• Ensemble learning como estratégia para investigar imagens H&E utilizando duplo estágio de seleção de atributos 

  Tenguam, Jaqueline Junko (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023) [Dissertação de mestrado]

  Neste trabalho, é apresentada uma investigação de ensemble learning para o contexto de imagens médicas, especificamente o reconhecimento de padrões em amostras histológicas tingidas com Hematoxilina e Eosina. As bases ...

• Exploração de deep features via transfer learning com técnicas fractais para classificar imagens H&E 

  Longo, Leonardo Henrique da Costa (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022) [Dissertação de mestrado]

  Neste trabalho é apresentada uma proposta para investigar combinações de descritores handcrafted e deep learned, bem como possíveis padrões de associações em diferentes tipos de imagens histológicas. Os descritores handcrafted ...

• Mecanismo meta-heurístico para alocação de recursos em fogs veiculares 

  Quessada, Matheus Sanches (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022) [Dissertação de mestrado]

  O crescimento no número de veículos circulando e o avanço da tecnologia empregada nesses veículos trazem uma grande quantidade de recursos computacionais que podem ser utilizados de diversas formas. Nas VANETs, os veículos ...

• Abordagem bioinspirada híbrida de seleção de atributos para classificação de sentimentos em mídias sociais 

  Silva, Luis Marcello Moraes (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022) [Dissertação de mestrado]

  A análise de sentimentos em mídias sociais consiste em extrair informações de usuários presentes nos comentários destas redes sociais. Este tema tem sido amplamente estudado nos últimos anos, pois, por exemplo, pode auxiliar ...

• Reconhecimento de emoções na fala a partir da extração manual de características com validação baseada na engenharia paraconsistente 

  Brajato, Hiago Matheus (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022) [Dissertação de mestrado]

  Speech Emotion Recognition (SER) pode ser definida como a maneira automatizada de identificar o estado emocional de um locutor a partir da sua voz. Dentre as metodologias encontradas na literatura para viabilizar o SER, ...

• Identificação de voice spoofing em sistemas de verificação de locutores utilizando o operador de energia de Teager aprimorado e a engenharia paraconsistente de características. 

  Pedroso, Fernando (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Os avanços tecnológicos têm possibilitado cada vez mais a busca e a disseminação de informações e, com isso, o volume de dados gerados cresce extraordinariamente. Outro fator que contribui para este crescimento é o uso de ...

• Alinhamento múltiplo de sequências utilizando ant colony optimization e chaotic jump 

  Freitas, Matheus Lino de (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Alinhamento múltiplo de sequências é uma das técnicas mais relevantes no contexto de bioinformática. Os sequenciadores modernos produzem um grande volume de dados que são posteriormente analisados por biólogos, biomédicos ...

• Reconhecimento de padrões em biossequências utilizando sistema imunológico artificial 

  Liberato, Luiz Paulo (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Com o avanço nos estudos genômicos foi possível entender melhor a herança genética, a síntese de proteínas e as mutações que ocorrem nos seres vivos. Com o aumento na capacidade de sequenciamento do ADN (Ácido desoxirrib ...

• VEITRA - Serviços de gerenciamento de recursos para redes veiculares para amparo na gestão de transportes inteligentes 

  Pereira, Rickson Simioni (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Um conjunto de veículos dispostos a cooperarem entre si através do paradigma da computação em nuvem pode ser definido como Cloud Veicular. Com o intuito de compartilhar recursos e facilitar a transação de informações, as ...

• Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow 

  Sobrinho, Amanda Barbosa (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  A expansão da Internet, apesar de possibilitar uma maior integração de usuários e serviços, acarretou também um aumento nos ataques contra as redes de computadores. Para mitigá-los, é necessário recuperar dados sobre a ...

• Avaliação de sistemas de detecção de intrusão baseados em fluxo utilizando segmentação de rede 

  Leal, Bruno Ferreira (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) são um dos mecanismos primários e principais de segurança adotados para identificar e monitorar ataques à rede. Embora trabalhos tenham sido desenvolvidos com o objetivo de melhorar ...

• Modelo de predição de ataques de rede utilizando Netflow 

  Calis, João Otavio Gonçalves (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  A Internet proporcionou inúmeros avanços para a sociedade desde de sua criação. Os computadores têm se mostrado úteis para todas as áreas do conhecimento. Esses dispositivos cada vez mais heterogêneos estão interligados à ...

• Caracterização de voice spoofing para fins de verificação de locutores com base na transformada wavelet e na análise paraconsistente de características 

  Furlan, André (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Voice spoofing é uma estratégia genérica utilizada para burlar sistemas de autenticação biométrica baseados em identificação por voz. Dentre as diversas possibilidades específicas, os ataques do tipo playback speech são ...

• Mecanismos para alocação de recursos IoT em computação de borda utilizando algoritmos meta-heurísticos bioinspirados 

  Lieira, Douglas Dias (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  A evolução da tecnologia de Quinta Geração e dos dispositivos IoT traz novos desafios aos pesquisadores para aperfeiçoar os processos existentes ou criar novos mecanismos que proporcionem qualidade dos serviços e boa ...

• Modelos híbridos para classificar imagens histológicas: uma associação de deep features por transferência de aprendizado com comitê de classificadores 

  Oliveira, Cléber Ivo de (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  O uso de modelos CNN explorando transferência de aprendizado profundo é uma estratégia que pode ser aplicada para definir atributos de alto nível e, consequentemente, permitir investigações de padrões em conjuntos reduzidos ...

• Aplicação do método conjunto Stacking do classificador Floresta de Caminhos Ótimos para o problema de detecção de intrusão. 

  Bertoni, Mateus Alves (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Com a expansão tecnológica, a base dos processos de negócios de inúmeras instituições tornouse a informação, causando certa dependência das organizações perante a computação. Em um cenário onde existem praticamente infinitas ...

• Inspeção de código-fonte como subsídio para o processo de ensino e aprendizagem de qualidade de software 

  Gomes, Pedro Henrique de Andrade (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Um trecho de código em desacordo com boas práticas de programação pode não acarretar em problemas em um primeiro momento, mas a falta de clareza ocasionada por códigos mal escritos e/ou muito complexos, compromete o ...

• Detecção de domínios maliciosos por meio de DNS passivo utilizando XGBoost 

  Silveira, Marcos Rogério (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Este trabalho apresenta um método para detecção de domínios maliciosos por meio do tráfego de DNS passivo. Para tanto, a abordagem utilizada é um dataset de DNS passivo como fonte de dados para a tarefa de classificação ...

• Utilização de representações visuais para a análise sentimental em documentos de texto 

  Fiori, Mateus Hiramatsu (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  É notável o crescimento e popularização da utilização de conceitos e métodos de inteligência artificial, mais especificamente do aprendizado de máquina, para resolução de problemas cotidianos. Através da análise de dados ...

• Uma abordagem de priorização para apoiar o pagamento de dívida técnica auto-admitida em código-fonte 

  Lima, Bruno Santos de (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021) [Dissertação de mestrado]

  Dívida Técnica é uma metáfora que descreve a relação custo-benefício entre adiar atividades técnicas de desenvolvimento e suas consequências a longo prazo. A falta de gestão da Dívida Técnica diminui a qualidade interna ...

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