TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item Pet Happines: aplicativo para anúncio de animais na rua(2024-10-04) Silva, Acadi Teófilo de Lima; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O crescimento da população de animais nas ruas é um problema significativo, visto que, ocorrem diversas consequências tanto para o animal quanto para a sociedade. Uma das metidas para ajudar esse cenário é a alocação desses animais para abrigos, no entanto, esses lugares são temporários e precisam que os animais sejam adotados, mas os mesmos estão ficando cada vez mais superpovoados com baixa taxa de adoção. Uma das possíveis causas para essa dificuldade no processo de adoção é a falta de comunicação entre as pessoas que querem adotar esses animais e as que possuem esses animais à disposição para doação. Diante desse cenário, o objetivo deste trabalho é desenvolver um aplicativo para anúncios de animais nas ruas, seja eles abandonados ou perdidos. Para isso, a metodologia foi composta por três principais fases: 1) conscientização do problema com o levantamento de requisitos; 2) sugestão e desenvolvimento, com uso de: Flutter, padrão de estrutura MVC, Firebase, Android Stúdio e etc; 3) validação, por meio do Attrakdiff e teste com usuário. Ao final, os resultados sugerem que o aplicativo desenvolvido é considerado atrativo e os avaliadores se identificaram. Em momento futuro deve-se melhorar alguns pontos de designer identificado durante a avaliação.Item Análise de performance de algoritmos estocásticos aplicados ao problema do caixeiro viajante(2024-10-09) Lima, Lucas Gabriel Oliveira Sales; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/7636465842833021Algoritmos de otimização são ferramentas cada vez mais relevantes nas empresas modernas por serem capazes de otimizar processos e recursos, garantindo resultados mais eficientes e com processamento em tempo hábil para tomada de decisão. A comparação destes algoritmos é o processo comum durante seus estudos de adoção. Entretanto, a utilização de metodologias complexas muitas vezes pode levar à escolha de um algoritmo impreciso, pois seu resultado pode não refletir a realidade de uma empresa que busca implementar aplicações com recursos limitados. Tendo em vista esta problemática, surge a necessidade de avaliar estes algoritmos sob uma nova ótica. O objetivo principal deste trabalho é propor uma reflexão acerca da forma que experimentos em algoritmos são conduzidos. O presente estudo realizou experimentos com algoritmos de otimização utilizando recursos computacionais semelhantes àqueles encontrados na maioria das empresas, comparando com um outro trabalho no qual foram utilizados otimizações e tunings nesses mesmos algoritmos. Para o experimento, foi utilizado o problema do caixeiro viajante, através de 15 benchmarking dividido em 3 categorias, de acordo com o tamanho de cada artigo. Ao final foram obtidas métricas estatísticas do desempenho de cada algoritmo que, comparadas com o artigo de referência, obtiveram tempos de execução menores, sem comprometer a precisão dos resultados. Algoritmos probabilísticos possuem grande importância financeira para empresas com necessidades de gerir recursos rapidamente, tais como aeroportos e estaleiros. Sendo assim, a escolha adequada de parâmetros fornece uma visão mais acurada da realidade.Item Sistema integrado para registro de aulas e análise de frequência dos alunos do Projeto Conecta Vidas do Centro Tecnológico da Associação Conexão Social(2024-10-09) Santos, Djair Batista dos; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584A Associação Conexão Social (ACS), fundada em 2005 em Lagoa de Itaenga, Pernambuco, tem como missão garantir os direitos de pessoas em situação de vulnerabilidade social por meio da educação e inclusão. O Projeto Conecta Vidas visa promover o letramento digital e atividades físicas para idosos, contribuindo para seu envelhecimento ativo e fortalecimento de vínculos comunitários. Contudo, o registro de frequência e a documentação das atividades enfrentam desafios significativos, como a logística dos registros em tempo real e a segurança dos dados sensíveis dos beneficiários. Este relatório apresenta uma proposta de um sistema integrado responsivo para registro de aulas e análise de frequência, desenvolvido com as tecnologias React, Node.js e MySQL. A solução proposta busca otimizar o registro de presença, facilitar o armazenamento seguro de fotos e simplificar o fluxo de informações para a coordenação. Com isso, pretende-se melhorar a eficiência dos educadores, assegurar a proteção dos dados e fornecer relatórios detalhados e precisos para os financiadores. O sistema visa não apenas a continuidade e o sucesso do projeto, mas também a promoção de uma gestão mais transparente e eficaz, potencializando os benefícios oferecidos pela ACS.Item Desenvolvimento de no-code no FlowUp: construção de campos personalizáveis(2024-10-04) Santos, João Victor Vieira Silva dos; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5366897410770757O presente trabalho tem como foco a implementação de funcionalidades No-Code no sistema ERP FlowUp com o objetivo de oferecer maior flexibilidade e personalização para os usuários. Utilizando a metodologia Design Thinking, foram desenvolvidos campos personalizados que permitem uma melhor adaptação do sistema