Navegando por Autor "Souza, Leandro Santos Coelho de"

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    A internet sem barreiras: recomendação de um navegador com usabilidade para os alunos da UATI-UNEB a partir de avaliações heurísticas
    (UNEB, 2018-07-06) Conceição, Marcos Vinícius Santiago; Chaves, Débora Alcina Rêgo; Souza, Leandro Santos Coelho de; Mármori, Adriana
    O presente estudo avalia a usabilidade nos navegadores web. A partir de avaliações heurísticas e técnicas de usabilidade, deve apresentar um navegador que facilite o acesso à internet por parte de pessoas com necessidades especiais, considerando que independente de suas dificuldades todas devem ter as mesmas facilidades de navegação. Os navegadores atuais não são desenvolvidos com o foco no usuário final, o que dificulta o uso para uma parcela desses usuários, em especial os(as) alunos(as) idosos(as) da UATI-UNEB.
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    A utilização do Arduino como ferramenta de baixo custo para experimentos didáticos de física: dissipação de calor.
    (Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Cruz, Tamires Farias; Amorim, Cláudio Alves de; Souza, Leandro Santos Coelho de; Suárez , Diego Gervasio Frías
    Este trabalho apresenta um estudo realizado com o objetivo de desenvolver e validar um ambiente aberto (software e hardware) para experimento didático de Física, utilizando como instrumentação de prototipagem eletrônica a plataforma Arduino. Como prova de conceito para esse ambiente aberto e automatizado, foi proposto um experimento didático na área de Termodinâmica, especificamente de dissipação de calor. O uso do aparato experimental proposto, buscou intermediar o processo de obtenção de conhecimento, aliando a teoria e a prática e o processamento computacional de aquisição das grandezas físicas medidas. A intenção foi que esse ambiente fosse capaz de minimizar a preocupação com o monitoramento do experimento e registro dos dados, automatizando essas tarefas. A fim de validar a utilidade do ambiente, foram realizados experimentos para analisar o calor dissipado pelo componente eletrônico transistor. O desenvolvimento do ambiente seguiu as etapas de: construção do circuito eletrônico, implementação de sistema de monitoramento executado no Arduino e, por fim, implementação de sistema de gerenciamento, codificado na linguagem Python. Após a análise dos resultados obtidos, constatou-se que o objetivo do trabalho foi alcançado, uma vez que o ambiente de hardware e software apresentou eficiência do ponto de vista didático, fornecendo dados concisos sobre o experimento em questão e incentivando um olhar investigativo e crítico sobre o fenômeno físico estudado.
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    Anais [da] XVI Jornada de Iniciação Científica da UNEB: eu, a ciência e o mundo
    (2012-10) Souza, Leandro Santos Coelho de; Andrade, Manuella Galvão; Almeida, Lucimar Batista de
    A Jornada de Iniciação Científica da Universidade busca o intercâmbio das atividades de pesquisa desenvolvidas na modalidade de iniciação científica nas diversas áreas de conhecimento. O evento é aberto a toda a comunidade científica e tem foco específico para estudantes de graduação (bolsistas e voluntários) e seus orientadores, oportunizando discutir temas relevantes para a construção sistemática do conhecimento.
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    Anais [da] XVII Jornada De Iniciação Científica Uneb 30 Anos: Disseminando a Pesquisa
    (2013-10) Santos, Walter Nei Lopes dos; Almeida, Lucimar Batista de; Andrade, Manuella Galvão; Souza, Leandro Santos Coelho de
    A Jornada de Iniciação Científica da Universidade busca o intercâmbio das atividades de pesquisa desenvolvidas na modalidade de iniciação científica nas diversas áreas de conhecimento. O evento é aberto a toda a comunidade científica e tem foco específico para estudantes de graduação (bolsistas e voluntários) e seus orientadores, oportunizando discutir temas relevantes para a construção sistemática do conhecimento.
