Esta pesquisa de mestrado tem como objetivo central propor um novo plano de monitoramento para ambientes NECOS, denomina DIMA (do inglês, Distributed Infrastructure & Monitoring Abstraction). O DIMA tem o fim de aprovisionar monitoramento enquanto serviço na granularidade de partes que compõe Cloud-Network Slices, pautada na motivação evidenciada pela análise de trabalhos relacionados. Atualmente, o NECOS conta com o IMA (do inglês, Infrastructure & Monitoring Abstraction), que oferece uma solução centralizada em nuvem de núcleo. O DIMA pretende avançar a solução IMA por meio de uma solução capaz de aprovisionar monitoramento enquanto serviço para o ecossistema NECOS, com total automação de orquestração do serviço de monitoramento, suporte a diferentes modelos de monitoramento (centralizado, distribuído e híbrido) e compatível com o contínuo edge-to-cloud.

Os Sistemas de Intertravamento Ferroviário (SIF) têm sido implementados há muito tempo como sistemas baseados em relés. No entanto, a verificação de segurança desses sistemas geralmente é feita manualmente a partir de uma análise de diagramas de circuitos elétricos, logo tal verificação não pode ser considerada confiável. Na literatura, abordagens com verificação formal são utilizadas para analisar tais sistemas. No entanto, esse tipo de verificação tende a consumir muitos recursos computacionais, o que dificulta o uso dessas verificações para sistemas industriais. Embora a comprovação formal do comportamento desses sistemas seja eficaz para melhorar a segurança, na literatura existente, os trabalhos geralmente focam na modelagem das transições de estado do sistema, ignorando os comportamentos concorrentes dos componentes independentes. Como consequência, não é possível verificar a existência de problemas de concorrência. Diferentemente de outras abordagens, a metodologia proposta neste trabalho permite a especificação de estados transitórios. Como resultado, é possível realizar uma verificação mais forte, incluindo uma investigação sobre a existência de estados com ciclos sucessivos (ou seja, ringbell effect), que são perigosos em tais sistemas. Uma análise formal do sistema tem potencial para garantir sua segurança. Neste trabalho é apresentada uma proposta de modelo formal de especificação dos estados dos componentes elétricos de SIF baseados em relés utilizando uma linguagem baseada em processos, CSP. Este modelo permite a verificação de tais sistemas com base no comportamento de cada componente, o que permite a análise de certas propriedades como a existência de um estado com um ciclo infinito de sucessões (ou seja, ringbell effect), curtos-circuitos, deadlocks, divergências ou componentes que não podem estar ativados ao mesmo tempo. Além disso, o modelo proposto permite automatizar a verificação formal do sistema por verificação de modelos, focando nos aspectos de concorrência de tais sistemas e fundamentando a análise de novas condições de segurança que não foram consideradas nas abordagens anteriores.

Conjuntos Fuzzy Multidimensionais é uma nova extensão dos conjuntos fuzzy no qual os graus de pertinência de um elemento no universo de discurso são vetores em ordem crescente no conjunto dos números reais no intervalo [0, 1]. A principal aplicação deste tipo de conjunto são os problemas de tomada de decisão em grupo com múltiplos critérios, nos quais, no caso n-dimensional, temos um conjunto de situações, que são sempre avaliadas por um número fixo n de especialistas. O caso multidimensional é utilizado quando alguns desses especialistas se omitem em avaliar algumas dessas situações e, portanto, pode ser adequado para resolver problemas de tomada de decisão em grupo com múltiplos critérios e com informação incompleta. Esta tese tem como objetivo investigar as negações fuzzy e as implicações fuzzy no conjunto dos vetores em ordem crescente em [0, 1], ou seja, em L∞ ([0, 1]), com respeito a uma ordem parcial. Serão estudadas ordens parciais, dando atenção especial às ordens admissíveis em L∞ ([0, 1]). Adicionalmente, algumas propriedades e métodos de construção e geração de tais operadores através de negações fuzzy e implicações fuzzy, respectivamente, são apresentados (em particular, será proposta uma noção de somas ordinais de negações fuzzy n-dimensionais e somas ordinais de negações fuzzy multidimensionais em relação a ordens parciais específicas) e é demonstrado que uma ação do grupo dos automorfismos nas implicações em L∞ ([0, 1]) preserva várias propriedades originais da implicação. Através de um tipo específico de implicação fuzzy multidimensional representável, somos capazes de gerar uma classe de negações fuzzy multidimensionais chamada de m-negações naturais. No final é apresentada uma aplicação em problemas de tomada de decisão.

A natureza crítica de muitos sistemas complexos de uso intensivo de software requer descrições formais de arquitetura para dar suporte à análise arquitetural automatizada em relação às propriedades de correção. Devido aos desafios de adotar abordagens formais, muitos arquitetos têm preferido usar notações como UML, SysML e seus derivados para descrever a estrutura e o comportamento das arquiteturas de software. No entanto, essas notações semi-formais têm limitações quanto ao suporte à análise arquitetural, principalmente à verificação formal. Este trabalho investiga como oferecer suporte formal a descrições de arquitetura baseadas em SysML para permitir a verificação formal de arquiteturas de software. Como resultado desta pesquisa, a principal contribuição é propor uma abordagem orientada a modelos (MDD) que fornece semântica formal para uma linguagem de arquitetura baseada em SysML, SysADL, por meio de uma transformação contínua das descrições da arquitetura SysADL para as especificações formais correspondentes em PI-ADL, uma linguagem teoricamente bem fundamentada baseada no Pi-calculus de tipo de ordem superior. A implementação da proposta envolve a execução de um processo de 4 fases: (i) transformação modelo-a-modelo (M2M) de modelos SysADL em modelo PI-ADL; (ii) transformação de modelo para texto (M2T) de modelos PI-ADL em código PI-ADL; (iii) geração de arquitetura executável  correspondente e validação da arquitetura; e (iv) verificação de propriedades. O trabalho tem outras contribuições associadas para dar suporte ao processo de 4 fases: (i) uma semântica denotacional para SysADL em função de piadl; (ii) a definição de um processo para suportar a transformação automatizada de modelos SysADL em modelos PI-ADL; (iii) A validação da arquitetura PI-ADL gerada pela transformação MDD para mostrar que está de acordo com a arquitetura original SysADL; e (iv) a verificação de propriedades arquiteturais formais usando rastros de execução. A proposta foi implementada e validada utilizando uma arquitetura de Sistema de Monitoramento de Enchentes.

Especificação de Requisitos em Linguagem Natural é um tipo comum de documentação usada no desenvolvimento de sistemas, para conter informações sobre requisitos. A qualidade destas informações é importante para o sucesso de atividades, no desenvolvimento de sistemas, e no próprio gerenciamento dos  requisitos. Porém, a Linguagem Natural pode levar a ambiguidade e outros defeitos que acabam comprometendo Critérios de Qualidade para as informações sobre os requisitos, como entendimento, clareza, completude e outros. Um conjunto destes defeitos estruturais foram estudados por Henning Femmer e nomeados como Requirements Smells. As Requirements Smells são anomalias relacionadas com problemas na escrita de requisitos usando Linguagem Natural. Além disso, estas anomalias podem ocorrer em qualquer template de Especificação em Linguagem Natural. Contudo, apesar da literatura conter uma expressiva quantidade de estudos sobre o comportamento e relação da Requirements Smells com a qualidade dos requisitos, não existem estudos sobre formas de correção sistematizada em Requirements Smells e de como estas correções podem ajudar a restaurar/alcançar os Critérios de Qualidade para requisitos especificados em Linguagem Natural. O objetivo deste trabalho, consiste no desenvolvimento de um conjunto de correções sistematizadas, entituladas de Técnicas de Refatoração, para corrigir Requirements Smells e ajudar para alcançar os Critérios de Qualidade. As Técnicas de Refatoração, serão desenvolvidas seguindo a estrutura sugerida por Martin Fowler, um dos autores pioneiros em refatoração de código. Experimentos serão realizados com participantes que irão revisar requisitos e identificar Requirements Smells e na correção destes requisitos usando as Técnicas de Refatoração propostas. Para isso, um conjunto com 33 Histórias de Usuários infectadas por Requirements Smells serão disponibilizadas aos usuários. Ao final, estes responderão questionários cujas informações serão analisadas e compreendidas. Espera-se que as Técnicas de Refatoração desenvolvidas possam ser eficazes na correção e alcance dos Critérios de Qualidade e se tornem mais uma solução alternativa para a correção de Requirements Smells.

Fake News has been a big problem for society for a long time. It has been magnified,reaching worldwide proportions, mainly with the growth of social networks and instantchat platforms where any user can quickly interact with news, either by sharing, throughlikes and retweets or presenting hers/his opinion on the topic. Since this is a very fastphenomenon, it became humanly impossible to manually identify and highlight any fakenews. Therefore, the search for automatic solutions for fake news identification, mainlyusing machine learning models, has grown a lot in recent times, due to the variety oftopics as well as the variety of fake news propagated. Most solutions focus on supervisedlearning models, however, in some datasets, there is an absence of labels for most of theinstances. For this, the literature presents the use of semi-supervised learning algorithmswhich are able to learn from a few labeled data. Thus, this work will investigate the use ofsemi-supervised learning models for the detection of fake news, using as a case study theoutbreak of the Sars-CoV-2 virus, the COVID-19 pandemic.

Erros durante o desenvolvimento do software podem originar falhas no sistema que podem causar danos importantes. Uma das etapas mais importantes no processo de desenvolvimento de software é a modelagem da arquitetura do sistema, possivelmente usando linguagens de descrição de arquitetura de software~(ADLs). As ADLs atualmente adotadas pela indústria para sistemas intensivos de software são em sua maioria semiformais e essencialmente baseadas em SysML e perfis especializados. Essas ADLs permitem descrever a estrutura e o comportamento do sistema. Além disso, é possível gerar modelos executáveis ou gerar código em uma linguagem de programação alvo e simular seu comportamento. Isso, no entanto, não constitui prova de que o sistema está correto ou seguro. Este trabalho propõe uma nova abordagem para capacitar ADLs baseadas em SysML com verificação formal suportada por verificação de modelo. Ele apresenta uma semântica baseada em CSP para modelos SysADL. Além disso, este trabalho apresenta como as propriedades de correção podem ser formalmente especificadas usando CSP, e como o verificador de refinamento de modelos FDR4 pode verificar essas propriedades de correção. Finalmente, apresentamos a nova extensão do SysADL studio que permite a transformação automatizada de descrições de arquitetura SysADL para processos CSP e a verificação de propriedades importantes de correção do sistema. Toda a abordagem é ilustrada por meio de um estudo de caso, que também faz parte deste documento. Este estudo de caso demonstra a utilidade de nossa abordagem na prática.

O paradigma de Redes Definidas por Software (SDN, do inglês Software-Defined Networking) tem sido amplamente empregado em diversos ecossistemas para gerenciar domínios administrativos heterogêneos, estender recursos programáveis para redes intra-domínio ou mesmo compor arquiteturas de rede nativas da nuvem. Por outro lado, embora possa oferecer suporte à capacidade das redes de próxima geração de se adaptarem a novos protocolos, SDN aumenta o escopo dos vetores de ataque à rede, resultando em vários problemas de segurança. Desse ponto de vista, as aplicações de controle executadas sob o controlador SDN são responsáveis por estabelecer conexões seguras entre os pares de nós subjacentes. A troca segura de chaves criptográficas, de forma que dois nós interconectados possam se comunicar com segurança em um canal público, representa um desafio bem conhecido em sistemas de criptografia simétrica. O Diffie–Hellman (DH) e o Advanced Encryption Standard (AES) são soluções amplamente adotadas para troca de chaves criptográficas e encriptação de tráfego entre nós em uma rede não confiável. No entanto, as implementações criptográficas tradicionais impõem altos custos computacionais e riscos de gerenciamento de chaves, o que pode resultar em problemas no plano de controle centralizado da rede SDN. Em vista disso, este trabalho explora o paradigma de Processadores de Pacotes Independentes de Protocolo de Programação (P4, do inglês Programming Protocol-independent Packet Processors) e propõe o dh-aes-p4, a primeira solução de troca de chaves DH com o AES adaptada para dispositivos de rede baseados em P4. Apesar de existirem casos similares na literatura, este trabalho apresenta-se como uma nova alternativa de baixo custo, granular (baseada em fluxos de rede) e transparente.

Em sistemas distribuídos, o primeiro passo para estabelecer uma comunicação com um outro dispositivo é saber o seu endereço, isto é, localizá-lo. Para localizar serviços ou recursos de forma automatizada, sistemas de descoberta tem sido aplicados a ambientes e contextos de uso diversos, desde redes de sensores sem fio e sistemas peer-to-peer, até clusters de alto processamento e sistemas em nuvem. A grande diversidade entre os contextos de uso e necessidades das aplicações, tem levado ao desenvolvimento de protocolos de descoberta especializados, frequentemente incompatíveis entre si. Essa incompatibilidade impede a descoberta através de ambientes ou protocolos heterogêneos, restringindo os serviços acessíveis a determinado dispositivo. Para lidar com essas limitações, é preciso, portanto, prover soluções de descoberta que integrem ambientes e protocolos de descoberta heterogêneos. Isso requer, por sua vez, entender: em quais aspectos variam esses ambientes e protocolos e também quais os aspectos existem em comum entre eles. Para solucionar essa questão, este trabalho apresenta uma revisão de estudos secundários da literatura que tratam da descoberta de serviços e descoberta de recursos através de diferentes ambientes, i.e. um estudo terciário sobre o tema. Com base nesta revisão, foi desenvolvida uma solução para descoberta integrada de serviços através de ambientes e protocolos de descoberta heterogêneos. Uma prova de conceito dessa solução foi implementada, junto com dois mecanismos de descoberta: um voltado para a descoberta em redes locais e outro para descoberta descentralizada através da Internet. Para avaliar a viabilidade da solução e analisar como esses mecanismos interagem entre si, foi realizado um experimento controlado, em um ambiente de redes virtuais. Embora limitações e desafios ainda permaneçam, este trabalho pode contribuir para o entendimento dos sistemas de descoberta, no que tem de comum e nos seus pontos de variação, e avançar na direção de um “descoberta universal” de serviços, que permita a construção de novos gêneros de aplicações.

