Browsing by Author "Almeida, Simone"
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- Desenvolvimento de uma aplicação mobile hibrída para demarcação e visualização de áreas geográficasPublication . Chagas, Bruno Gustavo; Matos, Paulo; Almeida, SimoneO trabalho proposto para a Tese em Sistemas de Informação do Instituto Politécnico de Bragança consiste em abordar o contexto de demarcação territorial utilizando uma solução de baixo custo na plataforma mobile. Devido à dificuldade existente para se definir um limite territorial entre duas ou mais propriedades de maneira formal, busca-se nesse trabalho o desenvolvimento de um aplicativo mobile, disponível para sistemas operativos Android e iOS, que seja capaz de demarcar uma área estabelecida pelo usuário, de forma a qual o usuário tenha percorrido a mesma com o dispositivo mobile operando com o GPS ligado, e atribuir dados à mesma, de maneira que as áreas demarcadas possuam real valor para usuários em termos de informação. Para o desenvolvimento da aplicação está sendo utilizando o framework Ionic, que em conjunto com o Apache Cordova, permite a criação de um aplicativo híbrido utilizando a tecnologias web HTML5, CSS3 e JavaScript. Além disso, para a implementação gráfica dos mapas e formas geométricas está sendo utilizado o plugin do Google Maps para Ionic em conjunto com o plugin de Geolocalização, permitindo a captação de coordenadas durante a demarcação de uma nova área e a plotagem de polígonos na camada gráfica. O objetivo do aplicativo é disponibilizar dois tipos distintos de funcionalidades. A primeira funcionalidade consiste na visualização dos dados. Essa abordagem é representada no aplicativo através de uma tela principal que possui um mapa. Nesse mapa, são definidas graficamente diferentes áreas, ou polígonos, possíveis de serem selecionados, através do toque. Após a área ser selecionada uma nova tela é apresentada para o usuário, contendo informações sobre a área em questão. O usuário também tem a possibilidade de adicionar a área selecionada em uma lista de “favoritos”, facilitando o acesso a informações em um momento futuro. A segunda funcionalidade consiste na demarcação de uma área. Essa abordagem é representada no aplicativo através de uma tela principal que também possui um mapa, assim como a citada anteriormente. Nessa tela o usuário possui a opção de iniciar uma demarcação, pausar uma demarcação e finalizar uma demarcação. No momento em que o usuário inicia uma demarcação e começa a se locomover, o aplicativo faz uso do plugin de geolocalização para armazenar todas as novas coordenadas que estão sendo recebidas, torna-se necessário nesse momento que o GPS esteja ligado no dispositivo. Após isso, o usuário possui duas opções, pausar e finalizar. Quando o usuário pausa a demarcação, o GPS deixa de ser usado e nenhuma coordenada nova é recebida. Já quando a opção de finalizar é selecionado, faz-se uso do plugin do GoogleMaps para transformar a lista de coordenadas obtidas em um polígono. O polígono, que representa uma nova área, só será apresentado no mapa se for concluído que o mesmo não possui auto intersecções. Por fim, uma nova tela é apresentada para o usuário, na forma de um formulário, onde são preenchidas as informações adicionais sobre a área e o processo é finalizado.
- Plataforma para análise e visualização de dados em tempo real baseada em métodos de Big DataPublication . Ferreira, Gabriel Felipe Nunes; Alves, Paulo; Almeida, SimoneOs dados são uma das ciências mais importantes e essenciais para a visualização de gráficos. As análises e técnicas de visualização são muito utilizadas para se criar métricas e previsões a respeito do contexto inserido. O presente trabalho é parte de um projeto da área da engenharia das superfícies, que propõe um modelo de análise e visualização de dados utilizando sensores IoT de temperatura e pressão em máquinas injetoras de plástico. O objetivo é monitorar os dados que são coletados no processo de fabricação de moldes de plástico. O resultado foi atingido desenvolvendo um modelo de análise e visualização de dados em tempo real, com sensores que coletam dados de temperatura e pressão, e possibilidade de visualizar o histórico dos dados da aplicação. Também é possível monitorar os alertas que o modelo pode disparar com base nos dados coletados. Através dos dashboards desenvolvido é possível aos gestores de produção terem à sua disposição um sistema de apoio à decisão que agrega informação da produtividade e da necessidade de manutenção preventiva dos equipamentos.
- Platform for real-time data analysis and visualization based on Big Data methodsPublication . Ferreira, Gabriel Felipe Nunes; Alves, Paulo; Almeida, SimoneOs dados são uma das ciências mais importantes e essenciais para a visualização de gráficos. As análises e técnicas de visualização são muito utilizadas para se criar métricas e previsões a respeito do contexto inserido. O presente trabalho é parte de um projeto da área da engenharia das superfícies, que propõe um modelo de análise e visualização de dados utilizando sensores IoT de temperatura e pressão em máquinas injetoras de plástico. O objetivo é monitorar os dados que são coletados no processo de fabricação de moldes de plástico. O resultado foi atingido desenvolvendo um modelo de análise e visualização de dados em tempo real, com sensores que coletam dados de temperatura e pressão, e possibilidade de visualizar o histórico dos dados da aplicação. Também é possível monitorar os alertas que o modelo pode disparar com base nos dados coletados. Através dos dashboards desenvolvido é possível aos gestores de produção terem à sua disposição um sistema de apoio à decisão que agrega informação da produtividade e da necessidade de manutenção preventiva dos equipamentos.
- Using academic analytics to predict dropout risk in engineering coursesPublication . Lima, Jhonny de; Alves, Paulo; Pereira, Maria João; Almeida, SimoneThe increase of data generated and stored in the educational databases makes it possible to obtain essential information about the teaching and learning process. School dropout and performance problems continue to represent issues which challenge teachers, researchers and higher education institutions to seek solutions. Through the use of academic analytics techniques for data analysis, a sample of 1,844 students between graduates and dropouts on the period between 2007 and 2015 were used as the basis. The methodology followed is essentially quantitative and it allowed to compare student profiles and degrees based on scores, number of attempts and other performance indicators. The data set was processed using Excel software for statistical analysis and R software for data mining using the k-Means and C5.0 algorithms. The propose of a model based on decision trees has as main objectives the generation of standardized instructions, easy interpretation and allow the addition of several possible outcomes, contributing to the decision-making process. The results of this study resulted in contributions which enable higher education institutions to identify students with performance problems and those at risk of dropout and, therefore, allow teachers and course directors to adopt better strategies to increase success and reduce dropout.
- Using academic analytics to predict dropout risk in engineering coursesPublication . Lima, Jhonny de; Alves, Paulo; Pereira, Maria João; Almeida, SimoneThe increase of data generated and stored in the educational databases makes it possible to obtain essential information about the teaching and learning process. School dropout and performance problems continue to represent issues which challenge teachers, researchers and higher education institutions to seek solutions. Through the use of academic analytics techniques for data analysis, a sample of 1,844 students between graduates and dropouts on the period between 2007 and 2015 were used as the basis. The methodology followed is essentially quantitative and it allowed to compare student profiles and degrees based on scores, number of attempts and other performance indicators. The data set was processed using Excel software for statistical analysis and R software for data mining using the k-Means and C5.0 algorithms. The propose of a model based on decision trees has as main objectives the generation of standardized instructions, easy interpretation and allow the addition of several possible outcomes, contributing to the decision-making process. The results of this study resulted in contributions which enable higher education institutions to identify students with performance problems and those at risk of dropout and, therefore, allow teachers and course directors to adopt better strategies to increase success and reduce dropout.