{"id":2570,"date":"2023-02-16T09:51:16","date_gmt":"2023-02-16T12:51:16","guid":{"rendered":"https:\/\/cemeai.icmc.usp.br\/MBA\/?page_id=2570"},"modified":"2024-04-11T10:29:43","modified_gmt":"2024-04-11T13:29:43","slug":"tccs","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cemeai.icmc.usp.br\/MBA\/tccs\/","title":{"rendered":"TCCs"},"content":{"rendered":"\t\t
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TRABALHOS DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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* trabalhos com divulga\u00e7\u00e3o autorizada pelos alunos<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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A lista de datas e hor\u00e1rios das apresenta\u00e7\u00f5es dos TCCs da turma 2023 foi divulgada!<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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T\u00edtulo do trabalho<\/th>Aluno<\/th>Orientador<\/th>V\u00eddeo<\/th>PDF<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de machine learning para avaliar potenciais clientes e melhorar taxas de convers\u00e3o<\/td>ALINE CARDOSO GOULART<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Prevendo a aprova\u00e7\u00e3o de um participante do Enem no SiSU para o curso de Medicina<\/td>AMANDA PEREIRA FERRAZ<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td>

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Introdu\u00e7\u00e3o a modelagem de churn aplicada a contratos de loca\u00e7\u00e3o residencial<\/td>ANA CAROLINA RAFAEL MAIA<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para detec\u00e7\u00e3o de malwares<\/td>ANDR\u00c9 ALMEIDA OSTI<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Entendendo as vota\u00e7\u00f5es da C\u00e2mara dos Deputados no Brasil em 2019 utilizando o modelo Roll Call Analysis<\/td>ANDR\u00c9 ALMEIDA REGGIANI<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de Imagens com Uso de Rede Neural Convolucional na \u00c1rea da Sa\u00fade<\/td>ANDRESSA CONTARATO RODRIGUES<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td>

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Modelo de regress\u00e3o para predi\u00e7\u00e3o de pricing em rela\u00e7\u00f5es comerciais B2B<\/td>ANDRESSA INO BALDINI<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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Uma abordagem bilingue na identifica\u00e7\u00e3o de sentimentos em tweets: Classifica\u00e7\u00e3o de tweets em sentimentos positivos e negativos<\/td>ANNA GABRIELLA BREGANHOLI DE ALMEIDA<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de Machine Learning Aplicados \u00e0 Precifica\u00e7\u00e3o de Combust\u00edveis no Brasil<\/td>ANTONIO CARLOS GRACIAS<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td>

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Identificar a vit\u00f3ria do jogador numa partida de Xadrez<\/td>ARION MELKAN DE FREITAS<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td>

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Sistemas de Recomenda\u00e7\u00e3o: Conceitos e Desafios<\/td>ARTHUR GRANGEIRO DE SOUZA<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Classifica\u00e7\u00e3o Bin\u00e1ria de Imagens usando Redes Neurais Convolucionais Aplicado em Autom\u00f3veis<\/td>ARTHUR SCHNEIDER FIGUEIRA<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td>

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Ci\u00eancia de dados aplicada em predi\u00e7\u00f5es de desempenho para processamento paralelo em GPUs<\/td>BENICIO RAMOS MAGALH\u00c3ES<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias em Transa\u00e7\u00f5es do Cart\u00e3o de Pagamento do Governo Federal (CPGF) via M\u00e9todos N\u00e3o Supervisionados<\/td>BRENO OLIVEIRA NUNES<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de les\u00f5es cut\u00e2neas a partir de imagens cl\u00ednicas por aprendizado profundo<\/td>BRUNO MONSERRAT PERILLO<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de rupturas em g\u00f4ndola<\/td>BRUNO RAFAEL RITTER<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Redes Neurais e An\u00e1lise de Sentimentos para Previs\u00e3o do Pre\u00e7o de A\u00e7\u00f5es<\/td>BRUNO ROMERO DE MENDON\u00c7A<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00fasica e Sensa\u00e7\u00f5es: prevendo sentimentos com uso de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>CAIO BURIN FERREIRA<\/td>Gustavo Carlos Buscaglia<\/td>

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Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o de Servi\u00e7o para Ofertar Plano de Celular<\/td>CAMILA DE SANTANA DELGADO SIM\u00d5ES<\/td>Mariana Curi<\/td>

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Tempo de vida de modelos de Machine Learning aplicados ao risco de cr\u00e9dito<\/td>CAMILA LEAL DE CASTRO<\/td>Paulo Henrique Ferreira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Predi\u00e7\u00e3o de vendas de produtos digitais em lojas f\u00edsicas<\/td>CARLOS EDUARDO MOREIRA DOS SANTOS<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Combinando diferentes encoders para vari\u00e1veis categ\u00f3ricas de alta cardinalidade em algoritmos supervisionados para prever renova\u00e7\u00e3o de seguro de autom\u00f3veis: Resultados experimentais<\/td>CARLOS HENRIQUE ABDALAD PIRES<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de S\u00e9ries Temporais Atrav\u00e9s da Previs\u00e3o dos \u00cdndices IGP-M, IPCA e PIB Brasileiros<\/td>CAROLINA PRADO FERNANDES<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Desafio Kaggle: IEEE-CIS Fraud Detection com Xgboost<\/td>CELSO CABRAL COIMBRA<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Constru\u00e7\u00e3o de um Portf\u00f3lio de Investimentos sob a Estrat\u00e9gia de Factor Investing empregando Machine Learning<\/td>C\u00c9SAR ABRAH\u00c3O PEREIRA MELO<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de fraudes em transa\u00e7\u00f5es de cart\u00e3o de cr\u00e9dito por meio de algoritmos de Gradient Boosting<\/td>CLOVIS AUGUSTO SOUZA SILVA<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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COVID-19: correla\u00e7\u00e3o do n\u00famero de casos no Nordeste brasileiro com a situa\u00e7\u00e3o socioecon\u00f4mica<\/td>CRISTIANE FROTA SET\u00daBAL<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprendizado automatizado da ontologia para orienta\u00e7\u00e3o tribut\u00e1ria<\/td>CRISTIANO GOMES FRANCO<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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M\u00e9todos de Aprendizado de M\u00e1quina Aplicados \u00e0 Detec\u00e7\u00e3o de Fraude em Cart\u00e3o de Cr\u00e9dito<\/td>DANIEL FRANCISCO DE ASSIS<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Explora\u00e7\u00e3o visual de comunidades em redes tripartidas: conluios em licita\u00e7\u00f5es da Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica<\/td>DAVID COSAC J\u00daNIOR<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Correla\u00e7\u00e3o entre sinais e sintomas oculares e express\u00e3o g\u00eanica da gl\u00e2ndula salivar em pacientes com olho seco e s\u00edndrome de Sj\u00f6gren<\/td>DENNY MARCOS GARCIA<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Machine Learning na Predi\u00e7\u00e3o de Inadimpl\u00eancia<\/td>DESIRE\u00c9 DE B\u00d6ER VELHO<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de machine learning na detec\u00e7\u00e3o de fraudes em transa\u00e7\u00f5es comerciais online<\/td>DIEGO PELICIARI<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de ferramentos gr\u00e1ficas e de m\u00e9todo de aprendizado n\u00e3o supervisionado para identifica\u00e7\u00e3o de gastos irregulares em cart\u00f5es de pagamento do Governo Federal<\/td>DIEGO SOUZA SANTOS<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Extra\u00e7\u00e3o de insights, reconhecimento de padr\u00f5es e correla\u00e7\u00f5es entre m\u00faltiplas s\u00e9ries temporais<\/td>DIERISSON SOUZA<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas e Procedimentos para o Uso de Machine Learning em Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias com Classes Desbalanceadas<\/td>DOUGLAS AMORIM DE OLIVEIRA<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise da aplica\u00e7\u00e3o de modelos de s\u00e9ries temporais em dados de consumo de \u00e1gua do sistema AGUAPURA Vianet<\/td>EDGARD PITOMBO FERREIRA NETO<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de modelos SARIMAX e modelos de espa\u00e7o de estados na previs\u00e3o de carga de energia: resultados de um experimento<\/td>ELIZABETH MACIEL DE ALBUQUERQUE<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de contratos de seguros para atendimento da norma cont\u00e1bil IFRS 17: Uma abordagem bayesiana<\/td>ELMO HENRIQUE DE MORAES<\/td>Rafael Stern<\/td>

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Modelo de Recomenda\u00e7\u00e3o de Produtos para os Clientes Portadores de Cart\u00e3o de Cr\u00e9dito do Banco Carrefour<\/td>ELTON RODRIGO CALEGARI<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de desempenho da assist\u00eancia \u00e0 sa\u00fade de m\u00e9dia e alta complexidade no \u00e2mbito do Sistema \u00danico de Sa\u00fade<\/td>ERIC LUIS BARROSO CAVALCANTE<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de volatilidade de s\u00e9ries de ativos financeiros<\/td>ERIC YANAGIHARA RIGOLON<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td>

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Estudo de modelos de classifica\u00e7\u00e3o aplicados \u00e0 an\u00e1lise de dados de arrecada\u00e7\u00e3o de ICMS do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>FABIANA DOS SANTOS DE OLIVEIRA<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00f5es de Machine Learning para Diagn\u00f3stico de Covid-19: An\u00e1lise de Imagens Tomogr\u00e1ficas<\/td>FABIANE RENATA DE SANTANA YASSUKAWA<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td>

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Machine Learning para a Predi\u00e7\u00e3o de Sucesso de Startups e Apoio a Investidores<\/td>FABIANO RODRIGUES<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Sistema baseado em imagens de sat\u00e9lite para o reconhecimento de atributos de campo no monitoramento da restaura\u00e7\u00e3o florestal<\/td>FABIANO TURINI FARAH<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Automatiza\u00e7\u00e3o da an\u00e1lise dos atributos que contribuem para emancipa\u00e7\u00e3o de fam\u00edlias benefici\u00e1rias do Programa Bolsa Fam\u00edlia usando os algoritmos Apriori e K-means<\/td>F\u00c1BIO SILVA VASCONCELOS<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de tend\u00eancia de curto prazo do IBOVESPA usando dados hist\u00f3ricos e aprendizado profundo<\/td>FELIPE MOREIRA MOURA<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td>

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Interpreta\u00e7\u00e3o de modelos de classifica\u00e7\u00e3o Black Box – Aplicada a Dados de Credit Scoring<\/td>FERNANDA KMOHAN PAULINO PATRICIO<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
E-commerce: comportamento do consumidor no varejo p\u00f3s pandemia do coronav\u00edrus<\/td>FERNANDA LODI RAMOS JUB\u00c9<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td>

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Aplica\u00e7\u00f5es de Deep Learning em problemas de Machine Learning<\/td>FERNANDO DELLIER ANTUNES DE SOUZA<\/td>Paulo Henrique Ferreira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de An\u00e1lise de Cluster na Segmenta\u00e7\u00e3o de Consumidores Brasileiros<\/td>FERNANDO DO AMARAL<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Um modelo de classifica\u00e7\u00e3o para habilitar den\u00fancias: um estudo de caso na CGU<\/td>FERNANDO SOLA PEREIRA<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td>

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Direito \u00e0 informa\u00e7\u00e3o na era da intelig\u00eancia artificial: classifica\u00e7\u00e3o dos pedidos de acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o no Brasil<\/td>FL\u00c1VIA LEMOS SAMPAIO XAVIER<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td>

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Regress\u00e3o Bin\u00e1ria Bayesiana para Classifica\u00e7\u00e3o de Clientes em Planos de Sa\u00fade<\/td>FL\u00c1VIA TAMIS MEDEIROS MORI<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00f5es de m\u00e9todos de machine learning para s\u00e9ries temporais<\/td>FRANCIELE CALEGRI<\/td>Mariana Curi<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de Predi\u00e7\u00e3o na Investiga\u00e7\u00e3o de \u00d3bitos em Munic\u00edpios Brasileiros<\/td>FRANCISCO \u00cdTALO LOPES FRAN\u00c7A<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td>

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\u00c1rvores de decis\u00e3o aplicadas a dados de Suitability<\/td>FRANS DE MARCOS WILDEBOER<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de contratos no Portal da Transpar\u00eancia do Governo Federal como aux\u00edlio ao controle social<\/td>FREDERICO OLIVEIRA DE PAULA<\/td>Nikolai Valtchev Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Forma\u00e7\u00e3o de Portf\u00f3lio Por Meio de Support Vector Machine: Um Estudo de Caso da B3<\/td>GABRIEL DONADIO COSTA<\/td>Alexandre Cl\u00e1udio Botazzo Delbem<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de Les\u00f5es D\u00e9rmicas para DIagn\u00f3stico Prematuro de Melanomas<\/td>GIACOMO MERGULHAO ESTRONIOLI<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Otimiza\u00e7\u00e3o da predi\u00e7\u00e3o de ruptura de estoque de medicamentos no varejo brasileiro utilizando m\u00e9todos de ci\u00eancia de dados<\/td>GIOVANI PROFILI<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o, por meio de an\u00e1lise de S\u00e9ries Temporais, de leitos de Unidades de Terapia Intensiva – UTI na rede de atendimento do Sistema \u00danico de Sa\u00fade – SUS no munic\u00edpio de Goi\u00e2nia<\/td>GLLEDDSON FRYTTYS MENEZES LEITE<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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An\u00e1lise de Componentes Principais: ACP<\/td>GRACE ALIOSKA KAWAKUBO<\/td>Jos\u00e9 Alberto Cuminato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo explorat\u00f3rio em Automated Machine Learning (AutoML) no contexto de Data Science<\/td>GUILHERME DE CLEVA FARTO<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de imagens para o controle de uso infantil de dispositivos m\u00f3veis<\/td>GUILHERME LOUREN\u00c7O<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Desenvolvimento de Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o para Presta\u00e7\u00e3o de Contas de Recursos Transferidos pela Uni\u00e3o<\/td>GUSTAVO SOARES CRUZ<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Desenvolvimento de uma ferramenta de descoberta de m\u00fasicas utilizando dados do Spotify<\/td>GUSTAVO VILIOTTI BORDIERI<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de patentes utilizando random forest<\/td>HENRIQUE CURSINO VIEIRA<\/td>Nikolai Valtchev Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de dados para a prioriza\u00e7\u00f5es dos trabalhos de auditoria nas interna\u00e7\u00f5es hospitalares realizadas por prestadores privados do Sistema \u00danico de Sa\u00fade<\/td>HUGO ANTONIO DE AZEVEDO LOUSA<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Analise de sobreviv\u00eancia e algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o para inc\u00eandios na floresta amaz\u00f4nica<\/td>IAGO SALES BARROS RODRIGUES<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Constru\u00e7\u00e3o de uma base normativa usando grafos: Resultados experimentais e perspectivas<\/td>IGOR NOGUEIRA SANTOS<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Regress\u00e3o log\u00edstica com sele\u00e7\u00e3o de amostra de vari\u00e1veis dependentes aplicada aos dados da corrente de com\u00e9rcio internacional<\/td>IGOR SERR\u00c3O RIBEIRO<\/td>Alexandre Cl\u00e1udio Botazzo Delbem<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Vetoriza\u00e7\u00e3o de emojis com Processamento de Linguagem Natural<\/td>IVAN NICOLA VIRAGINE<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Cr\u00e9dito combinando escores: Como melhorar a\u00e7oes de cr\u00e9dito e dimonuir a inadimpl\u00eancia combinando modelos<\/td>JAIRO FRANKLIN SOARES JUNIOR<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para predi\u00e7\u00e3o de vencedor no processo de licita\u00e7\u00f5es p\u00fablicas<\/td>JANAINA LUCAS RIBEIRO<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de taxa de cura inflacionado de zero aplicado a dados de risco de cr\u00e9dito<\/td>JANAINA SILVA BRAND\u00c3O TOLEDO<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Evitando spam: utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o do tipo Recurrent Neural Networks para filtrar mensagens indesej\u00e1veis<\/td>JEFFERSON FONTES DE QUEIROZ<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o do retorno de a\u00e7\u00f5es usando t\u00e9cnicas de machine learning<\/td>JOAO LUIZ BUNORO BATISTA<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
O problema do desbalanceamento de dados no aprendizado preditivo<\/td>JOAO PAULO DA SILVA<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de classificadores para otimiza\u00e7\u00e3o da sele\u00e7\u00e3o de candidatos em processos de recrutamento<\/td>JOS\u00c9 ALEXANDRE DE SOUZA<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias em Indicadores Cont\u00e1beis Utilizando Dados P\u00fablicos de Empresas Estatais Federais<\/td>JOS\u00c9 ANTONIO DE CARVALHO FREITAS<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Sistema de gest\u00e3o por compet\u00eancias baseado em people analytics<\/td>JOS\u00c9 MARIA EWERTON DOS SANTOS JUNIOR<\/td>Alexandre Cl\u00e1udio Botazzo Delbem<\/td>

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Categoriza\u00e7\u00e3o de documentos do Sistema Eletr\u00f4nico de Informa\u00e7\u00f5es com base nas regras da Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados Pessoais<\/td>J\u00daLIO MANCINI FURLAN<\/td>Nikolai Valtchev Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo de inadimp\u00eancia Geolocalizada no Brasil<\/td>K\u00c1TIA PAULA PEREIRA GOMES DE CARVALHO<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o de melhor Produto Aplicada a Dados de Clientes de um Banco<\/td>LEANDRO DE SOUZA CISCAR<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Dynamic framework for demand forecast in the fashion retail industry<\/td>LEONARDO NEVES PINTO<\/td>Paulo Henrique Ferreira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00edtulo do trabalho: An\u00e1lise de Cr\u00e9dito Autom\u00e1tica com Dados Macroec\u00f4nomicos<\/td>LUCAS LUKASAVICUS SILVA<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de custos por modelos ensemble com dados transacionais e atributos externos<\/td>LUCAS MILLER DA FONSECA BALDINI<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Aprendizado N\u00e3o-Supervisionado Utilizando Representa\u00e7\u00e3o em Grafos<\/td>LUCAS PEREIRA LOPES<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td>

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Estudo de modelos de classifica\u00e7\u00e3o desenvolvidos com algoritmos de aprendizagem supervisionada aplicados a modelagem de cr\u00e9dito<\/td>LUIZ FERNANDO MARTINS VIEIRA<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de previs\u00e3o de vendas de software por oferta da TOTVS<\/td>LUIZ FERREIRA ALVES<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina para Predi\u00e7\u00e3o de Cardiomiopatias do Ventr\u00edculo Esquerdo<\/td>LUIZ GUSTAVO DE ALMEIDA SILVA<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Rela\u00e7\u00e3o das cita\u00e7\u00f5es sobre desemprego compartilhadas no Twitter com a taxa de desocupa\u00e7\u00e3o<\/td>MARCEL AUGUSTO FERREIRA DA SILVA<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Modelo de Propens\u00e3o a Churn<\/td>MARCEL UENO<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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An\u00e1lise das Oscila\u00e7\u00f5es dos Valores de A\u00e7\u00f5es Usando M\u00e9todos Estat\u00edsticos<\/td>MARCO ANTONIO DALL AQUA<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina para classifica\u00e7\u00e3o das receitas na forma da apura\u00e7\u00e3o do resultado prim\u00e1rio em um cen\u00e1rio de m\u00faltiplas classes desbalanceadas: Or\u00e7amento Geral da Uni\u00e3o<\/td>MARCO T\u00daLIO DE CARVALHO<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Precifica\u00e7\u00e3o de im\u00f3veis Airbnb da cidade do Rio de Janeiro<\/td>MARIA EUG\u00caNIA FERREIRA DA FONSECA<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Munic\u00edpios Pernambucanos e as Incertezas P\u00f3s-Covid-19 via Modelos Hier\u00e1rquicos Bayesianos<\/td>MARIA S\u00d4NIA SILVA JER\u00d4NIMO<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Adequa\u00e7\u00e3o entre Perfis de Operadores de Call Center e Clientes Devedores para Melhor Resposta de Cobran\u00e7a<\/td>MARIANA AZANHA DE ORNELAS<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Revis\u00e3o Sistem\u00e1tica de Artigos de Revis\u00e3o, sobre Micro\/Nanorob\u00f4s e suas Aplica\u00e7\u00f5es<\/td>MARISSOL RODRIGUES FELEZ<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo de Met\u00f3do para Identificador de Voz<\/td>MATEUS MATOS RIZZI<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Text embedding e redes neurais aplicadas \u00e0 triagem e classifica\u00e7\u00e3o das manifesta\u00e7\u00f5es do sistema governamental Fala.BR<\/td>MAURA PARA\u00cdSO WANDERLEY<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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Rotatividade de clientes em Telcom: an\u00e1lise de caracter\u00edsticas e capacidade preditiva<\/td>NATHALY AUGUSTO DE AZEVEDO<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o: Aprendizado supervisionado para an\u00e1lise da polariza\u00e7\u00e3o do cen\u00e1rio pol\u00edtico brasileiro<\/td>NILTON MITSUO IINUMA<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Desempenho de M\u00eddia Digital com Foco na Jornada do Cliente para An\u00fancios Online e Convers\u00f5es<\/td>PATRICIA FERRAZ MESQUITA<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de ci\u00eancia de dados na defini\u00e7\u00e3o de escopo de auditoria para avalia\u00e7\u00e3o dos gastos or\u00e7ament\u00e1rios federais transferidos aos munic\u00edpios de Santa Catarina<\/td>PATRICIA MARIA QUINTANILHA DE MOURA<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Churn com \u00eanfase em t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/td>PATRICIA ROSANGELA CARNEIRO<\/td>Mariana Curi<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Classifica\u00e7\u00e3o para Melhorar a Qualidade do Processo de Impress\u00e3o Offset na Ind\u00fastria Gr\u00e1fica<\/td>PATRICK WILDER GAMBOA GAMARRA<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas de machine learning aplicadas em interven\u00e7\u00f5es personalizadas na carteira de clientes inadimplentes<\/td>PAULA CRISTINA SOPRANO SOUSA DE CASTRO<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Minera\u00e7\u00e3o de Texto: um estudo de caso de classificadores aplicado \u00e0s senten\u00e7as judiciais de Direito do Consumidor<\/td>PAULO FERNANDES SANCHES JUNIOR<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td>