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    Análise do desempenho de algoritmos paralelos utilizando diferentes modelos de comunicação em um Cluster Beowulf
    (Universidade do Estado da Bahia, 2012-08-10) Silva, Vitor Santos da; Souza, Leandro Santos Coelho de; Boratto, Murilo do Carmo; Cerqueira, Antônio Marcos de Brito
    Com advento de novas e crescentes demandas computacionais que necessitam de máquinas com um elevado poder de processamento (e.g., vídeo sob demanda, processamentos biofísicos, simulações cosmológicas, espacialização de relevos, mapeamento do genoma humano, previsão do tempo), amplifica-se o foco da computação de alto desempenho em sistemas distribuídos e processamento paralelo para estudo e desenvolvimento de soluções cada vez mais eficientes e economicamente viáveis. Este trabalho tem como objetivo analisar o desempenho de algoritmos computacionais paralelos em um cluster Beowulf, utilizando diferentes modelos paralelos de comunicação: memória compartilhada, memória distribuída e o modelo híbrido. Para alcançar os objetivos propostos foram utilizados algoritmos paralelos de multiplicação de matrizes, simulações cosmológicas e espacialização de relevo.
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    Automação de experimento didático em física: transformação de energia potencial gravitacional em energia cinética
    (Universidade do Estado da Bahia, 2018-07-06) Nunes, Jean Vidal; Amorim, Cláudio Alves de; Souza, Leandro Santos Coelho de; Céledon, Julian Hermógenes Quezeda; Fonseca, Vagner Souza
    Este trabalho tem por objetivo descrever a construção de um aparato experimental, motivado à contribuir automatizando o processo de obtenção de dados de hardware e software abertos, visando o baixo custo, para estudar de forma lúdica o problema da conversão de energia potencial gravitacional em cinética, como uma forma de criar uma ponte entre o cenário dos objetos concretos e o cenário dos conceitos e teorias da física direcionando o foco na análise do processo, nas variáveis e nos resultados, bem como, contribuir de forma interdisciplinar ao utilizar tecnologias como Arduino, Raspberry Pi e sensores infravermelho, para demonstrar conceitos e teorias de outras áreas do conhecimento. Com esse ambiente, torna-se mais fácil o envolvimento do aluno com todo o processo, permitindo-o manipular o aparato experimental, alterando a altura do ponto de partida e a massa com diferentes carrinhos, observando as mudanças dos fenômenos estudados e como a sua manipulação influencia nesses fenômenos, tornando-o não apenas um observador, mas também, um agente influenciador e ativo no processo do experimento. Como validação da experimentação, todos os dados foram calculados com base na teoria e foram comparados com os resultados obtidos no experimento. Após a análise dos resultados, desconsiderando os dados inconsistentes, os demais dados se mostraram próximo do esperado, e a diferença entre o esperado e o obtido foi atribuída aos fatores de atrito, resistência do ar, altura dos carrinhos, entre outros descritos no trabalho. Com isso, foi possível constatar que este trabalho teve seus objetivos alcançados e, do ponto de vista do ensino, é possível demonstrar o conceito estudado através de um experimento automatizado, de baixo custo e de forma lúdica, além de evidenciar a dificuldade na experimentação, que só é visualizada quando passa-se do campo teórico para o laboratório experimental
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    Indicadores baseados em diferenças de primeira ordem para orientar robôs no mercado FOREX
    (UNEB, 2015-11-19) Bortoli Filho, Mario Antonio ; Souza, Leandro Santos Coelho de; Quezada, Julian Hermógenes; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Suárez, Diego Gervasio Frías
    Técnicas da inteligência artificial têm se estabelecido para previsão de séries temporais em detrimento das técnicas tradicionais econométricas, principalmente nas séries estocásticas e não lineares, como séries financeiras. Dentre as técnicas, destaca-se o uso de redes neurais artificiais (RNAs) para extrapolar e encontrar tendências e padrões em séries temporais. Nesse sentido, acredita-se que extrair dados e informações das séries provenham resultados e previsões melhores ao serem utilizados com RNAs do que a utilização dos dados da própria série. Uma das formas de se extrair informações é através de análises técnicas. Esse trabalho propôs e desenvolveu uma análise técnica a ser aplicada em séries do mercado financeiro FOREX para extração de indicadores que possam ser utilizados para suporte a decisão de operação no mercado através de redes neurais artificiais. Pôde-se observar que o modelo preditivo – composto pelos indicadores, rede neural e robô negociador – obteve taxas de sucesso interessantes em certas configurações da análise e do robô, comprovando a viabilidade da análise criada e dos indicadores extraídos. Os resultados preliminares ainda não permitem chance de ganho real nesse modelo, não obstante, os resultados são encorajadores para a sequência da pesquisa nesse tema, havendo demonstrado a possibilidade de maiores ganhos.
