O paper propõe uma reestruturação fundamental da avaliação educacional através do 'Tetraedro da Avaliação', integrando a IA Generativa como um quarto vértice transformador. Apresenta três epistemologias nativas de IA (Relacional, Latente e Preditiva) para subs…
O trabalho apresenta uma teoria de contagem exata e uniforme por dimensão para o Problema Combinatório de Geometria de Distância Discretizável (cDDGP). A abordagem resolve ineficiências de métodos anteriores ao identificar reflexões parciais e utilizar matrize…
Estudo teórico da UFC que propõe um framework de 'Inteligência Artificial Ecológica', aplicando princípios de controle biológico (diversidade, redundância, resiliência) ao design de sistemas de IA. Abre caminho para IA mais robusta, ética e adaptável, com fort…
O artigo aborda a democratização da Computação de Alto Desempenho (HPC) através do uso da linguagem Julia para criar sistemas multicluster. A proposta foca em simplificar a complexidade de agregação de recursos computacionais, permitindo que cientistas e pesqu…
Desenvolvimento de um modelo híbrido (CFD + Deep Learning) para previsão em tempo real de oxigênio dissolvido em tanques de aeração de estações de tratamento de esgoto. A tecnologia reduz o tempo de simulação de 30 minutos para milissegundos, permitindo contro…
O estudo desenvolveu um modelo preditivo utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) para estimar a deformação vertical no topo do subleito de pavimentos aeroportuários. A solução atua como um modelo substituto (surrogate) eficiente para simulações complexas de…
Este paper propõe uma sequência didática inovadora para o ensino de Temperatura e Calor em Física, utilizando a linguagem de programação Python. A abordagem visa melhorar a aprendizagem conceitual e promover a alfabetização digital e tecnológica dos estudantes…
Este paper aborda o desafio do estresse térmico em aves durante o transporte, propondo e avaliando designs de caixas de transporte otimizados através de simulações de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) e experimentos em túnel de vento. O modelo 'Alternati…
O paper apresenta uma solução de deep learning para detecção automática de trocas de eletrodos em ECG de 12 derivações, problema recorrente que compromete a precisão diagnóstica e aumenta custos. O modelo CNN+RNN demonstrou alta eficiência (≥0.96 em casos prin…