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Redu\u00e7\u00e3o Horizontal de Vari\u00e1veis Aplicada a Dados de Cr\u00e9dito e Fraude<\/td>PAULO IRANIO TEIXEIRA ROCHA<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Cria\u00e7\u00e3o de uma base de dados para identifica\u00e7\u00e3o de ass\u00e9dio em Assistentes Virtuais<\/td>PETERSON ALMEIDA<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Separa\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Lixo Recicl\u00e1vel com Intelig\u00eancia Artificial<\/td>RACHEL HENRIQUES BASTOS<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td>

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Desigualdade Social e seus efeitos nos \u00cdndices de Viol\u00eancia Urbana<\/td>RAFAEL GOMES DA SILVA ROCHA<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Previs\u00e3o de crises epil\u00e9pticas por meio de registro eletroencefalogr\u00e1fico invasivo utilizando m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>RAFAEL NAIME RUGGIERO<\/td>Eduardo Fontoura Costa<\/td>

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Tratamento de dados desbalanceados em classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria com algoritmos em Python e aplica\u00e7\u00e3o em Marketing<\/td>RAMON BARBOSA ROSA<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td>

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An\u00e1lise de detec\u00e7\u00e3o de fraude em cart\u00e3o de cr\u00e9dito usando PCA – Compara\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias e avalia\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas<\/td>RAPHAELA MAKKI<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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An\u00e1lise de clientes de empresas varejistas: aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de segmenta\u00e7\u00e3o e t\u00e9cnicas de classifica\u00e7\u00e3o<\/td>RENATA MARIA PORTO VANNI<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Classifica\u00e7\u00e3o para Eventos Raros<\/td>RICARDO BLANCO<\/td>Paulo Henrique Ferreira<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de contas m\u00e9dicas hospitalares: um estudo comportamental do tratamento cir\u00fargico de obesidade no estado de S\u00e3o Paulo<\/td>RICARDO POMPEU FERRERAS<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise comparativa dos valores de mensalidades dos alunos financiados pelo Fundo de Financiamento Estudantil (Fies) \u00e0s dos alunos regulares<\/td>RICARDO SILVA MELO FERNANDES<\/td>Nikolai Valtchev Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Influ\u00eancia de conversas nas redes sociais na bilheteria de filmes lan\u00e7ados no Brasil<\/td>ROBERTA CAROLINA DE MATOS JUSTO<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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An\u00e1lise dos Fatores de Risco em Doen\u00e7as Cardiovasculares<\/td>ROBERTO MARCOS VASSALLO<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Redes Heterog\u00eaneas para Classifica\u00e7\u00e3o de Produtos em Notas Fiscais Eletr\u00f4nicas de Compras P\u00fablicas<\/td>ROBERTSON DA SILVA PEREIRA<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td>

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Um estudo acerca dos m\u00e9todos estat\u00edsticos cl\u00e1ssicos e de intelig\u00eancia artificial aplicados ao desenvolvimento de credit scoring \u00e0 luz da nova Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados brasileira<\/td>ROBINSON ACCACIO ARIAZ DE OLIVEIRA JUNIOR<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Um modelo preditivo para identifica\u00e7\u00e3o de contrata\u00e7\u00f5es de risco em empresas estatais<\/td>RODRIGO NEIVA PEDATELLA<\/td>Nikolai Valtchev Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Visualiza\u00e7\u00e3o de monitoramento de modelos desenvolvidos em Regress\u00e3o Log\u00edstica para Credit Score em Tableau<\/td>RODRIGO REIS FRANKLIN<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de agrupamento aplicada em segmenta\u00e7\u00e3o de clientes para auxiliar em estrat\u00e9gias de marketing<\/td>RODRIGO TRIBUTINO GON\u00c7ALVES<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o online do balanceamento de capacidade de colheita e transporte de cana-de-a\u00e7\u00facar multiunidades alimentado por dados de dispositivos embarcados<\/td>ROG\u00c9RIO DE \u00c1VILA RIBEIRO JUNQUEIRA<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de grupos de risco na pr\u00e1tica da lavagem de dinheiro e do financiamento do terrorismo a partir de m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>R\u00d4MULO R\u00d3SEO REBOU\u00c7AS<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o Supervisionados Para Identifica\u00e7\u00e3o de Clientes Propensos ao Upsell<\/td>SANDY ELEN BRAGA MELO<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Machine Learning no tratamento de dados de localiza\u00e7\u00e3o, obtidos atrav\u00e9s de smartphones, visando a cria\u00e7\u00e3o de indicadores espaciais<\/td>SILVIO MANOEL SILVA GON\u00c7ALVES<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Agrupamento de Dados de Inclus\u00e3o Financeira<\/td>SIUMARA AMBR\u00d3SIO<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Compara\u00e7\u00e3o do desempenho de diferentes modelos de classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria com dados de an\u00e1lise de sentimentos de reviews de filmes<\/td>SOANE MOTA DOS SANTOS<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas de machine learning para predizer dor p\u00e9lvica cr\u00f4nica<\/td>SULEIMY CRISTINA MAZIN<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de coleta e an\u00e1lise de dados para a constru\u00e7\u00e3o de di\u00e1rios de volunt\u00e1rios com migr\u00e2nea<\/td>TATIANE VIEIRA ALVES<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Abandono de clientes no setor financeiro: uma an\u00e1lise sobre a ocorr\u00eancia de Churn em Cons\u00f3rcio<\/td>THA\u00cdS CAROLINA REIS SILVA<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de Sentimentos em Pesquisas de Satisfa\u00e7\u00e3o<\/td>THALITA CRISTINA DE SOUZA<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Descri\u00e7\u00e3o do consumo regional para potenciais mercados imaturos: O caso do suco de laranja na China<\/td>THIAGO BUENO<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina para Avalia\u00e7\u00e3o do Risco de Irregularidades em Pol\u00edticas P\u00fablicas<\/td>THIAGO MORAIS FURUCHIMA<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo comparativo entre m\u00e9todos de processamento de dados de ondas guiadas ultrass\u00f4nicas para monitoramento de integridade estrutural de dutos com reparos comp\u00f3sitos<\/td>THOMAS GABRIEL ROSAURO CLARKE<\/td>Gustavo Carlos Buscaglia<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estima\u00e7\u00e3o de Renda via Regress\u00e3o Quant\u00edlica Bayesiana<\/td>TOM\u00c1S MOURA DA VEIGA<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o da habilidade cognitiva de estudantes atrav\u00e9s do rastreamento ocular: um estudo em busca da personaliza\u00e7\u00e3o do ensino<\/td>VERONA OLIVEIRA MONTONE<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de outliers para o aumento da efic\u00e1cia na fiscaliza\u00e7\u00e3o de contratos: um estudo de caso com a contrata\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de computa\u00e7\u00e3o em nuvem<\/td>VICTOR DIEGO MEDEIROS LINO<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td>

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M\u00e9todos de monitoramento de modelos de credit scoring e fraude para detec\u00e7\u00e3o de instabilidades<\/td>VITOR CORREA YOSHIDA<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td>

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An\u00e1lise dos dados do ENEM para o estado de S\u00e3o Paulo<\/td>VIVIANE TELES DE LUCCA MARANH\u00c3O<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Performance evaluation of machine learning algorithms in predicting the physical properties of biodiesel and its blends using vibrational spectroscopy data<\/td>Aderval Severino Luna<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Comparativo da regress\u00e3o log\u00edstica com t\u00e9cnicas de Machine Learning (Random Forest e XGBoost) na classifica\u00e7\u00e3o de maus pagadores de Cart\u00e3o de Cr\u00e9dito<\/td>Adriana Elaine da Silva<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as em plantas com Visao Computacional<\/td>ADRIANO TITO DA SILVA<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Aprendizado de m\u00e1quina aplicado ao programa E-cidadania: otimizando o processo de an\u00e1lise dos coment\u00e1rios recebidos.<\/td>Adriano Torres Ribeiro de Castro<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Estimativa da posi\u00e7\u00e3o de objetos por imagens capturadas em c\u00e2meras estereosc\u00f3picas utilizando redes neurais<\/td>Alexandre de Aguiar Kamakura<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Estudo e implementa\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para predi\u00e7\u00e3o de propriedades metal\u00fargicas em a\u00e7os especiais<\/td>Alexandre Henrique Farah Dias<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Segmenta\u00e7\u00e3o de clientes aplicada para marketing com base na an\u00e1lise LRFM (Length, Recency, Frequency, Monetary) em conjunto com modelos de aprendizado de m\u00e1quina com foco em agrupamento de dados. E classifica\u00e7\u00e3o de novas visitas nos segmentos definidos.<\/td>Alexandre Scarambone<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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OTIMIZA\u00c7\u00c3O DOS N\u00cdVEIS DE ESTOQUE DE VIDRO: an\u00e1lises a partir de modelos de regress\u00e3o<\/td>Alexis Borges Vieira<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td><\/td>

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Constru\u00e7\u00e3o de Uma Ferramenta de Controle de Gastos Pessoais Utilizando Reconhecimento de Imagem e An\u00e1lise de Dados<\/td>Altieres Schincariol Netto<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Abandono escolar durante a pandemia da Covid-19 no Maranh\u00e3o: uma an\u00e1lise a partir das caracter\u00edsticas das escolas.<\/td>Ana Cecilia Vasconcelos Loayza<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td>

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Comparacao de diferentes metodos de predicao para quotacao de acoes na bolsa de valores<\/td>Ana Clara Tezoto Figueiroa<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de Modelos Baseados em Aprendizado de M\u00e1quina na Anota\u00e7\u00e3o de C\u00e9lulas Pancre\u00e1ticas de Portadores de Diabetes Tipo 2<\/td>Ana Elisa Ribeiro Orsi<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td><\/td>

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Analise da Confiabilidade de Ativos F\u00edsicos em uma Ind\u00fastria de Minera\u00e7\u00e3o<\/td>Ana Paula Alves dos Santos Silva<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Predi\u00e7\u00e3o do pre\u00e7o hor\u00e1rio no mercado de energia<\/td>Anderson Gomes Cunha<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Nonlinear Dynamic Soft Sensor For Online Prediction of NOx emission in a Chemical Plant<\/td>Andhros Guimar\u00e3es Silva<\/td>ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO DELBEM<\/td><\/td>

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Desenvolvimento de chatbot no Google Cloud Platform<\/td>Andr\u00e9 Augusto de Lima Brasil<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Ci\u00eancia de Dados aplicada \u00e0 eventos esportivos: uma proposta de modelo preditivo em partidas de futebol.<\/td>Andre Eugenio Vieira Guimaraes<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Clusteriza\u00e7\u00e3o aplicada aos dados abertos do Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combust\u00edveis (PMQC)<\/td>Antenor Timo Pinheiro de Almeida<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
One-Class Classification Algorithms Aplicado a Modelos de Propens\u00e3o<\/td>ANTHONY CARLLESTON DE LIMA<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o e avalia\u00e7\u00e3o de algoritmos de Machine Learning no contexto de Credit Scoring<\/td>Ariel Aizemberg Avritchir<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Estudo de S\u00e9ries Temporais – Previs\u00e3o do Pre\u00e7o de Gasolina no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>ARIEL LEON LORENCINI<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Gerenciamento de Carga de Trabalho em Aplica\u00e7\u00f5es via Refor\u00e7o de Aprendizado Profundo<\/td>Augusto Celso De Souza<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Uso de processamento de linguagem natural para automatizar indica\u00e7\u00e3o do tipo de resposta a pedidos de acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o do Poder Executivo Federal<\/td>Augusto Pinho Gomes<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina para Condition Based Maintenance na vibra\u00e7\u00e3o de motores el\u00e9tricos<\/td>Ayrton Sergio Dias Nogueira<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de machine learning para classifica\u00e7\u00e3o de clientes<\/td>Beatriz Setsuko Ogino<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td>

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Desempenho dos Fundos Imobili\u00e1rios Durante a Pandemia do Covid-19<\/td>Bruno Birolli Nasser<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td>

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Processamento de linguagem natural aplicado a artigos de incidentes, acidentes e colis\u00f5es de aeronaves<\/td>Bruno C\u00e9sar Prado<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais sobre o desenvolvimento brasileiro no mercado internacional de transporte de cargas via cont\u00eaineres<\/td>Bruno Gon\u00e7alves de Oliveira<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos banc\u00e1rios: estudo de caso em uma cooperativa de cr\u00e9dito<\/td>Bruno Leonardo Silva Tardelli<\/td>RAFAEL IZBICKI<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de algoritmos de detec\u00e7\u00e3o de comunidades em redes complexas homog\u00eaneas para segmenta\u00e7\u00e3o de clientes baseada em dados de transa\u00e7\u00f5es comerciais.<\/td>Bruno Tosi Mello<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Previs\u00e3o de Demanda Integrando o Sell-out ao Sell-in Atrav\u00e9s de Regress\u00e3o Din\u00e2mica<\/td>Caio de Alencar Sabela<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de Perdas N\u00e3o-T\u00e9cnicas de Energia El\u00e9trica Utilizando Redes Neurais<\/td>CAIO HENRIQUE DUARTE DE OLIVEIRA<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o de consumo de \u00e1gua em rede de distribui\u00e7\u00e3o urbana utilizando redes neurais: Aplica\u00e7\u00e3o no Sistema Integrado de Abastecimento de \u00c1gua de Salvador, Brasil<\/td>Carlos C\u00e9sar Oliveira Araujo Filho<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Aprendizado de m\u00e1quina: Modelo de clusteriza\u00e7\u00e3o no setor financeiro<\/td>Carlos Eduardo Gon\u00e7alves da Silva<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Modelos Multiestados para Dados de COVID-19<\/td>CARLOS TAKEO AKAMINE<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td>

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M\u00e9todos de Classifica\u00e7\u00e3o para Mensagem de Correio Eletr\u00f4nico (email): Uma Abordagem Interdisciplinar entre Arquivologia e Ci\u00eancias de Dados<\/td>Carolina de Oliveira<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td>

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Previs\u00e3o de quantidade de servi\u00e7os de manuten\u00e7\u00e3o nas redes de agua e esgoto do Distrito Federal<\/td>Carolina Timo Pinheiro de Almeida<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Processamento de L\u00edngua Natural: Sugest\u00e3o de Senten\u00e7as<\/td>Carolinne dos Santos Pinheiro<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo e Modelagem para Previsibilidade de Emiss\u00f5es de Gases CO2 Aplicados para Ve\u00edculos El\u00e9tricos<\/td>Caue Monteiro Garcia Perez<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Abordagem alternativa de um assistente virtual para gestantes que monitora a atividade f\u00edsica usando redes neurais de mem\u00f3ria de longo-curto prazo (LSTM)<\/td>Christoph Michael Mitschka<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td>

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Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o aplicado as bancas de P\u00f3s Gradua\u00e7\u00e3o: An\u00e1lise de indicadores e Recomenda\u00e7\u00e3o de nome de membros<\/td>CINTIA CRISTINA MENEZES<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Beyond the watershed: mapping water teleconnections and intersectoral water dependency in coffee production in Colombia<\/td>Claudia Maria Coleoni<\/td>Tiago Pereira<\/td><\/td>

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An\u00e1lise Prospectiva das Tecnologias Educacionais Emergentes na Pandemia<\/td>Claudia Regina Adati<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Modelo de Inspe\u00e7\u00e3o de Vias de Locomotivas Baseado em T\u00e9cnicas de Intelig\u00eancia Computacional<\/td>Claudio Ot\u00e1vio Gama Ramalho<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise automatizada de interven\u00e7\u00f5es no Sistema Interligado Nacional – SIN<\/td>Claudio Vinicius Duarte Cabral<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Ci\u00eancia de dados na determina\u00e7\u00e3o da similaridade entre perfis de po\u00e7os de petr\u00f3leo: abordagem a partir de Mapas Auto-Organiz\u00e1veis<\/td>Cleyton de Carvalho Carneiro<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classificador de assuntos jur\u00eddicos<\/td>Daniel Henrique Arruda Boeing<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de series temporais para predi\u00e7\u00e3o de volume de bebidas alc\u00f3olicas<\/td>Daniel Monteiro Fortino<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Predi\u00e7\u00e3o de Sucesso em Startups: Aplicando Machine Learning como Suporte na Decis\u00e3o de Investimentos em Inova\u00e7\u00e3o<\/td>Daniel Villela Plotrino<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quinas para identifica\u00e7\u00e3o de estradas rurais a partir de imagens a\u00e9reas de VANTs<\/td>Daniela Brasil Silva<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Solu\u00e7\u00f5es com base em redes de relacionamento empresariais<\/td>Daniella Pinto Vieira<\/td>SOLANGE OLIVEIRA REZENDE<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de rupturas em compras onlines de supermercados<\/td>daniely da silva machado<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise abrangente dos dados da Plataforma Sucupira por meio de t\u00e9cnicas de Ci\u00eancia de Dados: revis\u00e3o das suposi\u00e7\u00f5es que alicer\u00e7am a avalia\u00e7\u00e3o CAPES<\/td>DIEGO LOPES DE ARAUJO<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o de Venda com Random Forest. Uma abordagem aplicada ao Varejo Multimarca de Moda Infanto Juvenil e Bebe<\/td>Diego Paulo de Mello<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td>

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Estimativa do campo de press\u00e3o baseada em dados de velocidade por meio de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Douglas Martins Rocha<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Redes Bayesianas para Predi\u00e7\u00e3o de Produ\u00e7\u00e3o Agr\u00edcola<\/td>Douglas Souza Rodrigues Silva<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Carteira de Clientes e Servi\u00e7os, AT Center Inc.<\/td>Eddas Josu\u00e9 Bertrand Mart\u00ednez<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Investiga\u00e7\u00e3o do processo de manufatura de cervejas artesanais sob a perspectiva dos sistemas de avalia\u00e7\u00e3o orientados \u00e0 percep\u00e7\u00e3o sensorial<\/td>Eder Presa Motta<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de faltas em linhas de transmiss\u00e3o da rede el\u00e9trica de acordo com o evento causador<\/td>Edgar Mata Machado Soares<\/td>ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO DELBEM<\/td>

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The Value Relevance of Hybrid Financial Instruments: Evidence from Panel Data Approach<\/td>Eduardo da Silva Flores<\/td>Nikolai Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de Perda de Clientes no Setor de Cart\u00f5es de Cr\u00e9dito<\/td>Elise Yumi Tanaka<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de Agrupamento aplicado \u00e0 Segmenta\u00e7\u00e3o de Clientes para estrat\u00e9gias de Marketing no setor Pet<\/td>Elton Pereira de Souza J\u00fanior<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o do direcional do Bitcoin com Machine Learning<\/td>Enzo Yamamura<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de um modelo de resposta ao item policot\u00f4mico para uma escala psicom\u00e9trica de avalia\u00e7\u00e3o atitudinal na comunica\u00e7\u00e3o de m\u00e1s not\u00edcias em sa\u00fade.<\/td>Erik Montagna<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de classifica\u00e7\u00e3o de risco aplicado ao Seguro de Autom\u00f3vel<\/td>Erika Novais Sales Correia<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
A Percep\u00e7\u00e3o do Risco Pol\u00edtico no \u00cdndice IBOVESPA: Uma Abordagem Bayesiana para a Identifica\u00e7\u00e3o de Ponto de Mudan\u00e7a<\/td>Everton de Almeida Silva<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td>

