ICEx UFMG - Notícias
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A conexão entre as Instituições de Ciência e Tecnologia (ICTs) e as empresas tem sido amplamente utilizada no mundo contemporâneo, em que as tecnologias estão avançando de forma acelerada com impactos em toda a sociedade. Contribuindo para essa aproximação e com vistas a impulsionar que o conhecimento gerado nas ICTs se transformem em produtos e serviços de empresas para a sociedade, a Fundep e a UFMG lançam o Outlab: um programa exclusivo para laboratórios da Universidade, que visa acelerar as parcerias e conexões com empresas e potencializar a ampliação de suas atividades.

“Transformar as pesquisas científicas em produtos comercializáveis é um processo longo, envolve diversas etapas e muitos riscos. O programa Outlab foi idealizado a partir da identificação de entraves nessa fase de transformação. A proposta é ajudar a capacitar os laboratórios da UFMG nesse processo de aproximação das ICTs com o setor empresarial”, diz o pesquisador e professor Alfredo Gontijo de Oliveira, presidente da Fundep.

Para o pró-reitor de pesquisa da UFMG, Professor Mario Fernando Montenegro Campos, os resultados das pesquisas têm grande potencial de impacto para a sociedade. “A UFMG possui uma ampla e diversa infraestrutura laboratorial onde são conduzidas pesquisas na fronteira do conhecimento. Os resultados dessas investigações científicas frequentemente apresentam grande potencial de se tornarem produtos ou serviços inovadores de expressivo impacto para a sociedade. Essa iniciativa inovadora em parceria com a Fundep tem exatamente esse objetivo: auxiliar os pesquisadores nessa tão necessária, mas desafiadora transposição”, explica.

Dentre todos os laboratórios selecionados, dois funcionam no Instituto de Ciências Exatas da UFMG, o Synergia e o Smart Sense Laboratory. O Synergia é um laboratório de Engenharia de Software que atua no Desenvolvimento de Sistemas, Implantação de Processos, Consultoria em TI e Treinamentos para órgãos públicos e empresas privadas. Já o Smart Sense Laboratory investiga problemas relacionados a Vigilância por Vídeo, Forense e Biometria, desenvolvendo técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Processamento Digital de Imagem.

 

 

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Projeto de Tese:

Transferring Human Motion and Appearance in Monocular Videos
Thiago Luange Gomes

In this dissertation proposal, we propose a unifying formulation for transferring appearance and retargeting human motion from monocular videos. Our method synthesizes new videos of people in a different context where they were initially recorded. Differently, from recent appearance transferring methods, our approach takes into account 3D shape, appearance, and motion constraints. Experiments on different videos show that our method preserves specific features of the motion that must be maintained (e.g., feet touching the floor, hands touching a particular object) while holding the best values for appearance metrics like Structural Similarity (SSIM) and Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS).

Comissão Examinadora:

Prof. Erickson Rangel do Nascimento - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Mario Fernando Montenegro Campos DCC - UFMG)
Prof. Manuel Menezes de Oliveira Neto (INF -  UFRGS)
Prof. Anderson de Rezende Rocha (IC - UNICAMP)
Dr. Renato José Martins (Pós-Doutorado - INRIA)

12 de Julho de 2019
14:00h
Sala 2077 do ICEX

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem 
a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Previsão do tempo de resposta de aplicações paralelas de processamento 
de dados massivos em ambientes de nuvem

Túlio Braga Moreira Pinto

Aplicações online de grande volume tem como característica uma maior 
heterogeneidade e irregularidade nos padrões de acesso aos dados, 
dificultando a alocação de recursos de hardware e software mesmo em 
ambientes de nuvem. Estas características dificultam a previsão de 
desempenho. Este trabalho explora portanto dois modelos analíticos para 
a previsão do tempo de resposta de aplicações paralelas no Spark. O 
primeiro modelo é baseado em fork/join, no qual uma aplicação é dividida 
em N tarefas e processada em paralelo em múltiplos servidores. O segundo 
modelo é baseado em teoria de filas e considera a precedência entre as 
tarefas para estimar os atrasos de sincronização. Os modelos foram 
avaliados para ambos algoritmos de aprendizado de máquina quanto 
consultas ad-hoc. Para o modelo baseado em precedência de tarefas, os 
resultados das previsões apresentaram erro médio inferior a 15%, 
considerado tipicamente baixo para modelos analíticos.

Comissão Examinadora:

Profa. Jussara Marques de Almeida Gonçalves - Orientadora (DCC - UFMG)
Prof. Fabrício Murai Ferreira (DCC - UFMG)
Prof. Dorgival Olavo Guedes Neto (DCC - UFMG)
Profa. Ana Paula Couto da Silva (DCC - UFMG)

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A Seção de Ensino do ICEx torna pública a lista de exames especiais do primeiro semestre de 2019.

Para acessar a lista clique aqui.

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Projeto de Extensão LabEst

 

O Departamento de Estatística (ICEx), através do Projeto de Extensão LabEst, oferece à comunidade acadêmica da UFMG o serviço de consultoria gratuita em análise estatística de dados.

