A literatura existente para a transcrição automática de bateria é concentrada principalmente na estimação dos tempos de toque de cada peça do kit da bateria. Sendo assim, nenhum estudo foi encontrado que trata da apresentação dos resultados para um usuário final, tipicamente um músico. Neste sentido, propomos a apresentação destes resultados na forma de partituras. Para tal, utilizamos os tempos de toque estimados a partir de uma rede neural recorrente, juntamente com meta informações pertinentes à música, como o BPM e a fórmula de compasso, para gerar automaticamente a partitura do sinal de entrada. O produto deste estudo provou-se promissor, viabilizando novas frentes de pesquisa voltadas para essa área.
A literatura existente para a transcrição automática de bateria é concentrada principalmente na estimação dos tempos de toque de cada peça do kit da bateria. Sendo assim, nenhum estudo foi encontrado que trata da apresentação dos resultados para um usuário final, tipicamente um músico. Neste sentido, propomos a apresentação destes resultados na forma de partituras geradas automaticamente a partir da estimação dos tempos de toque emitidos por um kit de bateria, mais especificamente para a caixa da bateria. Para tal, utilizamos os tempos de toque pré-estimados da base de dados MDBDrums juntamente com meta informações pertinentes à música, como o BPM e fórmula de compasso. O produto deste estudo provou-se promissor, viabilizando novas frentes de pesquisa voltadas para essa área.
O principal objetivo do presente trabalho é demonstrar a utilidade de técnicas de mineração de dados no contexto de Pokémon, explorando o uso de técnicas de mineração de padrões frequentes como uma ferramenta para auxiliar jogadores iniciantes na construção de equipes de pokémons confiáveis para batalhas competitivas da tier OverUsed – categoria popular na comunidade Smogon –, baseado em equipes já utilizadas por jogadores reais e assíduos, mineradas através de web scraping, bem como explorar a versatilidade de redes complexas para evidenciar relacionamentos entre pokémons utilizados em equipes com frequência, além da popularidade de cada monstrinho no competitivo. Em paralelo a isso, essa obra busca também explorar uma base contendo informações sobre todos os pokémons da 1ª à 9ª geração, a fim de responder questões levantadas sobre a relação de tipo, força, resistência, combinações de tipos, bem como a distribuição dos pokémons ao longo dessas categorias, minerando curiosidades únicas que dificilmente seriam descobertas sem uma análise exploratória.
A monografia investiga como diferentes ajustes nos hiperparâmetros podem influenciar o desempenho de modelos de deep learning aplicados ao reconhecimento facial, com foco especial na diversidade racial, utilizando redes neurais convolucionais (CNNs) aplicadas ao dataset FairFace. A pesquisa testou diversas combinações de hiperparâmetros, como as funções de ativação ReLU, Tanh e Sigmoid, os otimizadores Adam e SGD, além de esquemas de inicialização de pesos, como Normal e He. A ideia foi entender como essas variações afetam a precisão dos modelos e sua capacidade de reconhecer rostos de diferentes raças de forma justa e robusta.
Os resultados mostraram que o uso da função de ativação ReLU, junto com o otimizador Adam e a inicialização He, proporcionou o melhor desempenho geral. No entanto, o estudo também identificou que o modelo teve dificuldades ao lidar com raças menos representadas, como Latino/Hispânico e Oriente Médio, apontando possíveis falhas relacionadas ao viés no reconhecimento. Na conclusão, é sugerido o uso de técnicas mais sofisticadas, como o aumento de dados e ajustes mais finos dos hiperparâmetros, que poderiam ajudar a melhorar a generalização do modelo e reduzir esses vieses.
O objetivo deste trabalho é investigar a relação entre o aspecto socioeconômico e a situação de vacinação contra a doença COVID-19 dos habitantes do estado de Minas Gerais, e de sua capital, Belo Horizonte. Para isso, coletamos dados disponíveis publicamente, relacionados aos tópicos citados, e utilizamos técnicas de ciência dos dados para relacioná-los e analisá-los. Nossa expectativa é comprovar que a política de vacinação é desigual, de forma a favorecer pessoas de renda alta, e não priorizar os mais afetados pela doença. Como resultado deste estudo geramos mapas ilustrativos da situação socioeconômica da população, e da distribuição de vacinados em Belo Horizonte e Minas Gerais, além de diversos gráficos que caracterizam a vacinação nas duas regiões.