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Analise de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para predi\u00e7\u00e3o do vencedor em torneios de t\u00eanis<\/td>Fabricio Ricardo Berti<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Tarefas Humanas atendidas por Intelig\u00eancia Artificial : Transforma\u00e7\u00e3o Digital e Aprendizado de M\u00e1quina em Servi\u00e7os Banc\u00e1rios<\/td>Fagner Angelini Vortmann<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Explorando a intelig\u00eancia computacional para prever aconcretiza\u00e7\u00e3o de vendas<\/td>Felipe Augusto Moura de Almeida<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de Natural Language Processing e Aprendizado de M\u00e1quina voltado \u00e0 melhoria na ordena\u00e7\u00e3o de resultados de buscas em e-services<\/td>Felipe Henrique Moura Chupel<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizagem de m\u00e1quina para predi\u00e7\u00e3o de churn – estudo de caso em uma empresa de cart\u00e3o de cr\u00e9dito<\/td>Fernanda Ledo Marciniuk<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Pol\u00edtica \u00f3tima de manuten\u00e7\u00e3o em sistemas repar\u00e1veis sujeitos a manuten\u00e7\u00f5es imperfeitas<\/td>Fernanda Mariane de Paula e Silva Pereira<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de similaridade de manifesta\u00e7\u00f5es recebidas pela Controladoria-Geral da Uni\u00e3o por meio do sistema Fala.BR<\/td>Fernanda Montenegro Calado<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td>

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DETEC\u00c7\u00c3O DE OUTLIERS NO APRIMORAMENTO DA VALIDA\u00c7\u00c3O DOS DADOS DO CENSO DA EDUCA\u00c7\u00c3O B\u00c1SICA<\/td>Fernando Correia Costa<\/td>Mariana Curi<\/td><\/td>

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Desenvolvimento de um instrutor de pron\u00fancia automatizado da l\u00edngua inglesa usando t\u00e9cnicas de processamento de linguagem natural e aprendizagem profunda<\/td>Fernando de Oliveira Moraes<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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Regress\u00e3o Aplicada a Predi\u00e7\u00e3o de Faturamento<\/td>Fernando Olmedo Carvalho Junior<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de sites de Phishing utilizando Machine Learning<\/td>Flavio Correa<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de pneumonia em imagens de raio-x de t\u00f3rax infantil utilizando redes neurais convolucionais e transfer\u00eancia de aprendizagem<\/td>Frederico de Souza Guerra<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td>

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Estudo sobre detec\u00e7\u00e3o automatizada de placas veiculares<\/td>Gabriel Malavazzi Penteado<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o e avalia\u00e7\u00e3o de desempenho de modelos estat\u00edsticos e t\u00e9cnicas de balanceamento de dados para detec\u00e7\u00e3o de fraude em transa\u00e7\u00f5es de cart\u00e3o de cr\u00e9dito<\/td>Gabriel Moya<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Ci\u00eancia de dados como instrumento preventivo da viol\u00eancia contra crian\u00e7as<\/td>Gabriela Cortes Trindade<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o de carteiras de investimento a partir de m\u00e9todos de clustering hier\u00e1rquico de grafos<\/td>Gian Lucca du Mont Santoro<\/td>Tiago Pereira<\/td>

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Desenvolvimento de software de busca inteligente para documenta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica<\/td>Giancarlo Raoni Bassetto<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema para tomada de decis\u00e3o em recrutamento de volunt\u00e1rios na an\u00e1lise de bioequival\u00eancia<\/td>Gilberto Carlos Ruggiero Bernasconi<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Assistente virtual (EVA): Sistema baseado em MachineLearning e NLP para acompanhamento e recomenda\u00e7\u00e3o de atividades f\u00edsicas para gestantes<\/td>Giselle Bagatini<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de portf\u00f3lios gerados por modelos de aprendizado de m\u00e1quina baseados em indicadores financeiros<\/td>Giuseppe Raphael Gabini Candiotti<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Filtro colaborativo: um estudo para direcionamento de ofertas de venda cruzada a clientes do varejo alimentar<\/td>Glauco Pegorar Stradiotto<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de Sentimentos dos Coment\u00e1rios da IMDb<\/td>Gleice Kelly Jorge Garcia<\/td>Jose Alberto Cuminato<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de diagn\u00f3sticos pela CID-10 via textos cl\u00ednicos utilizando Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Guilherme Shinji Nakamine<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de sentimento de dados de tweets e sua aplica\u00e7\u00e3o a assuntos pol\u00edtico-partid\u00e1rios<\/td>Gustavo Silva Moura<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Education Sector Analysis of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) Official Development Assistance (ODA) Recipient Countries<\/td>Hae Jin Chun<\/td>Mariana Curi<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Alternativas locacionais de empreendimentos utilizando aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Hebert Ramos<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Cria\u00e7\u00e3o de um modelo de previs\u00e3o de respostas para atribui\u00e7\u00e3o de perfil de jogadores para aux\u00edlio de gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado procedural<\/td>HECTOR KENJI KAWAKAMI GONZAGA<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o multicategorica de noticias em lingua portuguesa utilizando processamento de linguagem natural<\/td>Hederson Pereira dos Santos<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td>

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T\u00e9cnicas de Machine Learning aplicadas a avalia\u00e7\u00f5es de produtos visando melhorar a experi\u00eancia do consumidor.<\/td>Helen Silva de Mac\u00eado<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td><\/td>

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Estudo dos dados de mobilidade e sua correla\u00e7\u00e3o com dados epidemiol\u00f3gicos da COVID-19<\/td>Helio Henrique Villela Dias<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Clusteriza\u00e7\u00e3o de clientes com base na RFM<\/td>Henrique Akira Miamoto<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lises de Componentes Principais na avalia\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas de desempenho, carca\u00e7a e qualidade de carne de frangos de corte<\/td>Hugo Teixeira Silva<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uma an\u00e1lise jurim\u00e9trica aplicada ao problema do anatocismo no Brasil<\/td>HUMBERTO BEZERRA DE MENESES J\u00daNIOR<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uma Implementa\u00e7\u00e3o de Ci\u00eancia de Dados para a Previs\u00e3o do Desempenho de Escolas P\u00fablicas do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Igor Coroneos Statonato<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o do estoque de cr\u00e9dito de grandes empresas utilizando vari\u00e1veis macroecon\u00f4micas<\/td>ISADORA ROSSETTI TOLEDO<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td>

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Implementa\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo CRISP-DM em um caso de classifica\u00e7\u00e3o de risco bin\u00e1rio de afogamentos na praia dos Ingleses no norte da Ilha de Santa Catarina<\/td>iuli hardt<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o de Vendas para uma Consultoria de Tecnologia<\/td>Jefferson de Souza Martins<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de trend topics em manifesta\u00e7\u00f5es registradas no sistema Fala.Br<\/td>Jefte Medeiros de Souza<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de dados p\u00fablicos para reconhecimento de padr\u00f5es sobre doen\u00e7a de Alzheimer<\/td>Jhonata Emerick Ramos<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de Vendas<\/td>Jo\u00e3o Luiz Pacher<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Segmenta\u00e7ao de Mercado e Previs\u00e3o de Demanda usando T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina – Um estudo de caso para o mercado livre de energia Brasileiro<\/td>Jo\u00e3o Luiz Vieira Salom\u00e3o<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Investigando a Presen\u00e7a de Conte\u00fado Expl\u00edcito em M\u00fasicas<\/td>Jo\u00e3o Pedro de Carvalho Magalh\u00e3es<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td>

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Sumariza\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de textos de relat\u00f3rios de auditoria da CGU<\/td>JONATHAS HENRIQUE SOARES ROCHA<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td>

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Uma an\u00e1lise de algoritmos Machine Learning na dete\u00e7\u00e3o de falso alerto de lavagem de dinheiro<\/td>Jos\u00e9 Ricardo de Oliveira<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de risco de inunda\u00e7\u00f5es repentinas baseadas em modelos de aprendizagem de m\u00e1quinas no Equador<\/td>Juan Carlos Bazo Zambrano<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de sentimentos de avalia\u00e7\u00f5es de produtos de varejo utilizando modelos cl\u00e1ssicos e redes neurais<\/td>Juliano Boldrin de Mendonca<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de emo\u00e7\u00f5es em arquivos de \u00e1udio a partir da extra\u00e7\u00e3o de Coeficientes Cepstrais na frequ\u00eancia Mel (MFCCs) e descritores associados.<\/td>Julio Pancracio Valim<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de t\u00f3picos em iniciativas ESG adotadas em empresas brasileiras atrav\u00e9s de Processamento de Linguagem Natural<\/td>Karen da Silva Lopes<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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Previs\u00e3o a curto prazo da pot\u00eancia e\u00f3lica de sa\u00edda utilizando t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina<\/td>Leonardo Jos\u00e9 de Petrib\u00fa Brennand<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Minera\u00e7\u00e3o de texto de notas fiscais eletr\u00f4nicas: um enfoque em classifica\u00e7\u00e3o e quantifica\u00e7\u00e3o<\/td>Let\u00edcia Lagemann<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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T\u00e9cnicas de machine learning: recomenda\u00e7\u00e3o do pr\u00f3ximo produto ao cliente<\/td>Lilian da Costa Fontes<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td>

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Agente Inteligente Para Estrat\u00e9gia de Draft em Jogos de Cartas Colecion\u00e1veis Via Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Lucas Victor Silva Pereira<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Marketing de Precis\u00e3o usando machine learning<\/td>Luciano Alves Moreira<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina para Predi\u00e7\u00e3o Espa\u00e7o-Temporal de Ocorr\u00eancia de Crimes<\/td>Lu\u00eds Eduardo Manzoli Elias<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para agrupamento e classifica\u00e7\u00e3o de perdas e sobras em estoques de bases de distribui\u00e7\u00e3o de combust\u00edveis.<\/td>Luis Pedro Ramalho Junior<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de aprendizado de m\u00e1quina na previs\u00e3o da tend\u00eancia de pre\u00e7o de contratos de energia<\/td>Luiz Carlos Real Pereira<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Sistema de predi\u00e7\u00e3o para investimentos na bolsa de valores: comparativo entre modelos estoc\u00e1sticos<\/td>Luiz Felipe Dolabela Santos<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de Falhas em Sistemas Industriais Atrav\u00e9s de An\u00e1lise de Componentes Principais<\/td>Marcel Britto Lob\u00e3o<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td>

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Processo para predi\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os de ativos no mercado financeiro com uso de modelos de classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Marcelo Dur\u00e3es da Costa<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o supervisionada de imagens Sentinel-2: uma abordagem utilizando PCA e K-Means.<\/td>Marcelo Rodrigues de Albuquerque Maranh\u00e3o<\/td>Moacir Antonelli Ponti<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o para Detec\u00e7\u00e3o de Tr\u00e1fego Malicioso em IoT<\/td>MARCLEY MORAES DE ANDRADE<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Indefinido ainda.<\/td>Marcos Fonseca Alcure<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Redes Neurais LSTM Aplicado em Predi\u00e7\u00e3o de S\u00e9ries Temporais com dados de E-commerce<\/td>Marcos Vinicius Fernandes Rebello<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Previs\u00e3o do \u00cdndice de Performance de uma empresa de log\u00edstica com s\u00e9ries temporais<\/td>Maria de F\u00e1tima Lira de Carvalho<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Recomenda\u00e7\u00e3o de Produtos e Servi\u00e7os para Rede de Varejo de Pet<\/td>Maria Rejane dos Santos<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00f5es de T\u00e9cnicas de Data Mining em Dados do Airbnb: Um caso de estudo da cidade de Tokyo<\/td>Mariana Kussaba<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprendizagem de m\u00e1quina aplicada \u00e0 previs\u00e3o de premia\u00e7\u00f5es em metadados de cinema<\/td>Martinho Osvaldo Hoffman Guimar\u00e3es Gomes<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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Estudo usando combina\u00e7\u00e3o de classificadores para categoriza\u00e7\u00e3o de an\u00fancios de produtos com base em seus t\u00edtulos<\/td>Mateus Silverio de Assis<\/td>Fabricio Simeoni de Sousa<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o da atividade de esclerose m\u00faltipla em exames radiol\u00f3gicos utilizando aprendizagem profunda<\/td>Matheus de Lima Piovani<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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Estudo do uso de modelos de predi\u00e7\u00e3o para negocia\u00e7\u00f5es futuras no mercado de balc\u00e3o de energia el\u00e9trica<\/td>MATHEUS HENRIQUE DOS SANTOS BANGOIM SALGADO<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de anomalias em sistemas de integra\u00e7\u00e3o de dados com o uso de aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado<\/td>Mathias Brem Garcia<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td>

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O uso do Aprendizado N\u00e3o-Supervionado para construir um portif\u00f3lio de a\u00e7\u00f5es na bolsa de valores brasileira<\/td>Mauricio Evandro Eloy<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o do modelo regress\u00e3o din\u00e2mica na previs\u00e3o devendas de bens de consumo dur\u00e1veis<\/td>Mauricio Urso<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplicando t\u00e9cnicas de Machine Learning para avaliar resultados do ENEM<\/td>Mayra Camila Romero<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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An\u00e1lise do agrupamento de solos finos brasileiros por meio de aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de clusteriza\u00e7\u00e3o<\/td>Mayssa Alves da Silva Sousa<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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An\u00e1lise da aplica\u00e7\u00e3o de machine learning para classifica\u00e7\u00e3o de produtos<\/td>Michel Benites Nascimento<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Gest\u00e3o de respostas automatizadas para plataformas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/td>Miguel Roberto Pe\u00f1a Ram\u00edrez<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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An\u00e1lise espacial da taxa de absten\u00e7\u00e3o eleitoral nas elei\u00e7\u00f5es de governo do estado do Rio de Janeiro<\/td>Monique de Abreu Rocha<\/td>VERA LUCIA DAMASCENO TOMAZELLA<\/td><\/td>

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Ind\u00fastria de Fertilizantes: aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina na previs\u00e3o da demanda de mat\u00e9rias-primas<\/td>Murilo Lima Ribeiro<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos para a recomenda\u00e7\u00e3o de medicamentos nos tratamentos de doen\u00e7as infectocontagiosas<\/td>Nat\u00e1lia Souza Santos<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de modelo de classifica\u00e7\u00e3o em relatos de atendimento como m\u00e9todo de automa\u00e7\u00e3o de atividades jur\u00eddicas<\/td>Nicholas Moura e Silva<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td>

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T\u00e9cnicas de Visualiza\u00e7\u00e3o e Machine Learning para An\u00e1lise de Dados Financeiros Empresariais<\/td>Nicolas Azevedo Costa<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Deep Learning para Sistemas de Recomenda\u00e7\u00e3o de Prioridades de Neg\u00f3cios<\/td>Nilson Rezende Filho<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de dados do Twitter para avaliar a evolu\u00e7\u00e3o dos sentimentos relacionados \u00e0 aceita\u00e7\u00e3o das vacinas contra a Covid-19 no Brasil<\/td>NOELMA DA SILVA BROCANELLI<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td>

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An\u00e1lise multivariada dos dados da COVID-19 para o processo sa\u00fade-doen\u00e7a<\/td>Otavio Henrique Barbosa Torres<\/td>ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO DELBEM<\/td>

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Desenvolvendo modelos segmentados de Application Scoring para uma plataforma de P2P Lending<\/td>Pablo Assoni Raiter<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o para an\u00e1lise de clientes de uma empresa de previd\u00eancia complementar privada<\/td>Patr\u00edcia Rodrigues Batista<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estrat\u00e9gia de Trading baseada em Infer\u00eancia Bayesiana aplicada no ativo BOVA11<\/td>Pedro Carrozza Borges<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td>

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Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o de Pratos em Restaurantes para Aplicativos de Delivery<\/td>PEDRO CESAR BARROS LOUREIRO<\/td>Gleici da Silva Castro Perdona<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de sentimento de publica\u00e7\u00f5es em redes sociais: an\u00e1lise de sentimento com base nas rea\u00e7\u00f5es das publica\u00e7\u00f5es<\/td>Pedro Henrique Euko<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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An\u00e1lise de \u00cdndices Financeiros utilizando CNN e LSTM: Um estudo da capacidade de predi\u00e7\u00e3o no contexto da Pandemia de Covid-19<\/td>Pedro Ivo Rodrigues<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Um Estudo Sobre a Representa\u00e7\u00e3o Vetorial de Imagens M\u00e9dicas Utilizando Laudos e Contrastive Learning<\/td>Pedro Matos Alves Castanha<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Agrupamento do tipo de porosidade em rochas carbon\u00e1ticas a partir de imagens de l\u00e2minas petrogr\u00e1ficas delgadas<\/td>Rafael Andrello Rubo<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de outliers atrav\u00e9s da aplica\u00e7\u00e3o de boxplot: um estudo comparativo entre as t\u00e9cnicas univariada e bivariada<\/td>Rafael Antonini<\/td>Nikolai Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina para a previs\u00e3o do Pre\u00e7o de Liquida\u00e7\u00e3o das Diferen\u00e7as no Mercado de Energia Brasileiro<\/td>Rafael Capaci Pereira<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Gera\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de diagrama de entidade e relacionamento atrav\u00e9s de linguagem natural em portugu\u00eas<\/td>Rafael da Silva<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais em dados de umidade da corrente de g\u00e1s natural oriunda de unidade de desidrata\u00e7\u00e3o de g\u00e1s de uma plataforma de produ\u00e7\u00e3o de petr\u00f3leo<\/td>Rafael Gonzaga Bifaroni<\/td>Jose Alberto Cuminato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de PLN em not\u00edcias textuais – captura e classifica\u00e7\u00e3o de not\u00edcias automotivas<\/td>Regis Chinen<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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An\u00e1lise da evolu\u00e7\u00e3o dos n\u00fameros da pandemia do COVID-19 para o estado de S\u00e3o Paulo e correla\u00e7\u00e3o com as medidas de combate e conten\u00e7\u00e3o: Uma aplica\u00e7\u00e3o em Ci\u00eancia de Dados<\/td>Reinaldo Lepsch Neto<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Uso de m\u00e9todos supervisionados para predi\u00e7\u00e3o de patamares de despesas correntes dos munic\u00edpios com a Educa\u00e7\u00e3o B\u00e1sica<\/td>Renata Guanaes Machado<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Criminalidade na Pandemia de COVID-19<\/td>Renata Jord\u00e3o Gomes Abreu<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Aferi\u00e7\u00e3o da efic\u00e1cia regulat\u00f3ria do ambiente econ\u00f4mico-financeiro via an\u00e1lise de dados<\/td>Renato Annoni<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de previs\u00e3o de demanda em uma empresa brasileira do ramo aliment\u00edcio<\/td>Renato Masago Gon\u00e7alves<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais da Declara\u00e7\u00e3o do Imposto de Renda Retido na Fonte em institui\u00e7\u00e3o financeira<\/td>Renato Teracin Leal<\/td>Jose Alberto Cuminato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprendizado de M\u00e1quina Aplicada a Gera\u00e7\u00e3o de Audi\u00eancias no Contexto do Marketing Digital<\/td>Rodrigo dos Santos Pereira Teixeira<\/td>ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO DELBEM<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o da probabilidade de clientes de varejo aderir um programa de fidelidade<\/td>Rodrigo Garcia Silva<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial na an\u00e1lise dos projetos da Lei de Incentivo \u00e0 Cultura<\/td>Rodrigo Moreira da Silva<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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Link Prediction aplicado a dados criminais<\/td>Rodrigo Tchalski da Silva<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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An\u00e1lise espacial aplicada \u00e0 incid\u00eancia de c\u00e2ncer pedi\u00e1trico nos munic\u00edpios do Estado de S\u00e3o Paulo.<\/td>RODRIGO TORSIANO MARTINS<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de classifica\u00e7\u00e3o de linguagem natural para metas de empregados em sistema de gest\u00e3o de desempenho<\/td>Rog\u00e9rio de Paula Carvalho<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td>

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Analisando dados de acompanhamento de desenvolvimento autista e fatores para est\u00edmulo atrav\u00e9s de um app com plataforma online<\/td>Ronaldo Lima Cohin Ribeiro<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td><\/td>

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Aprendizado de m\u00e1quina para an\u00e1lise de reten\u00e7\u00e3o de clientes em servi\u00e7os de telecomunica\u00e7\u00f5es<\/td>Ronaldo Marcelino Gon\u00e7alves de Souza<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td>

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Sistemas de Recomenda\u00e7\u00e3o Aplicados \u00e0 Evolu\u00e7\u00e3o de Proessos de Desenvolvimento de Software<\/td>Ronny Amaro Ferreira<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Como ajudar o Minist\u00e9rio P\u00fablico de Santa Catarina no combate a corrup\u00e7\u00e3o e inefici\u00eancia na m\u00e1quina p\u00fablica<\/td>SABRINA ABREU DE SOUZA<\/td>Cristina Dutra de Aguiar Ciferri<\/td><\/td>

