DSpace Coleção:https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4152024-03-04T00:03:13Z2024-03-04T00:03:13ZAn AMR-based extractive summarization method for cohesive summariesSilva, Pedro Assis Xavierhttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/56152024-02-15T16:04:26Z2021-01-01T00:00:00ZTítulo: An AMR-based extractive summarization method for cohesive summaries
Autor: Silva, Pedro Assis Xavier
Abstract: The main goal of automatic text summarization is condensing the original text into a shorter version, preserving the information content and general meaning. The extractive summarization, one of the main approaches for automatic text summarization, consists to select the most relevant sentences of a document, and generate a summary. This paper proposes a new mono-document extractive summarization method using a semantic representation of the sentence of a document expressed in AMR (Abstract Meaning Representation). In this method, AMR semantic representation is used to capture the most important concepts of each sentence (in core semantic terms), and a concept-based Integer Linear Programming (ILP) approach to select the most informative sentences improving both relevance and text cohesion of the summary. Two datasets proposed by DUC (2001 and 2002) were used to evaluate the effectiveness of our method on extrative summarirazion and commparing it with other state-of-the-art summary systems.2021-01-01T00:00:00ZSmart Tour PE: um aplicativo android para monitoramento remoto de pontos turísticos no estado PernambucoFonsêca, Eder Lucena Andrade dahttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/56142024-02-09T15:36:29Z2021-07-13T00:00:00ZTítulo: Smart Tour PE: um aplicativo android para monitoramento remoto de pontos turísticos no estado Pernambuco
Autor: Fonsêca, Eder Lucena Andrade da
Abstract: The tourism sector has been growing sustainably since the 90s, and not even the period of economic downturn at the time was able to stop it. In recent years, around 2018 and 2019, the sector was breaking new records of international arrivals, with the COVID19 pandemic being the only “disaster” capable of stopping this success streak. More than a year after the beginning of the pandemic, thanks to the medical advances allowing the creation of effective vaccines and viable means to return to normality, it is expected that the search for tourist destinations will grow again very soon, with ecotourism being pointed out as the most likely niche to be sought after. Therefore, it is important that technological solutions are made available to support tourism, especially ecotourism. This undergraduate thesis is the idealization of a tool to help tourists dynamically choose their next travel destination based on the location’s real time weather. Accurate information about the climate will ensure that tourists make the most of their leisure time, being able to visit a place that most suits them, from beaches to tree lined hiking trails in preservation areas, based on climate reports. The real time weather reports from tourist attractions will be displayed through an application idealized in this undergraduate thesis, designed to work on mobile devices with internet access. This application will use information from weather stations installed in tourist attractions in the state of Pernambuco during the execution of the research project related to this undergraduate thesis, also offering the user geolocation data, video streaming from local cameras, routes to access the desired location, as well as additional information about utility telephones
and a panic buttons for emergencies. According to usability tests carried out with the target audience, only 3% of them considered the application difficult to use and 97% considered it easy or extremely easy to use. In addition, the application scored 75 points in the Net Promoter Score indicator, with the average for the tourism sector in Brazil being 70 points, additionally to several other positive indicators to be explained later.
Resumo: Desde a década de 90 o setor de turismo vem apresentando um crescimento sustentável, nem mesmo o período de retração econômica daquela época foi capaz de freá-lo, em períodos mais recentes, por volta de 2018 e 2019 o setor estava batendo novos recordes de chegadas internacionais, sendo a pandemia causada pela COVID19 o único ”desastre” capaz de frear essa sequência. Passado mais de um ano desde o início da pandemia, com o desenvolvimento da medicina e seus importantes avanços na criação de vacinas eficazes e meios viáveis para retomada da normalidade, espera-se que a busca por destinos turísticos volte a crescer muito em breve, sendo o turismo de natureza apontado como o nicho que mais provavelmente será buscado. Portanto, é importante que sejam disponibilizadas soluções tecnológicas para apoiar o turismo, em especial o turismo de natureza. Esta monografia pretende idealizar uma ferramenta capaz de passar informações precisas sobre o clima, o que vai garantir que o turista aproveite ao máximo o tempo que ele dispõe para lazer, podendo visitar o local que melhor lhe apraz, escolhendo desde praias a trilhas arborizadas em uma área de preservação, de