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ROB: uma abordagem para identificação automática de bovinos usando OCR
Get PDFA identificação individual de bovinos desempenha um papel estraté-
gico na gestão de propriedades leiteiras, permitindo o registro de dados como
frequência de alimentação, consumo de água e produção de leite. Em pequenas
propriedades, no entanto, esse processo ainda é realizado manualmente, limi-
tando a eficiência. Este trabalho apresenta a abordagem ROB (Reconhecimento
Óptico de Brincos), cuja principal contribuição é a avaliação de posições de câ-
mera e a criação de uma base de dados anotada de imagens reais de brincos
manuscritos, incluindo casos de oclusão parcial. As imagens foram processa-
das com o Microsoft Azure OCR, alcançando 77,78% de precisão e 61,40% de
revocação no melhor cenário. Além de demonstrar a viabilidade do OCR nesse
contexto, o trabalho reforça seu potencial como alternativa de menor custo em
comparação ao RFID para pequenas propriedades.A individual identification of cattle plays a strategic role in dairy farm
management, allowing the recording of essential data such as feeding frequency,
water consumption, and milk production. In small farms, however, this pro-
cess is often carried out manually, which limits efficiency. This paper presents
the ROB approach (Optical Ear Tag Recognition), whose main contribution is
the evaluation of camera positions and the creation of a real annotated image
dataset of handwritten cattle ear tags, including cases with partial occlusion.
The images were processed with Microsoft Azure OCR, and the results achieved
77.78% precision and 61.40% recall in the best setup. In addition to demons-
trating the feasibility of OCR in this context, this work highlights its potential as
a low-cost alternative to RFID for small farms
Aplicação de mineração de dados para identificação de possíveis inadimplentes em uma cooperativa do ramo agrícola
Get PDFA inadimplência é um problema que afeta tanto os consumidores quanto as empresas, comprometendo o crédito e gerando prejuízos financeiros. Estudos recentes realizados pelas empresas Serasa e Serasa-Experian revelam a preocupante situação do Brasil nesse contexto. Além disso, as cooperativas do ramo agropecuário também enfrentam desafios em relação à inadimplência, uma vez que lidam com transações financeiras e têm um grande número de clientes, o que dificulta a avaliação de crédito. Neste trabalho de conclusão de curso, foi desenvolvido um modelo de classificação capaz de identificar os clientes com maiores chances de inadimplência. O modelo combina os algoritmos RandomizableFilteredClassifier e NaiveBayes, alcançando uma revocação de 67%. Dados reais, cedidos por uma cooperativa, foram utilizados incluindo informações financeiras, histórico de vendas e comercialização de grãos. O modelo resultante do trabalho tem como objetivo auxiliar os analistas de crédito na priorização dos clientes que deverão ser avaliados e assim e reduzir a inadimplência futura.Non-payment is a problem that affects both consumers and businesses, compromising credit and generating financial losses. Recent studies by Serasa and Serasa-Experian reveal Brazil’s worrying situation in this context. In addition, agricultural cooperatives also face challenges in relation to non- payment, as they deal with financial transactions and have a large number of customers, which makes credit evaluation difficult. In this graduation project, a classification model was developed to identify clients with the highest risk of non-payment. The model combines the RandomizableFilteredClassifier and NaiveBayes algorithms, achieving a recall of 67%. Real data, provided by a cooperative, was used, including financial information, sales history, and grain marketing. The resulting model of the work is intended to assist credit analysts in prioritizing the clients who will be evaluated and thus reduce future non- payment
Comparação de técnicas de classificação para identificação de fake news em português