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Uma metodologia para recomenda\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o e classificadores supervisionados<\/td>Samille Amaral Santos<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de Artes de Magic: The Gathering com Redes Neurais Convolucionais<\/td>Sandro Saorin da Silva<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais de acidentes em rodovias brasileiras<\/td>Saulo Giovani de Matos Silva<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Machine Learning na Agricultura Para Prever o Resultado da Colheita<\/td>Silvio de Jesus Oliver<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Automa\u00e7\u00e3o da Classifica\u00e7\u00e3o de Mat\u00e9rias em Processos Judiciais de Defesa de Compet\u00eancia da PGFN: Utiliza\u00e7\u00e3o de T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina.<\/td>Silvio Levcovitz<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Modelo de Predi\u00e7\u00e3o aplicada ao mercado de investimento em Bitcoin<\/td>Suellen Patricia dos Santos de Almeida Amaral<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Determinantes e predi\u00e7\u00e3o de parto ces\u00e1reo utilizando t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Tabi Thuler Santos<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
O uso de nlp para classifica\u00e7\u00e3o de textos juridicos<\/td>Tain\u00e1 Arruda de Aguilar<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Credit Scoring e Open Banking – explorando altenativas de gradua\u00e7\u00e3o de risco de clientes num cen\u00e1rio de dados abertos<\/td>Tales Nogueira FIgueiredo<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Aprendizado profundo na identifica\u00e7\u00e3o de objetos em ve\u00edculos aut\u00f4nomos<\/td>Talles Nascimento Rodrigues<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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Algoritmos de Machine Learning: um estudo de caso aplicado a dados banc\u00e1rios para recomenda\u00e7\u00e3o personalizada de produtos<\/td>TATIANA SANTOS ROCHA<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de pedidos de acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o recebidos pela Controladoria-geral da Uni\u00e3o (CGU) com base na Lei de Acesso \u00e0 Informa\u00e7\u00e3o<\/td>Thais Lima de Paulo<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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T\u00e9cnicas de agrupamento e classifica\u00e7\u00e3o para segmenta\u00e7\u00e3o de lojas e otimiza\u00e7\u00e3o de sortimento no varejo alimentar<\/td>Thiago Bortolini Bueno<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td>

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Modelo preditivo para identificar padr\u00f5es de acidentes de tr\u00e2nsito com v\u00edtima em Belo Horizonte<\/td>Valeska Braga Sampaio de Oliveira<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria como proposta de previs\u00e3o de resultado em tratamento de Reprodu\u00e7\u00e3o Humana Assistida<\/td>Victor Mantoani Zaia<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td>

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Um estudo sobre Sistemas de Recomenda\u00e7\u00e3o<\/td>Vinicius de Oliveira Ara\u00fajo<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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An\u00e1lise com multimodalidades para classifica\u00e7\u00e3o de pacientes com a doen\u00e7a de Alzheimer em exames funcionais<\/td>Vin\u00edcius de Oliveira Menezes<\/td>Mariana Curi<\/td>

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Estudo e Implementa\u00e7\u00e3o de Modelos de Predi\u00e7\u00e3o de S\u00e9ries Temporais para Vendas de Smartfones<\/td>Vitor Bertozzi da Silva<\/td>SOLANGE OLIVEIRA REZENDE<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Metodologia para Governan\u00e7a de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina: MLOps<\/td>Werner Conrado Jacob Denzin<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias em s\u00e9ries temporais de ativos financeiros<\/td>Nina Maria Irma Soares Pinheiro Machado<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Cap\u00edtulos de Senten\u00e7a Trabalhista<\/td>Gustavo Schild Soares<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de Postos Revendedores de Combust\u00edveis do Estado de S\u00e3o Paulo que vendem combust\u00edvel com baixa qualidade atrav\u00e9s do uso de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Marcos Adomaitis Formoso<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Pesquisa de Legisla\u00e7\u00e3o Tribut\u00e1ria no \u00e2mbito da SEFAZ-SP<\/td>Rodrigo Umbelino Alves Rolim<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprendizagem de M\u00e1quina no Aux\u00edlio \u00e0s Decis\u00f5es nas Delegacias Tribut\u00e1rias de Julgamento<\/td>Paulo Guilherme Pereira de \u00c1vila<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Modelo preditivo para classifica\u00e7\u00e3o de construtoras contratantes do servi\u00e7o p\u00fablico no estado do Piau\u00ed<\/td>Lineu Antonio de Lima Santos<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais em dados de temperatura para diferentes regi\u00f5es do Brasil<\/td>Mateus Affonso Ferreira<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos ensemble na avalia\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias utilizadas para o manuseio de classes desbalanceadas<\/td>Alesson Santos da Silva<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Disaggregated forecast models for anomaly detection applied to business outcomes<\/td>Alexandre Cassiano Leon Kalluf<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o Aplicados a Risco de Cr\u00e9dito<\/td>Ana Lucia de Moraes<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o e predi\u00e7\u00e3o de s\u00e9rie temporal de compartilhamento de bicicletas por ci\u00eancia de dados<\/td>An\u00e1iram Lima Costa<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de v\u00eddeos tend\u00eancia do YouTube no Brasil<\/td>Brayan Mauricio Rodr\u00edguez Garz\u00f3n<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de Conformal Predictions para mensurar incertezas em previs\u00f5es de modelos de Machine Learning<\/td>Carlos Miguel Toste Sisto<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo Preditivo de consumo de Infraestrutura de TI em ambiente bimodal Mainframe<\/td>Danielle Silveira<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Regress\u00e3o Log\u00edstica para Modelagem Matem\u00e1tica de Previs\u00e3o de Turnover em Empresas<\/td>David Edvaldo Ferreira<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de imagens de melanoma com uso de redes neurais convolucionais<\/td>Douglas Shigueru Fugimoto<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Irregularidade Cadastral de Estabelecimentos<\/td>Fabio Loureiro Dickfeldt<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Metodologia para Avalia\u00e7\u00e3o e Escolha de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina com Base em Intelig\u00eancia de Neg\u00f3cio: um Estudo de Caso em Fraudes de Energia<\/td>Fernanda Rodrigues Paulo<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o para Detec\u00e7\u00e3o de Irregularidades Tribut\u00e1rias<\/td>Fernando Takeshi Oyama<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de Sinistros em Seguros Residenciais – Uma Abordagem via Machine Learning Aplicada a S\u00e9ries Temporais<\/td>George Amarante Melo<\/td>Nikolai Kolev<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de previs\u00e3o para contratos futuros da commodity A\u00e7ucar No.11<\/td>Gustavo Medeiros Ferreira dos Santos<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de demanda de energia el\u00e9trica em uma regi\u00e3o a partir de uma base de dados<\/td>Hugo Borges Garutti<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de mercadoria a partir de descri\u00e7\u00f5es textuais<\/td>Hugo Hideaki Okuno<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de Pre\u00e7os de Criptomoedas: Uma Abordagem de Ci\u00eancia de Dados com Janelas Deslizantes<\/td>Jean Carllo Jardim Costa<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Uso de machine learning para classifica\u00e7\u00e3o de potenciais clientes e sele\u00e7\u00e3o de atributos para aumento de agendamento de visita no mercado imobili\u00e1rio<\/td>Jo\u00e3o Pedro Ducatti<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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An\u00e1lise da efici\u00eancia de modelos de aprendizado profundo para simula\u00e7\u00e3o do movimento de nitrato em solos de Illinois<\/td>Joao Vitor Moreira Nicoletti<\/td>Tiago Pereira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelagem de longa dura\u00e7\u00e3o para an\u00e1lise de dados de finan\u00e7as<\/td>Juliano Figueira Fava<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de tromboembolia pulmonar em imagens de tomografia computadorizada por meio de t\u00e9cnicas de deep learning<\/td>Juliano Rodrigues de Almeida<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Problemas de Roteamento de Ve\u00edculos Capacitados (PRVC) usando agrupamento de rotas por K-Means e Heur\u00edstica<\/td>Luiza Amalia Pinto Cant\u00e3o<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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PROPOSTA DE UM MODELO DE CLASSIFICA\u00c7\u00c3O PARA PAGAMENTO DE AIIM DO ICMS<\/td>Marcos Dell’Antonio de Souza<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina para Classificar Chamados de Usu\u00e1rios Finais de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o<\/td>Mauricio da Silva Oliveira<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uma Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina na Avalia\u00e7\u00e3o do Risco de Cr\u00e9dito<\/td>Nicolas Suhadolnik<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td>

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Recomenda\u00e7\u00e3o de m\u00fasicas do Spotify baseada em algoritmos de agrupamento<\/td>Pietra Thamy Sofia da Fonseca Freitas<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o de emo\u00e7\u00f5es no Twitter sobre localidades tur\u00edsticas<\/td>Renato de Oliveira Moraes<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de t\u00e9cnicas de processamento de linguagem natural na sugest\u00e3o de perguntas e respostas frequentes (FAQ): estudo de caso na SEFAZ\/SP<\/td>Ricardo Maciel Rodrigues<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos para previs\u00e3o de pagamento de guias apura\u00e7\u00e3o de ICMS<\/td>Roberto Lopes de Carvalho<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Canais de arrecada\u00e7\u00e3o de receitas p\u00fablicas: uma an\u00e1lise por meio de aprendizado de m\u00e1quina supervisionado<\/td>Sheyne Cristina Leal<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de regress\u00e3o para c\u00e1lculo de ROI sobre programas de sa\u00fade mental<\/td>Tiago Rodrigo Dos Santos<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Modelos Sarima e Redes Neurais na Predi\u00e7\u00e3o de Disponibilidade F\u00edsica de Britadores Prim\u00e1rios<\/td>Tulio Viegas Bicalho Resende<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Modelos de Machine Learning Aplicados a Preven\u00e7\u00e3o de Fatalidades em Acidentes A\u00e9reos<\/td>\u00darsula Fernanda Martins<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
S\u00e9rie Hist\u00f3rica de Dados de Or\u00e7amento e Despesas de Institui\u00e7\u00e3o Financeira Digital: Modelo Preditivo em Jupyter Notebook<\/td>Vitor Anderson Orsini Durso<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Solder alloy design: investigation of predictive models for mechanical properties based on different solder alloys composition and microstructure parameters<\/td>V\u00edtor Covre Evangelista da Silva<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Identificando Emitentes de Nota Fiscal Inid\u00f4nea por meio de Modelos Baseados em Algoritmos de Classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Walter Bentivegna<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Case study: an analysis of consumption, geographic and economic variables impacting return on investment in the card processor industry<\/td>Alan\tSchilis<\/td><\/td>

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Uso de classificador hier\u00e1rquico com PLN: aplica\u00e7\u00e3o em Consultas Tribut\u00e1rias no \u00e2mbito da SEFAZ-SP<\/td>Alex\tOtsuki<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o de vendas di\u00e1rias de produtos aliment\u00edcios em confeitarias<\/td>Alexander do Valle<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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Construindo estrat\u00e9gias de investimento baseadas em modelos ARIMA-GARCH no mercado brasileiro<\/td>Alexandre Brand\u00e3o Veras Daltro<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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“Avalia\u00e7\u00e3o dos resultados dos jogos ol\u00edmpicos atrav\u00e9s de
\num modelo de classifica\u00e7\u00e3o”<\/td>		Ana\tCarolina Miranda Cardoso Pantaleao<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Imagens do Google Street View Utilizando Redes Neurais Convolucionais<\/td>Anderson Jos\u00e9\tSilva<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Ferramenta de an\u00e1lise e explora\u00e7\u00e3o visual para investiga\u00e7\u00e3o de fraudes fiscais estruturadas<\/td>Andre Hashimoto<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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Obten\u00e7\u00e3o de Tomogramas Ultrass\u00f4nicos atrav\u00e9s de Redes Neurais Informadas por Leis F\u00edsicas<\/td>Andrea Ferreira Borges<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de jogadores de futebol de acordo com sua posi\u00e7\u00e3o<\/td>Aquiles Jorge<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Buscador de servi\u00e7os na SEFAZ-SP: otimiza\u00e7\u00e3o da experi\u00eancia do usu\u00e1rio utilizando Processamento de Linguagem Natural<\/td>Arthur Umbelino Alves Rolim<\/td>Jose F Rodrigues Jr<\/td>

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Modelo elt com curadoria para dados gerados por ve\u00edculos conectados<\/td>Artur Sabino de Andrade<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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T\u00e9cnicas de Ci\u00eancias de Dados aplicadas a planos de neg\u00f3cios a partir do sentimento dos usu\u00e1rios<\/td>Ayana Pereira<\/td>Kamila Rios H. Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de sentimentos atrav\u00e9s do Twitter durante a COVID-19<\/td>Brenda\tdos Santos do Nascimento<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos supervisionados e n\u00e3o supervisionados para otimiza\u00e7\u00e3o da anota\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de textos<\/td>Breno Ignacio da Silva<\/td>Rodolfo Ipolito Meneguette<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o de dados de Tempo e Frequ\u00eancia: Antecipando falhas em padr\u00f5es de frequ\u00eancia que comp\u00f5em uma escala de tempo at\u00f4mica.<\/td>Bruno de Oliveira Jordao<\/td>Daniel Varela Magalh\u00e3es<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina para Predi\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as Cardiovasculares<\/td>Caio\tRodrigues de Oliveira<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Um novo framework baseado em filtragem para detec\u00e7\u00e3o de falsifica\u00e7\u00f5es em sistemas de identifica\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica de orelhas<\/td>Caio Ulisses Silva Carmassi<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina Supervisionado em Dados de Sintomatologia Cl\u00ednica para Identifica\u00e7\u00e3o de Casos de COVID-19<\/td>Carlos Silva<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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An\u00e1lise de Dados para Verifica\u00e7\u00e3o do Avan\u00e7o da Inclus\u00e3o Digital nas Escolas Brasileiras<\/td>Carlos Eduardo Lino<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla Aplicado a Dados de E-Commerce Brasileiro<\/td>Caroline Carranza Ribeiro<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de modelos de s\u00e9ries temporais para previs\u00e3o m\u00e9trica de engajamento em plataforma de v\u00eddeo.<\/td>Caroline Midori Akamatsu<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de dados de acidentes de tr\u00e2nsito utilizando \u00c1rvore de Decis\u00e3o e Floresta Aleat\u00f3ria<\/td>Claudia Hiromi Oshiro<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de T\u00e9cnicas de Classifica\u00e7\u00e3o Textual para Identifica\u00e7\u00e3o de Produtos atrav\u00e9s da An\u00e1lise de Dados Descritivos de Documentos Fiscais<\/td>Claudinei\tTakeshi Yogui<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Classificador autom\u00e1tico de e-mails utilizando Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de M\u00e1quina em um banco digital<\/td>Daniel Rocha de Senna<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o do Uso de Machine Learning na Classifica\u00e7\u00e3o dos Esclarecimentos dos Ind\u00edcios de Fiscaliza\u00e7\u00e3o de Atos de Pessoal<\/td>Danilo Bruch Martins<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de modelos de predi\u00e7\u00e3o para fundos de investimentos e vari\u00e1veis macroecon\u00f4micas<\/td>Davi Cesar Mendes Leal<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Mapeamento de grupos de elementos respons\u00e1veis pela degrada\u00e7\u00e3o da qualidade dos servi\u00e7os de internet em uma empresa de Telecom com atua\u00e7\u00e3o no territ\u00f3rio brasileiro<\/td>Douglas Ribeiro de Souza<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uma an\u00e1lise experimental de t\u00e9cnicas de predi\u00e7\u00e3o de s\u00e9ries temporais sobre conjuntos de criptomoedas.<\/td>Eduardo\tSoares de Carvalho<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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As Decis\u00f5es Judiciais do STJ sob olhar da Intelig\u00eancia Artificial: Modelos geradores de t\u00f3picos BERTopic e Top2Vec<\/td>Eduardo Alberto\tGomes Campos<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td>

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An\u00e1lise experimental de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para classifica\u00e7\u00e3o de empreendimentos<\/td>Ellon Paulo Kulchetscki Alves<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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An\u00e1lise de sentimentos em postagens do Twitter com foco no governo brasileiro<\/td>Erenilson\tde Castro Bezerra<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td>

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Estudo das vari\u00e1veis mais relevantes para um(a) candidato(a) ao cargo de vereador(a) ser eleito(a) por regi\u00e3o do Brasil.<\/td>Erica Ayumi Kimura<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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“Aprendizado por introspec\u00e7\u00e3o para gram\u00e1tica de prova
\nde teoremas”<\/td>		Ericles Antonio Aquiles Barbosa Lima<\/td>Kamila Rios H. Rodrigues<\/td>

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An\u00e1lise do progresso de safras por segmenta\u00e7\u00e3o de imagens atrav\u00e9s de aprendizagem de m\u00e1quina<\/td>\u00c9rico Alexandre Isler<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de Outliers para Ampliar a Efetividade na Auditoria da Folha de Pagamentos do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Ernani Stahlschmidt<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de aprendizado n\u00e3o supervisionado e m\u00e9todo estat\u00edstico para encontrar pontos de aten\u00e7\u00e3o nas licita\u00e7\u00f5es da Bolsa Eletr\u00f4nica de Compras – BEC\/SP do Governo do Estado de S\u00e3o Paulo.<\/td>Fabio Henrique Frazao Mendes<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de falhas na declara\u00e7\u00e3o da atividade econ\u00f4mica de estabelecimentos<\/td>Fabio Rodrigo\tde Lima Cicerre<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o da mortalidade infantil atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina: um estudo na regi\u00e3o Sul do Brasil.<\/td>Felipe Saldanha de Araujo Junior<\/td>Alexandre Claudio Botazzo Delbem<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de predi\u00e7\u00e3o de pacientes com Dengue utilizando Aprendizado de M\u00e1quina aplicado no munic\u00edpio de S\u00e3o Carlos\/SP<\/td>Fernanda Paula Rocha<\/td>Alexandre Claudio Botazzo Delbem<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00f5es da An\u00e1lise de Dados Funcionais para Compara\u00e7\u00f5es Interlaboratoriais<\/td>Gabriel Fonseca Sarmanho<\/td>Ronaldo Dias<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de Perdas N\u00e3o-T\u00e9cnicas no Consumo de Energia Utilizando Redes Neurais Recorrentes<\/td>Gabriel Ornellas Carvalho de Oliveira<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Similarity Analysis between Sustainability Reports and the Sustainable Development Goals using Machine Learning<\/td>Gabrielle\tFidelis de Castilho<\/td>Gleici Perdon\u00e1<\/td><\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina Supervisionado na Classifica\u00e7\u00e3o do Retorno de A\u00e7\u00f5es<\/td>Geison Ferreira<\/td>Nikolai Kolev<\/td>

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Aplica\u00e7\u00f5es Anal\u00edticas para Suportar Tomadas de Decis\u00f5es Orientadas a Dados<\/td>Glauco J\u00fanior Carvalho<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Analisando uma popula\u00e7\u00e3o de agentes submetidos a neuro-evolu\u00e7\u00e3o em um jogo digital.<\/td>Guilherme Cunha Prada<\/td>Kamila Rios H. Rodrigues<\/td><\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de boas pr\u00e1ticas na extra\u00e7\u00e3o e comercializa\u00e7\u00e3o de madeira<\/td>Guilherme da Costa Pereira Innocentini<\/td>Tiago Pereira<\/td>

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An\u00e1lise de eventos de not\u00edcias pol\u00edticas americanas por meio de data warehousing e s\u00e9ries temporais<\/td>Guilherme Muzzi da Rocha<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Estudo e an\u00e1lise de t\u00e9cnicas de Ci\u00eancia de Dados para explora\u00e7\u00e3o do n\u00famero de partos a termo e prematuros durante o per\u00edodo de pandemia COVID-19: Constru\u00e7\u00e3o e utiliza\u00e7\u00e3o de Data Warehouse<\/td>Guilherme Sasso Ruy<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de Cap\u00edtulos de Senten\u00e7a Trabalhista<\/td>Gustavo Schild Soares<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de S\u00e9ries Temporais em Dados de An\u00fancio de Im\u00f3veis publicados no AirBnB – Um Estudo Aplicado \u00e0 Cidade do Rio de Janeiro.<\/td>Henrique\tde Castro Neto<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td>

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Previs\u00e3o de s\u00e9rie temporal de consumo de \u00e1gua associada a estrat\u00e9gia de otimiza\u00e7\u00e3o para redu\u00e7\u00e3o do custo de eletricidade em um sistema de abastecimento de \u00e1gua<\/td>Hiago Martins Borges<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sele\u00e7\u00e3o de atributos com metaheur\u00edstica aplicada \u00e0 predi\u00e7\u00e3o do Bitcoin: uma an\u00e1lise comparativa<\/td>Igor\tTrevelin Xavier da Silva<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados e de aprendizado de m\u00e1quina para avalia\u00e7\u00e3o de atua\u00e7\u00e3o de deputados federais<\/td>Isabela de Jesus Cerqueira<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td><\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de fraudes em dados de procedimentos m\u00e9dicos utilizando algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionados<\/td>Ivan\tFeierabend<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de ferramentas de ci\u00eancia de dados para avaliar a utiliza\u00e7\u00e3o de recursos governamentais \u00e0 inova\u00e7\u00e3o por empresas brasileiras<\/td>Ivana de Goes Beber<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de defeitos em linhas de montagem de refrigeradores assistida por Redes Neurais Long Short-Term Memory<\/td>Jackson de Sousa Silva<\/td>Alexandre Claudio Botazzo Delbem<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de transformers para extra\u00e7\u00e3o de embeddings para an\u00e1lise de sentimento de avalia\u00e7\u00f5es de aplicativos de bancos<\/td>Jacqueline Menin<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Ci\u00eancia de Dados para artefatos cer\u00e2micos arqueol\u00f3gicos: quest\u00f5es relacionadas a clusteriza\u00e7\u00e3o de dados<\/td>Jaqueline\tda Silva Belletti<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Processamento de linguagem natural em contratos de renda fixa para obten\u00e7\u00e3o de par\u00e2metros de apre\u00e7amento.<\/td>Jaqueline\tPaganini Biserra<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Revis\u00e3o de m\u00e9todos em ci\u00eancia de dados nos estudos das emiss\u00f5es de CO2 no tr\u00e2nsito.<\/td>Jefferson\tSoares Ferreira<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Sumariza\u00e7\u00e3o de Resumos em T\u00edtulos de Trabalhos Acad\u00eamicos<\/td>Jose\tLuis Juarez Ruelas<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td>

