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O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Dissertação de Mestrado abaixo relacionadas:

1) Aluno: Cassio Trindade Batista

Matrícula: 201620070022
Titulo: "Uma Proposta de Sistema de Controle Remoto Universal e Multimodal Baseado em Movimentos da Cabeça e Comandos de Voz". 

Orientador: Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto
Data: 06/12/2017.

Hora: 09h30

Local: FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da UFPA.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Aldebary Rodrigues Castro - Membro Externo ao Programa (UFPA)
  3. Prof. Dra. Andréa da Silva Miranda - Membro Externo à Instituição (UFRA)

Resumo:

A evolução tecnológica, num sentido amplo, caminha para que as pessoas possam interagir com os equipamentos eletrônicos de forma mais fácil. Por outro lado, para pessoas com deficiência, essa interação torna-se algo mais do que simples: ela se torna possível.  Este trabalho apresenta uma proposta de um sistema de controle remoto universal, multimodal, livre e de baixo custo que permite o controle remoto de dispositivos eletrônicos através de comandos de voz e gestos da cabeça. Além disso, um circuito sensor de proximidade foi combinado a módulos de rádio-frequência para agir, em paralelo a um comando de voz, como um acionador externo sem fio.  Dentre as aplicações encontradas a respeito de controles remotos alternativos para aparelhos eletrônicos convencionais (que recebem informação remota via luz infravermelha), nenhuma dá suporte a gestos da cabeça como entrada, tampouco à combinação deste método de interação com a voz, o que certamente seria uma opção viável para pessoas cujos membros superiores são comprometidos. Uma avaliação objetiva foi realizada especificamente sobre as técnicas implementadas como método de entrada do sistema. Como resultado, foi possível constatar muitas vantagens e algumas desvantagens em relação a metodologia proposta. Um teste subjetivo, baseado em um questionário mean opinion score, também foi aplicado com objetivo de avaliar o protótipo do sistema de modo geral, o qual mostrou grande interesse da parte dos participantes em um possível produto final. 

Palavras-Chave: Tecnologia assistiva; controle remoto universal; open-source; estimação da pose da cabeça; síntese de voz; e reconhecimento automático de voz. 

 

2) Aluno: Fernando Fabio Dias Gama da Mata

Matrícula: 201620070006
Titulo: "Investigando Métodos Inteligentes Para Detecção de Anomalias em Comportamento de Insetos Sociais".

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Pessin
Data: 14/12/2017.

Hora: 10h00

Local: UFPA/Videoconferência. 

Banca Examinadora:

 

  1. Prof. Dr. Gustavo Pessin - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. José Reginaldo Hughes Carvalho - Membro Externo à Instituição (UFAM)
  4. Prof. Dr. Sandro José Rigo - Membro Externo à Instituição (UNISINOS)

Resumo:

Abelhas são um dos mais importantes polinizadores uma vez que auxiliam na reprodução das plantas assegurando a produção de sementes e frutos. Elas são importantes tanto na polinização quanto na produção de mel o que beneficia pequenos e grandes agricultores. No entanto, nos últimos anos, a população de abelhas vem diminuindo de maneira significativa em escala global. Neste cenário, a compreensão do comportamento das abelhas tornou-se uma questão de grande importância e preocupação na tentativa de encontrar as possíveis causas desta situação. Neste trabalho, nosso objetivo é propor, desenvolver e investigar metodologias que combinem métodos não supervisionados para detecção de anomalia baseado em distância e modelos supervisionados baseados em aprendizagem de máquina. Os resultados mostram que a combinação das técnicas permite a detecção de eventos anômalos em comportamento de insetos de forma satisfatória.

Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Detecção de Anomalia; Janela Deslizante; Polinização; Abelhas.

 

3) Aluno: Bruno Garcia da Costa

Matrícula: 201420070019
Titulo: "Classificação de Faltas do Tipo Curto Circuito em Linhas de Transmissão Utilizando KNN-DTW". 

Orientador: Prof. Dr.Jefferson Magalhães de Morais
Data: 15/12/2017.

Hora:09:30 h

Local: LABCOMP 2 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Raimundo Viegas Junior- Membro Externo (FACOMP/UFPA)

Resumo:

Os sistemas de classificação de faltas em linha de transmissão podem ser divididos em dois tipos: sistemas de classificação on-line e pós-falta. Este trabalho foca na classificação de sequências representado faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão em um cenário pós-falta. Neste cenário as sequências possuem comprimento (duração) variável. Na classificação de sequência é possível utilizar classificadores convencionais tais como Redes Neurais artificiais. Neste caso, o processo de classificação requer um pré-processamento ou um estágio de front end que converta os dados brutos em parâmetros sensíveis para alimentar o classificador. Uma solução para este problema são as arquiteturas baseada em frames (FBSC). O problema da arquitetura FBSC é que esta possui muitos graus de liberdade na concepção do modelo (front end mais classificador) devendo este ser avaliado usando conjunto de dados completo e uma metodologia rigorosa para evitar conclusões tendenciosas. Alternativamente à arquitetura FBSC, este trabalho propõe o classificador K-Nearest Neighbor associado a medida de similaridade Dynamic Time Warping (DTW) denominado de KNN-DTW para classificação de faltas. Este classificador é capaz de lidar diretamente com as sequências de tamanhos diferentes, sem a necessidade do uso de um front end, diminuindo o pipeline imposto pela arquitetura FBSC. Nos experimentos foram utilizados dados simulados de faltas do tipo curto-circuito, oriundos de uma base de dados pública chamada UFPAFaults. Foi realizada uma comparação em termos de desempenho entre o classificador KNN-DTW e a arquitetura FBSC. No caso da arquitetura FBSC diferentes front ends (ex. wavelet e rms) e classificadores convencionais (ex. máquinas de vetores de suporte e redes neurais) foram testados. Os resultados obtidos indicam que o classificador KNN-DTW, mesmo em um cenário com ruído nas amostras, apresenta desempenho próximo à arquitetura FBSC, porém sem a necessidade do uso de front end o que diminui o custo computacional desse classificador.