Get PDFO avanço da Internet resultou em um aumento na disseminação de informações, mas não é possível garantir a qualidade dessas informações, levando ao problema de Fake News. As mesmas são responsáveis por diferentes tipos de danos a sociedade. Para resolver esse problema, existem distintas aproximações automatizadas. Este trabalho comparou diferentes técnicas usadas para a identificação de Fake News, buscando ajudar a entender o que é mais eficaz para a tarefa no idioma Português. Foram levantadas 9 questões de pesquisa e realizados experimentos em uma base de dados com 7.200 notícias reais para respondê-las. O melhor resultado foi atingido pelo modelo BERTimbau, um modelo BERT pré-treinado em português, alcançando Medida-F1 de 99%.The advance of the Internet has resulted in an increase in the dissemination of information, but the quality of this information cannot be guaranteed, leading to the problem of Fake News. These are responsible for different types of damage to society. To solve this problem, there are different automatized approaches. This work compared different techniques used to identify Fake News, seeking to help understand what is more effective for the task in the Portuguese language. Nine research questions were raised and experiments were performed on a database with 7,200 real news in order to answer them. The best result was achieved by the BERTimbau model, a pre-trained BERT model in Portuguese, reaching F1-Measure of 99%
UATracking: uma ferramenta de web tracking usando Redis
Get PDFO avanço da tecnologia possibilita que empresas e indivíduos pos-
sam ter alta visibilidade na Internet para os seus negócios. Neste cenário esses
grupos sentem a necessidade de se adaptar e personalizar seus sites, para que
possam se manter competitivos. Para que tais sites possam ser avaliados, é ne-
cessário a captação das ações dos usuários, de forma que tal coleta não inter-
fira na interação do usuário. Nesse contexto, este trabalho de conclusão propõe
uma ferramenta de coleta e armazenamento das ações de usuários. Essa ferra-
menta é de integração flexível no HTML e independente da linguagem e banco
de dados utilizados, com a possibilidade de escalabilidade, pois utiliza banco
de dados NoSQL e arquitetura de containers. Este trabalho também descreve
um estudo de caso para avaliar a ferramenta com usuários reais.The advancement of technology has enable companies and individu-
als to earn high visibility on the Internet for their business. In this scenario,
these groups feel the need to adapt and personalize their websites, so that they
can remain competitive. In order for such sites to be evaluated, it is necessary
that the capture of the user actions don’t interfere with the site usage. This paper
proposes a tool to collect and monitor user actions. This tool posses flexible
integration in HTML and works regardless of the language and database used
in the back-end, with the possibility of scalability, with the usage of NoSQL
database and containers. This paper also describes a case study to evaluate the
tool with real users
H-sim: uma função de similaridade híbrida para identificação de correspondência de produtos
Get PDFUma empresa ao realizar compras de produtos de seus fornecedores, precisa importar as notas fiscais eletrônicas destes produtos para sua base de dados relacional para administrar o estoque de produtos, tributos e revenda. Esta não é uma tarefa trivial, pois as descrições dos produtos das notas fiscais e da base de dados apresentam variações. Este trabalho de conclusão de curso apresenta a função de similaridade H-sim que combina funções de similaridade semânticas com funções de similaridade baseadas em token ou distância de edição para identificar produtos correspondentes de diferentes bases de dados. Foram realizados experimentos utilizando dados reais de produtos, onde a função H-sim obteve 87,7% de F1.When a company purchases products from its suppliers, it needs to
import electronic invoices for these products into its relational database to ma-
nage product inventory, taxes and resale. This is not a trivial task, as the product
descriptions in the invoices and the database vary. This paper presents the H-
sim similarity function that combines semantic similarity functions with simila-
rity functions based on token or edit distance to identify corresponding products
from different databases. Experiments were performed using real product data,
