Resumo: Em diferentes cenários, o estilo arquitetural em microsserviços vem ganhando notoriedade como referência de arquitetura a ser seguida em aplicações modernas, baseadas em núvem computacional, que buscam escalabilidade como requisito fundamental. Embora essa arquitetura promova uma série de benefícios, ela também traz desafios como o gerenciamento de sua evolução e a complexidade operacional. Nesse contexto, o uso de frameworks baseados em sistemas de mensagens (como o Kafka, por exemplo) tornou-se um padrão na indústria, sendo um método confiável e eficiente para estabelecer dependências assíncronas entre serviços. Assim, em uma arquitetura distribuída como a de microsserviços, é esperado um aumento de complexidade e consequentemente, perder a referência de como os componentes do sistema se comunicam entre si, ocasionando serviços com muitas dependências. Neste trabalho, visamos explorar a questão do gerenciamento de dependências, desenvolvendo uma abordagem conceitual e uma implementação prática dessa para mapear dependências assíncronas via Kafka no caso do projeto SiteWhere

Após analisar o repositorio (código-fonte) do projeto, fomos capazes de desenvolver um algoritmo, além de realizar sua implementação e aplicação na arquitetura projeto e, por fim, comparamos os resultados obtidos com as relações obtidas via inspeção manual do projeto e a partir da análise de sua documentação. O algoritmo foi capaz de mapear corretamente 12 das 16 relações previstas pela inspeção manual e pela documentação. São apresentados também limitações e oportunidades de melhoria do algoritmo, além de uma análise de acoplamento do próprio SiteWhere a partir dos resultados obtidos.

Resumo: Garantir alta disponibilidade e alta confiabilidade da infraestrutura de rede é algo de extrema importância para diversas empresas, especialmente para aquelas cujo neǵocio possui dependência de sistemas de informação. Mais do que isso, ter uma rápida resposta em caso de queda de conectividade em equipamentos é crucial para manter a continuidade da operação. Neste cenário, este trabalho se propõe a simular uma rede de equipamentos de telecomunicações, introduzir falhas de conectividade em alguns equipamentos, avaliar o impacto destas falhas nos demais equipamentos dessa rede e, com base nesses impactos e na topologia da rede, realizar a análise de causa raiz.

A análise causa raiz se propõe a estabelecer, em ordem decrescente de probabilidade, os equipamentos causadores da perda de conectividade da rede em situações nas quais vários equipamentos apresentam este sintoma.

Resumo: Com o início da vigência da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, diversas organizações iniciaram um processo de readequação de seus sistemas de informação. Neste contexto, sistemas que manipulam dados de saúde de pacientes contém informações extremamente sensíveis. Este projeto visa aprimorar o aplicativo móvel de saúde Controle de DuploJ a partir da adequação do sistema à LGPD, ao mesmo tempo em que expande suas funcionalidades para suportar outros casos de uso. Para tanto, foram removidos campos de dados não essenciais e implementado um mecanismo de autenticação, tanto via API externa, como por biometria. O produto final também permite adicionar e visualizar um cateter de tipo distinto do DuploJ.

Resumo: Fuzz testing é um método de testes que gera e insere no programa alvo entradas aleatórias com uma velocidade muito alta a fim de gerar e documentar crashes. Seu volume alto de entradas e sua abordagem automatizada têm como consequências achar bugs que escapam ao programador e testador.

O objetivo deste trabalho foi a análise do uso de fuzzers e sua aplicação em quatro estudos de caso escritos em linguagem C, encontrando-se dois bugs após campanhas de até 24 horas com as ferramentas AFL e honggfuzz.

Resumo: Algoritmos de controle de congestionamento são uma parte crucial do desempenho do protocolo TCP. Esses algoritmos tem como objetivo balancear e incrementar o envio de pacotes diante de condições adversas, de modo que a troca de pacotes sempre esteja mais próxima possível do cenário ótimo. Ao longo do tempo, foram propostas várias soluções diferentes para esse problema, sendo estas analisadas perante abordagens diferentes de metrificação. Este relatório tem como objetivo avaliar duas variantes de CCA (Congestion Control Algorithm) conhecidas como BBR e CUBIC, sob a visão de como estas são impactadas por um tráfego concorrente independente e também como elas influenciam o desempenho competindo entre si.