 

A consultoria é feita por alunos do curso de Graduação em Estatística (como atividade da disciplina Laboratório de Estatística I), orientados e supervisionados por professores do Departamento de Estatística.

 

Público-alvo:

Podem participar como clientes deste projeto os alunos dos cursos de pós-graduação da UFMG, com a concordância com seus professores orientadores, que tiverem seus conjuntos de dados prontos para a análise estatística, no prazo de inscrição do ano/semestre corrente.

 

Inscrição:

Após a leitura e concordância com o Regulamento da atividade, a inscrição deverá ser feita através do preenchimento do Formulário de Inscrição, e seu envio para o e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo., escrevendo “Inscrição” no campo de assunto da mensagem.

 

Para o 2º semestre de 2019, o prazo de inscrição será de 20/06 a 03/07/19.

 

Seleção:

Os projetos serão selecionados através da avaliação das informações contidas no formulário de inscrição.

 

Para o 2º semestre de 2019, serão selecionados 14 projetos (primeira fase da seleção).

O resultado da seleção será divulgado até 06/07/19 nesta webpage, através da listagem dos selecionados.

Não haverá envio de e-mail individual com o resultado da seleção aos inscritos não selecionados.

 

Caso haja desistência ou desclassificação de projetos na primeira fase da seleção, ou aumento da capacidade de atendimento, outros projetos poderão ser convocados entre 12/07 e 31/07 (segunda fase da seleção).

 

Implementação:

Os pesquisadores dos projetos selecionados (alunos e orientadores) deverão imprimir, preencher e assinar o Termo de Confirmação de Interesse e:

- entregá-lo na Secretaria do Departamento de Estatística, na sala 4054 do ICEx (aos cuidados da Profa. Edna Reis),

ou

- digitalizá-lo em PDF (com boa resolução) e enviá-lo para o e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo., escrevendo “Termo de Confirmação de Interesse” no campo de assunto da mensagem.

 

Caso este termo não seja entregue dentro do prazo ou seja entregue com preenchimento incompleto, o projeto será desclassificado e outro projeto será selecionado para sua vaga.

 

Para o 2º semestre de 2019, o prazo para entrega do Termo de Confirmação de Interesse é até o dia 10/07/19.

 

Desenvolvimento:

Os projetos serão desenvolvidos ao longo do semestre letivo, divididos em duas rodadas.

A escolha da rodada em que cada projeto será desenvolvido ficará a cargo do Coordenador do CECiDa.

 

No 2º semestre de 2019,

a primeira rodada de projetos ocorrerá nas sete semanas de 23/08 (reunião inicial) a 04/10 (apresentação final); 

a segunda rodada de projetos ocorrerá nas sete semanas de 11/10 (reunião inicial) a 29/11 (apresentação final).

Na reunião inicial será assinado, por todas as partes envolvidas, o Termo de Compromisso.

As atividades incluem reuniões entre os pesquisadores (clientes) e consultores, conforme o Cronograma-2019-2

As reuniões ocorrerão nas sextas-feiras, no horário de 07h30-9:10 e/ou 09:25-11:05 em sala a ser definida no prédio do ICEx.

Três reuniões serão de comparecimento obrigatório dos clientes e consultores: inicial, intermediária e final (vide Cronograma).

As demais manhãs de sexta-feira durante o período de desenvolvimento poderão ser utilizadas pra atividades em acordo entre os clientes e consultores.

 

Produto Final:

Um Relatório com as análises realizadas.

 

Contato: Coordenadora Profa. Edna Afonso Reis Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. .

 

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Estratégias de investimento baseadas em microestrutura de mercado
Alef Willis Magno Miranda

O uso de agentes autônomos de investimento se torna cada vez mais comum. Com um grande volume de dados financeiros disponíveis, torna-se viável a construção de novos modelos de negociação. Neste trabalho busca-se modelar novos indicadores baseados em microestrutura de mercado para criar novas estratégias de investimento automatizadas. Para isso, constrói-se um simulador de bolsa de valores, um conjunto de indicadores baseados em microestrutura de mercado, uma técnica de rotulação de séries de preço e, por fim, um agente autônomo de negociação. Utiliza-se dados da B3 para validação experimental do agente autônomo construído. Os resultados financeiros obtidos pelo agente autônomo são avaliados em diferentes cenários, considerando-se custos de operação e latências de rede. Tais resultados financeiros revelam o potencial de se utilizar dados de microestrutura de mercado para construção de estratégias automatizadas de investimento.

Comissão Examinadora:

Prof. Adriano César Machado Pereira - Orientador (UFMG, DCC),
Prof. Anisio Mendes Lacerda (UFMG, DCC),
Prof. Allbens Atman Picardi Faria (CEFET-MG, DFM)

3 de Julho de 2019
09:00h
Sala 6321 do ICEX

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Tese:

Semantic Hyperlapse: a Sparse Coding based and Multi-Importance Approach for First-Person Videos
Michel Melo da Silva

The emergence of low-cost, high-quality personal wearable cameras combined with the unlimited storage capacity of video-sharing websites have evoked a growing interest in First-Person Videos. Such videos are usually composed of long-running unedited streams captured by a device attached to the user body, which makes them tedious and visually unpleasant to watch. To provide quick access to the video information, efforts have been applied to the development of techniques such as Hyperlapse and Semantic Hyperlapse, which aims to create visually pleasant shorter videos and emphasize semantic portions of the video respectively. We propose a parameter-free Sparse Coding based methodology to adaptively fast-forward First-Person Videos, that emphasize the semantic portions applying a multi-importance approach. Experimental evaluations show that the proposed method creates visually pleasant accelerated outputs to watch, emphasize the relevant segments while keeping the video context.

