Navegando por Autor "Justino, Nathalia Kenia Cabral"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
TCC Análise de dados abertos de radiação não ionizante nas ERBS(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-13) Justino, Nathalia Kenia Cabral; Lins, Hertz Wilton de Castro; Rodrigues, Marcio Eduardo da Costa; Vasconcelos, Cristhianne de Fátima Linhares; Silva, Gutemberg Soares da; Rodrigues, Marcio Eduardo da CostaDados abertos (open data, em inglês) são aqueles que estão disponíveis para que todos apliquem, publiquem, modifiquem e compartilhem sem restrições de uso. Neste estudo usou-se uma base de dados aberta disponibilizada pela Anatel, sobre medições de campos eletromagnéticos relativos a estações rádio base da telefonia celular (Serviço Móvel Pessoal - SMP) no Brasil. Realizou-se uma revisão de literatura das normas e regulamentos que regem as medições para dar embasamento teórico. Com o objetivo de extrair o máximo de informações relevantes e descobrir padrões do conjunto de dados, efetuou-se uma análise das dimensões e medidas. Conclui-se que as medições estão dentro dos limites estabelecidos, que não existe um aumento gradual da quantidade de medições nos locais ao longo dos anos, mas há uma tendência das medições serem feitas sempre nas capitais e grandes centros urbanos. Conclui-se também que apesar de toda preocupação com os possíveis males causados pelo aumento da exposição à radiação não-ionizante, a quantidade de medições do tipo móvel é pouco expressiva comparada aos outros tipos de medições.TCC Uso de Machine Learning na inspeção de processos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-03-31) Justino, Nathalia Kenia Cabral; Aranha, Eduardo Henrique da Silva; http://lattes.cnpq.br/9520477461031645; http://lattes.cnpq.br/7071703944914644; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; Silva, Bruno dos Santos Fernandes da; http://lattes.cnpq.br/9229268386945230A inspeção processual ordinária é um procedimento que ocorre anualmente nas varas federais, com o objetivo de fiscalizar o andamento dos processos em tramitação. Embora exista um sistema chamado Instant para auxiliar na inspeção, esta ação ainda acontece de forma muito manual. A automatização do ato de inspeção é necessária para garantir uma fiscalização contínua, independente, padronizada e sem alterar o funcionamento normal da vara. Este estudo utiliza duas bases de dados diferentes na entrada, e o mesmo pipeline de machine learning para treinar modelos capazes de identificar a ocorrência de inspeção em processos. Os resultados obtidos nessa abordagem saíram como esperado, devido ao volume de dados e estrutura do processo, que é um arquivo composto por vários tipos de documentos. Destaca-se a importância e necessidade de aplicação da inteligência artificial para auxiliar no processo de inspeção em comparação ao atual sistema de inspeção.