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Computação UFPel
A área de Computação da Universidade Federal de Pelotas congrega docentes e pesquisadores ligados à área de Computação na universidade. Composta primariamente por docentes lotados no Centro de Desenvolvimento Tecnológico, é responsável pelos cursos de Ciência da Computação, Engenharia de Computação e Mestrado em Ciência da Computação.
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 22 horas atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2016/1)

Moodle Analytics Dashboard: Uma ferramenta de learning analytics para visualização de registros de acesso ao Moodle
por
Luan da Silva Einhardt

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Cristian Cechinel (orientador)
Profa. Tatiana Aires Tavares (co-orientador)
Profa. Daniela Francisco Brauner
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar

Data: 28 de Junho de 2016

Hora: 15:00h

Local: A definir

Leia na íntegra.

por Marilton Sanchotene de Aguiar, 22 horas atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2016/1)

Promoção do Conhecimento Histórico Local: Uma Proposta de Interatividade para o Memorial Anglo UFPEL
por
Edemar Dias Xavier Junior

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Profa. Tatiana Aires Tavares (orientador)
Prof. Guilherme Ribeiro Corrêa
Prof. Vinícius Krüger da Costa
Profa. Francisca Ferreira Michelon

Data: 28 de Junho de 2016

Hora: 10:00h

Local: Fototeca

Leia na íntegra.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2016/1)

Desenvolvimento de um IP/Core para Estimação de Movimento em Vídeos de Alta Definição
por
Gabriel Machado Balota

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Marcelo Schiavon Porto (orientador)
Prof. Bruno Zatt (co-orientador)
Prof. Daniel Munari Palomino
Prof. Rafael Iankowski Soares

Data: 27 de Junho de 2016

Hora: 15:30h

Local: Auditório da Reitoria

Leia na íntegra.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2016/1)

Otimização e Projeto de Hardware Dedicado para o Pré-Processamento de Vídeo em High Dynamic Range (HDR)
por
Alex Machado Borges

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Marcelo Schiavon Porto (orientador)
Prof. Bruno Zatt (co-orientador)
Prof. Daniel Munari Palomino
Prof. Rafael Iankowski Soares

Data: 27 de Junho de 2016

Hora: 13:30h

Local: Auditório da Reitoria

Leia na íntegra.

por Computação UFPel, 10 dias atrás
Os alunos matriculados nas disciplinas de Trabalho Individual I ou Trabalho Individual II deverão submeter o documento resultante da disciplina no sistema até o dia 08 de Julho. O orientador dará o conceito exclusivamente baseado no conteúdo submetido. Em caso de aprovação o aluno poderá submeter uma nova versão para publicação até o dia anterior ao da sua próxima matrícula. Esta versão não terá efeito no conceito originalmente concedido.
No caso do conceito ser A, o documento deverá obrigatoriamente ser publicado no sistema, tornando-se disponível para o público em geral. No caso do conceito B, o orientador poderá solicitar que o documento não seja publicado. Documentos com conceito C ou inferior não serão publicados no sistema.
Para acesso ao sistema de submissão, deve-se acessar o sistema, criando uma nova conta se necessário. Ao criar um novo usuário, é necessário marcar a opção “Autor” antes de finalizar, como abaixo.
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Após realizar o login, deve-se efetuar uma nova submissão. Se o link não for acessível, deve-se editar o Perfil do Usuário e marcar a opção “Autor”.
Na submissão, apenas os campos obrigatórios precisam ser preenchidos e deve-se atentar que o Orientador não deve ser incluído como autor. O documento deve ser submetido em formato PDF.
por Computação UFPel, 14 dias atrás

O PPGC está com novo Edital aberto para seleção de bolsista de pós-doutorado para atuação em projeto com duração até agosto de 2016. Candidatos devem possuir título de doutor e preencher os demais requisitos especificados no Edital. As inscrições vão até 17 de Junho.

por Computação UFPel, 16 dias atrás

O Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Computação informa o resultado do processo seletivo para bolsista de pós-doutorado PNPD/CAPES.