where the H-sim function obtained 87.7% of F1
Identificação de possíveis candidaturas de fachada utilizando técnicas de detecção de anomalias
Get PDFDetecção de anomalias é uma das técnicas presentes na mineração de dados, que tem por objetivo identificar dados com atributos que se destacam em relação aos demais de maneira irregular. Este trabalho procura identificar possíveis candidaturas de fachada através de técnicas de detecção de anomalias, aplicadas aos dados sobre os candidatos disponibilizados pelo Tribunal Superior Eleitoral. Foram utilizados algoritmos não supervisionados para identificar potenciais candidaturas de fachada de forma automática. Após, foi aplicado um algoritmo supervisionado para encontrar padrões úteis que descrevem candidaturas de fachada. Com isso, foram identificadas um total de 572 anomalias nas eleições de 2018 e 2022, que podem representar candidaturas de fachada.Outlier Detection is a data mining technique, in which your objective
is to identify data with attributes that stand out concerning others in an irregular
way. This work pursuit to identify possible fake applications through anomaly
detection tools applied to data about the candidates provided by the Tribunal Su-
perior Eleitoral. Unsupervised algorithms were used to identify potential fake
applications automatically. Then, a supervised algorithm was applied to find
useful patterns that describe fake applications. With this, a total of 572 anoma-
lies were identified in the 2018 and 2022 elections, which could represent fake
applications
LIpE 1.0: um jogo digital educacional para o ensino de pensamento computacional no ensino fundamental
Get PDFNos últimos anos, o Pensamento Computacional se tornou um tema central
nas discussões sobre educação. Isso ocorreu devido à crescente demanda por habili-
dades que vão além da memorização de conteúdos, priorizando competências como
raciocínio lógico, resolução de problemas e pensamento crítico, essenciais para a
formação de cidadãos preparados para os desafios do século XXI. No entanto, sua
implementação nas escolas tem gerado uma série de dúvidas e desafios, incluindo
a adaptação do ensino para diferentes faixas etárias, níveis de habilidade e recur-
sos disponíveis. Esses desafios exigem a criação de novas estratégias para integrar
esse conceito de maneira eficaz no currículo educacional. Este trabalho apresenta o
desenvolvimento do LIpE 1.0, um jogo digital educacional voltado ao ensino de Pen-
samento Computacional para estudantes dos anos iniciais do Ensino Fundamental.
O jogo possui características interativas, como reconhecimento de gestos corporais
e cadastro por reconhecimento facial, promovendo uma experiência lúdica para os
estudantes. Sua estrutura é composta por modos de jogo baseados nas estruturas
básicas de algoritmos, como sequência, condição e repetição, integrando elementos
visuais, desafios progressivos e desenvolvimento da motricidade. O protótipo foi tes-
tado em ambiente controlado com estudantes voluntários, atingindo 100% de precisão
na detecção de movimentos e 85% no reconhecimento facial. Além disso, o jogo foi
avaliado por uma especialista em educação nos anos iniciais.In recent years, Computational Thinking has become a central topic in dis-
cussions about education. This has occurred due to the growing demand for skills that
go beyond memorizing content, prioritizing skills such as logical reasoning, problem-
solving and critical thinking, which are essential for the formation of citizens prepared
for the challenges of the 21st century. However, its implementation in schools presents
various doubts and challenges, including the adaptation of teaching methods to diffe-
rent age groups, skill levels, and available resources. These challenges demand new
strategies to effectively integrate this concept into the educational curriculum. This
work presents the development of LIpE 1.0, a digital educational game designed to te-
ach Computational Thinking to students in the early years of elementary school. The
game has interactive features, such as body gesture recognition and registration th-
rough facial recognition, providing students with a playful and engaging experience.
