Monitoramento da comunidade de plantas daninhas na cana-de-açúcar e da eficiência de controle químico por meio de técnicas de análise multivariada de dados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Predição de dados espaciais e temporais: uma ferramenta on-line baseada em recursos georreferenciados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Estratégia para extração, transformação e armazenamento em Data Warehouse ativo baseada em políticas configuráveis de propagação de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Mineração multirrelacional de regras de associação em grandes bases de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Ambiente data cleaning: suporte extensível, semântico e automático para análise e transformação de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Base de dados online na disseminação sobre lazer de idosos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mapeando a qualidade de vida em Minas Gerais utilizando dados de 1991 e 2000

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição com uma base reduzida de dados

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Desenvolvimento de um aplicativo para processamento de dados e criação de um simulador computacional de uma transmissão para veículos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Isolamento e caracterização de promotores órgão-específicos a partir de informações do Banco FORESTs (Eucalyptus Genome Sequencing Project Consortium)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Uso de filmagem aérea em perspectiva no apoio à coleta de dados, na pesquisa, no ensino e na divulgação de informações em Geociências

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Base de dados de informações jornalísticas sobre a Amazônia: ciência, tecnologia e meio ambiente – BDIJAm: em busca da qualidade

Apresenta a avaliação da qualidade da Base de Dados de Informações Jornalísticas sobre a Amazônia: Ciência,Tecnologia e Meio Ambiente – BDIJAm. O estudo integra o Projeto Temáticas Amazônicas: Dossiês Comentados e Qualidade da Informação sobre Ciência, Tecnologia e Meio Ambiente, do Museu Paraense Emílio Goeldi. Foram aplicados questionários aos usuários para identificação dos pontos positivos e possíveis lacunas do serviço. Como principais resultados foram apontadas a relevância dos temas da Base e a necessidade de se desenvolver ações que visem aperfeiçoar a estrutura de recuperação da informação. Conclui que toda base de dados deve ser continuamente aperfeiçoada e os usuários consideram a BDIJam um instrumento de suma importância para a sociedade como recurso de preservação da memória social da Amazônia.

Avaliação da qualidade da base de dados de informações jornalísticas sobre a Amazônia: ciência, tecnologia e meio ambiente - BDIJAm

Investiga a qualidade da informação e dos serviços da Base de Dados de Informações Jornalísticas sobre a Amazônia: ciência, tecnologia e meio ambiente - BDIJAm, sistematizada pelo Museu Paraense Emílio Goeldi – MPEG e pela Universidade Federal do Pará – UFPA, cujo resultado apontará caminhos para o maior benefício, por parte dos usuários, no que diz respeito ao uso, estrutura e funcionamento da BDIJAm com vistas ao melhor aproveitamento de seu conteúdo e de seus serviços. Trata da experiência no Projeto de Pesquisa Ciência e Comunidade: Comunicação e Educação para Preservação Ambiental e Cultural na Amazônia Oriental Brasileira, que originou o Sub-Projeto Temáticas Amazônicas: Dossiês Comentados e Qualidade da Informação sobre Ciência Tecnologia e Meio Ambiente. A BDIJAm representa um passo significativo para a democratização de informações estratégicas sobre a Amazônia e representa ainda a conservação e divulgação do acervo de jornais. Com parte do acervo já digitalizado, disponibiliza cerca de 20 mil registros, dos anos de 1992 a 2006 via web, sobre informações estratégicas da Amazônia, conservação e divulgação do acervo jornalístico (hemeroteca) do Museu Paraense Emílio Goeldi, além de constituir um importante recurso pedagógico não só para a formação dos professores, como também para utilização do seu acervo em sala de aula. A BDIJAm representa um passo significativo da democratização da informação sobre a Amazônia.

Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas

O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.