Computação Aproximada é atualmente um paradigma em ascensão que busca substituir um pouco de acurácia de dados por aspectos como performance e eficiência energética. Em nível computacional de software, existem ferramentas dentro desse escopo que aplicam algumas técnicas de computação aproximada. No entanto, essas ferramentas são limitadas de forma que abrangem somente algum escopo específico, aplicam apenas uma das técnicas conhecidas e/ou precisam de anotações manuais nas aplicações para funcionarem. O estado da arte atual ainda possui questionamentos, como a existência ou não de uma relação entre as características da aplicação estudada e a escolha da técnica utilizada para sua exploração; permanece em aberto também qual seria a técnica mais adequada a cada determinado contexto. Dessa forma, essa dissertação propõe a implementação de uma ferramenta que, de acordo com as características das aplicações, escolha a técnica de computação aproximada mais adequada a ser aplicada naquele contexto. A ferramenta desenvolvida utiliza a infraestrutura de compilação do LLVM, onde cada etapa é implementada na forma de um LLVM Pass de análise ou transformação de código. Além do Profiler, foram implementadas três técnicas de computação aproximada e os resultados obtidos mostram que a técnica escolhida pela ferramenta apresenta uma relação equilibrada de custo-benefício se forem considerados os parâmetros de taxas de erro e aceleração.

Autism spectrum disorder (ASD) is a neuro-developmental disability marked by deficits in communicating and interacting with others. The standard
protocol for diagnosis is based on fulfillment of a descriptive criteria, which
does not establish precise measures and influence the late diagnosis. Thus,
new diagnostic approaches should be explored in order to better standardise
practices. The best case scenario would be to have a reliable automated
system that indicates the diagnosis with an acceptable level of assurance.
At the moment, there are no publicly available representative open-source
datasets with the main aim of this diagnosis. This work proposes a new methodology for collecting a Face Biometrics dataset with the aim to investigate the differences in facial expressions of ASD and Typical Developmental (TD) people. Thus, a new dataset of facial images was collected from YouTube videos, and computer vision-based techniques were used to extract image frames and filter the dataset. We have also performed initial experiments using classical supervised learning models as well as ensembles and managed to archive promising results.

As plataformas para desenvolvimento de aplicações de cidades inteligentes são responsáveis por fornecer diversos serviços para facilitar o desenvolvimento de aplicações. Tipicamente tais plataformas gerenciam uma diversidade de aplicações, tratam com grande volume de dados e atendem a um expressivo número de usuários que geram um alto volume de requisições. A grande quantidade de requisições muitas vezes ocasiona sobrecarga na plataforma, degradando a qualidade do serviço provida para os usuários. Além disso, como plataformas de cidades inteligentes processam solicitações de operações em grandes volumes de dados geográficos, é importante monitorar os bancos de dados para verificar se há alguma limitação para o processamento de grandes quantidades de dados em um tempo aceitável. Portanto, nesse contexto, é necessário monitorar a infraestrutura computacional subjacente sobre a qual plataformas para cidades inteligentes e aplicações estão implantadas, bem como monitorar as operações referentes aos acessos aos dados geográficos armazenados nos bancos de dados usados pelas plataformas. Visando tratar esse problema, o objetivo deste trabalho é propor e implementar uma estratégia não invasiva para possibilitar o monitoramento de plataformas para cidades inteligentes, incluindo o monitoramento da infraestrutura subjacente, bem como as operações direcionadas aos bancos de dados. A estratégia proposta apoia-se no paradigma de programação orientada a aspectos para que seja possível monitorar a infraestrutura computacional sem a necessidade de intervir sobre a implementação da plataforma ou gerar acoplamento com relação ao monitoramento. Este trabalho também apresenta a implementação da estratégia e sua instância no monitoramento da plataforma Smart Geo Layers (SGeoL), bem como uma avaliação da estratégia de monitoramento proposta.

DevOps emerges as a set of practices that deal with conflicts between the development and operation teams. It aims to ensure the development and delivery of high-quality software releases. Knowledge of these practices is essential to software engineers in the industry. In this context, DevOps education assumes the vital task of preparing new professionals in these practices using appropriate teaching methods. Existing research work shows that teaching methods are helpful to educators in developing and improving their DevOps courses. However, there is a reduced number of studies investigating teaching methods in DevOps Education. In this dissertation, we perform two empirical studies to understand the teaching methods used in DevOps Education. In the first study, we investigate the teaching methods reported in the literature. In the second study, we analyze teaching methods from interviews with educators from existing DevOps courses. Our main aim is to help DevOps educators to improve the selection of teaching methods for their courses. As a result of the studies, we present a comprehensive set of 23 teaching methods, including traditional teaching methods such as \textsf{lectures} and unusual teaching methods such as \textsf{studio-based learning}. \textsf{Project-based learning} and \textsf{collaborative learning} stand as the most recurrent in both studies. Many of these teaching methods require strong interaction between educators and students. We also present association links between the reported teaching methods and DevOps teaching challenges. Those association links can help educators to select teaching methods based on specific challenges to be addressed. 

O objetivo desta tese é estudar uma família de lógicas, composta por lógica de Nelson S, lógica construtiva com negação forte N3, lógica de quasi-Nelson QN e lógica de quasi-Nelson implicativa QNI. Isto é feito de duas maneiras. A primeira é por meio de uma axiomatização via um cálculo de Hilbert e a segunda é por meio de um estudo de algumas propriedades da correspondente quase variedade de álgebras. A principal contribuição desta tese é demonstrar que essas lógicas se encaixam dentro da teoria das lógicas algebrizáveis. Fazendo uso dessa teoria, os seguintes resultados são demonstrados. No que diz respeito à S, nós introduzimos a primeira semântica algébrica para ela, axiomatizamo-la por meio de um cálculo de Hilbert contendo um número finito de axiomas, e também encontramos uma versão do teorema da dedução para ela. Em relação às lógicas QN e QNI, nós demonstramos que ambas são algebrizáveis com respeito à quasi-variedade de álgebras de quasi-Nelson e à variedade de álgebras de quasi-Nelson implicativas, respectivamente; demonstramos que não são auto-extensionais; mostramos como a partir delas podemos obter outras lógicas conhecidas e bem estudadas usando extensões axiomáticas, tal como o {->, ~}-fragmento da lógica intuicionista, o {->, ~}-fragmento da lógica construtiva de Nelson com negação forte e a lógica clássica, e também explicitamos o termo quaternário que garante a existência de uma versão do teorema da dedução para QN e QNI. Com respeito à N3, nós estudamos o papel da identidade de Nelson ((φ -> (φ -> ψ))∧(~ ψ -> (~ ψ -> φ)) = φ -> ψ) em estabelecer propriedades sobre a ordem do reticulado de sua semântica algébrica. Além disso, nós estudamos os ⟨^, v, ~, ¬, 0, 1⟩-subredutos das álgebras de quasi-Nelson e fazendo uso de sua representação twist, nós demonstramos que essa correspondência entre objetos pode ser caracterizada como uma equivalência categorial. Por último, vale notar que como QNI é o {->, ~}-fragmento de QN, alguns resultados que dizem respeito à QNI são facilmente estendíveis à QN.

Comitê de classificadores é um modelo dentro da aprendizagem de máquina que consiste em uma coleção de classificadores que processam uma mesma informação e a saída destes é combinada de alguma maneira. O processo de classificação geralmente se dá em duas etapas: a etapa de classificação e a etapa de combinação. Na etapa de classificação, cada classificador processa a informação e fornece sua opinião sobre a classe à qual o elemento pertence, na etapa de combinação, a opinião de todos os classificadores são combinadas, fornecendo uma única saída. Apesar da etapa de combinação ser de grande importância, muitos dos trabalhos encontrados na literatura focam principalmente na etapa de classificação. Neste trabalho serão propostas generalizações da integral de Choquet para uso como método de combinação em comitês de classificadores. A ideia principal é permitir uma maior liberdade de escolha de funções para compor a integral, abrindo possibilidades de otimização e utilização de funções adequadas aos dados. Além disso, é proposta uma nova noção de monotonicidade parcial e consequentemente uma alternativa à noção de funções de pré-agregação. Resultados preliminares obtidos pelas generalizações da integral de Choquet propostas mostraram que elas foram capazes de obter bons resultados, tendo tido desempenho superior a métodos conhecidos da literatura como o XGBoost, Bagging, entre outros. Além disso, as integrais que envolveram as novas funções de agregação propostas tiveram um bom desempenho quando comparadas com a performance ao se utilizar outras classes de funções, como as Cópulas e os Overlaps.

Apresentamos um modelo fuzzy baseado em estados chamado Reversal Fuzzy Switch Graphs (RFSG). Este modelo possibilita a ativação ou desativação de arestas, e a atualização de valores fuzzy a partir da ação de funções de agregação, sempre que ocorrer uma transição entre estados. A característica fuzzy dos RFSGs permite modelar incertezas. A ativação e desativação de arestas permite simular aspectos dinâmicos do acesso aos estados do sistema. Quando mais de uma função de agregação é usada neste processo, temos os Reversal Fuzzy Reactive Graphs (RFRGs).
Ademais, são propostas algumas operações sobre esses grafos que são baseadas em funções de agregação (união, interseção, produto cartesiano e extensão). Apresentamos, ainda, a relação entre os RFRGs e os usuais grafos fuzzy além de uma noção para simulação e bissimulação. Introduzimos o conceito de homomorfismo entre RFSGs e uma lógica modal para verificação de propriedades de sistemas que sejam modelados por esses grafos.

In the Smart Cities environment, applications development and execution face important challenges related to 1) Big Data Concept: The huge amount of processed and stored data with various data sources and data types; 2) Multi-domains: the many involved domains (Economy, Traffic, Health, Security, Agronomy, etc); and 3) Multiples processing methods like Data Flow, Batch Processing, Services, and Microservices. In facing these challenges, many platforms, middlewares, and architectures have been proposed to run applications in the Smart City’s environment. Despite all the progress already made, the vast majority of solutions have not met the functional requirements of Application Development, Application Deployment, and Application Runtime. Some studies point out that in a universe of 97 platforms, only 20.6% met the functional requirements of Application Development, Application Deployment, and Application Runtime. And, when those requirements are related to Scalability (non-functional), this number goes to 0.01%. Due to the lack of solutions that explore these requirements, all these concerns on Smart City’s Application Developing are passed on to the various stakeholders. For example, while Service Providers are concerned with: How to measure, charge, deploy, scale-up or scale-down, and execute to efficiently use the Computing Infrastructure, for developers it is important to know: How to implement, execute, scale application components, where to store their data, and where to deploy (Cloud, Fog, or Edge). In this work, we seek to outline and answer some of these questions. To this, we propose to build an evolutionary model for organizing and executing applications in the context of Smart Cities, the Smart City Application Architectural Model (Sapparchi). Sapparchi is an integrated architectural model for Smart Cities applications that define multi-processing levels (at the moment can support Edge, Fog, and Cloud). In addition, solutions are presented for monitoring, deploying, and scaling applications deployed at Cloud, Fog, and Edge levels. Finally, we present the Sapparchi middleware platform for developing, deploying, and running applications in the smart city environment with a focus on self-scaling and multi-processing computacional levels (From Cloud to Edge)

O campo de pesquisa da logística tem observado o crescente uso de veículos elétricos em diferentes ramos, incluindo o de transporte de passageiros.  O PCVEP é um problema de logística que mescla elementos do conhecido Problema do Caixeiro Viajante (PCV), do Problema do Caixeiro Viajante com Passageiros (PCVP) e do Problema do Caixeiro Viajante Elétrico com Janela de Tempo (PCVEJT), além de considerar também, restrições para o incremento ou recarga da autonomia de deslocamento e o fato de a autonomia ser sensível à quantidade de passageiros embarcados no veículo, todas intrínsecas à própria problemática e que dificultam ainda mais a capacidade de resolução do problema. A realização deste trabalho consistiu na pesquisa e no estudo de Problemas de Roteamento de Veículos Elétricos (PRVE) e de problemas que abordam questões de ridesharing. No primeiro momento, realizou-se o levantamento bibliográfico dos trabalhos que abordam e solucionam as questões acima apontadas para a devida formulação e descrição do PCVEP. Por conseguinte, por se tratar de um problema inédito, criou-se um banco de instâncias euclidianas para a problemática, parte aleatória e parte adaptada da TSPLIB. Como métodos solucionadores ao PCVEP, desenvolveu-se um conjunto de algoritmos heurísticos, ingênuos e hibridizados, para a devida ancoragem dos experimentos. Ainda, um outro conjunto de algoritmos meta-heurísticos foi desenvolvido para o PCVEP, um procedimento guloso aleatorizado, melhorado através de uma busca em vizinhança variável descendente, e um algoritmo de colônia de formigas multi-formigas, com formigas que admitem em seu processo resolutivo, características próprias do PCVEP, como estações de recarga, distância entre localidades e carregamento de passageiros. O PCVEP aborda e soluciona PRVE, trazendo à tona importantes questões de sustentabilidade, promovendo a minimização da emissão de gases causadores do efeito estufa na atmosfera, reduzindo o tráfego nas grandes cidades, e, também, incentivando a socialização entre as pessoas. 