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    Predição da tendência de séries temporais do mercado FOREX utilizando indicador baseado em estatística descritiva e redes neurais recorrentes
    (UNEB, 2017-07-07) Carvalho, Jaasiel Logan Dos Santos De; Souza, Leandro Santos Coelho de; Chaves, Débora Alcina Rego; Suárez, Diego Gervasio Frías
    Realizar previsões de séries temporais por meio do uso da inteligência artificial (IA) e seus modelos adaptativos vem se tornando comum entre especialistas da área financeira. Assim, espera-se que a IA, através das redes neurais artificias e seus variados tipos de arquitetura possa auxiliar a operação em um dos mercados mais voláteis existente, o mercado FOREX. Acredita-se que o movimento desse mercado se repita de tempos em tempos e para prevê-lo, entusiastas e especialistas recorrem a métodos de análise dos dados gerados por este mercado, como a análise técnica. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo propor um indicador aplicável para predição da tendência de séries temporais mediante análise técnica, a fim de auxiliar a tomada de decisão em relação as operações nesse mercado. Para alcançar esse objetivo, foi desenvolvido um modelo de rede neural, que quando empregado em conjunto do indicador, resultou em taxas de acerto consideráveis, tendo em vista a complexidade do problema. Os resultados alcançados indicam que esses modelos garantem a eficácia da predição e seu estudo e desenvolvimento podem trazer benefícios para a área de predição de séries temporais estocásticas, em especial, as séries do mercado FOREX, viabilizando possíveis ganhos financeiros com controlado risco de investimento.
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    Predição de tendências em séries temporais do mercado forex com múltiplas redes neurais artificiais: projeto cérbero
    (UNEB, 2018-07-06) Santos , Augusto Lima dos; Souza, Leandro Santos Coelho de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Ávila, Marcelo Duarte Dantas de
    As séries temporais fascinam por sua capacidade de condensar informações e a vasta gama de áreas do conhecimento que podem se valer das mesmas. O estudo do comportamento destas séries serve para compreender o passado, mas principalmente para tentar prever o futuro. Um ambiente em que o processo de previsão de séries temporais apresenta grande apelo é o mercado financeiro, dos quais se destaca o mercado de câmbio de par de divisas, o Foreing Exchange (Forex). O Forex chega a movimentar trilhões de dólares diariamente, pelos mais diversos investidores. Apesar de as séries do Forex não apresentarem padrões claros, ou que se sustentem por muito tempo, os investidores ainda conseguem obter uma taxa de acerto suficiente para se sustentarem apenas com as operações que realizam. Um dos conjuntos de técnicas utilizadas é a conhecida análise técnica. Os padrões de análise técnica não são precisos o suficiente para que sejam automatizados de forma simples, no entanto, é possível encontrar diversos exemplos reais de operações com base nesses padrões. A utilização de redes neurais artificiais, portanto, surge como uma solução viável para o aprendizado de padrões de análise técnica, haja vista que o processo de aprendizagem se dá através de exemplos. Muitos trabalhos têm sido desenvolvidos no contexto do mercado financeiro utilizando redes neurais artificiais para prever séries temporais, no entanto, estes trabalhos não costumam levar em conta métricas financeiras, como o lucro. Sendo assim, o presente projeto busca desenvolver uma estratégia de negociação baseada em inteligência artificial, utilizando padrões de análise técnica com foco em métricas de retorno financeiro. Além disso, partindo do princípio de que quanto maior for o número de padrões de análise técnica que indiquem um mesmo movimento futuro, maiores são as chances de que este ocorra, este projeto inova por apresentar múltiplas redes neurais, especializadas em padrões de análise técnica, compondo um modelo denominado de Projeto Cérbero.