Abstract: Congestion control algorithms (CCAs) are crucial for TCP performance. Those algorithms are responsible for balancing the exchange of packets according to link conditions as to use it as efficiently as possible. Many CCAs have been proposed and this work evaluates the performance of two of them (BBR and CUBIC) according to different metrics when competing with each other and sharing the link with unrelated background traffic.

Resumo: Inúmeras pesquisas baseiam-se em análise qualitativa de dados, um processo que consiste em analisar as fontes não-numéricas de dados e delas extrair informações por meio da relação dos conceitos nelas identificados. As técnicas de análise qualitativa podem ser simplificadas ao se usar ferramentas digitais, pela facilidade de gerenciamento das fontes e informações extraídas e melhor visualização dos dados, mas uma ferramenta eficaz, acessível, gratuita, e confiável ainda não se encontra disponível.

Assim, o objetivo deste projeto é desenvolver uma parte integrante de uma plataforma de código aberto para análise qualitativa de dados, um módulo de análise gráfica e visual dos dados qualitativos.

Os métodos empregados ao se desenvolver esse trabalho começaram no entendimento dos principais métodos de análise qualitativa, seguido da coleta de dados e requisitos por meio de entrevistas com potenciais usuários e inspiração em plataformas já existentes. Por fim, um desenvolvimento iterativo foi adotado com coleta de feedback a cada funcionalidade desenvolvida.

Ao fim do ciclo de desenvolvimento, foi constatado que os objetivos de funcionalidade e confiabilidade são alcançáveis, tendo em vista que as funcionalidades implementadas apoiam não só o método base utilizado como referência nesse projeto, a Teoria Fundamentada em Dados (Grounded theory), mas também várias outras, dado o desenvolvimento agnóstico em relação ao método utilizado na análise.

Resumo: A análise de dados qualitativos é uma etapa essencial para pesquisas que envolvem dados majoritariamente descritivos, e pode ser apoiada por uma gama de soluções tecnológicas disponíveis no mercado. No entanto, produtos estáveis e eficientes são escassos e, quando existem, têm custos impeditivos para pesquisadores e estudantes. Neste projeto, foram desenvolvidas funcionalidades para uma nova aplicação web open-source de análise de dados qualitativos e que contemplam os procedimentos realizados durante a fase de open coding de uma pesquisa.

Resumo: O campus da Unicamp é um lugar diverso, onde diferentes experiências podem ser vivenciadas. Cada pessoa que passa pelo campus faz o seu próprio caminho, e tem suas próprias experiências.

Com base nesta temática, o aplicativo Mapa Afetivo foi desenvolvido de forma a permitir que as pessoas possam registrar seus caminhos, suas rotas e, principalmente, descrever as experiências vividas durante seus percursos. Outras pessoas podem, assim, descobrir novos caminhos e vivenciar sentimentos outrora nunca experienciados.

Durante o levantamento de requisitos da aplicação, foi tomada a decisão de que a melhor forma de colocar a ideia em prática seria a partir do desenvolvimento de uma aplicação Android. Naturalmente, um aplicativo eficaz necessita de uma arquitetura eficiente para suportá-lo, garantindo uma boa performance do mesmo e propiciando um processo de desenvolvimento e manutenção adequado. Este trabalho trata da proposta e desenvolvimento da arquitetura do aplicativo desenvolvido, que teve como base o estilo arquitetural MVP (Model-View-Presenter) e adotou princípios de Clean Architecture. Com base nisso, uma arquitetura híbrida foi desenvolvida com o objetivo de apoiar o desenvolvimento da aplicação, considerando um cenário evolutivo. A arquitetura em questão foi criada de tal forma que não esteja fortemente acoplada aos conceitos e funcionalidades do Mapa Afetivo - suas características e estruturas podem ser utilizadas em outros projetos de software, acadêmicos ou comerciais.

