Conteudos

Aprendizado de Máquina na Modelagem da Assistência em um Restaurante Universitário: Estudo de Caso na Unicamp

Autor: Julián Andrés López Moreno (Orientadora: Roberto Andreani)

Este trabalho aplica técnicas de aprendizado de máquina para modelar a demanda em restaurantes universitários, a partir de dados operacionais de almoço e jantar.

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Aprendizado por reforço guiado pela informação geométrica: moldando a geometria de fronteiras não homogêneas

Autores: Marcus Vinícius Pimenta Soares e Washington Alves de Oliveira

Este trabalho desenvolve um método de aprendizado de máquina por reforço para moldar a geometria de fronteiras não homogêneas indicadas para equações diferenciais.

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Modelagem de Redes Neurais de Valor Complexo usando Cálculo de Wirtinger

Autor: Lucas Eduardo Junges (Orientador: Marcos E. M. Ribeiro do Valle)

O presente trabalho aborda as Redes Neurais de Valor Complexo (CVNNs), que estendem os modelos clássicos ao domínio complexo, utilizando o Cálculo de Wirtinger para a otimização.

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Predição Analítica da Dificuldade de Simulação Tensorial de Circuitos QAOA via Treewidth do Grafo de Interação

Autor: Rafael Zanella Perez Canovas (Orientador: Marcelo Terra Cunha)

Investigação sobre como a introdução de variáveis de folga afeta a dinâmica de emaranhamento quântico na resolução de problemas de otimização combinatória via QAOA.

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Modelagem Matemática e Simulação Numérica da Dispersão de Poluentes em Corpos Hídricos via Equações de Navier–Stokes e Difusão-Advecção-Reação

Autores: Ludmila Vitória Ribeiro Rocumba, Gesivaldo dos Santos Silva e João Frederico da Costa A. Meyer

Utilização da Equação de Advecção-Difusão-Reação e das Equações de Navier-Stokes para modelar e compreender o comportamento da dispersão de contaminantes em rios.

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Generalizações do Fenômeno de Collatz: História, Variantes e a Fronteira com a Decidibilidade

Autores: Gabriel Shimizu Gomes da Gosta Marques e Walter Alexandre Carnielli

Esta pesquisa tem o propósito de investigar a conjectura original de Collatz, resgatar o progresso feito ao longo dos anos e propor novas generalizações matemáticas.

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Beyond Retrieval: Compounding Scientific Extelligence with Artificial Intelligence Wikis

Autores: Luiz Eduardo Foschiera Couto Lopes, Pedro H. M. Zanineli e Bruno Focassio (Orientador: Gabriel R. Schleder)

Uma análise sobre as limitações dos atuais modelos de IA na ciência e a necessidade de uma memória científica persistente para preservar relações e hipóteses.

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Alinhamento Temporal de Biomarcadores Utilizando Programação Dinâmica

Autor: Letica Palomero (Orientadora: Petra Maria Bartmeyer)

Proposta de uma metodologia computacional de pré-processamento e alinhamento temporal de séries provenientes de diferentes dispositivos vestíveis para monitoramento fisiológico.

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Distribuição dos Conteúdos Geométricos nas Avaliações de Acesso ao Ensino Superior: Uma Análise Comparativa entre ENEM (Brasil) e Exame Nacional de Matemática A (Portugal)

Autores: Gustavo Vidal da Silva, Thalyta de O. Inocêncio Martins e Frederico Alan de O. Cruz

Análise comparativa da distribuição dos conteúdos geométricos presentes nas avaliações de acesso ao ensino superior do Brasil (ENEM) e de Portugal.

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Detecção de Duplicação de Imagens em Publicações Científicas via Correspondência Geométrica de Local Features – Pipeline multimodal

Autor: Guilherme de Medeiros Ellena (Orientadores: Anderson Rocha e João Phillipe)

Investigação de métodos automáticos de correspondência de imagens para a tarefa de Detecção de Duplicação Exata, identificando reutilização indevida em artigos científicos.

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Análise e Desenvolvimento de um Algoritmo Híbrido de Compressão de Dados Baseado em Gramáticas

Autor: João Vitor Hartung Toppa (Orientador: Guilherme Pimentel Telles)

A compressão de dados é um problema importante em Computação, na teoria e na prática.A compressão baseada em gramáticas é uma forma de compressão de dados interessante porque alcança boas taxas de compressão ao mesmo tempo em que permite operações adicionais sobre a cadeia comprimida, como extração de subcadeias e indexação. O problema de encontrar a menor gramática que gera uma dada cadeia é NP-difícil, e na prática é resolvido usando heurísticas. Dentre as várias heurísticas existentes, a mais usada na prática é a Re-Pair. Mais recentemente, a heurística GCIS, que é recursiva, obteve boas taxas de compressão em menos tempo e usando menos memória de trabalho que a Re-Pair. Este projeto de Iniciação Científica teve como objetivo analisar uma estratégia de compressão híbrida que usa o Re-Pair para subproblemas pequenos do GCIS. A abordagem proposta foi implementada e avaliada quanto à eficiência, tanto em termos de taxa de compressão quanto em termos do desempenho computacional em comparação às versões originais do Re-Pair e do GCIS. O algoritmo híbrido obteve razão de compressão próxima à do Re-Pair e significativamente melhor que a do GCIS e tempo de compressão menor que o do Re-Pair e tempos de compressão, descompressão e pico de memória competitivos em relação ao GCIS.

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Estimativa de Calibre Médio de Fibras Nervosas a Partir de Sinais CNAP

Autores: Victor da Silva Costa Cortizo, Mateus Canêdo Faleiro, Alexandre Jardel Schweig Hackenhaar (Orientadora: Petra Maria Bartmeyer)

Este trabalho busca estimar o calibre médio dos neurônios do nervo L5 dermátomo de uma rata através da simulação computacional de potenciais de ação compostos usando a biblioteca PyFibers e da comparação dos resultados simulados com os dados experimentais de neuroestimulação extracelular da base de dados disponibilizada pela Universidade de Bath utilizando métricas de similaridade de entre séries temporais.

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