O objetivo deste trabalho é investigar a relação entre a distribuição de renda e a situação de vacinação contra a doença COVID-19 dos habitantes do estado de Minas Gerais, e de sua capital, Belo Horizonte. Para isso, coletamos dados disponíveis publicamente relacionados aos tópicos citados e utilizamos técnicas de ciências dos dados para relacioná-los e analisá-los. Nossa expectativa é comprovar que a política de vacinação é desigual, de forma a favorecer pessoas de renda alta. Como resultado deste estudo geramos mapas da distribuição de renda e de vacinados em Belo Horizonte e Minas Gerais, além de diversos gráficos que caracterizam a vacinação nas duas regiões.
Este trabalho aborda a automatização do processo diagnóstico e seus benefícios para a obtenção de resultados confiáveis em tempo mínimo. O estudo foi realizado no laboratório Hermes Pardini, onde cerca de 20.000 exames mensais são filtrados de forma autônoma. A pesquisa destacou que o tempo de formação de um profissional apto a realizar a análise processual e fornecer resultados em cinco a dez minutos demanda aproximadamente um ano. Em contrapartida, após o desenvolvimento do programa de automatização, o tempo de laudo é reduzido para segundos. O principal objetivo desse trabalho é propor uma solução efetiva para agilizar o processo diagnóstico e entregar resultados confiáveis em tempo mínimo.
Atualmente o professor Flavio Diniz está realizando um projeto de machine learning que consiste em encontrar a cópula de uma determinada distribuição de dados. Sendo breve, uma cópula é a função de distribuição cumulativa conjunta de N distribuições marginais. A cópula de uma dada distribuição multivariada pode ser usada em conjunto com as marginais para gerar amostras desta ainda que ela não tenha uma fórmula conhecida. Quando finalizada a rede neural, essas amostras serão geradas usando métodos de MCMC. Durante a POC I foi implementado um metropolis hastings capaz de gerar amostras de distribuições N-dimensionais, para o POC II esse algoritmo foi adaptado para o Metropolis Adjusted Langevin Algorithm (MALA). Apesar de alguns resultados inconclusivos, os testes com a nova implementação indicam que esta gera amostras mais próximas da distribuição desejada.
Após estudar a rede neural compositora de harmonias Coconet e estudar a API disponibilizada para essa rede neural, o objetivo deste trabalho é construir uma aplicação web que utilizasse a API e harmonizasse melodias de input dadas pelo o usuário.
Após estudar a detecção de onsets e a previsão de frames em música, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma aplicação web que utilize essas técnicas para transcrever automaticamente músicas de áudio em partituras. A detecção de onsets é responsável por identificar os momentos de início de eventos musicais relevantes, como notas e acordes, enquanto a previsão de frames gera sequências de frames que representam os eventos detectados.
A aplicação web proposta permitirá que os usuários carreguem arquivos de áudio na plataforma, que serão processados para identificar os onsets e gerar os frames correspondentes. Em seguida, a aplicação irá converter esses frames em partituras musicais, fornecendo uma transcrição precisa e visualmente legível da música. Essa ferramenta terá um papel fundamental na simplificação do processo de transcrição musical, permitindo que compositores, músicos e estudantes explorem e compartilhem suas criações de forma mais eficiente e precisa.
Este trabalho aborda a estruturação de um Data Warehouse (DW) e um painel de Business Intelligence (BI) com dados abertos do Exame Nacional para Certificação de Competências de Jovens e Adultos (Encceja). O Encceja é um exame relevante para a educação brasileira e fornece informações sobre o desempenho dos alunos em diferentes áreas do conhecimento. Realizou-se a estruturação do DW no ambiente de computação em nuvem AWS utilizando-se técnicas de modelagem dimensional, a fim de permitir uma análise abrangente dos dados e proporcionar discussões para a melhoria do sistema educacional.
O BI foi desenvolvido no Tableau Desktop e publicado no Tableau Public, e conta com visualizações sobre o Exame, características dos participantes e desempenho nas provas.