As redes-em-chip surgiram devido à necessidade de comunicar de forma eficiente dezenas de núcleos de sistemas multiprocessados em um único chip. Desde então, tornaram-se um dos principais paradigmas de comunicação para esse tipo de sistema, com diversos modelos arquiteturais sendo propostos ao longo dos anos. Os projetos buscam atender principalmente restrições relacionadas à latência média, área da rede, consumo de energia, dentre outros. Os projetos atuais também abrangem a arquitetura da rede, com a geração de topologias que proporcionam desempenho otimizado para aplicações específicas. Este trabalho propõe uma heurística para a geração de topologias tolerantes a falhas capazes de entregar os pacotes de tempo real por um caminho alternativo dentro da rede em caso de falha em um canal. Para avaliar a solução proposta, foi utilizado um simulador em SystemC desenvolvido para criar topologias irregulares, rotear pacotes com restrição de tempo real, algoritmo de roteamento baseado em uma tabela de roteamento e injeção de falhas nos canais.

Handwritten signature is one of the oldest and most accepted biometric authentication methods for human identity establishment in society. With the popularisation of computers and, consequently, computational biometric authentication systems, the signature was chosen for being one of the biometric traits of an individual that is likely to be relatively unique for every person. However, when dealing with biometric data, including signature data, problems related to high dimensional space, can be generated.  Among other issues, irrelevant, redundant data and noise are the most significant, as they result in a decreased of identification accuracy. Thus, it is necessary to reduce the space by selecting the smallest set of features that contain the most discriminative features, increasing the accuracy of the system. In this way, our proposal in this work is to analyse the impact of feature selection on individuals identification accuracy based on the handwritten online signature. For this, we will use two well-known online signature databases: SVC2004 and xLongSignDB. For the feature selection process, we have applied two filter and one wrapper methods. Then, the resulted datasets are evaluated by classification algorithms and validated with a clustering technique. Besides, we have used a statistical test to corroborate our conclusions. Experiments presented satisfactory results when using a smaller number of features which are more representative, showing that we reached an average accuracy of over 98\% for both datasets which were validated with the clustering methods, which achieved an average accuracy over 80\% (SVC2004) and 70\% (xLongSignDB).

Sistemas embarcados, em especial os sistemas sensíveis ao contexto, cujo
comportamento é determinado por informações constantemente obtidas através dos
mais diversos tipos de sensores, podem ser muito difíceis de serem testados. Isso
porque a natureza de dados de entrada é difícil de ser replicada, além de serem
sistemas com recursos naturalmente limitados. Dessa forma, abordagens de teste de
software que funcionam muito bem em sistemas “comuns” podem ser insuficientes para
esse tipo de sistema. As ferramentas criadas até o momento para apoiar a atividade de
testes em sistemas embarcados se limitam em grande parte ao suporte à criação de
testes de unidade, evitando lidar com dados recebidos diretamente de sensores, que
são na verdade a base do funcionamento dos sistemas sensíveis ao contexto. Para
auxiliar a atividade de testes nesse tipo de sistema, este trabalho propõe (i) uma
abordagem para coletar e documentar a variação de dados de contexto capturados por
sensores, (ii) o conceito de testes baseados em contexto e (iii) o desenvolvimento de
uma ferramenta, o Context Based Testing (ConBaT), com o propósito de auxiliar a
coleta de dados de contexto e a criação de testes baseados em contexto para sistemas
desenvolvidos em Arduino.

Todo ano, milhões de pessoas são acometidas por feridas crônicas em todo o mundo. O processo de tratamento de feridas é custoso e exige que profissionais de enfermagem desenvolvam atividades durante assistência aos pacientes, dentre elas: a correta identificação e classificação dos tecidos da ferida. Desta maneira, este trabalho propõe construir um sistema computacional híbrido de duas configurações para o apoio ao tratamento de feridas. A primeira configuração utiliza um aplicativo móvel para realizar a captura, segmentação e classificação das imagens de feridas. A outra configuração possui uma arquitetura cliente-servidor, as imagens são capturadas e segmentadas no aplicativo e enviadas, por meio da Internet, ao servidor-web, que se encarrega de realizar a classificação dos tecidos das feridas. Para isso, foram realizados alguns estudos na literatura, a saber:  revisão em artigos científicos, aplicativos similares ao proposto neste trabalho, métodos de avaliação de eficiência de sistemas computacionais e algoritmos de classificação de ferida. Assim, este trabalho utiliza o método de segmentação e classificação de imagens de ferida desenvolvido por Marques et al. \cite{marques2018ulcer} para construir o sistema computacional híbrido. Foi elaborado um questionário de avaliação que será aplicado aos especialistas em enfermagem do Hospital Universitário Onofre Lopes a fim de avaliar a qualidade técnica de segmentação e classificação das feridas. Deste modo, por meio de um \textit{survey}, buscou-se responder a seguinte questão de pesquisa: o tempo de execução e os gastos de energia são aceitáveis pelos enfermeiros em ambas as configurações do sistema?

Brazilian Courts have been working in virtualisation of judicial processes since this century's rise, leading to a revolution in
relations, services and labour force. A huge volume of data has been produced and computational techniques have been an intimate ally to keeping business processes under control and delivering services as juridical clients expect. However,although there is a misunderstanding that automation solutions are always ’intelligent’, which in most cases, it is not true, there has never been any discussion about the use of intelligent solutions for this end as well as any issues related with automatic predicting and decision making using historical data in context. One of the problems that has already come to light is the bias in judicial datasets around the world. Thus, this work will focus on evaluating,applying and understanding resources based on fine and parameter tuning, with the end of better using machine learning techniques when working on judicial systems, and, therefore,raising the discussion related to secondary issues. We have used a real dataset of judicial sentences (Além da Pena), applying supervised and unsupervised learning models and our results point to the accuratedetection of gender bias.

O crescimento do número de Equipamentos de Usuário (UE) ocasionou a necessidade do desenvolvimento de novas tecnologias de redes móveis a fim de suprir a demanda de tráfego exigida. Com isso, surge o conceito de Redes Móveis de Quinta Geração (5G) com inúmeros paradigmas e abordagens a fim de avançar sobre as necessidades de serviço da internet atual. Entretanto, o gerenciamento de mobilidade em redes móveis depara-se com inúmeras necessidades a serem resolvidas, uma delas trata-se da eficiência dos mecanismos de decisão de handover. Foram documentados na literatura inúmeros mecanismos com o intuito de obter a melhor decisão de mobilidade. Dentre os vários algoritmos de decisão de mobilidade identificados na literatura,as soluções baseadas em Multiatributo (Multiple Attribute Decision Making– MADM) sãoconsideradas as mais robustas pela sua eficiência no que diz respeito ao tráfego multimídia em redes móveis. A maior parte das avaliações de métodos de decisão baseados em MADM documentados na literatura não dispõe de uma análise abrangente sobre os aspectos subjetivos relacionados à percepção/satisfação do usuário no que concerne aos modelos de decisão de mobilidade, que é uma condição primordial para avaliar a Qualidade de Experiência (Quality of Experience -– QoE) nas aplicações multimídia aplicadas neste cenário. Portanto, este trabalho oferece uma ampla revisão dos métodos MADM aplicados ao processo de decisão de mobilidade orientada para a qualidade.

A utilização de Redes-em-Chip (Networks-on-Chip - NoCs) na infraestrutura de comunicação de sistemas multiprocessados (Multiprocessors System-on-Chip – MPSoCs) tem se tornado um padrão devido a sua escalabilidade e suporte a comunicações em paralelo. Essas arquiteturas possibilitam a execução de aplicações formadas por diferentes tarefas que se comunicam entre si, e o suporte a essa comunicação tem um papel fundamental no desempenho do sistema. A IPNoSys (Integrated Processing NoC System) é uma arquitetura não convencional, com modelo de execução próprio, desenvolvida para explorar essa estrutura de comunicação da NoC como um sistema de processamento de alto desempenho. No cenário de redes de computadores convencionais, houve uma convergência para a utilização do paradigma das Redes Definidas por Software (Software-Defined Network - SDN), em que o controle da rede é delegado a um componente central que possui uma visão geral da rede e, por ser programável, pode alterar a configuração da rede para se adaptar às especificidades da aplicação ou às necessidades do programador. Nesse sentido, alguns trabalhos propõe a utilização do paradigma SDN em NoCs com o objetivo de criar arquiteturas mais flexíveis. Dessa forma, as SDNoCs surgem com uma infraestrutura de comunicação mais simples, mas conectada a um controlador programável que gerencia o funcionamento da rede.  Este trabalho tem por objetivo apresentar uma arquitetura baseada no modelo de execução IPNoSys, porém utilizando-se de conceitos de SDN para prover o controle da rede. A IPNoSys III é uma NoC com topologia de malha 2D, que contém em cada nó uma unidade de comunicação e quatro núcleos de processamento, com acesso à memória, que executam pacotes no formato IPNoSys. Um controlador SDN, conectado a todos os nós, tem uma visão geral e gerencia a rede para executar o algoritmo de roteamento e mapear tarefas de acordo com os objetivos de desempenho. Como prova de conceito, foi desenvolvido um ambiente de programação e simulação para esta arquitetura em SystemC, e as avaliações realizadas mostram o funcionamento e os benefícios obtidos através da utilização de um controlador SDN.

O agrupamento de dados consiste em agrupar objetos semelhantes de acordo com alguma característica. Na literatura, existem diversos algoritmos de agrupamento, dentre os quais destaca-se o algoritmo Fuzzy C-Means (FCM), um dos mais discutidos e utilizados em diferentes aplicações. Embora seja um método de agrupamento simples e fácil de manipular, o algoritmo FCM requer como parâmetro inicial o número de grupos. No geral, essa informação é desconhecida, a priori, e se torna um problema relevante no processo de análise de agrupamento de dados. Além disso, o desenho do algoritmo FCM depende fortemente da seleção dos centros iniciais dos grupos. Normalmente, a escolha do conjunto de centros iniciais é feita aleatoriamente, o que pode comprometer o desempenho do FCM e, consequentemente, o processo de análise de agrupamento. Neste contexto, este trabalho propõe uma nova metodologia pra determinar o número de grupos e o conjunto de centros iniciais de algoritmos particionais, usando como estudo de caso o algoritmo FCM e algumas de suas variantes. A ideia é usar um subconjunto dos dados originais para definir o número de grupos e determinar o conjunto de centros iniciais através de um método baseado em funções do tipo média. Com essa nova metodologia, pretende-se reduzir os efeitos colaterais da fase de definição de grupos, possivelmente tornando mais rápido o tempo de processamento e diminuindo o custo computacional. Para avaliar a metodologia proposta, serão utilizados diferentes índices de validação de agrupamento, capazes de avaliar a qualidade dos agrupamentos obtidos pelo algoritmo FCM e algumas
de suas variantes, quando aplicados a diferentes bases de dados.

A popularidade da plataforma Android pode ser atribuída à capacidade de executar aplicativos que potencializam os diversos recursos dos dispositivos móveis. Os aplicativos Android são em sua maioria escritos em Java, no entanto, eles são muito diferentes dos aplicativos Java padrão, com diferentes abstrações, vários pontos de entrada e também têm uma forma diferente de comunicação entre os componentes. Estas diferenças na estrutura de aplicações Android têm produzido efeitos negativos na experiência do usuário em termos de baixa robustez. Em termos de robustez, o mecanismo de tratamento de exceções para a plataforma Android tem dois problemas principais: (1) a abordagem Terminate ALL" e (2) a falta de uma visão holística do comportamento excepcional. O tratamento de exceções está fortemente relacionado à robustez do programa. Além da robustez, o consumo de energia e o desempenho são outros requisitos não funcionais que precisam ser levados em consideração durante o desenvolvimento. Esses três requisitos podem afetar diretamente a qualidade da experiência do usuário e a qualidade do funcionamento dos aplicativos. Neste contexto este trabalho propõe uma metodologia geral para engenharia eciente de aplicativos Android e um EHM denominado DroidEH para suportar a metodologia e melhorar a robustez de aplicativos Android. Estudos foram realizados para entender o impacto do tratamento de exceções na robustez e no consumo de energia dos aplicativos Android. A avaliação da metodologia mostrou que ela é satisfatória para atingir o objetivo de permitir ao desenvolvedor tomar decisões levando em consideração esses requisitos não funcionais e determinar através do trade-o entre esses requisitos, diferentes modos de operação que podem ser implementados no aplicativo usando o DroidEH. Além disso, foi observado que uso do DroidEH em aplicativos pode aumentar sua robustez.