Comissão Examinadora:

Prof. Erickson Rangel do Nascimento - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Mario Fernando Montenegro Campos - Coorientador (DCC - UFMG)
Prof. André Vital Saúde (DCC - UFLA)
Prof. Cláudio Rosito Jung (INF - UFRGS)
Prof. Ricardo da Silva Torres (IC - UNICAMP)
Prof. Silvio Jamil Ferzoli Guimarães (DCC - PUC/MG)

2 de Julho de 2019
15:45h
Sala 2077 do ICEX

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Classification of Load Balancing in the Internet
Rafael Luis Caldas Almeida

Recent advances in programmable data planes, software-defined networking, and even the adoption of IPv6, support novel, more complex load balancing strategies. We introduce the Multipath Classification Algorithm (MCA), which extends existing formalism and techniques to consider that load balancers may use arbitrary combinations of bits in the packet header for load balancing. We propose optimizations to reduce probing cost that are applicable to MCA and existing load balancing measurement techniques. Through large-scale measurement campaigns, we characterize and study the evolution of load balancing on the IPv4 and IPv6 Internet, using multiple transport protocols. Our results show that load balancing is more prevalent and that load balancing strategies are more mature than previous characterizations have found.

Comissão Examinadora:

Prof. Ítalo Fernando Scotá Cunha - Orientador (DCC - UFMG)
Profa. Renata Cruz Teixeira (LINCS - INRIA)
Prof. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (DCC - UFMG)
Prof. Luiz Filipe Menezes Vieira (DCC - UFMG)

1 de Julho de 2019
09:30h
Sala 6321 do ICEx

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A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Projeto de Tese:

Deep-based Recurrent Approaches for Gesture Recognition
Igor Leonardo Oliveira Bastos

O reconhecimento de gestos (RG) corresponde a uma interpretação matemática de um movimento humano por uma máquina, envolvendo aspectos e partes do corpo, tais como variações no posicionamento de mãos e braços, expressões faciais e corporais, postura do tronco, entre outros. Por considerar tanto aparência quanto o movimento, este tópico relaciona-se à extração e uso de informação espaço-temporal em vídeos, tendo destaque em diferentes áreas e aplicações. No entanto, apesar da gama de trabalhos voltados para RG, nota-se lacunas no tocante a aspectos como escalabilidade, incorporação de novos gestos com baixo custo, além de atuação em vídeos não-segmentados. Assim, este trabalho tem seu foco nestas lacunas, propondo a: (i) criação de modelos escaláveis para aplicação incremental bases de dados e (ii) formulação de um modelo para detecção temporal de gestos em vídeos não-segmentados e seu respectivo reconhecimento, sendo estes avaliados em bases de RG, tais como SKIG e ChaLearn ConGD.

Comissão Examinadora:

Prof. William Robson Schwartz - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Ricardo da Silva Torres (IC - UNICAMP)
Prof. Guillermo Cámara Chávez (DECOM - UFOP)
Prof. Erickson Rangel do Nascimento (DCC - UFMG)

1 de Julho de 2019
09:00h
Sala 2077 do ICEX

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Protótipo desenvolvido na UFMG:

 

A XQuad, equipe de professores e pós-graduandos em Engenharia Elétrica e Ciências da Computação da UFMG, foi uma das nove – e única na América Latina – a se classificar para a segunda etapa da Artificial Intelligence Robotic Racing (AIRR), competição de drones autônomos que reuniu, na primeira fase, times de 400 universidades em todo o mundo. A disputa se dá pela operação desses equipamentos apenas pelo processamento em seu computador interno, sem pilotos.

A competição desafia equipes de cientistas a produzir protótipos, com base em inteligência artificial, para uma corrida de drones não tripulados. Os equipamentos devem cumprir trajeto pré-definido sem a interação de humanos, ou seja, a definição da trajetória e o desvio de possíveis obstáculos são feitos pelo próprio dispositivo.

Criada neste ano, a AIRR integra o circuito da Drone Racing League (DRL), liga profissional internacional de corrida de drones, na qual pilotos manipulam esses equipamentos em circuito fechado. A AIRR é uma ramificação dessa competição, porém na nova modalidade de protótipos não tripulados. As fases da DRL são transmitidas ao vivo para mais de 40 países por diferentes canais de televisão. As primeiras etapas da corrida dos modelos autônomos ocorrem virtualmente. 

Seja um apoiador: https://www.kickante.com.br/…/desafio-mundial-corrida-drone…

 

Site Oficial da Equipe: http://xquadufmg.com/

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