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André Luis Bonfim Bathista e Silva

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Divulgação Científica
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  • i feira de ciências integradas da cidade de cuiabá e várzea grande
  • No município de Várzea Grande são escassos os eventos na área das ciências. As escolas municipais e estaduais não dispõe de laboratórios nessas áreas, dificultando a interação entre a teoria e a prática. Precisa-se proporcionar atividades que despertem os alunos do município para o desenvolvimento do raciocínio lógico, para a criatividade e para o conhecimento científico. Atualmente, a atividade de lecionar em sala de aula nos revela o baixo índice dos discentes do ensino fundamental, destacando as dificuldades de leitura, escrita e interpretação de texto, e ainda dificuldades nos conhecimentos da matemática e ciências afins. Tal evento justifica-se por contribuir para melhorias no desempenho escolar dos alunos, despertando assim um interesse para a escola. O Evento vai mostrar para a comunidade projetos científicos, culturais e tecnológicos desenvolvidos nas escolas e a inserção das atribuições das ciências dos professores da Educação Básica na Rede Federal de Ensino. Como também divulgar as ações do CNPq frente aos incentivos culturais no Brasil. Alguns dos objetivos é Articular para promover a integração de trabalhos científicos de professores e alunos das redes federais; Divulgar projetos científicos desenvolvidos por alunos dos municípios; Proporcionar novas descobertas em diversas áreas do conhecimento; Apresentar projetos desenvolvidos nas escolas; Promover a criatividade e o conhecimento matemático dos alunos;Alcançar um grande número de participantes das comunidades carentes dos municípios;Valorização profissional de professores da educação do município; Inserção de novos colaboradores do âmbito nacional. Resultados esperados: Criar oportunidades de inserção de professores e alunos em congressos nacionais, regionais e municipais; Ampliação do nível de conhecimento e escolarização de alunos do município; Aprimoramento dos conhecimentos teóricos e práticos dos alunos e professores nos projetos ofertados pela feira de ciências.
  • Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Mato Grosso - MT - Brasil
  • Mon Sep 12 00:00:00 BRT 2022-Fri Mar 31 00:00:00 BRT 2023
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André Luis Debiaso Rossi

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • viabilizando o desenvolvimento de cidades inteligentes: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina
  • Técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) têm alcançado grande sucesso nas mais diversas áreas do conhecimento, como saúde e engenharia. As técnicas de AM são capazes de lidar, de forma eficiente, com diferentes tipos de dados que são gerados automaticamente e em grande quantidade por dispositivos eletrônicos, como sensores e câmeras, presentes nos centros urbanos. Contudo, devido a diversas limitações, esses dados ainda são, geralmente, analisados exclusivamente por operadores humanos, que estão sujeitos a diversas dificuldades advindas de processos repetitivos. Portanto, é imperativo que sistemas inteligentes sejam integrados no planejamento estratégico dos gestores das cidades, para que órgãos públicos e, consequentemente, a sociedade, possam atingir benefícios comuns. Nessa direção, o presente projeto tem como objetivo desenvolver sistemas inteligentes baseados em técnicas de AM para auxiliar em duas tarefas. A primeira visa melhorar a mobilidade da cidade por meio da identificação de veículos e pedestres e adaptação automática do tráfego. A segunda visa entender os perfis de consumo de energia elétrica dos usuários residenciais a fim de propor planos de eficiência energética que possibilitem reduzir o custo mensal pago pela energia elétrica. Os sistemas serão desenvolvidos em parceria com a prefeitura da cidade de Itapeva, São Paulo, buscando, por um lado, avançar em direção da implantação de conceitos de cidades inteligentes e, por outro lado, facilitar o acesso da comunidade a essas tecnologias. A infraestrutura disponível, como câmeras para o controle de tráfego, monitoramento e segurança, assim como equipamentos de baixo custo, como smart plugs, serão utilizados para realizar a coleta dos dados. Algoritmos de aprendizado profundo, como as redes neurais convolutivas, e algoritmos de agrupamento de dados, como o K-Means e o DBScan, serão utilizados para extrair conhecimento dos dados visando atingir os objetivos do projeto.
  • Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - SP - Brasil
  • Wed Mar 23 00:00:00 BRT 2022-Mon Mar 31 00:00:00 BRT 2025
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