Projetos de Pesquisa, Desenvolvimento, Inovação e Extensão

Honey Potion: Compilação de Elixir para eBPF

O objetivo deste projeto é construir um compilador que traduza programas escritos na linguagem de programação Elixir para código eBPF. BPF é uma máquina virtual que executa no kernel do Linux. Aplicações eBPF são usadas, por exemplo, para rotear, filtra e analisar pacotes de rede. Elixir é uma linguagem de

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SINDH Conhecimento

Projeto de pesquisa e desenvolvimento de plataforma que potencialize o atendimento realizado pela Ouvidoria Nacional de Direitos Humanos, pelos canais do Disque Direitos Humanos (Disque 100), da Central de Atendimento à Mulher (Ligue 180) e Direitos Humanos Brasil (canais digitais), por meio da revisão, proposição e implantação de formulários de

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Ofuscação de Código Sigiloso em Logs de Bancos de Dados

O objetivo deste projeto é remover informação sigilosa em sistemas de logs de bancos de dados, a fim de adequar empresas às diretrizes da Lei Geral de Proteção dos Dados Pessoais. Para que esse tipo de informação possa ser removida, é necessário sintetizar a gramática da linguagem de log. Tal

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Geosciences Oriented Deep Learning

O projeto GODeep busca o aprimoramento de modelos de aprendizagem de máquina profundo (deep learning) para a solução de problemas das geociências. Do ponto de vista computacional, o projeto foca na aplicação de modelos de aprendizado de máquina em dados de caráter complexo como imagens, séries temporais e grafos. Para

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Otimização de Tensores para Modelos de Aprendizagem

Esse projeto, financiado pela empresa Cadence Design Systems, busca desenvolver técnicas de geração de código para programas que implementam tensores. Tensores são arranjos multidimensionais usados na implementação de modelos de aprendizagem profunda. Para que tensores possam ser usados em computadores, é necessário gerar código binário para eles. Esse código varia

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FuelMonitor

Projeto de P&D para estimação de combustível em tanques de locomotivas através de fusão de dados de múltiplos sensores, processamento de sinais e aprendizado de máquina, tendo em vista maior precisão no controle de combustível usado nas locomotivas e das suas perdas devido a agentes externos.

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