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    Previsão de séries temporais no mercado forex utilizando métodos de mineração de dados baseado em estados termodinâmicos: uma abordagem empírico-comparativa.
    (UNEB, 2018-07-06) Silvia, Lucas Freitas; Suárez, Diego Gervasio Frías; Souza, Leandro Santos Coelho de; Cardoso, Hugo Saba Pereira
    Séries Temporais apresentam-se como um grande desafio para a ciência. Um ambiente que fornece séries de alta complexidade e que apresenta importância econômica, histórica e política é o mercado Forex. O mercado Forex é um mercado de câmbio de divisas em âmbito internacional. Diversos players importantes, tais como governo e bancos operam neste mercado, atualmente há a possibilidade de usuários comuns operarem neste mercado através de corretoras. Entretanto para operar neste mercado é necessário tomar algumas precauções e ter em mente que isso não é uma tarefa simples , pois o mercado já está munido de estratégias existentes e amplamente divulgadas na internet, assim cada vez mais se faz necessário a busca de novas soluções/estratégias que nos tragam confiança e estabilidade para operar neste mercado, buscando taxas de sucesso cada vez maiores. Sendo assim, o presente trabalho traz uma nova estrategia de operação desde mercado e tem como objetivo modelar com base na análise markoviana os estados termodinâmicos, em forma de markov de segunda ordem. Posteriormente realizar a predição das séries temporais oriundas do Forex com base nas técnicas de mineração de dados buscando viabilizar e transformar este modelo em uma aplicação capaz de prever corretamente os estados e operar automaticamente neste mercado.
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    Projeto hermes: identificação de ondas para análise descritiva e preditiva do quadro epidemiológico da covid-19
    (Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Rosário, Pedro Jesus do; Souza, Leandro Santos Coelho de; Souza, Marcia São Pedro Leal; Cardoso, Hugo Saba Pereira; Mercês, Magno Conceição das; Fonsceca, Vagner de Souza; Ramalho, Walter Massa; Oliveira, Silvano Barbosa de; Suarez, Diego Gervasio Frias
    O presente trabalho tem como objetivo apresentar um estudo sobre o uso de funções sigmoides, com foco na função de Richards e suas derivações, para modelar a trajetória da pandemia da COVID-19. A partir dos trabalhos já publicados com o objetivo de modelar epidemias e pandemias, é possível identificar a existência de uma quantidade considerável de pesquisas acerca da capacidade descritiva, isto é, a eficácia em representar a trajetória de uma determinada epidemia dentro de um intervalo de tempo definido (também conhecido como onda), de modelos baseados em funções de crescimento sigmoides. No entanto, poucos destes trabalhos possuem foco na COVID-19, tampouco propõem uma análise sobre a capacidade preditiva, isto é, a capacidade de projetar o cenário futuro de uma pandemia com base no seu histórico, dos modelos anteriormente citados. Das pesquisas que visam a realização de predições de quadros epidemiológicos, pôde-se provar que é possível projetar, em até 45 dias pra alguns casos (entendase casos como cidades, estados, países ou regiões), o cenário de um determinado surto de doença, por meio de regressões não-lineares baseadas em funções sigmoides. Desta forma, a presente pesquisa descreve a análise do poder de predição de um modelo baseado na função de Richards, por meio da construção de uma interface gráfica interativa, trazendo além dos resultados dos testes de usabilidade, uma análise da variação de eficácia do modelo em questão quando aplicado a diferentes fases da pandemia, bem como a diferentes regiões do mundo.