Its structure is composed of game modes based on the basic structures of algorithms
such as sequence, condition, and repetition also incorporating visual elements, pro-
gressive challenges, and motor skill development. The prototype was tested in a con-
trolled environment with volunteer students, achieving 100% accuracy in movement
detection and 85% in facial recognition. Additionally, the game was evaluated by a
specialist in early childhood education
Análise de algoritmos de negociação para recomendação de investimentos na bolsa de valores brasileira
Get PDFCom um aumento em 2022 de 17,5% de investidores na bolsa de valores brasileira em comparação a 2021, surge a necessidade de orientação financeira para essas pessoas, seja através de um sistema de investimentos ou por um profissional da área. Seguindo essa linha, o problema levantado por este trabalho é a falta de um sistema seguro e gratuito que indique o momento ideal de compra ou venda de ações. Pensando em minimizar essa lacuna, o presente trabalho seleciona, analisa e avalia diferentes algoritmos de negociação por meio de diversos indicadores com foco nas ações da bolsa brasileira. Foram testados 5 algoritmos de negociação por meio de 9 indicadores de desempenho para 30 ações da bolsa de valores brasileira, divididas em 9 setores e 15 segmentos. O algoritmo com maior desempenho foi o Buy and Hold obtendo um índice Sharpe médio de 0,830 que analisa o retorno ajustado ao risco.With a 17.5% increase of investors in the brazilian stock exchange in 2022 compared to 2021, the need for financial guidance for these people arises, either through an investment system or by a professional in the area. Following this line, the problem raised by this work is the lack of a safe and free system that indicates the right moment to buy or sell shares. Thinking about minimizing this gap, the present work selects, analyzes and evaluates different trading algorithms through different indicators focusing on the brazilian stock exchange. Five trading algorithms were tested using 9 performance indicators for 30 shares of the Brazilian stock exchange, divided into 9 sectors and 15 segments. The algorithm with the best performance was the Buy and Hold obtaining an average Sharpe ratio of 0.830 that analyzes the risk-adjusted return
Desenvolvimento e avaliação de um buscador de portarias
Get PDFPortarias são documentos emitidos por órgãos institucionais federais
que contém, dentre outras, informações a respeito de servidores de instituições. Este Tra-
balho de Conclusão de Curso apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um buscador
de portarias, que coleta os documentos que publicam as portarias nos repositórios das
instituições, identifica as portarias nesses documentos e disponibiliza uma interface de
busca. Foram realizados experimentos em 5 bases de dados reais, que mostraram uma
precisão maior que 90% para a coleta dos documentos e identificação do número, da data
e do conteúdo das portarias. Além disso, um experimento com usuários reais mostrou que
o buscador é capaz de colocar as portarias relevantes no topo dos resultados.Portarias are documents issued by federal institutional organs that con-
tain, among other things, information about the institutions’ employees. This paper pre-
sents the development and evaluation of a search engine focused on Portarias, which
collects the documents that publish the portarias in the institutions’ repositories, identi-
fies the portarias in these documents, and provides a search interface. Experiments were
carried out on 5 real databases, which showed a precision greater than 90% for crawling
of documents and identification of the number, date, and content of the portarias. In ad-
dition, an experiment with real users showed that the search engine is able to place the
relevant portarias at the top of the results
Cartolático: um sistema que utiliza a técnica de raciocínio baseado em casos para recomendação de escalações no aplicativo Cartola FC
Get PDFO Cartola FC é um jogo do estilo fantasy que permite que os usuários criem suas próprias equipes virtuais e escalem jogadores e técnicos participantes do Campeonato Brasileiro de Futebol para representá-los a cada rodada. O alto número de variáveis ligados a uma partida de futebol e o curto espaço de tempo entre duas rodadas torna complexa a análise dos atletas disponíveis para escalação. Neste contexto, o presente artigo propõe o sistema Cartolático, que utiliza a técnica de raciocínio baseado em casos para recomendar jogadores no momento da escalação. Essa é uma técnica de inteligência artificial que se assemelha a maneira como os seres humanos pensam na resolução de problemas. Para validar a o sistema foram propostas duas métricas: A assertividade do sistema, calculada por meio de uma função que normaliza a recomendação de jogadores, e a precisão do sistema, calculada com base na diferença média entre as pontuações previstas e as pontuações realmente obtidas. O sistema obteve médias de precisão acima do valor mediano para 5 das 6 posições disponíveis.Cartola FC is a fantasy-style game that allows users to create their own virtual teams and select players and coaches participating in the Brazilian Soccer Championship to represent them in each round. The high number of variables associated with a soccer match and the short period of time between two rounds makes the analysis of the available athletes complex. In this context, this paper proposes the Cartolático system, which uses the case-based reasoning technique to recommend players at the moment of their selection. This is an artificial intelligence technique that resembles the way human beings think when solving problems. To validate the system two metrics were proposed: The assertiveness of the system, calculated using a function that normalizes the recommendation of players, and the accuracy of the system, calculated based on the average difference between the predicted scores and the scores actually obtained. The system obtained accuracy averages above the median value for 5 of the 6 available positions
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