O cálculo formal de Planos de Corte é uma técnica matemática utilizada na área de otimização, particularmente em Programação Linear. Neste trabalho, procuramos trazer essa lógica para os resultados formalizados em Lean 4, seguindo a tendência crescente no mundo da matemática e atendendo a necessidade de confiança nos resultados de solucionadores. Além da formalização, procuramos aqui disponibilizar estes resultados para a comunidade em geral, para que mais integrações entre projetos possam ser possíveis no futuro.
Este trabalho busca alcançar uma compreensão bem embasada do cenário atual de pesquisa em aplicação de grandes modelos de linguagem (LLMs- large language models) em engenharia de software. São discutidos aspectos centrais dos LLMs, como o surgimento de habilidades emergentes, os métodos e estratégias empregados para melhor aplicá-los na engenharia de software, a partir da perspectiva da geração automatizada de testes de unidade, e os desafios que precisam ser enfrentados no desenvolvimento das aplicações e das pesquisas.
Error handling is the process of responding to and recovering from error conditions in the program. In Swift, errors are represented by values of types that conform to the Error protocol. Throwing an error lets you indicate that something unexpected happened, and the normal flow of execution can’t continue. A throw statement is used to throw an error. Optional returns are used to represent the absence of a value, but when an operation fails, it’s often useful to understand what caused the failure so that code can respond accordingly. Therefore, I propose to bridge the Swift Error Handling modeling to C++ to improve the interoperability between the programming languages. The main idea is to be able to throw a C++ exception that stores a thrown Swift Error that has to be represented by a C++ class. In addition to that, to support C++ programs that don’t use exceptions, I propose an additional interoperability mode for throwing functions. When C++ exceptions are disabled, C++ functions should return a result value that contains either the value returned by the function, or the Swift Error value: the Swift::Exception<T> class.
As redes sociais online atualmente funcionam como uma extensão do mundo físico, replicando as dinâmicas sociais vigentes e, em certas situações, apresentando o seu próprio conjunto de regras e comportamentos peculiares.
A comunicação por meio da internet ocorre desde 1970, porém o modelo de redes sociais que conhecemos nos dias de hoje, como sendo um mecanismo coletivo e de colaboração massiva, evidenciou-se a partir de 2005, momento no qual houve uma mudança de paradigma na internet. As páginas na web passaram a ser orientadas aos usuários, ou seja, agora eles conseguiriam criar, compartilhar, colaborar e comunicar informações com outros usuários de forma simplificada, algo que não era possível em anos anteriores. O advento das redes sociais online apresenta-se como um fenômeno relativamente recente, mas com um impacto marcante na sociedade, haja vista a notável influência nos âmbitos social, econômico, político e psicológico da população mundial. Sendo assim, surge a necessidade de estudos que buscam compreender o comportamento humano no ambiente virtual e os seus efeitos.
Dentre as principais redes sociais presentes nas plataformas digitais encontra-se o TikTok. Lançado em 2016 pela empresa chinesa ByteDance. em apenas um ano o aplicativo tornou-se o mais baixado do mundo e atualmente contém mais de 1 bilhão de usuários. Nesse sentido, o entendimento do comportamento dos usuários e criadores de conteúdo em tal rede social representa, consequentemente, a compreensão das dinâmicas sociais vigentes em um território bastante representativo do ambiente online.
A partir do cenário apresentado dois pontos se tornam evidentes: a necessidade de extração dos dados do TikTok e, posteriormente, a análise dos mesmos, a fim de gerar estudos, bem como validar hipóteses acerca do tema. Com base nisso, os objetivos de trabalho definidos serão, em um primeiro momento, o desenvolvimento de um programa capaz de coletar os dados presentes no TikTok.
Em cenários de substituição de pessoas, o qual é comum ao contexto de criação e manutenção de software, a perda de conhecimento e experiência de contribuidores antigos associada à necessidade de treinamento e inclusão de novos talentos pode impactar significativamente o custo e a duração de um projeto. Casos como esses podem levar a acréscimos de 40% a até 60% no custo de desenvolvimento de um sistema. Como então se adaptar a esses desafios de forma a estabelecer um processo que auxilia a reter talento humano? Este trabalho procura oferecer um método, organizado como guia, cuja função é auxiliar times focados em software a compreender, estruturar e realizar um onboarding especializado para seu contexto.