O uso de técnicas de seleção dinâmica, seja de atributos ou membros de comitês, tem aparecido
em diversos trabalhos na literatura como um mecanismo para aumentar a precisão
de comitês de classificadores. Individualmente, cada uma dessas técnicas já mostrou os
benefícios da sua utilização. O objetivo deste trabalho é melhorar a eficiência dos comitês
de classificadores através da utilização de técnicas de seleção dinâmica para a definição da
estrutura destes sistemas. Com isso, será possível explorar a utilização dessas duas técnicas
de maneira integrada na classificação de uma instância, fazendo com que cada instância
seja classificada utilizando um subconjunto próprio de atributos e classificadores. Quando
usadas de maneira integrada, devido o uso dos dois processos dinâmicos, acredita-se que
o sistema completo possui um elevado tempo de execução. Visando superar essa desvantagem
em sua utilização, onde o sistema dinâmico completo será utilizado apenas em
determinadas instâncias. Assim, as algumas instâncias seriam classificadas usando todo
o sistema dinâmico, enquanto as demais instâncias seriam classificadas utilizando apenas
um único classicador. Em outras palavras, algumas instâncias podem não exigir um nível
alto de complexidade do sistema de classificação. Para estas instâncias, um classificador
será utilizado. Deste modo, o comitê dinâmico só será utilizado apenas em instâncias
consideradas difíceis de classificar. Resultados iniciais mostraram que a integração dessas
duas técnicas dinâmicas obteve resultados promissores em termos de acurácia. Por fim,
esses resultados não foram significativamente afetados com a adição do critério de decisão,
que gerou uma redução bastante expressiva no tempo de processamento total do sistema.

Nas últimas décadas a quantidade de pessoas que vivem nas cidades tem crescido vertiginosamente. Esse cenário impõe vários desafios à gestão da cidade, uma vez que os serviços oferecidos à população (transporte, segurança, saúde, fornecimento de eletricidade, etc) precisam ser escalados rapidamente para dar suporte a um número cada vez maior de habitantes. A realização do conceito de cidades inteligentes surgiu como uma solução promissora para enfrentar os vários desafios resultantes do crescimento urbano. Ambientes de cidades inteligentes são caracterizados pela presença de uma miríade de aplicações que tem por objetivo facilitar a gestão da cidade, contribuindo para a provisão de serviços mais eficientes e, consequentemente, a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos. No entanto, desenvolver tais aplicações não é uma tarefa trivial. Em muitos casos os desenvolvedores precisam atender à diversos requisitos complexos de serem implementados. Além disso, para permitir a contextualização e correlação das informações produzidas na cidade, elas precisam ser enriquecidas com informações geográficas que representam o espaço urbano. Nesse sentido, plataformas de cidades inteligentes têm papel fundamental para a concretização desse ambiente. Tais plataformas provêm serviços de alto nível que podem ser facilmente reutilizados pelos desenvolvedores para alavancar o desenvolvimento de aplicações. Nessa perspectiva, esse trabalho apresenta o Smart Geo Layers (SGEOL), uma plataforma escalável para desenvolvimento de aplicações para cidades inteligentes. Além de permitir a integração de dados urbanos com informações geográficas, o SGEOL oferece facilidades para: i) gerenciamento de dados de contexto, ii) integração de dados heterogêneos, iii) suporte semântico; iv) análise e visualização de dados; v) suporte a segurança e privacidade de dados,  etc. Esse trabalho também apresenta experiências de uso real do SGEOL em diferentes cenários, bem como resultados de experimentos computacionais que avaliam seu desempenho e escalabilidade.

Um grafo fuzzy é uma relação fuzzy entre os elementos de um conjunto não vazio, eles são ideais para modelar dados incertos referentes a este conjunto. Os grafos fuzzy aparecem com frequência na literatura, dentre eles, destaca-se os grafos fuzzy de
Rosenfeld, baseados nos conjuntos fuzzy de Zadeh, e suas extensões, tais como: grafos fuzzy intervalares, grafos fuzzy bi-polares e grafos fuzzy m-polares. As aplicações destes conceitos são vastas: análise de agrupamento, classificação de padrões, teoria de banco de dados, ciências sociais, redes neurais, análise de decisão, entre outras. Assim como os grafos fuzzy, estudos sobre ordens admissíveis e suas extensões, são frequentes. Originalmente, ordens admissíveis foram introduzidas no contexto de conjuntos fuzzy intervalares por H. Bustince e outros, e desde então têm sido amplamente investigadas. Recentemente, esta noção foi estudada em outros tipos de conjuntos fuzzy, como conjuntos fuzzy intuicionistas intervalares, conjuntos fuzzy hesitantes, conjuntos fuzzy multidimensionais e conjuntos fuzzy n-dimensionais. Neste contexto, este trabalho propõe estender os grafos fuzzy de Rosenfeld para os grafos fuzzy n-dimensionais intervalares baseados nos conjuntos fuzzy n-dimensionais, assim como, para os grafos fuzzy n-dimensionais intervalares admissíveis, os quais equipamos com um espaço semi-vetorial ordenado admissível. Apresentamos alguns métodos para gerar ordens admissíveis nos conjuntos fuzzy n-dimensionais e o conceito de funções de agregação n-dimensionais com respeito a uma ordem admissível. Estendemos o conceito de espaço semi-vetorial ordenado em um semi-corpo dos números reais não-negativos para um semi-corpo fraco arbitrário. Definimos em um conjunto de grafos fuzzy n-dimensionais intervalares admissíveis o conceito de espaço semi-vetorial ordenado, com isso, introduzimos neste conjunto o conceito de função de agregação de grafos fuzzy n-dimensional intervalares admissíveis. Várias propriedades destes conceitos foram investigadas, além de apresentar algumas aplicações.

Atualmente, o blockchain tem sido amplamente usado para armazenar transações descentralizadas e seguras envolvendo criptomoeda (por exemplo, soluções Bitcoin e Ethereum). Por outro lado, os aplicativos de cidades inteligentes preocupam-se com a forma como os dados e serviços podem ser armazenados e compartilhados com segurança. A este respeito, esta pesquisa investiga o uso da blockchain e identifica um conjunto de requisitos essenciais para atender às necessidades da blockchain no contexto de cidades inteligentes. Com base nisso, foi proposta uma plataforma chamada Orthus para apoiar o uso de blockchain em iniciativas de cidades inteligentes focadas em escalabilidade. Esta tese de mestrado demonstrou um estudo de caso sobre como usar a plataforma proposta no contexto da Iniciativa Cidade Inteligente de Natal, no Brasil, para lidar com o registro de terras. Além disso, ele também compara essa plataforma com outras implementações que usam blockchain em diferentes domínios. Finalmente, esta pesquisa confirma que o uso da tecnologia blockchain tem muito a contribuir para soluções de cidades inteligentes, uma vez que permite a criação de soluções em redes distribuídas, capaz de atender à demanda de toda a população.

As informações disponíveis nos relatórios de falhas estão sendo usadas para entender a causa raiz dos erros e melhorar a qualidade geral dos sistemas. No entanto, esses relatórios geralmente levam a uma enorme quantidade de informações, sendo necessário aplicar técnicas que visam consolidar os dados em grupos de acordo com um conjunto de critérios bem definidos. Nesta dissertação, contribuímos com uma personalização de regras que automaticamente localizam e agrupam relatórios de falhas correlacionados (de acordo com seus stack traces) no contexto de sistemas Web de larga escala. Para isso, selecionamos e adaptamos algumas abordagens descritas na literatura sobre o agrupamento de relatórios de falhas e a classificação de arquivos suspeitos por travar o sistema. Em seguida, projetamos e implementamos uma ferramenta de software para identificar e classificar arquivos com erro usando stack traces presentes nos relatórios de falhas. Usamos nossa ferramenta e nossa abordagem para identificar e classificar arquivos com erros, ou seja, arquivos com maior probabilidade de causarem uma falha e que, portanto, necessitam de uma correção. Avaliamos nossa abordagem comparando dois conjuntos de classes e métodos: as classes (métodos) que os desenvolvedores alteraram para corrigir um bug e as classes (métodos) suspeitas de conterem um bugs dentre as que estão presentes nos stack traces dos relatórios de falhas correlacionados.

Nosso estudo fornece novas evidências acerca do potencial do uso de grupos de relatórios de falhas para indicar corretamente classes e métodos com erro, dentre as que estão presentes nos stack traces. Por exemplo, identificamos com êxito uma classe com erro, com recall variando de 61,4% a 77,3% e precisão variando de 41,4% a 55,5%, considerando o 1, 3, 5 e 10 arquivos suspeitos identificados e classificados por nossa abordagem. A principal implicação de nossa abordagem é que os desenvolvedores podem localizar e corrigir a causa raiz de um relatório de falha considerando algumas classes ou métodos, em vez de revisar milhares de ativos.

O desenvolvimento de aplicações para Internet das Coisas (IoT) vem enfrentando problemas importantes, como a heterogeneidade inerente aos dispositivos em termos de recursos, poder de computação, protocolos de rede e requisitos de energia. Para enfrentar esse desafio,  plataformas de middleware da IoT foram propostas visando abstrair as especificidades dos dispositivos, promovendo a interoperabilidade entre eles e facilitando o desenvolvimento de aplicações. Uma dessas propostas é o FIWARE, uma plataforma aberta e genérica desenvolvida na Comunidade Europeia para alavancar o desenvolvimento de aplicações da internet do futuro. Dado um conjunto de componentes FIWARE necessários para o desenvolvimento de uma aplicação específica, sua implantação e configuração podem ser feitas manualmente ou usando uma abordagem baseada em contêiner. No entanto, a configuração de um ambiente composto pelos principais componentes do FIWARE não é um processo trivial. Este trabalho propõe o FIWARE-Lab@RNP, um laboratório virtual da Web para prototipar e experimentar aplicações com base na plataforma FIWARE. A principal contribuição do FIWARE-Lab@RNP é permitir o uso dos recursos do FIWARE de maneira transparente, aliviando os usuários da necessidade de implantar e operar uma instância do FIWARE em seu ambiente de desenvolvimento. O laboratório virtual fornece funcionalidades para criar, configurar e gerenciar facilmente instâncias de componentes, dispositivos, entidades de contexto e serviços do FIWARE, enquanto tenta minimizar a curva de aprendizado referente a essas tarefas.

O uso de informações de soft biometric como ferramenta auxiliar na identificação do usuário já é bem conhecido na literatura. Porém, não é o único uso possível para dados biométricos, pois esses dados podem ser adequados para a obtenção de informações de baixo nível do usuário que não estejam relacionadas apenas à sua identidade. Gênero, orientação da mão e estado emocional são alguns exemplos, que podem ser chamados de dados de soft biometric. É muito comum encontrar trabalhos utilizando modalidades fisiológicas para previsão de alguma informação de soft biometrics, mas as modelidades de biometrias comportamentais são frequentemente negligenciadas. Duas modalidades comportamentais possíveis que nem sempre são encontrados na literatura são a dinâmica das teclas e a caligrafia assinatura, que pode ser usada sozinha para prever o sexo dos usuários, mas não em nenhum tipo decenário de combinação. Para preencher esse espaço, este trabalho tem como objetivo investigar se oa combinação dessas duas modalidades biométricas pode afetar a precisão da previsão de gênero e estados emocionais e como essa combinação deve ser feita.

No Framework Scrum, o Product Owner (PO) assume o papel central no processo de desenvolvimento, sendo o encarregado por fazer a comunicação entre o cliente e os desenvolvedores. Nessa intermediação, ele gerencia o Product Backlog, que mantém uma lista de itens a serem desenvolvidos, correspondentes às necessidades do cliente. Diante disso, a academia tem explorado os desafios do PO, principalmente relacionados às atividades de planejamento onde, nesse contexto, a tomada de decisão é vista como a sua tarefa mais importante. Porém, a falta de informações estruturadas e que fundamentem as suas escolhas, faz com que o mesmo, por muitas vezes, tome decisões equivocadas ou se omita dessa responsabilidade. Na Engenharia de Requisitos Orientada a Metas, os requisitos são descritos a partir das metas organizacionais dos stakeholders e, segundo a literatura, a sua especificação pode trazer diversos benefícios em termos de capacidade de organização da informação. A maioria dos projetos Scrum utiliza histórias de usuário para especificar os requisitos e, embora elas contenham a definição da meta, a mesma não é evidenciada no processo de desenvolvimento. Isto posto, este trabalho tem como objetivo proporcionar uma apresentação das informações organizacionais, inerentes ao produto ou serviço desejado, em uma disposição que fundamente e oriente as tomadas de decisões do PO. Para tal fim, foi proposto um artefato, o Goals Driven Product Backlog, que busca evidenciar as metas e seus relacionamentos com as histórias de usuário. O estudo avaliativo realizado encontrou evidências de que o artefato proporciona informações mais estruturadas ao PO e, consequentemente, contribui para as suas tomadas de decisões.

Speech is a crucial ability for humans to interact and communicate.
Speech-based technologies are becoming more popular with speech interfaces,
real-time translation, and budget healthcare diagnosis.  Thus, this work aims
to explore an important but under-investigated topic on the field: multilingual
speech recognition.  We employed three languages: English, Brazilian
Portuguese, and Mandarin. To the best of our knowledge, those three languages
were not compared yet.  The objectives are to explore Brazilian Portuguese in
comparison with the other two more well-investigated languages, by verifying
speaker recognition robustness in multilingual environments, and further
investigate fuzzy methods. We have performed an analysis for text-independent
speaker identification on closed-set using log-Energy, 13-MFCCs, Deltas, and
Double Deltas with four classifiers.  The closed-set text-independent speaker
identification results indicated that this problem presents some robustness on
multilingual environments, since adding a second language, it degrades the
accuracy by 5.45\%, and 5.32\% for a three language dataset using an SVM
classifier.