Resumo: A caminhada pode ser vista como algo além do deslocamento entre um lugar e outro, ela pode envolver experiências afetivas e criativas na vida de u ma pessoa. Compartilhar essas experiências ajudariam a comunidade da Unicamp a conhecer melhor seu espaço e conectar pessoas de contextos completamente diferentes. Observando isso, esse projeto propõe a criação de um aplicativo capaz de gravar rotas utilizando o GPS com adição de pontos da rota com imagens e mídias para que o criador possa expressar suas experiências vividas durante o trajeto.

O aplicativo foi desenvolvido para a plataforma Android com os requisitos básicos de uso para a comunidade da Unicamp, que futuramente pode ser expandido para outras regiões também. Após a implementação, foram observadas algumas melhorias futuras para o aplicativo.

Resumo: A rápida propagação da pandemia da COVID-19, no ano de 2020, tornou essencial o diagnóstico precoce e acurado da doença, como forma de controlar a disseminação e amenizar sequelas na população. Diante disso, uma metodologia e uma ferramenta aplicando fundamentos de processamento de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina foram propostas e implementadas, a fim de realizar a detecção da COVID-19 por meio de imagens de pulmão, de forma rápida e precisa. Sendo assim, um estudo foi realizado acerca de arquiteturas de redes neurais para segmentação de imagens biomédicas, entre as quais foram adotadas a U-Net, a U-Net++ e a MultiResUNet para resolver o problema em questão, além da rede neural convolucional Inception-ResNet-v2. Embora a U-Net++ tenha apresentado uma acurácia de 84,34%, a arquitetura de segmentação que teve a melhor eficácia foi a MultiResUNet, que, com uma acurácia 99,10%, superou seis das sete arquiteturas experimentadas pelos criadores da base de dados SARS-CoV-2 CT-scan []. No entanto, o melhor resultado foi obtido pela Inception-ResNet-v2, que superou as redes de segmentação com uma acurácia de 99,40%.

Resumo: Este trabalho tem como objetivo realizar o estudo de sistemas OMR (reconhecimento musical óptico ou optical musical recognition em inglês) e o desenvolvimento de um leitor de partituras em imagens digitais. Estes sistemas buscam realizar a conversão de uma imagem contendo uma partitura, em um formato de arquivo musical que pode ser facilmente lido por um computador. Neste projeto, experimentos foram realizados com alguns métodos frequentemente utilizados em sistemas OMR e também foi desenvolvido um sistema capaz de realizar a conversão de imagens contendo partituras monofônicas simples para um arquivo MIDI, utilizando alguns dos métodos existentes na literatura. O projeto está disponível em um repositório público.

Abstract: In Linked Data, data sets should include links to others by interlinking new information with existing resources. This must improve the “discoverability” of new and existing data in LOD (Linked Open Data) cloud. However, this is somewhat overlooked because finding and maintaining links between different data sets are a costly and time consuming task. In this work, we designed and implemented an interactive system to support quality inspection of links. This must help and incentive LOD players to find and maintain links. In our approach, evaluating a link is based on two graphical representations: a radar chart and a network graph. The radar chart is used to display similarity values between the subject and the object of the link; and the network graph is used to display the link’s subject and object. We present to which extent our proposed interaction mechanisms help users to evaluate the correctness of a link, which is an essential task for preserving data quality in LOD data sets.

Resumo: Atualmente há um número cada vez maior de vendas em plataformas de e-commerces. Clientes com frequência fazem perguntas sobre um produto antes de comprá-lo. As lojas online podem melhorar a experiência do usuário, sua satisfação e também a taxa de vendas ao responder essas perguntas instantaneamente. Muitas perguntas apresentam especial dificuldade para serem respondidas automaticamente por demandarem conhecimento específico. Mais especificamente, há um volume grande de perguntas sobre compatibilidade de produtos no e-commerce. Este trabalho objetiva estudar como modelar relações de compatibilidade sobre produtos na construção de um Grafo de Conhecimento (GC) estruturado com base em ontologias. Para esse fim, necessitamos determinar uma ontologia que modele os conceitos envolvidos no domínio e as relações entre eles. Em particular, abordamos possíveis modelagens e comparamos duas ontologias diferentes, exibindo exemplos de sua utilização. A versão final da ontologia é explorada em um GC construído na empresa GoBots¹. O GC é uma solução que auxilia a empresa a responder automaticamente questões em linguagem natural em plataformas de e-commerces.

