois tipos de etanol combustível são produzidos no Brasil: hidratado, usado diretamente como veicular, e anidro, misturado na gasolina proporção 27%. Dados da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural Biocombustíveis (ANP) indicaram que a produção brasileira representou quase 22% consumo total combustíveis automotivos país em 2023. Seis estados responsáveis por aproximadamente 90% etanol, o apresenta um desafio logístico não só devido à sazonalidade mas também pela necessidade transporte das...
Destacando a importância da indústria portuária no cenário global e ressaltando os desafios ambientais associados suas operações, este artigo apresenta o conceito de Digital Twin como uma ferramenta crucial para promover sustentabilidade portuária, permitindo monitoramento, análise simulação detalhados em tempo real. A implementação do possibilita melhorias na eficiência energética, redução emissões carbono mitigação impactos ambientais, além representar transformação significativa forma as...