Cidades inteligentes são compostas por diversos sistemas interconectados, destinados a promover uma melhor gestão dos recursos urbanos e naturais das cidades, contribuindo assim para a melhoria da qualidade de vida dos cidadãos. Os dados são de grande importância para as cidades inteligentes, pois contribuem significativamente para o processo de tomada de decisões estratégicas para o espaço urbano. Contudo, tal cenário é tipicamente caracterizado pela alta heterogeneidade das fontes de dados tornando a pesquisa de informações significativas mais complexa. Para lidar com essas características, ontologias têm sido utilizadas em conjunto com o Linked Data para representar semanticamente as informações, inferir novas informações dos dados existentes e integrar efetivamente as informações conectadas de diferentes fontes. Esse cenário requer uma estratégia de gerenciamento de dados que inclua mecanismos eficientes para suportar a filtragem de informações e a descoberta de conhecimento. Nesse contexto, este trabalho propõe um componente de busca a dados semânticos baseado na representação de informações georreferenciadas em cidades inteligentes por meio de ontologias e dados vinculados. A solução proposta foi aplicada a dados educacionais georreferenciados de uma cidade para a realização de inferência de novas informações não explícitas dos dados e relacionamentos existentes.

Forense digital é um ramo da ciência da computação que se utiliza de técnicas computacionais para analisar evidências criminais com mais velocidade e precisão. No contexto do sistema de justiça brasileiro, durante uma investigação criminal, os especialistas forenses extraem, decodificam e analisam as evidências coletadas para permitir que o promotor público faça exigências legais para uma acusação. Esses especialistas têm um tempo muito curto a análise para encontrar evidências criminais pode levar muito tempo. Para resolver esse problema, este trabalho propõe ARTEMIS (A micRoservice archiTecturE for images in criMe evIdenceS ou Arquitetura de microsserviços para imagens em evidencias criminais) uma arquitetura para classificação de grandes quantidades de arquivos de imagem presentes em evidências usando softwares de código aberto. O módulo de classificação de imagens contém alguns classificadores pré-treinados, considerando a necessidade de analistas forenses do MPRN (Ministério Público do Rio Grande do Norte).Foram construídos modelos para identificar tipos específicos de objetos com por exemplo: armas de fogo, munição, carteiras de identidade brasileiras, documentos de texto, capturas de tela de celular e nudez. Os resultados obtidos mostram que o sistema obteve boa precisão na maioria dos casos. Isso é extremamente importante no contexto desta pesquisa, onde os falsos positivos devem ser evitados, a fim de economizar tempo de trabalho dos analistas. Além disso a arquitetura proposta foi capaz de acelerar o processo de analise da evidência.

Integração Contínua, em inglês Continuous Integration (CI), consiste na prática de automatizar e melhorar a frequência das integrações de código (por exemplo, através de builds diários). CI é frequentemente considerado um dos principais elementos que dão suporte às metodologias ágeis. CI ajuda a reduzir os riscos de integração no desenvolvimento de software, através de builds e testes automatizados, permitindo que equipes corrijam problemas de integração imediatamente. A adoção de CI pode ajudar as equipes a avaliar e melhorar a qualidade dos sistemas de software. Os potenciais benefícios de CI chamaram a atenção de pesquisadores da engenharia de software que buscam entender, de forma empírica, as possíveis vantagens de adoção da prática. Estudos anteriores evidenciam o impacto da adoção de CI em diversos aspectos do desenvolvimento de software. Apesar dos valiosos avanços, muitas suposições permanecem empiricamente inexploradas na comunidade.

Nosso trabalho investiga, de forma empírica, os fatores da qualidade do software e suas relações com a adoção de CI. Como contribuição, esta tese fornece um mapeamento sistemático da literatura, que apresenta um amplo cenário de como profissionais e pesquisadores observam o efeito de CI nos aspectos relacionados ao produto de software. Além disso, melhoramos algumas premissas, realizando dois estudos empíricos, visando responder às seguintes questões ainda em aberto: (i) A adoção de CI está associada à evolução do código de teste dos projetos? (ii) O nível de aderência às práticas de CI está relacionada a uma melhoria da qualidade do código fonte dos projetos? Por fim, nós apresentamos um estudo pioneiro, considerando o nosso contexto de pesquisa, que vai além dos testes de correlação e investiga o efeito causal entre a adoção de CI e testes automatizados. Para isto, aplicamos uma inferência causal, através da utilização de diagramas causais e métodos probabilísticos, para determinar a efeito de CI nos testes automatizados. Nossos resultados sugerem que, apesar dos trade-offs relacionados à adoção de CI, é provável que a prática esteja associada à melhorias na qualidade do software. Além disso, CI emprega um efeito causal positivo e considerável no volume de testes dos projetos.

Agregações são funções que possuem a capacidade de combinar vários objetos em um único objeto dessa mesma natureza. Mínimo, máximo, média ponderada e média aritmética, são exemplos de agregações frequentemente utilizadas no cotidiano as quais possuem diversas possibilidades de aplicações. Porém, quando trabalha-se com agregações, como as mencionadas anteriormente, os objetos em questão são sempre números reais. Na literatura são quase inexistentes estudos e pesquisas que retratam essas agregações onde os objetos são números complexos. Isto deve-se ao fato de que para introduzir agregações, os objeto envolvidos necessitam estar providos de uma ordem total.

Os Números Complexos Graduados (NCG), proposto pelo autor, foram recentemente aplicado na avaliação de desempenho de algoritmos de classificação. O método requeria a comparação entre esses números e para alcançar isso propõe-se os conceitos de ordem e agregações locais. Duas aplicações são propostas.

Este trabalho apresenta uma nova variante do Problema do Caixeiro Alugador ainda não descrita na literatura, denominada de Problema do Caixeiro Viajante Alugador com Passageiros. Neste problema são disponibilizados um conjunto de cidades, um conjunto de veículos e um conjunto de passageiros. O tour de visitas do caixeiro pode ser realizado utilizando diferentes veículos, ou seja, o problema engloba o processo de aluguel/devolução dos carros. No modelo proposto, a variante do Caixeiro Alugador é mesclada com elementos de ridesharing. Ou seja, nas cidades podem haver passageiros interessados em viajar para um determinado destino e dispostos a dividir os custos com o caixeiro enquanto estão embarcados no veículo. O objetivo do problema é determinar, em um grafo, o menor ciclo Hamiltoniano considerando as trocas de veículos e os embarques de passageiros durante o percurso. O problema é composto por várias decisões interligadas: a sequência das cidades visitadas, a ordem dos carros utilizados, as cidades onde os automóveis devem ser alugados/devolvidos, bem como o esquema de embarque dos passageiros. Uma análise geral do problema é descrita para justicar sua complexidade. São propostas duas formulações de programação inteira mista. Estas formulações são linearizadas utilizando duas técnicas diferentes, resultando em quatro modelos lineares. Estes modelos são implementados em dois solvers e validados com base em instâncias do problema que, por sua vez,
são baseadas nas instâncias do Caixeiro Alugador. Além disso, também são apresentadas duas heurísticas ingênuas e uma metaheurística para solucionar o problema. Experimentos computacionais comparativos e testes de desempenho são realizados sobre uma amostra de 54 instâncias. Os resultados obtidos são comparados e as conclusões são reportadas.

A virtualização de funções de rede é uma tecnologia que propõe desacoplar funções de rede tradicionalmente alocadas sobre hardware especializado e disponibilizá-las como elementos de software com premissa de execução sobre servidores de propósito geral. Tal flexibilização permite a oferta de serviços de rede alocados sobre infraestruturas de nuvem e facilita o estabelecimento de políticas de rede a partir do encadeamento de diferentes funções pelo qual um determinado tráfego deva atravessar para seu cumprimento. A variação da demanda pelos serviços hospedados vai exigir da gestão de recursos o atributo de elasticidade para lidar com objetivos de desempenho, ajustando os recursos computacionais das funções para lidar com aumento de demanda, e custos de operação, evitando provisionamento além da necessidade. Tradicionalmente, a elasticidade é oferecida por abordagens reativas baseadas em limiares, mas apresentam a tendência de aumentarem exponencialmente seu tempo de resposta conforme os recursos se esgotam. Trabalhos recentes têm sugerido abordagens proativas, combinando métodos de aprendizagem de máquina que permitem antecipar as decisões e adequar o máximo possível os recursos à demanda. Tal adequação é crucial para o sucesso de uma solução de elasticidade proativa, viabilizando decisões assertivas de dimensionamento que respondam com agilidade e precisão às variações de demanda e que contribuam para o equilíbrio dos objetivos de custo e desempenho. Esta tese de doutorado apresenta o ARENA, um mecanismo de elasticidade proativa para auto dimensionamento de funções virtualizadas de rede encadeadas auxiliado por predição de demanda baseada em aprendizagem de máquina para maximização da assertividade das decisões de dimensionamento horizontal e vertical.

O envelhecimento da população mundial e o crescimento do número de pessoas com do-
enças crônicas têm aumentado os gastos com atendimento médico. Desse modo, o uso

de soluções tecnológicas, inclusive as baseadas em Internet das Coisas, vêm sendo am-
plamente adotadas na área médica no intuito de melhorar a saúde dos pacientes. Neste

contexto, abordagens baseadas em Computação em Nuvem têm sido adotadas para re-
alizar o armazenamento e processamento das informações geradas nessas soluções. No

entanto, o uso de Nuvem pode gerar atrasos intoleráveis para aplicações médicas. Assim,
o paradigma de Computação em Névoa surgiu como uma alternativa para contornar esse

problema, provendo computação e armazenamento mais próximo das fontes de dados. En-
tretanto, a gestão dos dados médicos armazenados na Névoa ainda é um desao. Além do

mais, características de privacidade, condencialidade e interoperabilidade precisam ser

consideradas em abordagens que tenham o objetivo de explorar esta problemática. As-
sim, este trabalho dene uma arquitetura de software, baseada em Computação em Névoa,

projetada para prover o gerenciamento dos registros médicos centrado no paciente. Esta
arquitetura utiliza a tecnologia Blockchain para prover as características de privacidade
necessárias. Nesta tese também descreve-se um estudo de caso que analisou os requisitos
de privacidade, condencialidade e interoperabilidade em um cenário de Home Care. Por
m, o comportamento do desempenho relacionado ao acesso aos dados gerenciadas na
arquitetura proposta foi analisado no cenário mencionado.

Os autômatos fuzzy são uma generalização dos autômatos finitos, que são capaz de modelar computações considerando níveis de incerteza. Em anos recentes, devido ao amadurecimento das extensões dos conjuntos fuzzy, começa a emergir na literatura diferentes generalizações de autômatos fuzzy, como autômatos fuzzy intervalares, autômatos fuzzy intuicionistas, e etc. Os autômatos fuzzy além de serem a parte fundamental da teoria da computação fuzzy, também apresentam um relativo sucesso em aplicações práticas, principalmente na área de reconhecimento de padrões, viabilizando a modelagem de incertezas. Neste
trabalho é apresentada uma nova generalização dos autômatos fuzzy baseada nas definições de conjuntos fuzzy hesitantes típicos (que são nomeados de autômatos fuzzy hesitantes típicos). A ideia central por trás dessa generalização consiste em trazer para o domínio da computação a possibilidade de trabalhar simultaneamente com incertezas e com hesitação. Assim esta nova generalização tem por objetivo possibilitar novas formas de se enfrentar problemas que antes não eram facilmente modelados, usando apenas incertezas. Além disso, neste trabalho são mostradas formas de se aplicar esses novos autômatos nas áreas
de processamento digital de imagens e classificação de dados.

Computer games has been consolidated as a favourite activity in the last years. Although such games were created to promote
competition and promote self-improvement, there are some recurrent issues. One that has received the least amount of attention so far is the problem of "account sharing" which is when a player shares his/her account with more experienced players in order to progress in the game. The companies running those games tend to punish this behaviour, but this specific case is hard to identify. Since, the popularity of machine learning has never been higher, the aim of this study is to better understand how biometric data from online games behaves, to understand how the choice of character impacts a player and how different algorithms perform when we vary how frequently a sample is collected. The experiments showed through the use of statistic tests how consistent a player can be even when he/she changes characters or roles, what are the impacts of more training samples, how the tested
machine learning algorithms are affected by how often we collect our samples, and how dimensionality reduction techniques, such as Principal Component Analysis affect our data, all providing more information about how this state of art game database works.

Game jams são eventos onde pessoas formam equipes com o intuito de desenvolver protótipos funcionais de jogos de forma colaborativa e sob restrição temática e de tempo. Embora tais eventos tenham crescido em popularidade, ainda existem poucas evidências na literatura sobre como ocorre a colaboração nesse tipo de evento, e principalmente, quais são os fatores que facilitam essa colaboração. Sendo assim, este estudo visa entender quais são os aspectos facilitadores da colaboração no processo de desenvolvimento de jogos em jams. Foram realizados dois estudos durante a Global Game Jam 2018 e 2019. Os resultados do estudo descrevem as principais estratégias durante o evento a fim de facilitar a colaboração para produção dos protótipos, principalmente naquelas que permitem pessoas inexperientes desenvolver algo em 48 horas. Além disso, mentores e jammers experientes foram encontrados como os principais coordenadores nesse processo, atuando como mediadores na colaboração dentro e fora das equipes. Este trabalho ainda contribui por compreender e caracterizar o funcionamento do trabalho colaborativo em jams, e a partir de evidências coletadas e validadas com especialistas, sugere um catálogo de práticas que suportam a mediação da colaboração e interação entre equipes nesse tipo de evento. Tais técnicas poderão ser usadas em contextos similares, a fim de, facilitar a colaboração entre equipes.