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Um framework de enriquecimento de caracter\u00edsticas para detec\u00e7\u00e3o de fraudes em sistemas biom\u00e9tricos baseados em faces.<\/td>Jos\u00e9 Henrique\tAlves Pires<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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MLOps: A import\u00e2ncia e os desafios ao aplicar e monitorar modelos de Machine Learning.<\/td>Kamilla Santanna<\/td>Kamila Rios H. Rodrigues<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Hemorragia em Imagens de Tomografia usando Algoritmos baseados em Gradient Boosting<\/td>Khalil Carsten do Nascimento<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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Algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina e detec\u00e7\u00e3o de comunidades em redes complexas: uma revis\u00e3o de literatura<\/td>Leandro da Cunha Soares<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td>

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Machine learning aplicado ao mercado de criptomoedas<\/td>Leonam Pereira<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td>

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Modelagem de churn usando an\u00e1lise de sobreviv\u00eancia com dados de um com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/td>Lucas da Silva Abreu<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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Modelo de volatilidade estoc\u00e1stica para s\u00e9ries financeiras: aplica\u00e7\u00e3o do pacote stochvol em dados do Ibovespa e do S&P500.<\/td>Ludimila Nobre<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Risco de mercado aplicado \u00e0 gest\u00e3o de portf\u00f3lios: Abordagem de ci\u00eancia de dados para uma carteira de mercado<\/td>Luis\tGustavo Ullmann Teixeira Rego<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Monitoramento ativo de um circuito interno de video residencial utilizando aprendizado de m\u00e1quina e vis\u00e3o computacional<\/td>Luiz\tAlberto da Silva Vieira<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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De Hollywood ao Cinema Novo: uma aplica\u00e7\u00e3o de modelos de classifica\u00e7\u00e3o para a predi\u00e7\u00e3o dos g\u00eaneros cinematogr\u00e1ficos<\/td>Luiz\tHenrique Nonenmacher<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Modelo de previs\u00e3o de gera\u00e7\u00e3o fotovoltaica utilizando t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina: Estudo de caso para a Regi\u00e3o Nordeste do Brasil<\/td>Manoel Clementino\tBarros Neto<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Um modelo para predi\u00e7\u00e3o de movimentos humanos 3D combinando GCN e TCN<\/td>Marcela Megumi Terakado<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado Profundo para detec\u00e7\u00e3o de Exoplanetas<\/td>Marcelo Daudt<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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An\u00e1lise experimental da t\u00e9cnica de interpola\u00e7\u00e3o linear para balanceamento de dados para detec\u00e7\u00e3o de fraudes em cart\u00f5es de cr\u00e9dito por meio de Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Marcelo Foresto Porto da Costa<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td>

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O uso de redes neurais convolucionais para classifica\u00e7\u00e3o de documentos<\/td>Marcio Toyoki Morinishi<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o do Produto em Documentos Fiscais Utilizando T\u00e9cnicas de Minera\u00e7\u00e3o de Textos<\/td>Marcos de Paula<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td><\/td>

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Inser\u00e7\u00e3o das pessoas com defici\u00eancia no Ensino Superior: an\u00e1lise dos dados do ENEM<\/td>Maria Cl\u00e1udia\tBarreto Lima<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de agrupamento e modelos de previs\u00e3o da nota da\u00a0 prova de Linguagem, C\u00f3digos e suas Tecnologias do ENEM para alunos de escolas p\u00fablicas de Minas Gerais<\/td>Marina Gama Cubas da Silva<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Um estudo sobre a imprevisibilidade do futebol atrav\u00e9s de an\u00e1lise estat\u00edstica e m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Markus Diego Sampaio da Silva Dias<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Desenvolvimento de modelo de Recovery Score utilizando t\u00e9cnicas de Machine Learning para recupera\u00e7\u00e3o de cr\u00e9ditos de institui\u00e7\u00e3o financeira brasileira<\/td>Matheus Severo Alcantara<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze a partir de imagens de sat\u00e9lites e redes neurais convolucionais<\/td>Mauro Alessandro Karasinski<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o da concess\u00e3o de cr\u00e9dito livre para pessoas jur\u00eddicas atrav\u00e9s de modelagem de s\u00e9ries temporais<\/td>Nicholas Blikstad<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o do valor da criptomoeda usando aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Nobuko Nakamura<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Performance do aprendizado de m\u00e1quina na predi\u00e7\u00e3o de natimortalidade em uma coorte Australiana no per\u00edodo de 2014 a 2018<\/td>Omero Benedicto Poli Netto<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
“Avaliando o potencial do Deep Q Learning com Rede Neural Bayesiana em estrat\u00e9gias de negocia\u00e7\u00e3o
\nde Bitcoin”<\/td>		Ot\u00e1vio Joaquim Tavares<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de itens comprados no E-commerce atrav\u00e9s da descri\u00e7\u00e3o dos itens<\/td>Pamella Miranda Munerato Rodrigues<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td><\/td>

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Modelo de propens\u00e3o a ativa\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de convers\u00e3o via campanha de marketing<\/td>Patrick Vieira de Jesus<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estrat\u00e9gias de investimentos em fatores: Uma abordagem baseada em modelos de regress\u00e3o<\/td>Pedro Costa<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Modelagem preditiva de s\u00e9ries temporais na cota\u00e7\u00e3o de commodities via an\u00e1lise estat\u00edstica<\/td>Pedro Henrique Vieira Pedrosa<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td>

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Proje\u00e7\u00e3o da produtividade e da disponibilidade per capita de carne bovina nos Estados Unidos da Am\u00e9rica, com foco na mitiga\u00e7\u00e3o dos impactos ambientais<\/td>Pedro Mendonca Assuncao<\/td>Carlos Diniz<\/td>

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Previs\u00e3o da produtividade de soja na regi\u00e3o oeste do estado do Paran\u00e1 por meio de redes neurais.<\/td>Plinio Lucas Dias Andrade<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Modelagem preditiva de pre\u00e7os de a\u00e7\u00f5es com aprendizado profundo para estrat\u00e9gia de investimento<\/td>Rafael Carvalho Gon\u00e7alves<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Learning to Rank para Ordena\u00e7\u00e3o de Artigos de Not\u00edcias<\/td>Rafaela dos Santos Sousa<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td>

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Oportunidades e desafios na aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina utilizando-se de dados de Registros Eletr\u00f4nicos de Sa\u00fade: o caso Sistema Unimed<\/td>Reinaldo Belickas Manzini<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Impacto da Pandemia (COVID-19) na Performance de Atletas Amadores em Provas de Corrida de Rua<\/td>Renata da Rocha Cury Luz<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Uso de algoritmos de s\u00e9ries temporais para predi\u00e7\u00e3o de valores das a\u00e7\u00f5es das empresas listadas na B3.<\/td>Renato Adriano Dias<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Mecanismo de identifica\u00e7\u00e3o de empresas que se beneficiam de cr\u00e9dito indevido de ICMS<\/td>Renato Barbosa Miranda<\/td>Jose F Rodrigues Jr<\/td><\/td>

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Progn\u00f3stico de falhas em rolamentos utilizando redes neurais recorrentes: uma arquitetura baseada em dados espectrais<\/td>Renato Cosin<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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“Inspe\u00e7\u00e3o da qualidade de produtos atrav\u00e9s de imagens e aprendizado de m\u00e1quina \u2013 uma aplica\u00e7\u00e3o da ind\u00fastria 4.0
\nInspe\u00e7\u00e3o de bordas de pastilhas cer\u00e2micas de di\u00f3xido de ur\u00e2nio para combust\u00edveis nucleares”<\/td>		Renato Vieira da Costa<\/td>Gustavo Buscaglia<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o Multicateg\u00f3rica da Nacionalidade sobre receitas culin\u00e1rias e seus ingredientes<\/td>Reynaldo\tPereira Martins<\/td>Solange Oliveira Rezende<\/td>

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Modelo de previs\u00e3o de pre\u00e7os no mercado de combust\u00edveis<\/td>Ricardo Cerqueira de Amorim Araujo<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Precifica\u00e7\u00e3o de ativos imobili\u00e1rios utilizando regress\u00e3o e MLOps<\/td>Ricardo Raspini Motta<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Business Intelligence para gest\u00e3o de contratos em uma secretaria da administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Roberto Ferreira Paulo<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina para Predi\u00e7\u00e3o de Cancelamentos de Assinaturas em uma Empresa de Streaming Audiovisual<\/td>Rodrigo Moraes<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o supervionada de conversas<\/td>Rogerio Artigiani<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Processamento de Linguagem Natural para as atas do Comit\u00ea de Pol\u00edtica Monet\u00e1ria<\/td>Rubens Sanghikian<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Fraude na Abertura de Inscri\u00e7\u00e3o Estadual: Abordagem Aplicada ao Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Sandro de Oliveira<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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“Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina para
\nManuten\u00e7\u00e3o Preventiva de Equipamentos: Estudo Comparativo de Classificadores no Diagn\u00f3stico de Falhas”<\/td>		Silas\tRodrigues Ramos<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es espa\u00e7o-temporais de consumo residencial de \u00e1gua<\/td>Ta\u00eds Maria Nunes Carvalho<\/td>Fabr\u00edcio Simeoni de Sousa<\/td>

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Sele\u00e7\u00e3o de Um Portf\u00f3lio Rent\u00e1vel de Cart\u00f5es de Cr\u00e9dito Utilizando \u00c1rvores de Decis\u00e3o<\/td>Tarsys Yuri Gomes Barros<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o do pre\u00e7o de oferta de venda de im\u00f3veis utilizando aprendizagem de m\u00e1quina<\/td>V\u00e2nia Nobre Goraieb<\/td>Gleici Perdon\u00e1<\/td>

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“Reconstitui\u00e7\u00e3o de Vaz\u00e3o Natural utilizando Redes Neurais
\nMLP”<\/td>		Vitor Hugo Pontes Ferreira<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Processamento de S\u00e9ries Temporais e Sele\u00e7\u00e3o de Vari\u00e1veis por Algoritmos Evolutivos aplicados \u00e0 predi\u00e7\u00e3o da Bolsa de Valores<\/td>Vitor Trevelin<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Visualiza\u00e7\u00e3o de dados para tomada de decis\u00e3o<\/td>Wagner Marcelino Gomes da Silva<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Um estudo sobre combina\u00e7\u00e3o de modelos de previs\u00e3o para dados hier\u00e1rquicos do varejo<\/td>Wedeueis Braz<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td>

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Previs\u00e3o do ICMS paulista com a utiliza\u00e7\u00e3o de modelos Box & Jenkins com vari\u00e1veis ex\u00f3genas<\/td>Andr\u00e9 Luis Grotti Clemente\t<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classificador de checkboxes: um problema de classifica\u00e7\u00e3o de imagens aplicado a documentos UCC<\/td>Bruno Guerra D. Pereira\t<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de categoriza\u00e7\u00e3o para plataformas de publica\u00e7\u00e3o de textos<\/td>Filipe Montenegro Campos de Albuquerque\t<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de Logotipos em Imagens de An\u00fancios Imobili\u00e1rios de um Marketplace<\/td>Filippi Theophilo Augusto de Souza\t<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina para An\u00e1lise de Risco de Inadimpl\u00eancia em Opera\u00e7\u00f5es de Cr\u00e9dito.<\/td>Paulo Henrique Gon\u00e7alves Pedroso<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Desenvolvendo um Trading System com Backtesting em Python<\/td>Wisley Ferreira Lopes<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Proposta de modelo de predi\u00e7\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es comerciais interestaduais simuladas: an\u00e1lise de opera\u00e7\u00f5es com a Zona Franca de Manaus \/ \u00c1rea de Livre Com\u00e9rcio<\/td>Marcelo Luiz Alves Fernandez<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td>

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An\u00e1lise Comparativa de Algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina para Identifica\u00e7\u00e3o de Fraudes em Cart\u00f5es de Cr\u00e9dito<\/td>Gabriel Almeida de Oliveira<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Analise de s\u00e9ries temporais voltadas ao varejo<\/td>Bruno Massaki Ozaki<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para a predi\u00e7\u00e3o de valores de aluguel de im\u00f3veis – Um estudo sobre o mercado imobili\u00e1rio de Campo Grande\/MS<\/td>Andr\u00e9 da Fonseca Schuck<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de intrus\u00e3o em redes de computadores usando aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Daniel Michielin Acioli<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Influ\u00eancia macroecon\u00f4mica dos Estados Unidos na precifica\u00e7\u00e3o do Bitcoin<\/td>Lucas Ernesto Nery<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de ci\u00eancia de dados aplicados ao levantamento de problemas de safety em aeronaves eVTOL<\/td>Lucas Costa Grossi<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Otimiza\u00e7\u00e3o de portf\u00f3lio de criptoativos utilizando clusteriza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o baseada em risco<\/td>Andr\u00e9 Lu\u00eds Barbeiro Castelo<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o do N\u00edvel H\u00eddrico do Rio S\u00e3o Carlos com Base em Imagens e Algoritmos de An\u00e1lise Temporal<\/td>Pedro Augusto de Sousa Negr\u00e3o<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td>

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Modelo de representa\u00e7\u00e3o art\u00edstica baseado em dados<\/td>Stephanie Jorge<\/td>Diego Furtado Silva<\/td>

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Modelos de Sport Analytics aplicados para a previs\u00e3o de resultados de Campeonato de Crossfit<\/td>Joselyne Palma Banegas<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de machine learning para determina\u00e7\u00e3o do risco de cr\u00e9dito<\/td>Vitor Augusto da Silva Cruz<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Uso de Processamento de Linguagem Natural na Classifica\u00e7\u00e3o de Manifesta\u00e7\u00f5es da Plataforma Fala.BR quanto \u00e0 Compet\u00eancia Federal<\/td>Fernando Simoes Vassoler<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Uma proposta de Chatbot para o IPVA em S\u00e3o Paulo<\/td>Ricardo Duailibe Leitao<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Similaridade de cossenos para a identifica\u00e7\u00e3o de narrativas similares na abertura de um sinistro<\/td>Yasmim Bittar<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados Assistida Por Processamento de Linguagem Natural<\/td>Cleber Ferreira de Lima<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de Redes Neurais Convolucionais na Identifica\u00e7\u00e3o de Glaucoma atrav\u00e9s de An\u00e1lise de Discos \u00d3pticos<\/td>Matheus Bento de Souza<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td>

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Desenvolvimento de um modelo preditivo em machine learning para a doen\u00e7a do enxerto contra o hospedeiro aguda<\/td>Rafael de Oliveira<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
High-Dimensional Recurrent Conditional GAN for LSTM Regression Regularization Applied to Financial Time Series<\/td>Gabriel Sifuentes Rocha<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Regress\u00e3o Linear M\u00faltipla e outliers aplicados \u00e0 Folha do Pagamento do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Keity Yamamoto<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de valor de umidade de ervas: Garantindo a umidade adequada ap\u00f3s embalagem atrav\u00e9s de models de inteligencia artificial<\/td>Lucio Cesar Pimenta Silva<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Desenvolvimento de um modelo de clusteriza\u00e7\u00e3o para empresa de produ\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo: um estudo de caso.<\/td>Diogo Vinicius Pio<\/td>Cl\u00e1udio Fabiano Motta Toledo<\/td><\/td>

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An\u00e1lise explorat\u00f3ria e tratamento de dados dos setores de alimentos, bebidas, higiene pessoal e beleza do Brasil: utilizando t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e de aprendizado de m\u00e1quina em Python<\/td>Luan Martins Correa<\/td>Cl\u00e1udio Fabiano Motta Toledo<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de Classifica\u00e7\u00e3o Multin\u00edvel de Descri\u00e7\u00e3o de Material M\u00e9dico<\/td>Andr\u00e9 de Carvalho Nascimento<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de fraudes no ICMS na Grande S\u00e3o Paulo usando aprendizado de m\u00e1quina supervisionado<\/td>Pedro Michtchenko Henriques<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Democratizando a concess\u00e3o de cr\u00e9dito com dados do Open Finance<\/td>Gabriel dos Santos Scatena<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Aplica\u00e7\u00f5es de algoritmos de Machine Learning para predi\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os de fretes rodovi\u00e1rios do agroneg\u00f3cio brasileiro<\/td>Thiago Guilherme Pera<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Tax reform in Brazil: The role of narratives<\/td>Hamilton Coimbra Carvalho<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td>

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Normaliza\u00e7\u00e3o de categorias para compras governamentais<\/td>\u00c9rico Murilo Gozzi<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o automatizada por Aprendizado de M\u00e1quina da presta\u00e7\u00e3o de contas dos projetos audiovisuais da ANCINE<\/td>Ricardo Nagamine Motta<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estudo da rela\u00e7\u00e3o entre acidentes de tr\u00e2nsito e a chuva em Belo Horizonte<\/td>Alessandra Alpino Costa<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Precifica\u00e7\u00e3o Din\u00e2mica de Produtos no Varejo<\/td>Arthur Silveira Chaves<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado N\u00e3o Supervisionado em avalia\u00e7\u00f5es online de produtos eletrodom\u00e9sticos<\/td>Arturo Andres Mello Munoz<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Previs\u00e3o da mobilidade urbana por meio dos dados de dispositivos m\u00f3veis: uma abordagem baseada em aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Guilherme Moniz Caixeta<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Parametriza\u00e7\u00e3o de Propriedades do Reservat\u00f3rio Usando Redes Generativas Adversariais para Aplica\u00e7\u00f5es em Ajuste de Hist\u00f3rico<\/td>Marcio Augusto Sampaio Pinto<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Topological Data Analysis for Air Traffic with ANAC Data<\/td>Marzia Petrucci<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de Comportamento de Alunos em um Ambiente de ‘E-learning’: Otimizando a Convers\u00e3o de Potenciais Clientes<\/td>Pedro Bittencourt Almeida<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Node2Vec como Ferramenta para Classificar Grafos Temporais<\/td>Alvaro Jos\u00e9 Silva Costa<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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O uso de aprendizado supervisionado para predi\u00e7\u00e3o de valores a apropriar de Cr\u00e9dito Acumulado de ICMS<\/td>Bruna Nat\u00e1lia Branco Santos<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Falsifica\u00e7\u00e3o Facial em Fotos de Verifica\u00e7\u00e3o de Identidade<\/td>Igor Assis Rocha Yamamoto<\/td>Lu\u00eds Gustavo Nonato<\/td>

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Modelo de Avalia\u00e7\u00e3o de Risco em Instrumentos de Repasse de Recursos P\u00fablicos para Sele\u00e7\u00e3o de Objetos de Auditoria<\/td>Augusto Cesar Pinheiro de Mattos<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizagem de m\u00e1quina para detec\u00e7\u00e3o de anomalias na obten\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito rural no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Jos\u00e9 Maur\u00edcio Bettarello de Lima<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Prevendo re-hospitaliza\u00e7\u00e3o de pacientes diagnosticados com MPS II com Base no Hist\u00f3rico do Sistema \u00danico de Sa\u00fade (SUS)<\/td>Vinicius Marshall Gadea<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Ci\u00eancia de Dados e Precedentes Jurisprudenciais Como Ferramentas de Amplia\u00e7\u00e3o da Efetividade das Decis\u00f5es judiciais<\/td>Andr\u00e9 Luiz Telles Uch\u00f4a<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td>

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Modelo de classifica\u00e7\u00e3o de den\u00fancias do site Fala.BR do Governo Federal<\/td>C\u00e1ssio da N\u00f3brega Santiago<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td>