  1. Rodrigo Geraldo Ribeiro (selecionado)
  2. Marcus Redü Eslabão (suplência)

O primeiro colocado deverá entrar em contato com a Coordenação para proceder com a implementação da bolsa.

por Computação UFPel, 18 dias atrás

Título: Classificação de Distúrbios em Folhas de Macieiras Utilizando Redes Neurais Convolucionais

Autor: LUCAS GARCIA NACHTIGALL

Orientação:

  • Ricardo Matsumura Araujo, Orientador (PPGC-UFPel)
  • Gilmar Nachtigall, Co-orientador (EMBRAPA)

Banca Examinadora:

  • Cristian Cechinel (PPGC-UFPel)
  • Paulo R. Ferreira Jr. (PPGC-UFPel)
  • Sandro Camargo (Unipampa)

Data: 9 de Junho de 2016

Hora: 14:00

Local: Sala PÓS 2 da FAT, 4º andar do Campus Porto

Resumo:
Na cultura de macieira, nos últimos anos, têm sido verificadas perdas de até 25\% da produção, as quais estão relacionadas à diversos fatores, entre eles as mudanças climáticas, a falta de tecnologias inovadoras e competitivas para o setor da maçã, além do surgimento de novas pragas e/ou doenças e agravamento das perdas por aquelas já conhecidas. Boa parte das soluções tecnológicas para resolver/evitar estes problemas passa pelo rápido reconhecimento em campo das causas destas perdas, principalmente quando relacionadas a incidência de doenças, pragas e desequilíbrios nutricionais que atacam as plantas. Contudo, o método atualmente utilizado para identificar estes sintomas em macieiras baseia-se no conhecimento de especialistas em detecção desses sintomas nos pomares, utilizando como ferramenta publicações contendo imagens e descrições de possíveis sintomas a serem encontrados. Sendo assim, verifica-se a necessidade de implementar uma nova abordagem para tratar esse problema de uma forma menos onerosa e mais eficiente. Técnicas de aprendizado de máquina se tornaram populares pelo fato de poderem aprender informações e padrões a partir de dados e então prever novos resultados ou classificar novos dados apresentados. Algumas das técnicas que atualmente são o estado da arte na classificação de imagens são as Redes Neurais Convolucionais, junto com as Redes Neurais Artificias e Máquinas de Suporte de Vetores. Por ser uma área pouco explorada na literatura, foi necessária a criação de um novo banco de imagens de modo a avaliar se estas técnicas de aprendizado de máquina mencionadas podem classificar corretamente os sintomas em folhas. Para isso, foi realizada a coleta de folhas de macieiras que apresentavam cinco diferentes sintomas. Deste modo, esta dissertação propõe a utilização e comparação destas técnicas de aprendizado de máquina, para a tarefa de classificação de dois sintomas de doenças, dois sintomas de deficiências nutricionais e um sintoma de danos por herbicida em folhas de macieiras. Após a criação de partições de imagens para treino, validação e teste, estes foram submetidos às técnicas de Redes Neurais Convolucionais, redes Multilayer Perceptron e Máquinas de Vetores de Suporte. Além disso, as partições de testes foram enviados para especialistas da área agronômica para a identificação dos sintomas, de modo a comparar a acurácia dos resultados obtidos. Os resultados mostraram que a abordagem proposta neste trabalho, utilizando Redes Neurais Convolucionais, obteve acurácias entre 93,3% e 97,3% de acerto, se igualando ou obtendo resultados superiores aos obtidos por outras técnicas de aprendizagem de máquinas, bem como pelos especialistas selecionados. Desta forma, o uso de Redes Neurais Convolucionais poderá viabilizar o diagnóstico em folhas de macieiras de forma rápida, precisa e usual.

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