O avanço na tecnologia de fabricação de circuitos integrados, possibilitado pela diminuição no tamanho dos transistores, permitiu a criação de sistemas complexos multiprocessados dentro de um único chip, chamados de Sistemas em Chip Multiprocessados (MPSoC - Multiprocessor System on Chip).  Para permitir a comunicação entre os diversos núcleos do MPSoC, um dos principais modelos de comunicação utilizado na atualidade é a Rede em Chip (NoC - Network on Chip) que apresenta maior escalabilidade do que a solução tradicional de barramentos. Apesar do potencial ganho de desempenho do MPSoCs através do paralelismo de tarefas, para se obter um real ganho de desempenho é necessário um eficiente gerenciamento dos recursos disponíveis no sistema, como núcleos de processamento e canais de comunicação. Esse gerenciamento está relacionado, dentre outros aspectos, à forma como as tarefas das aplicações são mapeadas nos núcleos do MPSoC e quais canais da NoC são usados nas rotas de comunicação entre as tarefas. Na literatura, esses aspectos são geralmente tratados individualmente, porém eles possuem forte relação. Partindo deste princípio, neste trabalho é apresentada uma formulação matemática do problema denominado de Problema de Mapeamento e Roteamento (PMR) o qual é uma proposta de junção entre eles. Além disso, visando encontrar soluções de mapeamento otimizadas, este trabalho apresenta três propostas de estratégia de mapeamento estático e uma dinâmica. No contexto de mapeamento estático, são apresentadas estratégias bioinspiradas híbridas de otimização (Genético, Memético e Transgenético). Essas estratégias apresentam abordagens gerais para encontrar soluções de mapeamento e dentro dessas abordagens é usada uma avaliação de fitness exato de roteamento baseado no modelo proposto para o PMR. No contexto de mapeamento dinâmico, é proposto um algoritmo que usa os operadores apresentados no Transgenético para prover alocação de tarefas por demanda em tempo de execução. Os algoritmos foram implementados e seus resultados foram simulados em uma ferramenta de NoC. Além disso, também foram implementados três algoritmos da literatura para fins de comparação com as propostas apresentadas. Os resultados demonstram que as propostas que conseguem capturar mais profundamente as características da arquitetura são mais eficientes.  Em específico, o Transgenético apresenta melhores resultados de latência e de energia. Além disso, foi possível utilizar aspectos do transgenético para propor uma solução dinâmica que possa ser utilizada quando a aplicação não for conhecida antes de sua execução.

A configuração do conjunto de ângulos de feixes (BAO) e a distribuição da dose de radiação (FMO) ao longo de um tratamento de radioterapia para pacientes com câncer são dois problemas de otimização que devem ser resolvidos na etapa de planejamento do tratamento. Um dos modos de radioterapia é conhecido por IMRT (Intensity Modulated Radiation Therapy). Este modo consiste no uso de aceleradores lineares controlados por computador para entregar doses precisas de radiação ao tumor e, ao mesmo tempo, prevenir, tanto quanto possível, que tecidos saudáveis que estão ao redor do tumor recebam radiação. Este trabalho apresenta modelos de programação linear e quadráticos para o problema FMO e algoritmos mono e multiobjetivo para o problema BAO. Este estudo também relata os resultados de experimentos computacionais realizados em um conjunto de casos reais.

O projeto de mecanismos de controle de elasticidade eficientes que visam alocação dinâmica de recursos é crucial para aumentar a eficiência de sistemas definidos por cloud-network slices. Os mecanismos de controle de elasticidade atuais propostos para ambientes de nuvem ou fatia de rede consideram apenas recursos de nuvem ou de rede, e seguem um modelo estocástico para orquestrá-los. Sistemas cloud-network definidos por slices obterão ganhos substanciais desses mecanismos somente se considerarem recursos de nuvem e de rede de maneira integrada. Além disso, eles devem permitir uma orquestração rápida dos respectivos recursos, porém preservando o desempenho e o isolamento dos slices como um todo. Neste trabalho, propomos uma abordagem voltada ao controle dinâmico de elasticidades de fatias cloud-network. Um protótipo foi elaborado, e seus resultados preliminares sugerem que a abordagem se apresenta como uma solução viável para fornecer elasticidade em ambientes definidos por cloud-network slices.

A Internet das Coisas (IoT) está criando novos serviços e aplicações em vários domínios, incluindo redes elétricas inteligentes, transporte inteligente, assistência médica e residências inteligentes. Como consequência, emerge um complexo ecossistema de aplicações, serviços e dispositivos físicos e virtuais interconectados, caracterizados por um alto grau de heterogeneidade. Por conta disso, plataformas de middleware são consideradas alternativas para mitigar esse problema, as quais são propostas para abstrair as especificidades dos dispositivos, promover a interoperabilidade entre eles e alavancar o desenvolvimento de serviços e aplicações. Nesse contexto, a KNoT e a FIWARE são exemplos de plataformas de código aberto com um propósito complementar. Enquanto a KNoT é um middleware baseado em gateway para incorporar conectividade a dispositivos e encaminhar mensagens entre eles e aplicativos, a FIWARE fornece um ecossistema rico com APIs padronizadas para o desenvolvimento de aplicações de IoT. Com o objetivo de combinar a capacidade da KNoT de integrar uma infinidade de dispositivos com as abstrações de alto nível fornecidas pela plataforma FIWARE, este trabalho apresenta o ambiente KNoT-FI. Desta forma, a integração entre a KNoT e a FIWARE concretiza-se no sentido de facilitar o desenvolvimento de aplicações de IoT e utilizar, continuamente, capacidades de dispositivos com ou sem conexão nativa à Internet através das interfaces avançadas da FIWARE. Esse trabalho também apresenta a validação do ambiente através de uma aplicação real que gerencia iluminação, temperatura e som ambiente. Por fim, foi realizada uma avaliação quantitativa, por meio de experimentos computacionais, com o objetivo de mensurar o tamanho do overhead causado pela integração entre as plataformas FIWARE e KNoT.

Cidades mais inteligentes estão amplamente adotando infraestrutura e análise de dados em tomada de decisão de segurança pública. Apesar de que policiamento em manchas criminais tem mostrado benefícios na redução de crimes, estudos anteriores sugerem que a adoção de técnicas preditivas pode ajudar a produzir estimativas mais precisas da concentração de crimes no futuro. Nesse trabalho, propomos um framework genérico para gerar futuros hotspots a partir de descritores espaçotemporais, e também informações geográficas extraídas do OpenStreetMap. Implementamos um pacote em Python chamado predspot para suportar predições de manchas criminais precisas seguindo os passos sugeridos no framework. Para avaliar a abordagem preditiva contra a metodologia tradicionalmente implementada pelo departamento de polícia de Natal, comparamos dois métodos de mapeamento de crime (KGrid e KDE) e dois algoritmos eficientes de aprendizado de máquina (Random Forest e Gradient Boosting) em doze cenários criminais, considerando roubo, violência e crimes de drogas. Os resultados indicam que nossa abordagem preditiva estima manchas criminais de 1,6 a 5,1 vezes melhor do que a metodologia dos analistas. Uma análise de importância do descritores foi extraída dos modelos para explicar o quanto as variáveis selecionadas ajudaram nas previsões e dar origem a discussões a respeito da modelagem aplicada.

Eventos de curta duração (Time-bounded collaborative events) tais como os hackathons, game jams, dentre outros, têm se tornado bastante populares nos últimos anos e vem chamando a atenção da comunidade científica. As pesquisas existentes têm estudado vários aspectos desses eventos, enquanto que o pós-evento, i.e. o que ocorre após a realização desses eventos, tem tido pouca atenção. Além disso, os estudos existentes são muito limitados a eventos da mesma natureza, sejam hackathons cívicos, industriais ou acadêmicos, assim como para os game jams, onde os trabalhos existentes contemplam apenas um tipo desses eventos. Pesquisas sobre os fenômenos que envolvem o pós-evento, numa granularidade mais ampla, ainda são escassas. Neste estudo, abordamos esta lacuna apresentando os resultados de um estudo exploratório, trazendo análises de dois grandes hackathons e um global game jam. Grande parte dos participantes destes eventos expressaram a intenção em continuar com as relações sociais que foram desenvolvidas nos mesmos. Entretanto indicaram que não há planejamento em continuar o desenvolvimento dos projetos desenvolvidos, apesar de haver interesse em trabalhar noutros projetos com a equipe formada no evento. O objetivo principal é validar e aprofundar estes questionamentos, trazendo contribuições sobre os aspectos positivos e negativos da descontinuidade desses projetos e das manutenção dos laços sociais formados durante os eventos.

O setor de turismo é uma das atividades econômicas mais relevantes nos dias de hoje. Desta forma, é importante investir em diferentes abordagens para criar uma ótima experiência durante as viagens dos visitantes em um único destino. Em um contexto de textit Smart Cities, a idéia de textit Smart Destination aparece como uma solução para melhorar a experiência do turismo usando tecnologia para apoiar os visitantes na tomada de decisão em um textit Smart City. O estudo proposto cria uma abordagem para apoiar um textit Smart Tourism Destination para criar um melhor planejamento de viagem com base em fotos de mídias sociais. A pesquisa tem como objetivo criar recomendações para um único ou grupo de turistas utilizando técnicas de classificação de imagens e inferência fuzzy para mapear as preferências dos turistas. Através do sistema de inferência fuzzy e usando o conhecimento de especialistas em turismo dentro de um sistema de recomendação, a abordagem proposta é capaz de criar recomendações personalizadas usando atrações de uma textit Smart Destination.

A realização de casos de uso inovadores envolvendo comunicação de dados desafiou as abordagens de redes de comunicação estabelecidas. Esta tese tem como objetivo evoluir a atual tecnologia de sistemas WLAN Wi-Fi com acesso compartilhado para enfrentar os desafios de oferecer eficientemente o aumento da demanda maciça de dados móveis em casos de uso 5G, nomeadamente UDN e URLLC. Foram investigados novos aspectos complementares de tecnologias emergentes em sistemas 5G, nomeadamente virtualização de funções de redes [7], névoa computacional [8], redes definidas por software, e outros, para criar um arcabouço único e inovador voltado as redes WLAN Wi-Fi de acesso compartilhado. Esta tese propõe o arcabouço WISE (WLAN slIcing SErvice), o qual aplica a técnica de fatiamento de rede (network slicing) pela primeira vez em CPEs (Consumer Premise Equipments) habilitados para WLAN Wi-Fi de acesso compartilhado, que encontram-se localizados mais próximo de usuários e coisas, na perspectiva de oferecer serviços de rede diferenciados com isolamento, Independência e desempenho aumentado. Além disso, o WISE explora a tecnologia de névoa computacional como maneira de expandir as capacidades computacionais de CPEs com configuração de balcão, de modo a permitir que parte das funcionalidades do arcabouço alvo sejam hospedados.

Em aprendizado de máquina (AM), o pré-processamento dos dados tem como objetivo aprimorar a qualidade dos dados que serão utilizados, visando apresentá-los em uma forma adequada para a técnica de AM escolhida. A seleção de atributos é uma de suas principais etapas. Seu principal objetivo é escolher o subconjunto que melhor represente o conjunto de dados, permitindo a redução da dimensionalidade e um possível aumento na precisão dos classificadores. Existem diferentes abordagens para se realizar a seleção de atributos. A a Seleção Dinâmica é uma delas e parte do princípio de que cada instância é única e que melhores resultados são obtidos quando se seleciona um subconjunto de atributos para cada instância em vez de um único subconjunto para toda a base de dados. Uma vez que uma representação mais compacta dos dados foi selecionada, o próximo passo na classificação dos dados é a escolha do modelo a ser utilizado. Esse modelo pode ser formado por um único classificador ou por um sistema de combinação de classificadores, conhecido como Comitês de classificadores, que pode ser definido como a combinação múltiplos classificadores que serão utilizados para gerar uma resposta final para o sistema através da combinação de suas respostas individuais. Para que esses sistemas apresentem melhor desempenho que um classificador individual é necessário promover a diversidade entre os componentes que formam o comitê, isto é, que os componentes do sistema não cometam erros nos mesmos padrões. Por este motivo, a diversidade tem sido considerada um dos aspectos mais importantes no projeto de comitês, já que não existe vantagem na combinação de métodos de classificação idênticos. O objetivo deste trabalho é utilizar a seleção dinâmica de atributos em sistemas de combinação de classificadores. Para isso, foram desenvolvidas três versões que realizam essa adaptação de maneira a gerar a diversidade entre os classificadores base. As versões foram comparadas utilizando diferentes taxas de seleção e quantidade de classificadores, logo após, a melhor versão encontrada foi comparada com outros métodos encontrados na literatura.

Também foi estudada uma nova classe de implicações fuzzy, chamada (T, N )-implicações. O autor investigou o comportamento das BCI/SBCI álgebras e das (T, N )-implicações na nova lógica.

O aprendizado semissupervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que integra os
mecanismos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, por isso é considerado o
meio termo entre eles dois. No aprendizado semissupervisionado, a maioria dos rótulos do
conjunto de treinamento são desconhecidos, mas há uma pequena parcela que possui rótulo.
O aprendizado semissupervisionado é atraente devido ao seu potencial de utilização
de dados rotulados e não rotulados para alcançar melhor desempenho do que o aprendizado
supervisionado. Este trabalho consiste em, um estudo no campo da aprendizagem
semissupervisionada e implementa mudanças na estrutura dos algoritmos self-training e
co-training. Na literatura, é comum o desenvolvimento de pesquisas que alteram a estrutura
destes algoritmos, no entanto, nenhuma delas propõe a variação na taxa de inclusão
de novas instâncias no conjunto de dados rotulados, que é o principal propósito deste
trabalho. Para atingir este objetivo, três métodos são propostos: FlexCon-G , FlexCon
e FlexCon-C . As principais diferenças entre estes métodos são: 1) a forma como eles
realizam o cálculo do novo valor da taxa de confiança mínima para inclusão de novas
instâncias; 2) a estratégia utilizada na escolha do rótulo de cada instância. Para avaliar
cada um destes métodos, foram realizados experimentos com 30 conjuntos de dados
com características diversificadas. Os resultados indicam que os três métodos propostos
e suas versões apresentam melhor desempenho que os métodos self-training e co-training
originais na maioria dos casos.