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An\u00e1lise Preditiva para avali\u00e7\u00e3o do Risco de paralisa\u00e7\u00e3o de Obras P\u00fablicas em Transfer\u00eancias Volunt\u00e1rias<\/td>Joao Pedro Batista Ribeiro Costa<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de dados como estrat\u00e9gia para aprimorar a Gest\u00e3o de Pessoas na Controladoria Geral da Uni\u00e3o<\/td>Lisandra Souza do Nascimento<\/td>Krerley Irraciel Martins de Oliveira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados e Segmenta\u00e7\u00e3o de Mercado: Um Estudo no Setor de Suplementa\u00e7\u00e3o Alimentar<\/td>Bruno Jensen Virginio da Silva<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Aperfei\u00e7oamento de Estimativas Agr\u00edcolas atrav\u00e9s de T\u00e9cnicas Avan\u00e7adas de Vis\u00e3o Computacional e Aprendizado de M\u00e1quina.<\/td>Clayton Sespedes Dias da Silva<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Agrupamento de munic\u00edpios paulistas por densidade territorial urbana<\/td>Isabel Cristina Nunes de Souza<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Previs\u00e3o de arrecada\u00e7\u00e3o de ITCMD paulista com o uso de modelos de s\u00e9ries temporais<\/td>Daniel Morimitsu Tokumoto<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de regress\u00e3o din\u00e2mica para previs\u00e3o de arrecada\u00e7\u00e3o de ICMS no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Denis da Cruz Mangia Maciel<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos classificadores em an\u00e1lises de concess\u00e3o de parcelamento de ICMS<\/td>Rodrigo Possidonio Sassaki<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td>

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Mensurando os impactos da pandemia e do isolamento social nos \u00edndices de viol\u00eancia contra mulher no Estado de S\u00e3o Paulo usando regress\u00e3o descont\u00ednua<\/td>Bruno Lanzoni Rossi<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o dos Padr\u00f5es de Deposi\u00e7\u00e3o em Ambientes Praiais por Meio de An\u00e1lise de Imagens por Sat\u00e9lite<\/td>Juliana Regina Ramos<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de Modelos de Regress\u00e3o Log\u00edstica para Compara\u00e7\u00e3o entre as Sistem\u00e1ticas da Substitui\u00e7\u00e3o Tribut\u00e1ria e Tributa\u00e7\u00e3o Normal do ICMS no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Rodrigo Marcelino Andrade<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Segmenta\u00e7\u00e3o Empresarial por Algoritmo de Aprendizado de M\u00e1quina N\u00e3o Supervisionado: An\u00e1lise Utilizando Dados Operacionais<\/td>Mauricio Alexandre de Aveiro<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelagem e previs\u00e3o de pre\u00e7os de alugu\u00e9is de im\u00f3veis em S\u00e3o Carlos-SP por meio de t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Naomy Duarte Gomes<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Estima\u00e7\u00e3o param\u00e9trica do modelo de mistura padr\u00e3o: Aplica\u00e7\u00e3o a dados de c\u00e2ncer de test\u00edculo<\/td>Julio Cesar Camilo Albornoz Diaz<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Uso de modelos de regress\u00e3o na aplica\u00e7\u00e3o de dados de inseticidas biol\u00f3gicos na regi\u00e3o de MATOPIBA<\/td>Pedro Gabriel Alves Sampaio<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Pol\u00edtica \u00f3tima de manuten\u00e7\u00e3o em sistemas repar\u00e1veis sob a suposi\u00e7\u00e3o de reparo m\u00ednimo<\/td>Pedro Henrique Mendes Rodrigues Vieira<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Modelo preditivo de tempo de execu\u00e7\u00e3o de projetos do segmento de \u00f3leo e g\u00e1s – Um estudo de caso na ind\u00fastria metalmec\u00e2nica.<\/td>Carlos Alberto Barbosa Junior<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Preven\u00e7\u00e3o de reclama\u00e7\u00f5es em cart\u00f5es de cr\u00e9dito: uma an\u00e1lise preditiva baseada em t\u00e9cnicas de processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de M\u00e1quina aplicado nas itera\u00e7\u00f5es dos clientes<\/td>Jackson Antonio dos Santos<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Uso de Machine Learning para an\u00e1lise dos fatores determinantes para conclus\u00e3o dos cursos pelos bolsistas do ProUni<\/td>Denis Francis Assun\u00e7\u00e3o da Silva<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de culturas por meio de imagens de sat\u00e9lites utilizando a Intelig\u00eancia Artificial<\/td>Matheus Boarin de Oliveira<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td>

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\u00c9 poss\u00edvel comprar a felicidade? Estudo do impacto de \u00edndices sociais, econ\u00f4micos, pol\u00edticos, educacionais e de sa\u00fade na felicidade medida na popula\u00e7\u00e3o dos pa\u00edses<\/td>Matheus de Castro Bianco<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Uso de LSTM para classifica\u00e7\u00e3o sequ\u00eancial de Fraude de Chargeback<\/td>Andre Luiz Catini Paro<\/td>Diego Furtado Silva<\/td>

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Aprendizado de m\u00e1quina e a lei de Benford como crit\u00e9rio de sele\u00e7\u00e3o de empresas suspeitas de sonega\u00e7\u00e3o fiscal<\/td>Fabr\u00edcio Mello Mulato<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o utilizando filtragem colaborativa aplicado a dados de consumo de varejo alimentar<\/td>Geraldo Papa Junior<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de behavioural scoring aplicados a monitoramento de clientes de um banco brasileiro: an\u00e1lise comparativa<\/td>Luiz Gustavo Felix Novais<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprimoramento da Capta\u00e7\u00e3o de Pedidos na Ind\u00fastria de Bebidas Utilizando Sistemas de Recomenda\u00e7\u00e3o<\/td>Leonardo Hoshiguti de Carvalho<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise de agrupamento na segmenta\u00e7\u00e3o de empresas de transporte a\u00e9reo que operam segundo o Regulamento Brasileiro de Avia\u00e7\u00e3o Civil no 135<\/td>M\u00e1rio Jos\u00e9 Dias<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Uso de Previs\u00e3o de S\u00e9ries Temporais para Analisar as Consequ\u00eancias da Retirada de Produtos da Substitui\u00e7\u00e3o Tribut\u00e1ria do ICMS-SP<\/td>Flavio Senerine Bertaggia<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias em Infraestrutura de TI: Aplica\u00e7\u00e3o de T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina em Dados de Uso de Recursos e Logs de Sistema<\/td>Ivana Marcello Ikemori<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Assessing AI at scale: Evaluating large language model fidelity for emotional dialogues in ethical sensitive environments<\/td>Eduardo Matos de Brito Junior<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Modelos de aprendizado de m\u00e1quina aplicados na predi\u00e7\u00e3o do tipo de recupera\u00e7\u00e3o em opera\u00e7\u00f5es de amostragem lateral rotativa de rocha no pr\u00e9-sal da Bacia de Santos<\/td>Fares Ferreira Pessoa<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Vi\u00e9s e Discrimina\u00e7\u00e3o no Google Imagens: Um Estudo sobre Algoritmos Discriminat\u00f3rios<\/td>Aline Alves de Araujo<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td>

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Modelagem orientada \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o preditiva para performance de gera\u00e7\u00e3o de v\u00e1cuo em uma m\u00e1quina metalizadora de filmes pl\u00e1sticos<\/td>Andre Vinicius Brizio da Silva<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados: Uma aplica\u00e7\u00e3o em dados de exames de um plano de sa\u00fade<\/td>Gabriel Zinato Rosa<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td>

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Constru\u00e7\u00e3o do modelo preditivo de Turnover (desligamento de colaboradores)<\/td>Karen Cybelle Corre Miranda Guedes<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Agrupamento de Pedidos de Acesso \u00e0 Informa\u00e7\u00e3o (LAI) com Base em Similaridade de Conte\u00fado Utilizando Ci\u00eancia de Dados e Processamento de Linguagem Natural<\/td>Noara Gouvea Conceicao<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de assinaturas gasosas durante a perfura\u00e7\u00e3o de po\u00e7os de petr\u00f3leo utilizando aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Larissa Furtado Torres<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo para classifica\u00e7\u00e3o de descri\u00e7\u00f5es de mercadorias e produtos<\/td>Robson Bortoleto<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais para previs\u00e3o de demanda<\/td>Danilo Beltrami Corr\u00eaa<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o para identifica\u00e7\u00e3o de rupturas de g\u00f4ndola em redes varejistas<\/td>Guilherme Augusto Rezende de Queiroz<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de predi\u00e7\u00e3o de vendas para defini\u00e7\u00e3o do estoque necess\u00e1rio<\/td>Luis Gustavo Duarte de Souza Sanches<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Ci\u00eancia de dados aplicada \u00e0 gest\u00e3o de pessoas: um estudo com modelos de machine learning aplicados \u00e0 predi\u00e7\u00e3o de sal\u00e1rios<\/td>Soraia Pinheiro Ribeiro<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de dados de acidentes a\u00e9reos para classificar a gravidade desses acidentes: um estudo de ci\u00eancia de dados aplicada<\/td>Giuliana Zainotte<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Proposta e implementa\u00e7\u00e3o de uma arquitetura baseada em data lake em um ambiente serverless distribu\u00eddo<\/td>Lucas Aragao Bessa<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o para previs\u00e3o de pagamento de d\u00e9bitos de ICMS declarado em cobran\u00e7a no programa de conformidade tribut\u00e1ria<\/td>Moacyr Flam Zalcman<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Fale Conosco \/ SP: Classifica\u00e7\u00e3o de mensagens de texto por meio de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Rafael Nobre Alacid<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise explorat\u00f3ria de corpus usando clustering<\/td>Ivaneide de Sousa L\u00facio<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de Comunidades de Empresas em Redes Complexas com Base no Cadastro de Contribuintes do ICMS do Estado de S\u00e3o Paulo – CADESP<\/td>Regis Costa Maciel<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Modelo para previs\u00e3o de tempo de atendimento de chamados de Service Desk local nas regionais da CGU<\/td>Anderson Araujo de Santana<\/td>Cl\u00e1udio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Modelos de previs\u00e3o para o or\u00e7amento da despesa de energia el\u00e9trica no setor empresarial<\/td>Lisbeth Corbacho Carazas<\/td>Cl\u00e1udio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Previs\u00e3o de ocupa\u00e7\u00e3o e pico de vendas de passagens rodovi\u00e1rias com s\u00e9ries temporais utilizando o modelo SARIMA<\/td>Wilian Domingues Souza<\/td>Cl\u00e1udio Fabiano Motta Toledo<\/td><\/td>

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Uso de NSGA-II e SPACE para composi\u00e7\u00e3o otimizada de times de desenvolvimento<\/td>Bruce Lucien Santos Notario<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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Estima\u00e7\u00e3o de Provis\u00f5es de Processos Civis para Companhias A\u00e9reas Brasileiras<\/td>Eduardo Ferrari Magalh\u00e3es<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Predi\u00e7\u00e3o de sal\u00e1rios na \u00e1rea de TI com base em atributos de vagas<\/td>Alexandre Pereira de Oliveira<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de ind\u00edcios de ocorr\u00eancia de representa\u00e7\u00e3o privada de interesses (\u201clobby\u201d) em compromissos nas agendas p\u00fablicas de autoridades do Poder Executivo Federal utilizando Processamento de Linguagem Natural<\/td>Carlos Henrique Alves de Fran\u00e7a<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de anomalias em bases de dados da educa\u00e7\u00e3o b\u00e1sica: Uma abordagem em Ci\u00eancia de Dados<\/td>Gabriela Thamara de Freitas Barros<\/td>Jorge Luis Baz\u00e1n Guzm\u00e1n<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de soja no Brasil: avaliando a performance dos modelos de s\u00e9ries temporais<\/td>Janaina da Silva Fortirer<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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Uso de Intelig\u00eancia Artificial na Preven\u00e7\u00e3o do Conflito de Interesses em Consultas no Sistema Eletr\u00f4nico do Governo Federal<\/td>Raimer Rodrigues Rezende<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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An\u00e1lise de Redes Complexas com Base no Cadastro de Contribuintes do ICMS do Estado de S\u00e3o Paulo – CADESP<\/td>Regis de Abreu Barbosa<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td>

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Compara\u00e7\u00f5es entre abordagens de Machine Learning para predi\u00e7\u00f5es em default de cart\u00f5es de cr\u00e9dito<\/td>Igor Borges Franco Zimermann do Nascimento<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classifica\u00e7\u00e3o de an\u00fancios de emprego por \u00e1reas ocupacionais utilizando Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Leandro Mendon\u00e7a de Abreu<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td>

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Entre Linhas e Clusters: An\u00e1lise de Estilos Liter\u00e1rios por Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Lucas Fernando Corr\u00eaa Neto<\/td>Diego Raphael Am\u00e2ncio<\/td>

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An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais para predi\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os de caminh\u00f5es pesados no mercado brasileiro<\/td>Giuliano Fujimoto Suetugo<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lises Comparativas para Diferentes M\u00e9todos de Modelagem de S\u00e9ries Temporais para Previs\u00e3o de Vendas<\/td>Moises de Oliveira<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Estimating mooring line tensions based on the floating offshore wind turbine motion using neural networks<\/td>Leandro Souza Pinheiro da Silva<\/td>Fabr\u00edcio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o para Identifica\u00e7\u00e3o de Opera\u00e7\u00f5es Comerciais Fraudulentas no \u00c2mbito do ICMS<\/td>Daniel de Albuquerque Pinto<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Compara\u00e7\u00e3o de T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina aplicadas ao problema de Diagn\u00f3stico do Transtorno do Espectro Autista<\/td>Camila Andrade de Macedo<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de Modelo Preditivo de Propens\u00e3o de Compra Para A\u00e7\u00f5es de Cross-Selling em uma Empresa de Tecnologia<\/td>F\u00e1bio David Rizzo Campanh\u00e3<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de Modelos Para Previs\u00e3o de S\u00e9ries Temporais Aplicado \u00e0 Vendas no Segmento de Varejo<\/td>Arthur Ghiberti Polskih<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Uma abordagem experimental sobre t\u00e9cnicas de redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade no problema de detec\u00e7\u00e3o de spoofing na voz<\/td>Amanda Fonseca Campanharo<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de Empresas Inid\u00f4neas no Cadastro de Contribuintes de ICMS: Uma Abordagem Baseada em Algoritmos de Classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Mauricio Siqueira de Oliveira<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina na Predi\u00e7\u00e3o da Produtividade Agr\u00edcola da Cana de A\u00e7\u00facar<\/td>Taynan Silva Ferreira<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Metaheuristicas do corvo consciente com operador de busca local massiva para o problema de pseudocoloriza\u00e7\u00e3o<\/td>Paulo Cavalcanti Pessoa<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise das Correla\u00e7\u00f5es entre Falhas em Aerogeradores e Condi\u00e7\u00f5es Ambientais de suas Localidades<\/td>F\u00e1bio Augusto da Silva Antunes<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Experimentos sobre efic\u00e1cia de metaheur\u00edsticas na redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade de caracter\u00edsticas cepstrais para o problema de detec\u00e7\u00e3o de falsifica\u00e7\u00e3o de voz<\/td>Gustavo Luiz Heck<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise de sobreviv\u00eancia para inid\u00f4neos: uma an\u00e1lise dos tempos de inaptid\u00e3o e cassa\u00e7\u00e3o dos casos de 2015 a 2023<\/td>J\u00f4natas Dell Ducas<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Intelig\u00eancia Artificial Explic\u00e1vel na Previs\u00e3o de Reinterna\u00e7\u00e3o Hospitalar: Uma An\u00e1lise de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Matheus Mendes dos Santos<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o para sele\u00e7\u00e3o de declara\u00e7\u00f5es de ITCMD com possibilidade de fraude<\/td>Claudio Cesar Canhette<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para classifica\u00e7\u00e3o de bens sujeitos \u00e0 incid\u00eancia de ITCMD<\/td>Fl\u00e1vio Tavares Mendes<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Uso de t\u00e9cnicas de processamento de linguagem natural: aplica\u00e7\u00e3o em decis\u00f5es do contencioso administrativo fiscal na Secretaria da Fazenda do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Paulo Ricardo dos Santos Olim Marote<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de Machine Learning para o Setor de Cr\u00e9dito e Risco:Inadimpl\u00eancia<\/td>Raul Viacelli Pontello<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de s\u00e9ries temporais: An\u00e1lise de vendas no varejo farmac\u00eautico<\/td>Andr\u00e9 Arthur Bueno da Silva<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td>

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Desenvolvimento de um modelo preditivo de qualidade geom\u00e9trica para a t\u00e9cnica de Direct Energy Deposition usando aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Daniel Andres Rojas Perilla<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de diferentes modelos estat\u00edsticos para maior controle de estoque de minimercados aut\u00f4nomos<\/td>Caio Eduardo Fastellini Gimenes<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td>

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Desenvolvimento de um m\u00e9todo de Measure Correlate Predict usando machine learning<\/td>Lucas Mateus Cordeiro Jurema<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de predi\u00e7\u00e3o da arrecada\u00e7\u00e3o de ICMS para ind\u00fastria de transforma\u00e7\u00e3o do Estado de S\u00e3o Paulo: agrupamento de s\u00e9ries temporais e correla\u00e7\u00e3o entre seus \u00edndices sazonais<\/td>Sandra Patricia da Silva Tita<\/td>Jos\u00e9 Augusto Fiorucci<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de acoplamento entre Ativo e Derivativo no mercado financeiro usando o Modelo GARCH.<\/td>Jonata Eduardo Dresseno Abilino<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Modelo de fra\u00e7\u00e3o de cura para an\u00e1lise de dados financeiros<\/td>Joselho Santos Cabral<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Saldo Credor de ICMS: modelos de previs\u00e3o<\/td>Marcelo Nobuo Yoshida<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise da Libera\u00e7\u00e3o de Mercadorias Importadas no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Fernando Reis Pintiaski<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td>

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Modelagem de S\u00e9ries Temporais para Predi\u00e7\u00e3o dos Indicadores de Continuidade de Fornecimento de Energia El\u00e9trica da COPEL Distribui\u00e7\u00e3o<\/td>Alison do Nascimento<\/td>Lu\u00eds Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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A Implementa\u00e7\u00e3o da Separa\u00e7\u00e3o de Faces por Sexo e Etnia como Poss\u00edvel Forma de Aumentar a Efic\u00e1cia do Reconhecimento Facial Populacional<\/td>Amanda Rocha Faga<\/td>Lu\u00eds Gustavo Nonato<\/td>

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Scientific Machine Learning (SciML): Equa\u00e7\u00e3o diferencial neural para modelagem de sistemas din\u00e2micos reol\u00f3gicos<\/td>Elias da Concei\u00e7\u00e3o Rodrigues<\/td>Roberto Federico Ausas<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de Consumo de Insumos Hospitalares Utilizando Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Geovani Bruno Croce de Miranda<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o de escalas m\u00e9dicas em servi\u00e7os de diagn\u00f3sticos por imagem: maximizando o uso de recursos m\u00e9dicos<\/td>Vladimir Yuri Tasso e Neto<\/td>Maristela Oliveira dos Santos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelagem na Preven\u00e7\u00e3o \u00e0 Fraude em Concess\u00e3o de Cr\u00e9dito com uso de Infer\u00eancia de Rejeitados<\/td>Anderson Marcomini<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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Development of a Natural Language Processing Model, for Classification of the Treatment Planning based on Artificial Neural Networks.<\/td>Claudio V\u00e9lez Mesa<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Distribui\u00e7\u00e3o de ferrugem da soja sob cen\u00e1rios clim\u00e1ticos futuros usando abordagem de modelagem de nicho ecol\u00f3gico baseado em aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Fabiana Gon\u00e7alves Barbosa<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o de Filmes baseado em Tra\u00e7os de Personalidade<\/td>Gabriel Mendon\u00e7a de Faria<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de BERT para recomenda\u00e7\u00e3o de vagas de trabalho em l\u00edngua portuguesa<\/td>Mariane Barsi Andreeta<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sugest\u00e3o de documentos semelhantes com base em modelos de Recupera\u00e7\u00e3o de Informa\u00e7\u00e3o visando \u00e0 padroniza\u00e7\u00e3o do tratamento de assuntos no \u00e2mbito da Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica<\/td>Eduardo Peterson Finamore<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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Modelos Preditivos e Identifica\u00e7\u00e3o dos Principais Fatores que Impactam o IDEB na Educa\u00e7\u00e3o B\u00e1sica no Brasil<\/td>Victorio Takahashi Chu<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizagem de M\u00e1quina para a Previs\u00e3o da Infla\u00e7\u00e3o no Brasil<\/td>Fl\u00e1vio Bezerra Pereira<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o da performance de m\u00e9todos de machine learning na detec\u00e7\u00e3o de fraudes em aberturas online de contas banc\u00e1rias<\/td>Idney Resplandes Brand\u00e3o Leite<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Perfil profissiogr\u00e1fico dos auditores da Controladoria Geral da Uni\u00e3o: Um sistema de consulta para a aloca\u00e7\u00e3o de for\u00e7a de trabalho baseado em dados<\/td>Gedalias Hugo de Oliveira Valentim<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Algoritmos de agrupamento e classifica\u00e7\u00e3o para a identifica\u00e7\u00e3o de empresas emissoras de notas fiscais inid\u00f4neas<\/td>Rodrigo Vidi<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Central de Recupera\u00e7\u00e3o do Cr\u00e9dito Tribut\u00e1rio: estudo de modelo de predi\u00e7\u00e3o de pagamento ap\u00f3s contato telef\u00f4nico com contribuintes devedores de ICMS.<\/td>Tobias de S\u00e3o Pedro<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprendizado de m\u00e1quina na predi\u00e7\u00e3o da demanda por fertilizante nitrogenado para a produ\u00e7\u00e3o de trigo e cevada na Austr\u00e1lia<\/td>Andr\u00e9 Freitas Cola\u00e7o<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Atribui\u00e7\u00e3o de par\u00e2metros de tributa\u00e7\u00e3o da Nota Fiscal Eletr\u00f4nica utilizando algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Marcelo Coutinho Cordeiro<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Efetividade das estrat\u00e9gias nacionais anticorrup\u00e7\u00e3o: An\u00e1lise dos novos indicadores da OCDE<\/td>Maria Fernanda Cola\u00e7o Alves<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Reconhecimento de entidades nomeadas em manifesta\u00e7\u00f5es registradas no sistema Fala.BR<\/td>Pedro Ot\u00e1vio Lima Gazzola<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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O uso de t\u00e9cnicas de ci\u00eancia de dados para identifica\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de uso de interpostas pessoas na abertura de empresas<\/td>Wagner Borges de Carvalho<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td>