Resumo: Com a expansão e popularização do conceito de Internet das Coisas, a abordagem de Fog Computing passa a entrar em destaque como uma solução tecnológica para atender essa nova demanda. Entretanto, a mobilidade de dispositivos gera dificuldade para o desenvolvimento desta tecnologia, principalmente relacionada às decisões e políticas de migração. Diante deste cenário, a utilização do MobFogSim, um simulador de mobilidade em Fog Computing, pode ser de extremo auxílio para escolha da configuração de migração. O objetivo deste trabalho é explorar o uso deste simulador, com diferentes parâmetros de entrada, para avaliar como estes influenciam nos resultados da simulação.

Resumo: Este trabalho tem como objetivo testar tempo de latência, ou seja, a demora entre o envio de uma mensagem e o recebimento da resposta à mesma, e a influência do mesmo na experiência de usuário no caso de sistemas de Cloud Gaming, isso é, sistemas que permitem um usuário interagir remotamente com um jogo sendo executado em um serviço de nuvem. A indústria de jogos tem muito a se beneficiar com os avanços da tecnologia de computação em nuvem, porém, serviços de Cloud Gaming de larga escala ainda não são viáveis. A tecnologia em si existe e é funcional, porém, o efeito negativo da latência na experiência do usuário torna-a imprática para uso extensivo como outros serviços populares de streaming, e ainda não há uma solução concreta e logisticamente factível para tal problema, uma vez que é impossível ter servidores próximos o suficiente de todos usuários em um sistema de escala global.

Resumo: Esse projeto tem como objetivo desenvolver uma infraestrutura que possibilite a realização de um benchmark de utilização de recursos do provedor de serviços de infraestrutura na nuvem da Amazon Web Services, além de avaliar determinados cenários de instâncias com poder computacional variado. Através de uma arquitetura de containers, criamos todas a infraestrutura disponível para a realização de testes utilizando uma aplicação genérica que permite executar operações que provoquem uma carga em recursos de memória de CPU nos mais diversos tipos de instâncias, além de coletar todas as métricas necessárias e disponibilizá-las em uma aplicação de visualização de dados. Pudemos observar alguns aspectos de seus comportamentos, vantagens e desvantagens de uma solução mais vertical ou horizontal, do ponto de vista da escalabilidade, e discutimos o processo de desenvolvimento.

Resumo: Foi feito um estudo para definir o que são microsserviços, para saber quando se aplicar, saber suas definições e seus pontos negativos. E com um ponto negativo relacionado ao tempo de comunicação entre os microsserviços foram feitas análises para poder criar microsserviços que possuam tempo de respostas adequados e segurança e autenticação de acordo com os requisitos do sistema. Algumas análises de tempo, stress e performance foram feitas para ver quais são as melhores configurações para poder atender um cliente de acordo com as suas exigências.

Resumo: O objetivo deste projeto é comparar a performance e escalabilidade de dois serviços web que utilizam linguagens executadas na Java Virtual Machine: Java e Kotlin. Iremos focar em uma situação na qual os dois sistemas irão realizar um algoritmo de execução paralela quando receber uma requisição HTTP. O sistema feito em Java utilizará threads, já o sistema em Kotlin Coroutines. Para realizar a comparação, inicialmente fizemos uma análise teórica para entender como as aplicações deveriam se comportar em situações de alto throughput. Concluímos que o serviço que utiliza Coroutines deveria apresentar melhores resultados devido ao fato de seu algoritmo de execução paralela consumir menos memória e processamento. Então colocamos os dois sistemas sob testes de carga utilizando diversas configurações diferentes, e comparamos os resultados para avaliar o comportamento na prática. O resultado foi que a aplicação Kotlin performou de maneira substancialmente melhor, comprovando o que havíamos entendido na análise teórica.