Nos dias atuais, uma variedade de dispositivos móveis está disponı́vel e acessı́vel à população em geral, tornando-se um item indispensável para a comunicação e o uso de diversos serviços. Nesta mesma direção, esses dispositivos tornaram-se bastante úteis em diversas áreas de atuação, incluindo a área médica. Com a integração desses dispositivos e aplicativos, é possı́vel realizar um trabalho preventivo, ajudando a combater surtos e até mesmo evitar epidemias. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (2017), a malária é uma das doenças infecciosas que mais causam letalidade no mundo, principalmente na região da África Subsaariana, enquanto que no Brasil é mais frequente a ocorrência de casos na região amazônica. Para a realização de diagnóstico de malária é imprescindı́vel haver técnicos treinados e com experiência para identificar as espécies e fases da doença, parte crucial para definir as dosagens ideais da administração de medicação aos pacientes. Neste trabalho é proposto um sistema de diagnóstico de malária à baixo custo utilizando dispositivos móveis, onde são aplicadas algumas técnicas segmentação, processamento de imagens digitais e redes neurais convolucionais para realizar a contagem de células, estimação de parasitemia e classificação de parasitos de Plasmodium nas espécies P.falciparum e P.vivax na fase trofozoı́ta. Um protótipo com peças 3D e automação eletrônica foi proposto para realizar a varredura e captura de imagens nas lâminas de sangue para integrar ao sistema mobile e realizar o diagnóstico in loco, sem
a necessidade de mudança de equipamentos microscópicos, assim sendo, compartindo da premissa de baixo custo. Foi obtido 93% de acurácia em um modelo de redes neurais convolucionais. Diante disso, é possı́vel romper barreiras de acessibilidade em paı́ses com poucos recursos na utilização de ferramentas de diagnóstico/triagem de doenças.

Desde o surgimento da teoria dos conjuntos fuzzy muitas propostas de extensões em diferentes contextos foram dadas, uma delas é a de conjunto fuzzy n-dimensional em que seus elementos são túplas de tamanho n cujas componentes são valores em [0, 1], ordenadas de forma crescente, chamados de intervalos n-dimensionais. Geralmente, estes conjuntos são usados para desenvolver ferramentas que auxiliam na modelagem de situações envolvendo tomada de decisão onde dado um problema e uma alternativa, cada intervalo n-dimensional representa a opinião de n especialistas sobre o grau com que uma alternativa atende um determinado critério ou atributo para este problema. Contudo, esta abordagem não é capaz de lidar com situações em que um especialista, em particular, pode, por exemplo, abster-se de qualquer critério de tomada de decisão, e portanto, teríamos num mesmo problema coexistindo intervalos n-dimensionais com
diferentes valores de n ou na qual o conjunto de especialistas mude para cada par alternativa/atributo. Dessa forma, necessitamos de uma nova extensão de conjunto fuzzy na qual seus elementos (intervalos) possam ter dimensões quaisquer. Neste trabalho, apresentamos o conceito de conjuntos fuzzy multidimensionais como uma generalização dos conjuntos fuzzy n-dimensionais em que os elementos podem ter dimensões distintas. Também apresentamos uma forma de gerar comparações (ordenações) desses elementos de diferentes dimensões, discutimos condições sob as quais esses conjuntos têm estrutura de reticulado e introduzimos os conceitos de ordens admissíveis, funções de agregação e negações multidimensionais sobre conjuntos fuzzy multidimensionais. Além disso, aprofundamos os estudos sobre somas ordinais de negações fuzzy.

O Problema do Caixeiro Viajante com Aluguel de Carros, ou simplesmente Problema do Caixeiro Alugador (PCA),  é uma generalização do clássico Problema do Caixeiro Viajante (PCV) onde seu tour de visitas pode ser decomposto em caminhos contíguos que podem ser percorridos com diferentes carros alugados. O objetivo é determinar o circuito hamiltoniano que resulte em um custo final mínimo, considerando a  penalização paga em cada troca de veículos no tour. A penalização é o custo de retornar o carro até a cidade onde foi alugado. O PCA está classificado como um problema NP-difícil. O presente trabalho estuda a variante mais usada na literatura do PCA que é: completo, total, irrestrito, sem repetição, livre e simétrico. O foco da pesquisa são os procedimentos híbridos que combinam meta-heurísticas e métodos baseados na Programação Linear.  São hibridizados: algoritmos científicos (ScA), algoritmos evolucionários (EA),  busca em vizinhança variável (VND),   busca local adaptativa (ALSP)  e uma nova variante da ALSP chamada busca local adaptativa iterativa (IALSP).  As seguintes técnicas são propostas para lidar com o PCA:  ScA+ALSP, EA+IALSP, ScA+IALSP e ScA+VND+IALSP. É proposto um modelo de programação inteira mista para o PCA o qual é usado no ALSP e no IALSP. Testes não paramétricos são usados para comparar os algoritmos em um conjunto de instâncias da literatura.

A iniciativa de Dados Abertos vem ganhando força nos últimos tempos, com adesão crescente de instituições públicas e governos. Porém, ainda existem vários desafios que precisam ser vencidos quando se decide disponibilizar dados de acordo com esse modelo. Isso afeta negativamente a qualidade e efetividade das publicações. Assim sendo, o objetivo deste trabalho é estabelecer um processo que auxilie instituições públicas brasileiras a disponibilizarem seus dados, sistematizando as fases e tarefas necessárias. Para isso, foi realizado um mapeamento sistemático da literatura, a fim de descobrir estratégias, melhores práticas, desafios e dificuldades que existem na área.

A internet possibilitou a criação de um imenso espaço de dados global, que pode ser acessado na forma de páginas web. Entretanto, páginas web são ideais para apresentar conteúdo para seres humanos, mas não para serem interpretadas por máquinas. Além disso, se torna difícil relacionar as informações armazenadas nos bancos de dados por trás dessas páginas.
Daí surgiu o Linked Data, um conjunto de boas práticas para relacionamento e publicação de dados.

O formato padrão recomendado pelo Linked Data para armazenamento e publicação de dados relacionados é o RDF. Este formato utiliza triplas na forma (sujeito, predicado, objeto) para estabelecer relacionamentos entre os dados. Um banco de dados de triplas pode ser facilmente visualizado como um grafo, de maneira que as consultas são feitas através da definição de caminhos no grafo. SPARQL, a linguagem padrão para consultas em grafos RDF, possibilita a definição de caminhos utilizando expressões regulares. Entretanto, expressões regulares têm expressividade reduzida, insuficiente para algumas consultas desejáveis. Para contornar este problema, alguns trabalhos propuseram a utilização de gramáticas livres-de-contexto para definir os caminhos.

Apresentamos um algoritmo para avaliação de consultas de caminhos livres-de-contexto em grafos inspirado em técnicas de parsing top-down. Dado um grafo e uma consulta definida com base em uma gramática livre-de-contexto, nosso algoritmo identifica pares de vértices ligados por caminhos que formam palavras pertencentes à linguagem gerada pela gramática. Mostramos que nosso algoritmo é correto e demonstramos outras propriedades importantes.
O algoritmo apresenta complexidade cúbica de tempo de execução no pior caso em termos do número de vértices no grafo. Implementamos o algoritmo proposto e avaliamos seu desempenho com bancos de dados RDF e com grafos sintéticos para confirmar sua eficiência.

Atualmente, a dependência que as cidades modernas possuem em relação aos sistemas de informação é enorme. Uma parcela significativa desses sistemas, independente de serem gerenciados por entes públicos ou privados, foi desenvolvida utilizando tecnologias e conceitos que hoje já são considerados ultrapassados. Além disso, por não terem sido projetados com o intuito de se comunicarem com outros sistemas de forma interoperável, muitos sistemas existentes nas cidades são soluções isoladas e sem padronização. Por outro lado, o dinamismo exigido pelas empresas, pelo governo e, principalmente, pela população, demanda a união destes sistemas, trabalhando de forma integrada e interoperável. Interoperabilidade é fundamental para o alcance da eficiência e da eficácia do uso de recursos, extremamente necessárias em uma cidade inteligente. Mais que isso, a união entre estes sistemas pode trazer resultados antes inimagináveis, quando comparada aos resultados adquiridos por cada sistema isolado. Tais características remetem ao conceito de Sistema de Sistemas (ou SoS, do termo em inglês System of Systems), que consiste em um conjunto de sistemas complexos independentes e heterogêneos  que possuem seus próprios propósitos e colaboram, uns com os outros, para satisfazer objetivos comuns. Em SoS o resultado da interação entre diferentes sistemas é mais que a mera soma dos sistemas envolvidos, uma vez que em um SoS podem emergir novas funcionalidades que não são providas por qualquer um dos sistemas operando isoladamente. O uso da ideia de SoS no contexto de cidades inteligentes, visando promover interoperabilidade entre os sistemas tem sido um aspecto pouco explorado. Nesse contexto, este trabalho propõe o Mandala, um middleware baseado em SoS que possibilita a interoperabilidade entre sistemas de informação no âmbito de cidades inteligentes. O objetivo é tornar transparente a heterogeneidade dos sistemas envolvidos, fornecendo um ambiente de integração e interoperação de sistemas  de informação.

O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma extensão NP-Difícil da Árvore Geradora Mínima (AGM). Devido a sua habilidade em modelar inúmeros problemas reais onde objetivos conflitantes devem ser otimizados simultaneamente, a AGMO tem sido intensamente estudada na literatura e muitos algoritmos exatos e heurísticos lhe foram propostos. Além disso, nos últimos anos, pesquisas têm demonstrado considerável desempenho dos algoritmos que combinam estratégias de várias meta-heurísticas. Estes algoritmos são chamados híbridos e trabalhos anteriores os aplicaram com sucesso a vários problemas de otimização. Neste trabalho, cinco novos algoritmos híbridos são propostos para duas versões da AGMO: três para a versão bi-objetivo (AG-Bi) baseada em dominância de Pareto e dois para a versão com muitos objetivos baseada no operador de média ponderada ordenada (AG-OWA). Esta pesquisa hibridizou diversas abordagens meta-heurísticas com respeito a diferentes categorias de hibridização. Experimentos computacionais avaliaram as novas abordagens com base no tempo computacional e na qualidade das soluções encontradas. Os resultados foram comparados com o estado da arte. 

Jogos digitais educativos tem se mostrado uma grande área de pesquisa que vem aumentando com o decorrer dos anos em todo o cenário internacional. Esse fato tem se dado pelo potencial que os jogos têm de diversão, imersão e estímulo à aprendizagem de maneira natural e personalizada. Dessa forma, um dos grandes desafios encontrados nessa área é o da criação de jogos que atendam aos conteúdos propostos para serem ensinados ou praticados. Nesse sentido, a geração procedural de conteúdo tem se apresentado como uma área que pode auxiliar do desenvolvimento de jogos educativos. A geração procedural de conteúdo (PCG) trata da criação automática de conteúdos como texturas, sons, objetos e, no contexto deste trabalho a geração de fases. Assim, a PCG contribui para a criação de novas fases sem que haja a necessidade de intervenção humana. Com isso, a pesquisa busca fazer uso de uma técnica de PCG para a criação de fases de jogos educativos que requeiram do jogador atingir certos objetivos pedagógicos ao longo do jogo. Para isso, propomos uma abordagem de geração em três etapas: (i) geração da estrutura básica da fase (ex.: somente chãos e paredes); (ii) A geração de elementos relacionados aos objetivos pedagógicos da fase; (iii) completar o restante da fase com inimigos e demais elementos de cenário. Deste modo, ela pode ser utilizada para criar diferentes desafios e cenários para que um aluno possa praticar determinado conteúdo, visto que sempre que um desafio é concluído, um novo desafio pode ser gerado para o aluno. Dessa forma, esta abordagem será investigada utilizando a técnica de PCG baseada em gramática. Portanto, buscamos verificar se a técnica em conjunto com a abordagem proposta auxilia na geração dos conteúdos e as cria de maneira eficaz, avaliando sua qualidade e funcionalidades com alunos do ensino fundamental. 

Com o avanço da exploração de hidrocarbonetos, a indústria vem buscando continuamente meios de minimizar os riscos exploratórios, onde um desses meios é o aprimoramento das ferramentas utilizadas. Existem três etapas nessa exploração: a aquisição de dados sísmicos, o processamento sísmico e a interpretação sísmica. O presente trabalho se situa no processamento sísmico, mais especificamente em uma de suas etapas, a análise de velocidade sísmica, que tem como objetivo encontrar o campo de velocidade mais fidedigno da subsuperfície da terra através de algoritmos conhecidos de análise. Um dos objetivos desse trabalho é a criação de meios para facilitar essa análise de velocidade, através da implementação desses algoritmos de forma que eles funcionem integrados em uma única plataforma. Outro ponto que o avanço da exploração sísmica trouxe foi o aumento considerável do volume de dados sísmicos adquiridos e das tecnologias utilizadas, que elevaram consideravelmente a necessidade de computadores mais poderosos e também à busca de soluções de alto poder computacional. Com base nessa necessidade, será apresentada uma nova metodologia de análise de dados sísmicos usando GPUs e os resultados obtidos da sua utilização, mostrando sua viabilidade para acelerar algoritmos geofísicos, em especial algoritmos voltados para à análise de velocidade. Ao final serão discutidos os resultados e feita a comparação de desempenho dos algoritmos paralelos e sequenciais.