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Modelos de Sistemas de Recomenda\u00e7\u00f5es baseados em feedbacks expl\u00edcitos<\/td>Caio Augusto Silva Pires<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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An\u00e1lise de Sentimento na Cobertura sobre China pelo New York Times: Uma Compara\u00e7\u00e3o entre Multinomial Naive Bayes e DistilBERT<\/td>Cristina Precioso do Amaral Melo<\/td>Rafael Izbicki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o baseado em estrutura de comunidade: metodologia de predi\u00e7\u00e3o de relacionamento em Redes Sociais<\/td>Diogo Banzato Franco<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Obten\u00e7\u00e3o de imped\u00e2ncia ac\u00fastica por aproxima\u00e7\u00e3o de 1\u00aa ordem e utilizando Fully Convolutional Residual Network<\/td>Edgar Davan\u00e7o Bronizeski<\/td>Tiago Pereira<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina por classifica\u00e7\u00e3o em conjunto de transa\u00e7\u00f5es de cart\u00e3o de cr\u00e9dito<\/td>Elis Coimbra de Moura<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo de fine-tuning DreamBooth para a gera\u00e7\u00e3o de imagens personalizadas<\/td>Estevam Julio Varga Neto<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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An\u00e1lise de segmenta\u00e7\u00e3o de clientes: aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de agrupamento e classifica\u00e7\u00e3o em vendas via com\u00e9rcio eletr\u00f4nico no mercado brasileiro<\/td>Gabriel Pacheco e Silva<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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An\u00e1lise do comportamento de compra dos clientes no e-commerce brasileiro utilizando t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados<\/td>Gabriella Cristina da Silva Benzi<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Propens\u00e3o a Churn para Reten\u00e7\u00e3o de Clientes<\/td>Isabella Ribeiro Gon\u00e7alves<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina e profundo para detec\u00e7\u00e3o de sobrepre\u00e7o em itens de licita\u00e7\u00f5es<\/td>Jairo da Silva Junior<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Uso de Modelos para Identifica\u00e7\u00e3o de Anomalias de Arrecada\u00e7\u00e3o por Contribuintes do ICMS<\/td>Jarbas Silva Tomaz da Costa<\/td>Marcelo de Souza Lauretto<\/td>

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Implica\u00e7\u00f5es da an\u00e1lise de bancos de dados sobre natalidade e taxas de ces\u00e1reas no Brasil<\/td>Jos\u00e9 Am\u00e9rico Antoine Junior<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de risco em opera\u00e7\u00f5es de seguro rural para milho, soja e trigo no estado do Paran\u00e1<\/td>Larissa Pereira do Amaral<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td>

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Modelo de Previs\u00e3o de Vendas em uma Ind\u00fastria Brasileira de M\u00f3veis e Eletrodom\u00e9sticos<\/td>Leandro Balbi Juste<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Using machine learning to improve long-term demand forecasting for corn seed production<\/td>Lucas Bernardi<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
PREVIS\u00c3O DE VENDAS COM S\u00c9RIES TEMPORAIS ARIMA E SARIMA EM UMA EMPRESA DO SETOR QU\u00cdMICO<\/td>Marcos Tulio Ferrarezi de Barros<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aprimoramento da An\u00e1lise de Cr\u00e9dito por Meio do Machine Learning: Melhorando Decis\u00f5es e Reduzindo Riscos<\/td>Pedro Pasquotto Vaia<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de performance de modelos de s\u00e9ries temporais em dados de minera\u00e7\u00e3o de calc\u00e1rio para a previs\u00e3o de demandas futuras<\/td>Ricardo Vieira Soares<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Modus Operandi em Boletins de Ocorr\u00eancias Policiais utilizando Processamento de Linguagem Natural<\/td>Rodrigo de Abreu Batista<\/td>Diego Furtado Silva<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Cen\u00e1rios Comerciais e N\u00e3o Comerciais Utilizando Redes Neurais Convolucionais<\/td>Thiago Henrique Parra<\/td>Andr\u00e9 Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
S\u00e9ries temporais Financeiras: Uma abordagem bayesiana<\/td>Tobias dos Santos Gomes<\/td>Ricardo Sandes Ehlers<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Estimativa de idade baseada em imagens com redes neurais<\/td>Vinicius Pires Gon\u00e7alves<\/td>Fabr\u00edcio Simeoni de Sousa<\/td>

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Desigualdades na educa\u00e7\u00e3o superior no estado do Cear\u00e1, Brasil<\/td>Walter Jameson<\/td>Fabr\u00edcio Simeoni de Sousa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classificador de risco tribut\u00e1rio do saldo credor continuado de ICMS<\/td>Welton de Abreu<\/td>J\u00falio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Detec\u00e7\u00e3o de riscos de atividades sem conformidade em Auditorias de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o utilizando Aprendizado de M\u00e1quina Supervisionado em sistemas ERP SAP S\/4 HANA.<\/td>Ivan Garducci<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Algoritmos gen\u00e9ticos em redes neurais aplicados a tarefas complexas n\u00e3o classific\u00e1veis com foco em mercado financeiro<\/td>Daniel Figueiredo Parreira Rocha<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Classica\u00e7\u00e3o na rede da extra\u00e7\u00e3o e comercializa\u00e7\u00e3o de madeira<\/td>Diego Alfonso Sandoval Salazar<\/td>Tiago Pereira<\/td><\/td>

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Agrupamento de dados, um estudo de caso em apoio a processo seletivo<\/td>Giovanna Galdi Fiorese<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td>

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Clusteriza\u00e7\u00e3o de Conte\u00fado Editorial: Aplica\u00e7\u00e3o de K-Means e M\u00e9tricas de Valida\u00e7\u00e3o em Datasets Jornal\u00edsticos<\/td>Mikael do Nascimento Ara\u00fajo<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Some applications of topological data analysis to time series data<\/td>Abraham Rojas Vega<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de S\u00e9ries Temporais – Uma abordagem com redes complexas<\/td>Ac\u00e1ssio Silva Guimar\u00e3es<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo Preditivo para Classifica\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as Cardiovasculares em Pacientes do SUS Atendidos por Teleconsultoria (2023-2024)<\/td>Adhara Brand\u00e3o Lima Vanhoz<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td><\/td>

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Determina\u00e7\u00e3o do ambiente de coloca\u00e7\u00e3o de magmas a partir de an\u00e1lise textural quantitativa e aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Adriana Alves<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o da Influ\u00eancia do Planejamento Estrat\u00e9gico nas Pol\u00edticas P\u00fablicas Municipais: Uma An\u00e1lise com Base no IEG-M\/SP<\/td>Adriana Guer\u00e7o de Santa Hora<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritmos classificadores para an\u00e1lise de inscri\u00e7\u00e3o em d\u00edvida ativa de d\u00e9bitos de IPVA<\/td>Adriano Pereira Loffredo<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de combina\u00e7\u00f5es populares de produtos em pedidos de delivery: uma compara\u00e7\u00e3o entre os algoritmos Apriori e FP-Growth para estrat\u00e9gias de cross-selling<\/td>Adriel Albuquerque Cavalcanti<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Modelagem da estrutura a termo da taxa de juros secure ovenight financial rate (SOFR) para gerenciamento de risco da d\u00edvida p\u00fablica externa<\/td>Alexandre Pereira Ramos<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td>

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Previs\u00e3o do Fluxo Cambial Estrangeiro: uma an\u00e1lise de m\u00e9todos preditivos<\/td>Alice Machado Dias<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td>

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An\u00e1lise de Sentimentos sobre Sa\u00fade e Medica\u00e7\u00e3o nas Redes Sociais<\/td>Alisson Caique Cardoso de Barros<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de S\u00e9ries Temporais de insumos da Constru\u00e7\u00e3o Civil<\/td>Allan Melo Menezes<\/td>Cassio Machiaveli Oishi<\/td><\/td>

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Modelo para previs\u00e3o de fraudes em contrata\u00e7\u00f5es de planos de sa\u00fade<\/td>Ana Paula Andrade<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
S\u00e9rie temporal de s\u00edfilis adquirida e s\u00edfilis em gestantes no Brasil, e macrorregi\u00f5es brasileiras, 2017 a 2023<\/td>Ana Paula Betaressi da Silva<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Modelos Transformers para An\u00e1lise de Sentimento nas Avalia\u00e7\u00f5es do Goodreads<\/td>Anderson Rafael Severino Teixeira<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelagem de Subscri\u00e7\u00e3o de Riscos em Seguros de Vida: Uso de Algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina na Constru\u00e7\u00e3o de Solu\u00e7\u00f5es Baseadas em \u00c1rvores<\/td>Andre de Mello Boeira<\/td>Jorge Luis Bazan Guzman<\/td>

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Sistema Adaptativo de Infer\u00eancia Neuro-Difusa para Sele\u00e7\u00e3o de Ativos da Bolsa de Valores Brasileira<\/td>Andr\u00e9 Faria Formagio Fonseca<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Sugest\u00e3o de Pre\u00e7os de Produtos no Com\u00e9rcio Eletr\u00f4nico Automotivo Brasileiro<\/td>Andr\u00e9 Gomes Regino<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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An\u00e1lise comparativa de setores do mercado acion\u00e1rio brasileiro atrav\u00e9s da Arbitrage Pricing Theory com Machine Learning<\/td>Andr\u00e9 Marino de Paiva<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Proposta de uma API para predi\u00e7\u00e3o em tempo-real usando modelos de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Andr\u00e9 Tommasello Ramos<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina para Classifica\u00e7\u00e3o de Sinistro Rural<\/td>Aroldo Jos\u00e9 Costa<\/td>Krerley Irraciel Martins Oliveira<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o de modelos de Machine Learning para a predi\u00e7\u00e3o da gramatura de papel tissue com base em sensores de processo<\/td>Augusto Berg<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o da aloca\u00e7\u00e3o de ativos: Uma abordagem baseada em aprendizado de m\u00e1quina e infer\u00eancia causal.<\/td>B\u00e1rbara Quint\u00e3o Queiroga<\/td>Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Desmatamento da Amaz\u00f4nia: Um estudo sobre implica\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas<\/td>Beatriz Ang\u00e9lica Torres<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td>

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Uma Proposta de Classifica\u00e7\u00e3o Multirr\u00f3tulo Baseada em Foundational Models para Identifica\u00e7\u00e3o de Emo\u00e7\u00f5es Aplicada ao Contexto da Psicologia Anal\u00edtica<\/td>Bernardo Trevizan<\/td>Jose Fernando Rodrigues Junior<\/td>

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An\u00e1lise de t\u00e9cnicas de machine learning em modelos de credit scoring no contexto de cart\u00f5es de cr\u00e9dito<\/td>Bruno Cruz Biasolli Rodrigues<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Meta-aprendizado para classifica\u00e7\u00e3o de radiografias periapicais: uma abordagem de few-shot learning<\/td>Bruno Jefferson da Silva<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Modelagem de Risco de Investimentos: An\u00e1lise de Sobreviv\u00eancia para Reten\u00e7\u00e3o de Capitais em um Banco de Investimentos<\/td>Bruno Koga<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Aprimoramento do Suporte \u00e0 Sa\u00fade e Bem-Estar: Impactos e Limita\u00e7\u00f5es dos Chatbots com LLMs no Cuidado \u00e0 Sa\u00fade<\/td>Bruno Rodrigues Bulh\u00f5es<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td>

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Aplica\u00e7\u00f5es em IA para An\u00e1lise de Sentimentos<\/td>Caique C\u00e2ndido Moreira de Oliveira<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de clusteriza\u00e7\u00e3o e proje\u00e7\u00f5es de s\u00e9ries temporais aplicadas em sinistros de autom\u00f3vel<\/td>Catarina Fernandes Proglhof<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o de Outliers e Classifica\u00e7\u00e3o de Contribuintes Especiais no Distrito Federal com T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Christian Txai Andrade Siegl<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo defeituoso Gompertz inflacionado de zeros induzido pelafragilidade Gama aplicados a dados financeiros.<\/td>Crystiane Fernanda de Souza<\/td>Vera Lucia Damasceno Tomazella<\/td>

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Desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo com arquitetura transformer para regress\u00e3o simb\u00f3lica em dados de f\u00edsica<\/td>Daniel Penna Chaves Bertazzo<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Bitcoin: Proje\u00e7\u00e3o de Pre\u00e7o com base em Modelos Preditivos para S\u00e9ries Temporais<\/td>Diego de Franco Matos<\/td>J\u00f3 Ueyama<\/td><\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de Modelos de Aprendizado de M\u00e1quina Aplicados a Classifica\u00e7\u00e3o de Objetos Astr\u00f4nomicos<\/td>Diogo Henrique Souza Martins<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td>

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Modelos de previs\u00e3o para valores de pedidos de apropria\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito acumulado de ICMS no Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Douglas Schiavoni Froemming<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Jogadores de Futebol Baseada em Posi\u00e7\u00e3o, Caracter\u00edsticas F\u00edsicas e Dados Estat\u00edsticos<\/td>Eduardo Baptista dos Santos<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td>

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Modelos Inteligentes de Classifica\u00e7\u00e3o de Contribuintes quanto \u00e0 Autorregulariza\u00e7\u00e3o Fiscal<\/td>Eduardo Junqueira Villela Granja<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Previs\u00e3o de A\u00e7\u00f5es com LSTM: An\u00e1lise Multivariada de S\u00e9ries Temporais no Mercado Financeiro<\/td>Eduardo Zantut Wittmann<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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M\u00e9todos para an\u00e1lise de imagens e compress\u00e3o de modelo no controle de qualidade industrial<\/td>Eliton Katsuhiro Nouchi<\/td>Fernando Pereira dos Santos<\/td>

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O uso de Neuroevolution em Redes Neurais Profundas para encontrar solu\u00e7\u00f5es aproximadas de Equa\u00e7\u00f5es Diferenciais Parciais<\/td>Everton Juliano da Silva<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Descoberta de padr\u00f5es com aprendizado n\u00e3o supervisionado aplicado a um sistema de cobran\u00e7a<\/td>Fabiana Mara Nogoseke Gon\u00e7alves<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Aplica\u00e7\u00e3o de Aprendizado de M\u00e1quina e Processamento de Linguagem Natural para a Classifica\u00e7\u00e3o das Consultas Tribut\u00e1rias \u00e0 Secretaria de Estado da Fazenda de Santa Catarina<\/td>Fabiano Brito Queiroz de Oliveira<\/td>Rafael Bassi Stern<\/td>

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Redes Neurais na Resolu\u00e7\u00e3o de Equa\u00e7\u00f5es Diferenciais em Problemas de F\u00edsica<\/td>F\u00e1bio do Amaral Dionysio<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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Monitoramento comportamental de clientes para previs\u00e3o de churn em meios de pagamento<\/td>Fabio Guilherme Xavier da Silva<\/td>Jose Augusto Fiorucci<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de abordagem de an\u00e1lise de fatores na bolsa brasileira B3, para redu\u00e7\u00e3o de quedas di\u00e1rias e aumento do \u00edndice de Sharpe em um portf\u00f3lio de a\u00e7\u00f5es<\/td>Fabio Trevisan Seguchi<\/td>Cassio Machiaveli Oishi<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o Taxon\u00f4mica de Aranhas (Araneae) a partir de An\u00e1lises de Textura de Imagens Utilizando Multifiltragem<\/td>Facundo Mart\u00edn Labarque<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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An\u00e1lise de Inadimpl\u00eancia para Corretora de Seguros<\/td>Felipe Batista de Souza<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de Interna\u00e7\u00f5es em Sa\u00fade P\u00fablica para diferentes regi\u00f5es do Brasil: compara\u00e7\u00e3o entre modelos de s\u00e9ries temporais<\/td>Felipe Batista Meirelles<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de Texto e Reconhecimento de Entidades para Estrutura\u00e7\u00e3o de Not\u00edcias de Neg\u00f3cios<\/td>Felipe Rolim Rubio Albuquerque Passarella<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o de Equipes Competitivas em Pok\u00e9monGO: Compara\u00e7\u00e3o de Algoritmos Heur\u00edsticos<\/td>Gabriel Bueno Guimar\u00e3es<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Churn down or what?<\/td>Gabriel Carvalho Mendonca<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Ci\u00eancias de Dados na Previs\u00e3o do Or\u00e7amento da Educa\u00e7\u00e3o: Uma Revis\u00e3o sistem\u00e1tica da Literatura<\/td>Gabriel da Silva Santos Rosa<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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An\u00e1lise preditiva dos efeitos da combina\u00e7\u00e3o de pares de medicamentos baseada em topologia de redes complexas<\/td>Gabriel Torres Guimar\u00e3es<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Critical retention thresholds in streaming media: an analytical framework for investigating viewer tune-out behaviour<\/td>Gianlluca Salvador Simi<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o de vendas por s\u00e9ries temporais: An\u00e1lise de demanda aplicada ao varejo editorial<\/td>Gilmar Jatob\u00e1 de Melo Junior<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td>

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Aprendizado de M\u00e1quina para Compress\u00e3o de \u00c1udio: Uma Avalia\u00e7\u00e3o de Autoencoders e Transformadas Esparsas<\/td>Giovanni Carbinatti<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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O Uso de Redes Neurais Convolucionais para Classifica\u00e7\u00e3o de Empresas<\/td>Gladimir das Neves Araujo Dutra<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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A detec\u00e7\u00e3o de reincid\u00eancias e os principais perfis de menores encaminhados para Unidades de Interna\u00e7\u00e3o(UI) e Unidades de Interna\u00e7\u00e3o Provis\u00f3ria(UIP) da Funda\u00e7\u00e3o Casa<\/td>Guilherme Mendes Julio<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td>

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An\u00e1lise de algoritmos de regress\u00e3o para predi\u00e7\u00e3o do tempo de resolu\u00e7\u00e3o de tickets de suporte<\/td>Guilherme Muller Peccini<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o do ChatGPT em estrutura\u00e7\u00e3o de publica\u00e7\u00f5es do Di\u00e1rio Oficial: Um estudo de caso sobre exonera\u00e7\u00e3o de servidores p\u00fablicos.<\/td>Guilherme Rodrigues Vilela<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td>

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Previs\u00e3o de consumo energ\u00e9tico utilizando ARIMA e Redes Neurais<\/td>Guilherme Santos<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Controle de Estoque no Varejo: Uma Abordagem Baseada em Modelos de Previs\u00e3o de Demanda<\/td>Gustavo Bartholomeu Trad Souza<\/td>Diego Furtado Silva<\/td>

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HaMLet: Sistema de recomenda\u00e7\u00e3o interativo baseado em AutoML para cria\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/td>Gustavo Comanduci Zocrato<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Aplica\u00e7\u00f5es de machine learning para identificar transa\u00e7\u00f5es fraudulentas em cart\u00f5es de cr\u00e9dito<\/td>Gustavo Correia<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td>

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Machine Learning na Ind\u00fastria Cinematogr\u00e1fica: Predi\u00e7\u00e3o de Bilheteria Baseada em Fatores Pr\u00e9-Lan\u00e7amento<\/td>Gustavo Henrique Barbosa de Oliveira<\/td>Oilson Alberto Gonzatto Junior<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina na classifica\u00e7\u00e3o de fraudes em transa\u00e7\u00f5es de e-commerce<\/td>Gustavo Sampaio Busanelli<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td>

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Utiliza\u00e7\u00e3o de Modelos de S\u00e9ries Temporais para Previs\u00e3o de Resultados em um E-commerce<\/td>Helder Vasconcelos Alves<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Combinando dados clim\u00e1ticos e GTrends para prever casos de dengue no Brasil<\/td>Henrique Akamine Hiray<\/td>Rafael Izbicki<\/td>

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Modelo de predi\u00e7\u00e3o de pr\u00eamio de seguro de autom\u00f3vel usando Machine Learning<\/td>Henrique Blengini Faria<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td>