Resumo: No último ano a COMVEST (Comissão Permanente para os Vestibulares da Unicamp) introduziu o reconhecimento facial aos candidatos do Vestibular da Unicamp para aumentar confiabilidade do processo seletivo. A captura das imagens das faces de cada indivíduo se fez através do uso da câmera de dispositivos móveis. Para isso, tais dispositivos foram manuseados por fiscais humanos durante a aplicação do exame que acessavam a câmera por meio de um software terceirizado, desenvolvimento por uma empresa sócia. Como o software sócio não atende a todos requisitos impostos pela comissão, o foco do projeto foi desenvolver uma nova aplicação, batizada de Smart Face, para substitui-lo permanentemente. O Smart Face foi desenvolvido durante o todo o projeto e, atualmentem, encontra-se pronto para uso, atendendo a todos os requisitos impostos, além de permitir atender futuros requisitos que possam surgir, por meio da instalação de atualizações.

Resumo: Este trabalho tem como objetivo realizar estudos em offloading em aplicaçõs móveis. O offloading consiste em transferir computações intensivas para outro processador, seja por causa de limitações do dispositivo ou para melhorar performance, consumo de bateria ou memória. Para realização dos estudos, foi implementada uma aplicação Android que faz a computação de um filtro em uma imagem usando CPU e GPU. Essa computação foi executada localmente e em servidores em nuvem do Google Cloud. A partir disso, pode-se realizar expeimentos para analisar os casos em que seria vantajoso ou desvantajoso o offloading ser aplicado ao se comparar a latência, o consumo de CPU e bateria.

Resumo: Em robótica e visão computacional, a Odometria Visual (VO) é o processo de determinar a posição e orientação de um robo a partir da análise das imagens obtidas por suas câmeras. Suas técnicas vêm sendo amplamente utilizadas em aplicações relacionadas a robótica, um famoso exemplo são os veículos robóticos usados pela Agência Espacial Norte Americana (NASA) na exploração inicial do território de Marte. Técnicas clássicas para resolver os problemas de VO envolvem, costumeiramente, a cinemática dos robôs, desse modo, é comum ocorrerem falhas em situações muito complicadas, como quando ocorrem muitas mudanças de direção ou o ambiente é muito desafiador, por exemplo, uma iluminação ruim. Por essa razão, novos métodos de VO tem se baseado em trazer novas técnicas, como as redes neurais ou modelos atencionais. Nesse trabalho, buscamos avaliar esses novos modelos de odometria visual e estudar maneiras de implementá-los a partir de imagens obtidas através de simuladores, como o Tartan Air.

Abstract: In robotics and computer vision, Visual Odometry is the process of determining the position and orientation of a robot by analyzing the associated camera images. It has been used in a wide variety of robotic applications, such as on the Mars Exploration Rovers. The classical approaches for solving the VO problems are usually based on the kinematics of the robot, so they can be easily induced to fail when either the motion of the robot or the environment is too challenging. In this way, novel VO methods use deep neural networks or attention models to improve or even replace the entire algorithm pipeline. In this project, we aim to evaluate these algorithms and study the fit of these models under simulated images obtained from the Tartan Air dataset.

Resumen En robótica y visión por computadora, la Odometría Visual (VO) es el proceso de determinar la posición y orientación de un robot a partir del análisis de imágenes obtenidas por sus cámaras. Sus técnicas han sido ampliamente utilizadas en aplicaciones relacionadas con la robótica, siendo un ejemplo famoso los vehículos robóticos utilizados por la Agencia Espacial Norteamericana (NASA) en la exploración inicial del territorio de Marte. Las técnicas clásicas para resolver problemas de VO suelen involucrar la cinemática de los robots, por lo que es común fallar en situaciones muy complicadas, como cuando hay muchos cambios de dirección o el entorno es muy desafiante, por ejemplo, poca iluminación. Por ello, los nuevos métodos de VO se han basado en traer nuevas técnicas, como las redes neuronales o los modelos atencionales. En este trabajo buscamos evaluar estos nuevos modelos de odometría visual y estudiar formas de implementarlos a partir de imágenes obtenidas a través de simuladores, como Tartan Air.