às necessidades específicas de cada empresa. As entrevistas realizadas com stakeholders confirmaram a utilidade da funcionalidade, sugerindo melhorias para sua expansão. O estudo conclui que a introdução de No-Code no FlowUp é uma solução eficiente para personalização, oferecendo novas possibilidades de evolução e integração de dados.Item Automatização dos serviços de coleta domiciliar com o QGIS e Python(2024-10-04) Prado, Artillis Henrique Mendes do; Medeiros, Victor Wanderley Costa de; http://lattes.cnpq.br/7159595141911505; http://lattes.cnpq.br/7294722691197017Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta inovadora para monitoramento dos serviços de coleta domiciliar na cidade do Recife, Brasil, utilizando QGIS e Python. O objetivo principal é otimizar o gerenciamento das operações do CCO (Centro de Controle Operacional) que atua na Autarquia de Manutenção e Limpeza Urbana, permitindo o acompanhamento dos veículos de coleta e a análise detalhada de suas rotas. A plataforma desenvolvida coleta e processa dados geoespaciais, fornecendo informações precisas e imediatas sobre o percurso dos caminhões, gerando relatórios que auxiliam na gestão do serviço. Com a integração dessas tecnologias, a ferramenta oferece funcionalidades como a identificação de trechos não atendidos, análise do tempo de atendimento por setor e avaliação da produtividade dos veículos. Os relatórios gerados permitem uma visão ampla da eficiência das operações, facilitando a tomada de decisões estratégicas, como ajustes nas rotas e realocação de veículos mais produtivos. A ferramenta também possibilita filtrar dados por velocidade e tolerância de distância, o que ajuda a verificar se os caminhões seguiram as rotas planejadas. A implementação desta solução traz benefícios significativos para a gestão pública, como maior controle operacional, precisão nos dados e transparência nas ações de coleta de resíduos. Ao gerar informações em tempo real e resultados rápidos, a ferramenta contribui para a eficiência das operações e a melhoria contínua dos serviços, além de promover uma administração mais eficiente e baseada em dados. Dessa forma, o sistema desenvolvido ajuda a tornar o processo de coleta de resíduos mais ágil e sustentável.Item Minha UBS: aplicativo para facilitar o acesso a serviços disponibilizados em Unidades Básicas de Saúde(2024-10-09) Lira, Emerson Leonardo Oliveira de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O Sistema Único de Saúde é o sistema que garante à população brasileira acesso aos serviços de saúde de forma gratuita pela rede pública. A principal forma de acesso a esses serviços é a partir das unidades básicas de saúde, popularmente conhecidas como "postinhos". Os responsáveis nessas unidades por facilitar esse acesso aos moradores são os agentes comunitários, de saúde e de endemias, que atuam como pontes entre os moradores e as unidades de saúde. Com ferramentas para auxiliar o planejamento de estratégias para atuar na região e facilitar a comunicação com os moradores, o Minha UBS propõe, através de um aplicativo, reduzir as barreiras entre a população e os serviços públicos de saúde.Item Aprendizagem de máquina para a identificação de clientes propensos à compra em Inbound marketing(2019-07-12) Silva, Bruno Roberto Florentino da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O ponto mais importante para uma empresa deve ser sempre o cliente e conseguir novos clientes nem sempre é uma estratégia fácil. As técnicas de marketing digital estudam como atrair novos clientes para as empresas fazendo uso de plataformas digitais. Em virtude da popularização destes meios, as estratégias tiveram que se moldar às novas necessidades. Com apenas um clique é possível alcançar milhares de indivíduos, o que significa muitos leads (oportunidades de negócio) novos para a empresa. Entretanto, filtrar quais desses indivíduos estão realmente interessados no produto ou serviço ofertado pela empresa demanda um grande esforço da equipe de vendas. Essa sobrecarga é prejudicial no sentido de que a empresa pode perder receita por falta de direcionamento das verdadeiras oportunidades. Visando amenizar tal problema, o presente trabalho oferece uma proposta cujo objetivo é a identificação automática de potenciais clientes com maior propensão à compra dentre os leads obtidos por uma empresa através de estratégias de marketing digital. Para tornar possível a execução desta proposta, foram utilizados recursos de Aprendizado de máquina, com aplicação dos algoritmos de classificação supervisionada, Árvore de decisão e Naive Bayes (NB), fornecidos pela biblioteca Scikit-learn, sob a linguagem de programação Python. Além disso, fez-se necessário a aplicação do algoritmo de sobreamostragem SMOTE, devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Com a finalidade de otimizar a classificação, foram utilizadas técnicas de seleção de atributos e seleção de modelos com ajuste de hiperparâmetros. Para avaliação dos resultados, utilizou-se as métricas de matriz de confusão, precisão, cobertura e curva de precisão e cobertura. Devido ao desbalanceamento dos dados, a métrica de precisão não relatou bons resultados, com médias de 5,5% de acerto. Já a cobertura alcançou médias de aproximadamente 83%. Mesmo com resultados tão divergentes entre as métricas aplicadas, o presente