Projetos de Pesquisa, Desenvolvimento, Inovação e Extensão Concluídos

AOL fellowship in Information Retrieval

Projeto de pesquisa financiado pela AOL para desenvolvimento de teorias e ferramentas para Bibliotecas Digitais. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissionalizante: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Marcos André Gonçalves – Integrante / Edward A Fox – Coordenador.  

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Graduação de curvas de mortalidade

A graduação é um método muito utilizado para o ajuste de curvas de mortalidade. O objetivo da graduação é suavizar a curva quando a variância dos dados é muito grande ou quando os dados que deram origem à curva são escassos. Algumas vezes, para calcular prêmios em seguros de vida

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FreeMon:

Projeto FreeMon: Free-Monitor – Sistema de Software Livre para Monitoração de Desempenho de Ambiente Unix . Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissionalizante: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Jussara Marques de Almeida – Integrante / Virgilio Augusto Fernandes Almeida – Coordenador / Smartprice

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SISTEMAS COMPUTACIONAIS PARA REDES DE SENSORES AQUÁTICAS

O objetivo desta pesquisa é desenvolver um protótipo de hardware e software embutido para tratar a comunicação e a cooperação de entidades computacionais em redes de sensores aquáti- cas, facilitando o trabalho do homem, aumentando sua produtividade e melhorando a qualidade de vida. Como instância inicial deste projeto, será tratado

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Plataforma Virtualizada em Roteadores Domésticos para Monitoramento, Análise, Localização e Tratamento de Eventos e Rede

Neste projeto desenvolveremos PUROMALTE, uma plataforma virtualizada em roteadores de acesso para monitoramento de redes. Usaremos PUROMALTE para monitorar e entender o desempenho observado por clientes de banda larga, bem como desenvolver e avaliar novas tecnologias para localizar e tratar problemas de desempenho em redes. Novas tecnologias desenvolvidas com PUROMALTE

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Paralelização de algoritmos de mineração de dados

Este projeto tem por objetivo desenvolver algoritmos de mineração de dados escaláveis e eficientes para execução em agregados de máquinas, também conhecidos como clusters. O projeto foca em três classes de algoritmos: associações, agrupamentos e classificadores. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissionalizante:

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Incorporando Credibilidade a Algoritmos de Mineração de Dados

Esse projeto têm como objetivo incorporar credibilidade a algoritmos de classificação de documentos. O termo credibilidade foi inicialmente definido para avaliar a capacidade de um usuário acreditar em um sistema computacional, e atualmente vêm sido vastamente investigada no contexto de serviços e dados disponíveis na Web. Porém, método automáticos assumem

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