Abstract: Computer-aided diagnosis has the potential to alleviate the burden on medical doctors and decrease misdiagnosis, but building a successful method for automatic classification is challenging due to insufficient labeled data. In this work, we investigate the usage of convolutional neural networks to diagnose musculoskeletal abnormalities using radiographs (X-rays) of the upper limb and measure the impact of several techniques in our model. While these techniques are overall well-established, some did not generalized to out setting. We achieved the best results by utilizing an ensemble model that employs a support vector machine to combine different models, resulting in an overall AUC ROC of 0.8791 and Kappa of 0.6724 when evaluated using an independent test set.

Resumo: O projeto de estacionamento inteligente da Unicamp, desenvolvido dentro do contexto da iniciativa Smart Campus, utiliza aprendizado de máquina para identificar a quantidade de vagas disponíveis a partir de fotos tiradas dos estacionamentos. O sistema inclui um totem, instalado na entrada do bolsão de estacionamento, para informar aos motoristas o número de vagas disponíveis. Com o objetivo de melhorar e ampliar a disponibilização desta informação à comunidade do campus, este trabalho apresenta o projeto e implementação de um aplicativo móvel capaz de informar, em tempo real e com segurança para o motorista, o número de vagas disponíves nos bolsões de estacionamento mais próximos do destino do usuário.

Resumo: Este projeto tem por objetivo auxiliar os mantenedores dos ares condicionados do Data Center do Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas a identificar problemas no funcionamento dos mesmos de forma rápida e visual através de gráficos e alarmes gerados por um sistema de monitoramento baseado em IoT (Internet of Things). A motivação para o desenvolvimento deste trabalho veio de uma falha - não detectada rapidamente por falta de um sistema de notificação apropriado - ocorrida nos ares condicionados do IC. Considerando que um defeito nestes aparelhos afetaria a capacidade de manter a sala resfriada, isto poderia causar danos aos equipamentos do Data Center com o aquecimento progressivo das máquinas, podendo queimar processadores dos servidores caso não seja corrigido rapidamente, o que acarretaria custos à universidade para os substituir. A solução propõe adicionar sensores de temperatura e umidade, fornecendo auxílio a detecção de comportamentos anômalos no resfriamento do ambiente monitorado, de forma a enviar alarmes via e-mail em caso de medições fora de um intervalo previamente definido. Também é esperado que, com o tempo e uma base de dados de medições cada vez mais completa - adquiridas em situações atípicas e climas diferentes - seja possível desenvolver projetos capazes de prever falhas no sistema e até mesmo diagnosticar suas causas.

Resumo: Este trabalho se propôs a construir um sistema computacional móvel, que permite adicionar, controlar e analisar os dados de pacientes submetidos a tratamentos que façam uso da inserção de cateter do tipo Duplo J. O produto final é um aplicativo móvel, baseado na plataforma iOS, da Apple, que permite a adição de dados relacionados à inserção do cateter nos pacientes, a atualzação desse dado quando o paciente faz a retirada do cateter e o controle dos pacientes que estão dentro do prazo esperado para a remoção ou já ultrapassaram o limite de tempo permitido com o cateter. Além disso, o aplicativo gera várias análises estatísticas sobre o espaço amostral dos pacientes no banco de dados.

Resumo: Páginas da Internet que imitam serviços de bancos, transações monetárias e outras operações financeiras que requerem autenticação ou cadastro de informações sensíveis são chamadas de phishing websites. São desenvolvidas por atacantes, com o intuito de obter credenciais de usuários. Neste projeto, um detector de phishing websites foi desenvolvido a partir de um classificador treinado com diversas características de uma página, de forma a predizer se a mesma é phishing ou não. Acredita-se que o uso desta ferramenta em navegadores, firewalls e serviços de e-mail possa reduzir drasticamente a quantidade de vítimas desse tipo de fraude. O modelo final produzido apresentou 95 por cento de acurácia e 95 por cento de medida F1.

Abstract: This work explores the impacts of three microservices design patterns on software evolution: API Gateway, Service Discovery, and Externalized Configuration. The main goal was to comprehend the counter effects microservices design patterns have on software evolution. For this, we present an analysis of the impact on software evolution through technical discussions on the counter effects of the design patterns on a couple of evolution scenarios. Results show important aspects of software evolution are impacted by microservices design patterns and emphasize the relevance of comprehending counter effects of microservices design patterns to orchestrate software evolution effectively.