trabalho conseguiu identificar a maioria das verdadeiras oportunidades e relatando que ao utilizar esta abordagem, seria possível obter uma redução de até 85% da aplicação de esforço por parte da equipe de vendas. Em consequência disso, uma empresa pode ter uma redução de custos ao diminuir os recursos aplicados para obter novos clientes, propiciando que a equipe de vendas possa encontrar novos clientes com maior eficiência.Item Implementação de um sistema mobile colaborativo para acompanhamento do quadro de pacientes com esclerose múltipla por meio de análise de sentimento(2024-10-02) Araujo, Paula Priscila da Cruz; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; Tschá, Elizabeth Regina; http://lattes.cnpq.br/9598413463162759; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/0280090820230057O estudo visa desenvolver um sistema mobile para facilitar o acompanhamento de pacientes acometidos por Esclerose Múltipla (EM) baseado no Toolkit Human-Centered Design (HCD) para atender as necessidades dos pacientes. O aplicativo permite que eles registrem e monitorarem emoções, sintomas e tratamentos, oferecendo relatórios mensais e alertas personalizados. Para a análise de sentimentos, foram utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina XGBoost e Naive Bayes, sendo o XGBoost demonstrando melhor desempenho, com uma acurácia de 87,56% e um F1-Score de 0,876, enquanto o Naive Bayes, obteve 62,25% de acurácia e um F1-Score de 0,524. Os resultados indicam a eficácia da ferramenta no acompanhamento emocional e médico, contribuindo para a melhoria na qualidade de vida.Item Técnicas preditivas para auxílio no diagnóstico de melanomas via imagens(2024-10-02) Silva Júnior, José Carlos Monte; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964O câncer de pele é o tipo mais comum de câncer no mundo, dividido em dois tipos principais: melanoma e não melanoma. Embora mais raro, o melanoma é o mais letal devido ao seu potencial de causar metástase. Métodos não invasivos, como a dermatoscopia e a regra ABCDE, têm sido utilizados para evitar procedimentos cirúrgicos desnecessários e têm ajudado na identificação de lesões, contribuindo para diagnósticos mais rápidos. Com o avanço da tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) ganhou destaque, mostrando-se uma solução promissora para a análise de dados médicos, especialmente com o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNCs), que podem reconhecer padrões em imagens dermatoscópicas e ajudar na classificação de lesões como melanoma ou não melanoma de forma automatizada. Este projeto propõe um comitê de classificadores baseado em Redes Neurais Convolucionais para classificar imagens dermatoscópicas como melanoma ou não melanoma, comparando seu desempenho com arquiteturas validadas, como AlexNet e VGG-16, utilizando técnicas de Transfer Learning. As análises de Precisão, Revocação e Pontuação F1 mostraram que o comitê de Redes Neurais Convolucionais superou os modelos que utilizam técnicas de Transfer Learning, com a AlexNet apresentando desempenho superior à VGG-16. O comitê de Redes Neurais Convolucionais demonstrou uma maior capacidade de generalização, mostrando-se promissor ao capturar as características relevantes das imagens, revelando potencial para aplicações médicas, embora ainda precise ser refinado para atingir padrões clínicos.Item Análise de sentimentos em reviews de jogos digitais da Plataforma Steam(2024-09-26) Albuquerque, Júlia de Melo; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584A análise de sentimento é uma área que investiga as expressões emocionais da linguagem humana, buscando compreender as necessidades e opiniões subjacentes expressas em textos. Sua complexidade existe na habilidade de discernir não apenas o conteúdo textual, mas também as matrizes emocionais implícitas. Com o avanço tecnológico, a facilidade de expressar a opinião publicamente se dissemina por diversos meios, sendo campo dos jogos online uma vertente que atrai inúmeras publicações de jogadores sobre os diversos títulos disponíveis. No entanto, essa diversidade de públicos e temas torna desafiador compreender o sentimento expresso que permeia esse universo. O objetivo deste estudo é aplicar técnicas de análise de sentimento em avaliações de jogos digitais, adotando uma abordagem focada em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e bibliotecas pre-polarizadas, a fim de identificar o melhor caminho de classificação capaz de discernir os sentimentos expressos pelos usuários nas avaliações. Nessa operação está sendo considerada uma abordagem com todas as opiniões e outra focada em gênero específico de cada jogo. Essa análise foi conduzida por meio da exploração de dados provenientes de uma empresa de distribuição de jogos online (Steam), seguindo com uma preparação desses dados devido às particularidades presentes nos registros. Os resultados revelam que os modelos de aprendizado de máquina superam as abordagens tradicionais, como a utilização da biblioteca VADER, apresentando uma precisão maior em aproximadamente 10% nas capturas, observou-se uma diferença de 20% a mais em métricas como recall e F1-score. Esse estudo representa uma contribuição analítica para a área da análise de sentimento, destacando a capacidade do modelo construído em lidar com a complexidade da linguagem humana.