A rastreabilidade de software, conhecida pelo relacionamento entre quaisquer artefatos da engenharia de software, traz grandes vantagens no processo de desenvolvimento. As informações que ela fornece ajudam em tomadas de decisão diante de uma alteração, melhor entendimento do artefato, reusabilidade, manutenção, previsão de custos e prazos, entre outros. Com ambientes cada vez mais adeptos às metodologias ágeis, com o cliente lado a lado dando feedbacks constantes, a adequação a essas mudanças solicitadas tem sido uma prática comum durante o desenvolvimento de sistemas. E, para que as mudanças sejam feitas de forma segura, informações de rastreabilidade ajudam em decisões, com o objetivo de que a alteração não traga inconsistências, introdução de erros e geração de falhas no sistema.

Algumas ferramentas de gerenciamento de projetos suportam elementos de rastreabilidade. Contudo com diversos dados que podem ser fornecidas com tal prática, fica difícil interpretá-los, principalmente quando são apresentados apenas textualmente. Sabendo que a visualização de informação traz possibilidade de uma análise com grandes volumes de dados de forma rápida e com mais clareza, oferecendo uma tomada de decisão mais segura e, permitindo descobrir informações antes não vistas, é possível verificar na literatura técnicas de visualização de informação de rastreabilidade. No entanto, tais técnicas necessitam de informações além desses dados, precisam considerar os pilares da informação expostos na academia (problemática, o que, quando e quem visualizar) para se ter uma visualização adequada.

Com este intuito, este trabalho realiza entrevistas na indústria para responder aos pilares da informação considerados na proposta de uma visualização. Em seguida, uma análise baseada em Teoria Fundamentada é feita nos dados levantados. Então, no contexto montado de rastreabilidade, perfis definidos, necessidades e problemas descritos e, artefatos gerados em ambientes ágeis, é estudada na bibliografia as visualizações de informação existentes.

Como resultado é realizada uma discussão e sugestão de visualização apropriada para informações de rastreabilidade com base nas sugestões da literatura e dos dados levantados da entrevista. Posteriormente, com  Heurísticas criadas, é feita uma avaliação das ferramentas de gerenciamento de projeto que se integram a plataforma de hospedagem e versionamento de dados Github, para averiguar se fornecem a visualização de informação de rastreabilidade notada.

Os últimos anos tem sido marcados por um crescente avanço na computação embarcada,

tecnologias de sensoriamento e dispositivos conectados. Tal avanço impactou de maneira

expressiva em paradigmas inovadores, tais como o de Internet das Coisas (IoT) que acredita

que objetos inteligentes capazes de conectarem-se na rede poderão cooperar entre si

para alcançar um objetivo comum. Tal crescimento alavancou iniciativas de fornecedores

em produzir protocolos e padrões de comunicação que viabilizassem essa cooperação, no

entanto, a diversidade considerável de dispositivos, e consequentemente de protocolos que

surgiram, acabaram por dicultar esse processo. Inúmeros desaos foram surgindo, dentre

eles a heterogeneidade e a interoperabilidade. Estes desaos tornaram o processo de

desenvolvimento das aplicações IoT uma tarefa complexa e custosa, pois as capacidades

destes protocolos e padrões voltadas à descoberta dos dispositivos na rede, comunicação

entre eles, entre outras, se tornaram bastante especícas para cada dispositivo, obrigando

o desenvolvedor a criar estratégias de integração complexas para lidar com essa limitação.

Desta forma, este trabalho propõe um framework que buscará simplicar o processo de

desenvolvimento de aplicações IoT através da virtualização de dispositivos, de maneira

que aspectos heterogêneos ligados aos dispositivos serão abstraídos por esta virtualização,

e operações comuns dos protocolos tais como descoberta de dispositivos e comunicação

com estes serão abstraídos através de uma interface comum entre eles, integrando-os e

diminuindo os impactos das características heterogêneas.

Este trabalho busca modelar e examinar soluções para o Problema do Passeio Lucrativo com Passageiros e Restrições de Tempo. O trabalho propõe um modelo matemático para o problema, algoritmo exato de solução e meta-heurísticas para a aproximação de solução. Para operacionalizar o experimento computacional necessário à presente pesquisa e por se tratar de um modelo não descrito na literatura, foram também criadas instâncias de teste. O trabalho realiza um experimento computacional para avaliar o desempenho da modelagem matemática e delinear a capacidade de aproximação de algoritmos meta-heurísticos para o problema. Por fim, descreve-se o cronograma para a defesa de mestrado e como o problema poderá ser desenvolvido em trabalhos futuros.

Na literatura muitos problemas são apontados referentes ao processo da Engenharia de Requisitos. Pesquisas recentes demonstram que os ambientes de desenvolvimento de software enfrentam muitos desafios que vão desde a elicitação de requisitos até sua validação. Os desafios listados na literatura fazem parte de tópicos ensinados na disciplina de Engenharia de Requisitos oferecidos nos cursos de graduação em ciências da computação e cursos afins. Esses desafios impactam na qualidade do produtos e podem colocar em risco a continuidade de um projeto. Logo, acredita-se que possa existir um déficit no ensino da disciplina que impacta na indústria bem como a falta de paralelismo de ambos contextos. Diante desse cenário, este trabalho elencou metodologias e atividades que mudam o método tradicional de ensino de Engenharia de Requisitos. As atividades têm foco na interpretação de soluções e escrita de requisitos. Para isso foi necessário realizar uma revisão sistemática da literatura a fim de identificar como a disciplina é lecionada bem como um survey destinado a professores e indústria visando identificar as principais sugestões e dificuldades relacionadas com a disciplina de engenharia de requisitos. Verificou-se que os professores enfrentam muitos desafios no ensino e a indústria muitos problemas que podem ser tratados ainda na academia. A partir desses resultados concluiu-se que é necessário contornar os desafios apresentados, o que pode ser feito logo na academia, para que não impactem na indústria. Há também a necessidade de atividades mais práticas e novas abordagens na sala de aula. Na indústria, recomendamos a colaboração com a academia. Desta forma, uma vez identificadas as demandas do setor, a academia pode proporcionar aos futuros profissionais uma formação baseada nas habilidades esperadas.

Um dos principais problemas dos algoritmos de aprendizado de máquina é a maldição da dimensionalidade. Com o rápido crescimento de dados complexos em cenários do mundo real, a seleção de atributos se torna uma etapa de pré-processamento obrigatória em qualquer aplicação para reduzir a complexidade dos dados e o tempo computacional. Com base nisso, vários trabalhos foram produzidos para desenvolver métodos eficientes para realizar essa tarefa. A maioria dos métodos de seleção de atributos selecionam os melhores atributos baseado em alguns critérios específicos. Além disso, estudos recentes têm construído com sucesso modelos para selecionar atributos considerando as particularidades dos dados, assumindo que amostras similares devem ser tratadas separadamente. Embora algum avanço tenha sido feito, uma má escolha de um único algoritmo ou critério para avaliar a importância dos atributos, e a escolha arbitrária dos números de atributos feita pelo usuário podem levar a uma análise deficiente. A fim de superar algumas dessas questões, este trabalho apresenta o desenvolvimento de algumas duas vertentes de abordagens de seleção de atributos automatizadas. A primeira são métodos de fusão de múltiplos algoritmos de seleção de atributos, que utilizam estratégias baseadas em ranking e comitês de classificadores para combinar algoritmos de seleção de atributos em termos de dados (Fusão de Dados) e de decisão (Fusão de Decisão), permitindo aos pesquisadores considerar diferentes perspectivas na etapa de seleção de atributos. O segundo método (PF-DFS) traz uma melhoria de um algoritmo de seleção dinâmico (DFS) usando a ideia da otimização multiobjetivo pela fronteira de pareto, que nos permite considerar perspectivas distintas da relevância dos atributos e definir automaticamente o número de atributos para selecionar. As abordagens propostas foram testadas usando mais de 15 bases de dados reais e artificiais e os resultados mostraram que, quando comparado com métodos de seleção individuais, como o próprio DFS original, o desempenho de um dos métodos propostos é notavelmente superior. De fato, os resultados são promissores, uma vez que as abordagens propostas também alcançaram desempenho superiores quando comparados a métodos consagrados da redução de dimensionalidade, e ao usar os conjuntos de dados originais, mostrando que a redução de atributos ruidosos e/ou redundantes pode ter um efeito positivo no desempenho de tarefas de classificação.

O surgimento de novas tecnologias digitais introduziu desafiadores requisitos técnicos e de negócio. A tradicional abordagem de prover infraestrutura computacional para aplicações, com suporte interno para gerenciamento de hardware, não se constitui em uma maneira efetiva, do ponto de vista técnico e econômico, para fornecer alto desempenho, confiabilidade e escalabilidade. Como a maior mudança de paradigma tecnológico na história da humanidade, a computação em nuvem provê diversas alternativas de modelos de implantação e serviço, adequadas a diversos requisitos, como segurança, latência, desempenho computacional, disponibilidade e custo. Portanto, várias empresas distribuem milhares de nuvens em todo o mundo, criando um mercado saudável por meio da concorrência, em que os provedores criam combinações exclusivas de recursos para diferenciar-se dos concorrentes. Conseqüentemente, no lado do consumidor, a escolha de um fornecedor geralmente se traduz em aprisionamento à tal fornecedor, que é uma situação em que as aplicações dependem muito da abordagem do fornecedor de expor recursos, dificultando a alternância entre os fornecedores sempre que for conveniente. Uma revisão preliminar da literatura sugere que o bloqueio de fornecedor, que tem sido amplamente investigado em Infraestrutura como Serviço (IaaS) em ambientes interplataforma, ainda não foi documentado como um problema intra-plataforma. Na indústria, o OpenStack prova que a falta de interoperabilidade é uma preocupação real, mesmo entre suas implementações. Portanto, este estudo propõe documentar a interoperabilidade entre plataformas, como um problema do OpenStack, detalhando suas situações de bloqueio, sua solução técnica, que é um middleware que abstrai as diferenças de implantação e as causas de bloqueio do fornecedor contra a interoperabilidade entre plataformas, como relatado na literatura.

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O uso de Geradores Automáticos de Código para Métodos Formais não apenas minimiza esforços na implementação de Sistemas de Software, como também reduz a chance da existência de erros na execução destes Sistemas. Estas ferramentas, no entanto, podem ter faltas em seus códigos-fontes que causam erros na geração dos Sistemas de Software, e então a verificação de tais ferramentas é encorajada. Esta tese de Doutorado visa criar e desenvolver uma estratégia para verificar JCircus, um Gerador Automático de Código de um amplo sub-conjunto de Circus para Java. O interesse em Circus vem do fato de que ele permite a especificação dos aspectos concorrentes e de estado de um Sistema de maneira direta. A estratégia de verificação consiste nos seguintes passos: (1) extensão da Semântica Operacional de Circus existente e prova de que ela é sólida com respeito à Semântica Denotacional existente de Circus na Teoria Unificada de Programação (UTP), que é um framework que permite prova e unificação entre diferentes teorias; (2) desenvolvimento e implementação de uma estratégia que verifica o refinamento do código gerado por JCircus, através de uma toolchain que engloba um Gerador de Sistema de Transições Rotuladas com Predicado (LPTS) para Circus e um Gerador de Modelos que aceita como entrada o LPTS e gera um Oráculo que usa o verificador de modelos Java Pathfinder, que checa o refinamento do código gerado por JCircus. Combinado com técnicas baseadas em cobertura de código, nós visamos aumentar a confiabilidade do código gerado de Circus para Java.

Na literatura é bastante comum encontrar problemas que necessitam de mecanismos eficazes em realizar a tarefa de combinar entradas de uma mesma natureza em um valor do mesmo tipo que as entradas. As funções de agregação são bastante eficientes na realização deste trabalho, podendo ser utilizadas, por exemplo, para modelar os conectivos da lógica fuzzy e também em problemas de tomada de decisão. Uma importante família de agregações, pertencente à classe das funções do tipo média, foi introduzida por Yager, em 1988, que as denominou de funções de “Média Ponderada Ordenada” (Ordered Weighted Averaging - OWA). Essas funções são uma espécie de média ponderada, cujos pesos são estáticos e não são associados as entradas particulares, mas as suas respectivas magnitudes, ou seja, a importância de uma entrada é determinada pela magnitude de seu valor. No entanto, a estabilidade dos pesos de uma OWA traz algumas limitações, uma vez que os pesos, que devem ser previamente escolhidos, podem ser ótimos para algumas entradas e péssimos para outras. Mais recentemente, tem-se verificado que funções não pertencentes à classe das agregações também podem ser bastante eficazes em combinar entradas de um mesmo tipo, como por exemplo, as “Préagregações” (Preaggrega-tions), as funções “Mistura (Mixture) e “Mistura Generalizada” (Generalized Mixture - GM), que não necessitam da Condição de Monotonicidade obrigatória para as funções de agregação. As funções mistura e mistura generalizada também são médias ponderadas, mas diferentemente das OWA de Yager, possuem pesos dinâmicos, o que possibilita um melhor ajuste a cada uma das entradas da função. Este trabalho generaliza as funções “Mistura Generalizada” (Generalized Mixture - GM), dando origem as funções “Mistura Generalizada Limitada” (Bounded Generalized Mixture -BGM) e propõe as “OWA dinâmicas” (Dynamic Ordered Weighted Averaging - DYOWA) defi-nidas sobre reticulados.