acordo com suas pretensões climáticas. A visualização do clima nos pontos turísticos ocorrerá através de um aplicativo idealizado nesta monografia, pensado para funcionar em dispositivos móveis com capacidade de acessar a internet. Este aplicativo vai captar informações de estações climáticas instaladas em pontos turísticos do estado de Pernambuco durante a execução do projeto de pesquisa relacionado a esta monografia, subsidiando o usuário também com geolocalização, streaming de vídeo de câmeras locais, rotas para acesso ao local desejado, bem como informações adicionais sobre telefones de serviços públicos e um botão de pânico para casos de extrema emergência. De acordo com testes de usabilidade realizados com o público-alvo, apenas 3% deles considerou o aplicativo difícil de usar e 97% considerou fácil ou muito fácil. Além disso, o aplicativo obteve uma nota de 75 pontos no indicador de Net Promoter Score, quando a média para o setor de turismo no Brasil é de 70 pontos, além de uma série de outros indicadores positivos a serem explanados mais adiante.2021-07-13T00:00:00ZFormação de grupos de alunos baseada em múltiplos critériosFiorentino Neto, Giuseppehttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/56132024-02-09T11:48:53Z2021-05-27T00:00:00ZTítulo: Formação de grupos de alunos baseada em múltiplos critérios
Autor: Fiorentino Neto, Giuseppe
Abstract: Group formation is one of the main steps of the collaborative learning. This paper proposes an intelligent method to optimize the group formation process considering multiple criteria: inter-homogeneity, intra-heterogeneity and empathy. The method was evaluated regarding the performance, being compared to the exhaustive and random approaches; And regarding the pedagogical aspect, being compared with random and self-selected methods. The results showed the potential of the proposed method from the computational point of view as well as the pedagogical point of view.
Resumo: A formação de grupos é uma das etapas mais importantes da aprendizagem colaborativa. Este artigo propõe um método inteligente para otimizar o processo de formação de grupos levando em conta múltiplos critérios: inter-homogeneidade, intra-heterogeneidade e empatia. O método foi avaliado quanto ao desempenho, sendo comparado às abordagens exaustiva e aleatória; e quanto ao aspecto pedagógico, sendo comparado com os métodos aleatório e auto-selecionado. Os resultados obtidos mostraram o potencial do método proposto tanto do ponto de vista computacional quanto do pedagógico.2021-05-27T00:00:00ZSemantic segmentation for people detection on beach imagesMonte, Leonardo de Araujohttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/56122024-02-08T21:53:01Z2021-03-01T00:00:00ZTítulo: Semantic segmentation for people detection on beach images
Autor: Monte, Leonardo de Araujo
Abstract: Cameras monitoring are increasingly aided by computer vision systems that identify risk situations. This work is part of an automatic track system to monitor beaches in the metropolitan area of Recife in order to prevent bathers to trespass the boundaries of the safe region for swimming. Semantic segmentation has gained strength in several computer vision tasks. Usually, the metaarchitecture of a semantic segmentation network consists of two modules: encoder (backbone) and decoder. This work does a study combining a set of semantic segmentation networks, Unet, Xnet, LinkNet and Unet++ with the pretrained backbones VGG16 and VGG19, to detect swimmners in beach images. We have used our own dataset, made by several images taken at the Boa Viagem beach, RecifeBrazil. The algorithms are evaluated with MIoU metric regarding the entire image scene and just in the water area. The best MIoU regarding all image was 80.87best MIoU in detecting swimmers at the beach was 85.56obtained by the LinkNet algorithm with both VGG16 and VGG19 backbones.
Resumo: As câmeras de monitoramento estão sendo cada vez mais aperfeiçoadas com o uso de sistemas de visão computacional capazes de identificar situações de risco. Este trabalho faz parte de um sistema de rastreamento automático de monitoramento de praias na região metropolitana do Recife, com o objetivo de evitar que banhistas ultrapassem os limites seguros na região de banho de praia. A segmentação semântica tem ganhado força em diferentes tarefas de visão computacional. Geralmente a metaarquitetura de uma rede de segmentação semântica consiste em dois módulos: codificador (backbone) e decodificador. Este trabalho realiza um estudo combinando um conjunto de redes de segmentação semântica, Unet, Xnet, LinkNet e Unet++ com os backbones prétreinados VGG16 e VGG19, com o objetivo de detectar banhistas em imagens de praia. Nós utilizamos a nossa própria base de dados, constituída de diferentes imagens da praia de Boa Viagem, RecifeBrasil. Os algoritmos foram avaliados com a métrica MIoU utilizando toda a cena da imagem, e apenas a faixa de mar. O melhor resultado de MIoU com relação à imagem completa foi 80.87%, e foi obtido pela XNet com o backbone da VGG19. O melhor MIoU na detecção de banhistas na faixa de mar obteve 85.56% e foi alcançado com a LinkNet com os backbones da VGG16 e VGG19.2021-03-01T00:00:00Z