Resumo: A cidade de Campinas é repleta de histórias e cultura que, em geral, passam despercebidas não só por turistas, como também por seus próprios moradores de longa data. Embora o conhecimento histórico local tenha sido registrado e compilado, não há meios para que seja acessado ou distribuído. Tendo em vista o cenário descrito, desenvolveu-se um projeto de software livre (código-fonte aberto) em parceria com o portal Campinas.com.br, com o intuito de fornecer uma plataforma para que roteiros históricos e culturais possam ser disponibilizados sem custos para a população local e turistas. Embora inicialmente planejada para uso na cidade de Campinas, o serviço pode ser adaptado e implantado em qualquer localização, mediante a introdução de conteúdo por organizações ligadas à cultura e ao turismo. Com base nesta proposta inicial, desenvolveu-se (1) uma aplicação móvel que permite usuários finais a percorrerem rotas turísticas com acesso a conteúdo multimídia sobre elementos históricos e culturais, e (2) uma aplicação Web para administração da plataforma, seguindo uma metodologia ágil. Testes de usabilidade aplicados no primeiro demonstram que, apesar do curto período de desenvolvimento, os indicadores de usabilidade coletados são majoritariamente positivos, alinhados com o propósito do projeto e demonstram que os serviços podem de fato ser implantados, caso submetidos a mais ciclos de desenvolvimento, teste e aperfeiçoamento.

Resumo: O estilo arquitetural em microsserviços, é um dos estilos mais utilizados no contexto de entrega contínua e que, devida a sua recente criação, é preciso definir formas de se identificar, de forma automatizada, padrões que representem más práticas de design e que, portanto, não devem seguidos. Este trabalho apresenta um estudo sobre antipadrões na arquitetura de microsserviços. Com base no estudo de literatura, desenvolvemos uma forma automatizada de identificar os dois antipadrões mais frequentes que são Megaservice e Nanoservice, analisando apenas o código fonte. Aplicamos a análise em um projeto open source chamado SiteWhere, que utiliza a arquitetura de microsserviços, e fomos capazes de identificar seis microsserviços, entre os 11 existentes no projeto, que apresentaram as características dos antipadrões. Esta seleção permitiria que desenvolvedores do projeto analisassem esses microsserviços e tomassem as ações que julgassem necessárias para remediar o problema.

Abstract: This paper describes an interactive and student-friendly framework for teaching digital circuits and computer architecture topics. It aims to improve students learning process by providing a visual drag-and-drop circuit design editor, interactive simulation, signal monitoring and testbench tools - all integrated in a widely accessible application that runs in the browser. Circuitly does so in a programmatic way, to help students better understand the Hardware Description Languages they will encounter in the future.

Abstract: Knowledge graphs (KGs) define facts expressed as triples considering subject, predicate and object in the representation of knowledge. Usually, several knowledge graphs are published in a given domain. It is relevant to create alignments both for classes that model concepts and between instances of those classes defined in different knowledge graphs. In this work, we study techniques for aligning entities expressed in KGs. Our solution explores supervised ranking aggregation method in the alignment based on similarity values. Our experiments rely on the dataset from the Ontology Alignment Evaluation Initiative to evaluate the proposed method in experimental analyzes.

Resumo: Redes de diversas naturezas, tais como redes elétricas, de telefonia e de transporte, são extremamente comuns em nosso cotidiano. A utilização destas redes consiste, usualmente, em transportar algo de um ponto a outro da forma mais eficiente possível, garantindo assim a otimização do uso de recursos da rede em questão. Muitos dos problemas surgidos no contexto destas redes podem ser modelados matematicamente e resolvidos utilizando-se conceitos e algoritmos da Teoria de Fluxos em Redes.

Este projeto insere-se na área de Teoria de Grafos e trata especificamente da Teoria de Fluxos em Redes. Apresentamos uma breve resenha de conceitos fundamentais da Teoria de Fluxos em Redes, bem como da Teoria de Emparelhamentos, tais como apresentados por Lovász e Plummer. Além disso, conceitos da Teoria de Fluxos em Redes são aplicados na demonstração de alguns resultados básicos da Teoria de Emparelhamentos.