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M\u00e9todo ensemble para previs\u00e3o do pre\u00e7o e da produ\u00e7\u00e3o de milho no Brasil: um estudo comparativo entre modelos econom\u00e9tricos e de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Henrique dos Santos Maxir<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o para pagamento de AIIM do ITCMD<\/td>Henrique Eduardo Machado de Oliveira<\/td>Diego Furtado Silva<\/td><\/td>

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Efic\u00e1cia dos modelos de regress\u00e3o Ridge e Lasso na previs\u00e3o da infla\u00e7\u00e3o: uma compara\u00e7\u00e3o com ARIMA<\/td>Hilton Machado<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td><\/td>

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AI Agentic Workflow em Arquitetura ReAct: Da an\u00e1lise \u00e0 a\u00e7\u00e3o em fluxos de trabalho com agentes de IA<\/td>Hiracazu Hirose<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sumariza\u00e7\u00e3o Abstrativa de Textos em Portugu\u00eas com Modelos de Linguagem de Grande Escala<\/td>Hugo Alexandre Padovani Guimar\u00e3es de Camargo<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Comando Fiscal \/ Rastreamento Financeiro do Estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Humberto Herbst<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Algoritmos de Classifica\u00e7\u00e3o e Aprendizado de M\u00e1quina para Identifica\u00e7\u00e3o de Empresas de Fachada<\/td>Ingrid Alves Novais dos Santos<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Amplia\u00e7\u00e3o da carga hor\u00e1ria escolar: efeitos sobre o desempenho dos discentes mineiros do ensino fundamental<\/td>Isaias C\u00e2ndido da Silva<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Uso da meta-heur\u00edstica GRASP-ILS para resolver o problema integrado de aloca\u00e7\u00e3o de p\u00e1tios de armazenamento e programa\u00e7\u00e3o de embarque.<\/td>Jackeline Del Carmen Huaccha Neyra<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Desenvolvimento de um pipeline completo para an\u00e1lise de dados de ChIP-Seq com foco na descoberta e identifica\u00e7\u00e3o de motifs biol\u00f3gicos<\/td>Jader Maikol Caldonazzo Garbelini<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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An\u00e1lise de Risco de Cr\u00e9dito Banc\u00e1rio: Aplica\u00e7\u00e3o de Algoritmos de Machine Learning<\/td>Jo\u00e3o Dion\u00edsio Cubai<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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An\u00e1lise de s\u00e9ries climatol\u00f3gicas utilizando an\u00e1lise espectral singular<\/td>Jo\u00e3o Pedro de S\u00e1 Vieira Teles Pereira<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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An\u00e1lise do uso de Processamento de Linguagem Natural para identificar ind\u00edcios de erro ou fraude em opera\u00e7\u00f5es sujeitas \u00e0 Substitui\u00e7\u00e3o Tribut\u00e1ria: uma abordagem experimental<\/td>Jos\u00e9 Luiz Mar\u00e3o J\u00fanior<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td>

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Modelos de Agrupamento para Compreens\u00e3o de Padr\u00f5es de Comportamento de Funcion\u00e1rios<\/td>Jos\u00e9 Willians Aparecido Vitorio<\/td>Ronaldo Dias<\/td>

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Modelos de classifica\u00e7\u00e3o: identifica\u00e7\u00e3o de atividade econ\u00f4mica de contribuintes de ICMS pelo seu perfil de opera\u00e7\u00e3o.<\/td>Josu\u00e9 Antunes Neves J\u00fanior<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Custo Nivelado de Energia de Parques E\u00f3licos Offshore no Nordeste do Brasil: Avalia\u00e7\u00e3o da Import\u00e2ncia das Vari\u00e1veis Espaciais<\/td>Juliana da Costa Mantovani<\/td>Cristina Dutra Aguiar<\/td>

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Proje\u00e7\u00e3o da demanda do benef\u00edcio Aspa via modelos de s\u00e9ries temporais<\/td>Juliana Mota de Siqueira<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais no marketing de conte\u00fado<\/td>Karina Tiemi Ono<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Segmenta\u00e7\u00e3o de Displasia Cortical Focal em Imagens de Resson\u00e2ncia Magn\u00e9tica por meio de Redes Neurais Convolucionais<\/td>Karla Kaori Nakamura<\/td>Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Abordagem Ensemble para Detec\u00e7\u00e3o e Classifica\u00e7\u00e3o de Anomalias em Po\u00e7os de Petr\u00f3leo: um Estudo Aplicado ao Dataset 3W.<\/td>Kelly Christine Alvarenga de Castro<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Utilizando algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o para identificar propens\u00e3o \u00e0 ci\u00eancia de comunica\u00e7\u00f5es fazend\u00e1rias<\/td>Lair Carlos Chinaia Oliveira<\/td>Pedro Luiz Ramos<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Avalia\u00e7\u00e3o da Utiliza\u00e7\u00e3o de Regress\u00e3o como Ferramenta Estrat\u00e9gica para a Proje\u00e7\u00e3o dos Custos do Cart\u00e3o de Pagamento do Governo Federal<\/td>Lara Manfrin Prado<\/td>Cristina Dutra de Aguiar<\/td>

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Afinidades Pol\u00edticas e Ci\u00eancias de Dados: um modelo para articula\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica de pol\u00edticas p\u00fablicas<\/td>Leandro Pires Salvador<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Fraudes em Seguros Autom\u00f3veis<\/td>Lelio Manuel Rungo Dauane<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Prova de Conceito: Plataforma Educacional Baseada em IA para Aprimoramento de Habilidades em Crase<\/td>Leonardo Alves Ferretti<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de nichos de comercializa\u00e7\u00e3o da madeira de Ip\u00ea com base em aprendizado n\u00e3o supervisionado de grafos<\/td>Leonardo Dal Picolo Cadurin<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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Implementa\u00e7\u00e3o de Dashboards Interativos para An\u00e1lise Financeira na CODEVASF Usando Python e Streamlit<\/td>Leonardo de Carvalho Santos<\/td>Alneu de Andrade Lopes<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e9todo para reconstitui\u00e7\u00e3o de estoque de mercadorias com base em notas fiscais eletr\u00f4nicas<\/td>Leonardo Muller Adaime<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td><\/td>

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Metodologia de sele\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es brasileiras para estrutura\u00e7\u00e3o de portf\u00f3lio via algoritmos de clusteriza\u00e7\u00e3o<\/td>Lucas Alvarenga Prado<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td>

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Evaluating Text-Classification Models in Production<\/td>Lucas Belasque Froguel<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Previs\u00e3o Financeira em Fundos de Investimento: Um Estudo de S\u00e9ries Temporais<\/td>Lucas da Silva Carnahuba<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td>

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Aprimorando An\u00e1lises de Solicita\u00e7\u00f5es de Garantia com Detec\u00e7\u00f5es de Anomalias Baseasas em Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Lucas de Souza Almeida<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de fatores que podem influenciar na falha de um projeto.<\/td>Luis Gustavo da Silva Tadeu<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Um novo m\u00e9todo para identificar a capacidade operacional de uma Unidade Administrativa da Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica Direta: uma abordagem experimental com uso de s\u00e9ries temporais.<\/td>Luiz Fabiano Marques Pestana<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Modelagem preditiva da dengue em S\u00e3o Carlos: Compara\u00e7\u00e3o entre modelos estat\u00edsticos e de aprendizado de m\u00e1quina<\/td>Luiza Prette Fiorotti<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td><\/td>

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Modelos zero-shot e semi-supervisionados para classifica\u00e7\u00e3o de ac\u00f3rd\u00e3os jur\u00eddicos<\/td>Marcel Akira Shimizu<\/td>Paulo Henrique Ferreira da Silva<\/td>

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Uso de Aprendizado de M\u00e1quina na avalia\u00e7\u00e3o de equipamentos para manuten\u00e7\u00e3o preditiva<\/td>Marcello dos Santos Gabriel<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Identifica\u00e7\u00e3o da regi\u00e3o segura de opera\u00e7\u00e3o dos fornos de pir\u00f3lise de carga gasosa na ind\u00fastria petroqu\u00edmica em eventos de interrup\u00e7\u00e3o el\u00e9trica utilizando m\u00e9todos de classifica\u00e7\u00e3o<\/td>Marcelo Beninca<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td><\/td>

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Clusteriza\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o de pacientes hospitalares para r\u00e9guas de CRM<\/td>Marcelo Carvalho<\/td>Fernando Pereira dos Santos<\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o de Processos de Neg\u00f3cio: Uma abordagem com minera\u00e7\u00e3o de processos associada a t\u00e9cnicas de agrupamento<\/td>Marcio Alves de Oliveira<\/td>Rafael Izbicki<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de redes neurais artificiais para modelagem de fotoluminesc\u00eancia dependente de campo magn\u00e9tico em heteroestruturas semicondutoras<\/td>Marco Antonio Tito Patricio<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Otimiza\u00e7\u00e3o da Aloca\u00e7\u00e3o Geogr\u00e1fica de Itens Armazenados por Meio da Modelagem de Clusters com Centroides Definidos em Ambientes de Com\u00e9rcio Virtual<\/td>Marcos Scorzoni Lessa<\/td>Cassio Machiaveli Oishi<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Algoritmo de Detec\u00e7\u00e3o de \u201cFake News\u201d para An\u00e1lise de Not\u00edcias em Sa\u00fade P\u00fablica no Estado do Acre<\/td>Marcos Venicius Malveira de Lima<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o entre modelos de predi\u00e7\u00e3o de cancelamento de servi\u00e7o no setor de telecomunica\u00e7\u00f5es<\/td>Maria Julia Fontanelli Santos<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o da Qualidade do Ar do Estado do Espirito Santo utilizando Machine Learning (Obs.: As sugest\u00f5es de aprimoramento feitas pela banca, no entanto, por quest\u00f5es de compatibilidade entre bibliotecas, particularmente conflitos entre diferentes vers\u00f5es do prophet, pystan e cmdstanpy, o modelo n\u00e3o p\u00f4de ser executado corretamente no ambiente utilizado, mesmo ap\u00f3s diversas tentativas de ajuste e reinstala\u00e7\u00e3o. O mesmo aconteceu com o Theta. Da mesma forma, a imputa\u00e7\u00e3o de dados faltantes foi realizada com o Filtro de Kalman, e desempenho desse m\u00e9todo n\u00e3o superou outras abordagens mais simples. Considerando o escopo do trabalho e a limita\u00e7\u00e3o de tempo, optou-se por manter as abordagens originais devido a limita\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas enfrentadas no ambiente de desenvolvimento e para garantir a consist\u00eancia metodol\u00f3gica dos resultados apresentados.)<\/td>Maryeen Rodrigues Leao<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o da Radia\u00e7\u00e3o Solar para Produ\u00e7\u00e3o de Hidrog\u00eanio Verde: An\u00e1lise comparativa de m\u00e9todos de Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Mateus Vasconcelos Albuquerque<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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Predicting customer refunds from automated support interactions on an Online Food Delivery app<\/td>Matheus de Sena Dall\u00b4Agnol<\/td>Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Clusteriza\u00e7\u00e3o Sem\u00e2ntica de Not\u00edcias para SEO: An\u00e1lise Comparativa de Fun\u00e7\u00f5es de Peso e M\u00e9todos de Enriquecimento utilizando WordNet<\/td>Mikael do Nascimento Ara\u00fajo<\/td>Marcelo Garcia Manzato<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de algoritmos de Regress\u00e3o, Random Forest e Redes Neurais (LSTM e Bi-LSTM) na previs\u00e3o de rendimento agr\u00edcola de cana-de-a\u00e7\u00facar<\/td>Moses Alexandre Ramos<\/td>Fernando Pereira dos Santos<\/td>

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Previs\u00e3o de Eventos no Futebol com Modelos de Linguagem de Grande Escala: Aplica\u00e7\u00e3o de Fine-Tuning em Sequ\u00eancias de Jogo<\/td>Murilo Mazzotti Silvestrini<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Comportamento dos gastos de custeio e execu\u00e7\u00e3o or\u00e7ament\u00e1ria: um estudo de caso da Secretaria de Agricultura e Abastecimento de S\u00e3o Paulo<\/td>Nathalia Nogueira Marques<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo para Classifica\u00e7\u00e3o de Descartes de Sementes de Soja<\/td>Nicolas Lima Kuhl Pereira<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de Redes Neurais Profundas e Neuroimagem Funcional no Diagn\u00f3stico do Transtorno do Espectro Autista.<\/td>Patr\u00edcia Nunes Pereira<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
An\u00e1lise da Gest\u00e3o de Recursos de Investimento em Fundos de Pens\u00e3o: Abordagens Cont\u00e1beis Pr\u00e9 x P\u00f3s 2019<\/td>Paulo Christian Morais Rodopoulos<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Padr\u00e3o do absente\u00edsmo nas consultas m\u00e9dicas em clinica privada de Urologia<\/td>Paulo Em\u00edlio Fuganti<\/td>Gleici da Silva Castro Perdon\u00e1<\/td>

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Creating a More Generalist Classifier for Fake News<\/td>Pedro Haddad Francisco Bara<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Avalia\u00e7\u00e3o de atributos para sele\u00e7\u00e3o modal do frete de soja no Mato Grosso<\/td>Pedro Luiz Barrozo dos Santos<\/td>Leandro Franco de Souza<\/td><\/td>

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Previs\u00e3o da Produ\u00e7\u00e3o de Soja Exportada no Brasil Utilizando Modelos de S\u00e9ries Temporais com Regress\u00e3o<\/td>Pedro Veiga Berri<\/td>Carlos Alberto Ribeiro Diniz<\/td><\/td>

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Sentimentaliza\u00e7\u00e3o de coment\u00e1rios e an\u00e1lise de protagonismo da marca em publicidades de redes sociais<\/td>Rafael Alves Vicentin<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td>

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An\u00e1lise de Superlota\u00e7\u00e3o e Ociosidade nas Linhas de \u00d4nibus do Rio de Janeiro Utilizando T\u00e9cnicas de Clustering<\/td>Rafael Mattos Maximino<\/td>Antonio Castelo Filho<\/td>

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Abordagens Qu\u00e2nticas para o C\u00e1lculo de \u00c1rvores de Espalhamento M\u00ednimo para Classificadores Baseados em Florestas de Caminhos \u00d3timos<\/td>Rafael Sim\u00f5es do Carmo<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Explorando T\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina na Previs\u00e3o de ICMS do Setor Atacadista com dados da NF-e<\/td>Raquel Kaori Ishi<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td>

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C\u00e1lculo da Perda Esperada atrav\u00e9s de Infer\u00eancias de Inadimpl\u00eancia dos dados p\u00fablicos do SCR<\/td>Reginei Francisco Alves Junior<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelagem Preditiva para Estrat\u00e9gias Otimizadas de Reten\u00e7\u00e3o de Dados<\/td>Renato Matos Gasparetto<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td>

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Framework Multicepstral para Detec\u00e7\u00e3o de COVID-19 Baseado em An\u00e1lise Vocal: Uma Abordagem Experimental<\/td>Reynold Navarro Mazo<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td><\/td>

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Classifica\u00e7\u00e3o de S\u00e9ries Temporais com Machine Learning utilizando Representa\u00e7\u00f5es Latentes<\/td>Ricardo Grego<\/td>Luis Gustavo Nonato<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelo de Survival Analysis Aplicado na Predi\u00e7\u00e3o de Valores do Mercado Imobili\u00e1rio de Lotes Urbanos da Cidade de Rio Verde – GO<\/td>Roberto de Almeida Nunes Junior<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td>

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Remunera\u00e7\u00e3o no Servi\u00e7o P\u00fablico Paulista e Suas Implica\u00e7\u00f5es Judiciais<\/td>Robson Silva Romualdo<\/td>Vicente Garibay Cancho<\/td><\/td>

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Aumento do Ticket M\u00e9dio em Mercados que Operam via Aplicativos de Delivery por Meio de Regras de Associa\u00e7\u00e3o com Apriori<\/td>Rodrigo de Moraes<\/td>Cibele Maria Russo Novelli<\/td><\/td>

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An\u00e1lise da evas\u00e3o de estudantes em cursos teol\u00f3gicos utilizando chatbots<\/td>Rodrigo Freire dos Santos Alencar<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Cancer Staging using Large Language Models: A Comparative Analysis of MedPrompt and Other Innovative Prompting Techniques<\/td>Rodrigo Stall Sikora<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td>

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Um estudo sobre passeio aleat\u00f3rio e circuitos el\u00e9tricos<\/td>Samila Ferreira Martins<\/td>Krerley Irraciel Martins Oliveira<\/td><\/td>

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Arrecada\u00e7\u00e3o \u00e0 Foucault<\/td>Samuel Magoji Sanda<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Modelos de Classifica\u00e7\u00e3o Aplicados ao Tipo de Parto: Uma An\u00e1lise Nacional e Regional<\/td>Sergio Luiz Chaves de Miranda Junior<\/td>Claudio Fabiano Motta Toledo<\/td>

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Influ\u00eancia das Vari\u00e1veis Macroecon\u00f4micas no Desempenho Econ\u00f4mico do Setor Sucroenerg\u00e9tico: Uma abordagem com Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Sylvia Campos da Luz e Silva<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Taxonomia de Produtos, Uma Abordagem Automatizada<\/td>Talles Bernardo Kitosato de Souza Lessa<\/td>Francisco Louzada Neto<\/td><\/td>

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Influ\u00eancia das mudan\u00e7as de cobertura do solo na ocorr\u00eancia de processos erosivos lineares: uma abordagem baseada em aprendizado interpret\u00e1vel<\/td>Tatiane Ferreira Olivatto<\/td>Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco<\/td>

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Compara\u00e7\u00e3o de modelos para a predi\u00e7\u00e3o de s\u00e9ries financeiras<\/td>Tatiane Gomes Ara\u00fajo Medeiros<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Identifica\u00e7\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es simuladas de sa\u00edda de mercadorias a partir do estado de S\u00e3o Paulo com suposto envio para empresas fict\u00edcias em outros estados<\/td>Thiago Alves de Carvalho<\/td>Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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Previs\u00e3o do Novato do Ano da NBA: Uma An\u00e1lise Baseada em Aprendizado de M\u00e1quina<\/td>Thiago M\u00f3nica Huertas Chiovatto da Costa e Santos<\/td>Adriano Kamimura Suzuki<\/td>

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Rela\u00e7\u00e3o entre educa\u00e7\u00e3o e renda \u00e0 luz dos Censos Demogr\u00e1ficos 1960-2010<\/td>Tiago Barreiros de Freitas<\/td>Francisco Aparecido Rodrigues<\/td>

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Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias em Transa\u00e7\u00f5es Financeiras Utilizando Redes Neurais Siamesas<\/td>Ulysses Topdjian<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Ci\u00eancia de Dados em An\u00e1lise de Qualidade de Sequenciamento Sanger<\/td>Ver\u00f4nica Maria Rodege Gogola<\/td>Afonso Paiva Neto<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Sistema de Recomenda\u00e7\u00e3o para Defini\u00e7\u00e3o de equipes competitivas em eSports: An\u00e1lise experimental do CBLOL<\/td>Vin\u00edcius Antonio Ramos Zecca<\/td>Rodrigo Colnago Contreras<\/td>

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Aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina para an\u00e1lise do comportamento de expans\u00e3o e contra\u00e7\u00e3o de artigos injetados de borracha expandida<\/td>Vinicius Pereira Larini<\/td>Oilson Alberto Gonzatto Junior<\/td><\/td><\/td>\n<\/tr>\n
Proje\u00e7\u00e3o do consumo de g\u00e1s natural encanado do segmento residencial no estado de S\u00e3o Paulo<\/td>Vin\u00edcius Ruiz Alves Gomes<\/td>Julio Cezar Estrella<\/td><\/td>

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Predi\u00e7\u00e3o de Pre\u00e7os Imobili\u00e1rios no Rio de Janeiro: Uma Compara\u00e7\u00e3o de Algoritmos e M\u00e9todos<\/td>Vinicius Viana Vieira<\/td>Diego Raphael Amancio<\/td>

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Uso de vis\u00e3o computacional para reconhecimento profundo de tratores em imagens para aux\u00edlio na cota\u00e7\u00e3o de seguros<\/td>Wheslen de Souza Xavier<\/td>Jo\u00e3o Paulo Papa<\/td>

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Descoberta de Conhecimento Por Meio de M\u00e9todos de Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionados Aplicados ao Sistema de Cobran\u00e7a da CODEVASF<\/td>Wilson Leal Rodrigues Junior<\/td>Wallace Correa de Oliveira Casaca<\/td>

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An\u00e1lise indicativa de movimenta\u00e7\u00e3o de terreno usando imagens de sat\u00e9lites para monitoramento cont\u00ednuo<\/td>Wolmar da Cunha Sabino<\/td>Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho<\/td>

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TRABALHOS DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO * trabalhos com divulga\u00e7\u00e3o autorizada pelos alunos A lista de datas e hor\u00e1rios das apresenta\u00e7\u00f5es dos TCCs da turma 2023 foi divulgada! 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