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Notícias

Defesa de dissertação de mestrado do Riccardo Campisano

Defesa de Dissertação de Mestrado do Riccardo Campisano. O trabalho é intitulado “Sequence Mining in Spatial-Time Series” e é orientado pelo professores Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ) e coorientado pelo Prof. Florent Masseglia (INRIA / LIRMM). A defesa ocorrerá no auditório V no dia 7 de julho de 2017 às 9h e será toda em Inglês.

Além dos orientadores, a banca é formada pelos seguintes professores:
Esther Pacitti (INRIA / LIRMM)
Fabio Porto (LNCC)
Diego Carvalho (CEFET/RJ)

Abstract
The problem of discovering sequential patterns in large datasets affects a wide range of scientific and industrial applications. In a growing number of applications, data are collected as spatio-temporal sequences that associate to each item in the sequence a time and a spatial position. This leads to an appealing new challenge for this domain: find, with the same process: i) frequent sequences constrained in space and time that may not be frequent in the entire dataset and ii) the time interval and space range where these sequences are frequent. The discovery of such patterns along with their constraints may lead to extract important knowledge that can remain hidden using traditional methods since their support is extremely low over the entire dataset. We introduce a new Spatio-Temporal Sequence Miner (STSM) algorithm for such purpose. STSM is based on our novel sequential pattern mining principle in order to detect spatial ranges where sequences are frequent. Next, it composes all detected sequences inside each range to discover the ones constrained in space and time where these sequences are frequent. Even though our solution is generic, we evaluate STSM on a seismic use case and illustrate its ability to detect frequent sequences constrained in space and time. We managed to identify 1,500 constrained sequences under high support threshold, which would not have been found using current techniques. Moreover, the identified sequences from STSM correspond to candidate areas for seismic horizons and bright spots that are of high value for domain experts. To the best of our knowledge, this is the first solution to tackle the problem of identifying frequent sequences constrained in space and time.

Revisão do regulamento de lotação docente

Na primeira seção ordinária do CEPE em 30/03/2017 foi criada uma comissão para revisão do regulamento de lotação docente. A comissão vem trabalhando na revisão do regulamento e propõe algumas mudanças. Neste momento a comissão gostaria de ouvir sugestões da comunidade do CEFET/RJ (docentes e demais servidores) para que o novo regulamento consiga atender às […] Continue reading →

A First Approach using Neural Network to Estimating Soil Bulk Density of Urucu Basin in Central Amazon-Brazil

Tayana Moreira teve teve o artigo intitulado “A First Approach using Neural Network to Estimating Soil Bulk Density of Urucu Basin in Central Amazon-Brazil” aceito no International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). O trabalho está no escopo de sua iniciação científica com o professor Diego Brandão. Colaboraram no artigo os professores Diego Haddad, Marcos Bacis (UFRRJ), Rosane […] Continue reading →

A Framework for Benchmarking Machine Learning Methods Using Linear Models for Univariate Time Series Prediction

Rebecca Salles teve o artigo intitulado “A Framework for Benchmarking Machine Learning Methods Using Linear Models for Univariate Time Series Prediction” aceito no International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). O trabalho está no escopo de sua dissertação de mestrado com o professor Eduardo Ogasawara. Colaboraram no artigo os professores Laura Assis, Gustavo Guedes, Eduardo Bezerra, Fabio Porto […] Continue reading →

Defesas de Projeto Final 1

Calendário de defesas de TCC 07/12 – 17h – Visualização de dados estatísticos – Diogo Werner de Araújo & Lucas Rodrigues da Silva 07/12 – 18h – FACS: Ferramenta de Apoio ao Combate contra o Sedentarismo – Felipe dos Santos Leal, Higor Pinheiro Damásio e Igor Gomes 08/12 – 17h30 – API Lua para Documentos […] Continue reading →

Análise da Propagação de Atrasos na Malha Aérea Brasileira Usando Padrões Frequentes

Defesa de Projeto Final Título: Análise da Propagação de Atrasos na Malha Aérea Brasileira Usando Padrões Frequentes Alunas: Lara Mello e Luana Fragoso Orientador: Eduardo Ogasawara Data/Hora: 02/12/2016 às 14h30min Resumo: Esse trabalho tem como objetivo analisar o cenário da propagação de atrasos entre os aero- portos brasileiros, destacando a identificação dos aeroportos mais influentes. […] Continue reading →

Evaluating Temporal Aggregation for Predicting the Sea Surface Temperature of the Atlantic Ocean

Rebecca Salles teve o artigo intitulado “Evaluating Temporal Aggregation for Predicting the Sea Surface Temperature of the Atlantic Ocean” aceito na revista Ecological Informatics. O trabalho está no escopo de seu trabalho de conclusão de curso com o professor Eduardo Ogasawara. Colaboraram no artigo os professores Eduardo Bezerra e Leonardo Lima e as pesquisadoras Ania Dubois-Iorgulescu e Patrícia Mattos. O artigo […] Continue reading →

An Analysis of Brazilian Flight Delays Based on Frequent Patterns

Alice Sternberg teve o artigo intitulado “An Analysis of Brazilian Flight Delays Based on Frequent Patterns” aceito na revista Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. O trabalho está no escopo de sua dissertação de mestrado (PPPRO) com os professores Eduardo Ogasawara e Jorge Soares. Colaboraram no artigo os professores Diego Carvalho e Leonardo Murta. O […] Continue reading →

Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico

Defesa de Projeto Final Título: Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico Alunas: Rebecca Salles Orientador: Eduardo Ogasawara Data/Hora: 22/06/2016 às 17h30min Resumo: Eventos ambientais extremos como secas afetam milhões de pessoas em todo o mundo. Apesar de não ser possível evitar este tipo de evento, a […] Continue reading →

Defesas de Projeto Final 1

Defesas de Projeto Final 1 – Vale a pena assistir! Dia: 15/06 às 17h30min Título: Uma Comparação entre Plataforma Arduino, ESP8266 e Raspberry Pi para Controle de Sensores Inteligentes em Segurança Residencial Aluna: Diana Melo Orientadores: Eduardo Ogasawara e Carlos Schocair Banca: Myrna Amorim, Diego Brandão, Luis Amaral Dia: 16/06 às 17h30min Título: Análise de […] Continue reading →