Palavras-Chave: Sistema Elétrico de Potência, Classificação de Faltas, Arquitetura FBSC, Algoritmo KNN-DTW.

 

4) Aluno: George Hamilton Barbosa Fernandes Ota

Matrícula: 201520070029.
Titulo: "Uma Harmonização das Atividades do ITIL com Práticas do CMMI-SVC com Foco na Implementação dos Processos do Livro Service Design". 

Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira
Data: 20/12/2017.

Hora:14 h

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Alfredo Braga Furtado- Membro Externo (FACOMP/UFPA)

Resumo: 

O mercado de Tecnologia da Informação (TI) é atualmente um dos pouco que se mantiveram em expansão de 2015 à 2016 no Brasil, este fato decorre da constante atualização de seus produtos e serviços, assim como a percepção de seus clientes quanto aos benefícios estratégicos trazidos pelas ferramentas digitais que as empresas de TI podem desenvolver, comercializar e implementar. Segundo o Gatner Group, muitas empresas ainda buscam cortar custos, mas, em muitos casos, o que obtiveram com a economia nesse processo foram redirecionadas para investimento em TI, para suportar as mudança da área de negócio em base digital com melhor performance e agregado valor aos seus produtos e serviços. Provedores de serviço de TI, atendendo a este cenário, buscam obter certificações disponíveis no mercado que melhorem a credibilidade e a confiança por empresas interessadas em aquisição de produtos e serviços de qualidade. Entretanto, nem sempre uma certificação consegue atender por completo as necessidades desses provedores, levando-os a adotar inúmeras outras certificações. Quando isso acontece, surgem diversos problemas devido as diferentes estruturas e componentes dos modelos de certificações adotados, o que demanda mais tempo, além de gerar custos extras com a implantação de dois ou mais modelos de certificação. Os desafios de implementar vários modelos em uma organização podem ser contornados com uso de implementações multimodelos, de forma que as divergências entre os modelos sejam harmonizadas por meio de um mapeamento entre os modelos selecionados. Neste sentido, este trabalho apresenta uma proposta de harmonização entre as atividades dos processos do framework ITIL com as práticas específicas do modelo de melhoria de processo de serviço utilizado na indústria, o CMMI-SVC. O foco desta harmonização reside nos processos do livro da ITIL Service Design, que visa projetar, desenvolver e identificar o que é necessário para fornecer o serviço de TI com qualidade e que dê suporte à estratégia de negócio da organização. Os resultados da harmonização foram verificados passo a passo, incluindo uma revisão por pares da harmonização e foram assistidos por um especialista na estrutura ITIL e no modelo CMMI-SVC. Desta forma, o objetivo deste trabalho é correlacionar as estruturas desses padrões e assim obter benefícios com a redução de tempo e custos para a implementação conjunta e estimular a execução de implementações de vários modelos para o gerenciamento de serviço de TI.

Palavras-Chave: ITIL, CMMI-SVC, Mapeamento de Modelos, Multimodelos, Modelos de Qualidade, Qualidade de Serviço.

 

O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Qualificação de Doutorado, abaixo relacionada:

 
 
1) Aluno: Júlio Cezar Costa Furtado

Matrícula: 201520080005.
Titulo: "Uma Proposta de Abordagem para o Ensino de Controle Estatístico do Processo em Cursos Superiores de Computação". 

Orientador: Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira
Data: 21/11/2017.

Hora:09:30 h

Local: Auditório  do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Elói Luiz Favero - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Prof. Dr. Benedito de Jesus Pinheiro Ferreira - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
  4. Prof. Dr. Rafael Oliveira Chaves - Membro Externo (ITEC/UFPA)
  5. Profa. Dra. Viviane Almeida dos Santos - Membro Externo  (PCCA/UFPA)
 

Resumo

Um processo considerado sob controle estatístico deve ser estável e repetível. A importância do Controle Estatístico de Processos (CEP) para a indústria de software cresceu nos últimos anos, muito devido ao uso de modelos de qualidade. Para entender a importância do CEP para a indústria de software, um survey foi aplicado para engenheiros de software. Como resultado, foi possível identificar uma falta de alinhamento entre as necessidades da indústria e o que é ensinado na academia. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo propor um abordagem de ensino para o CEP, onde o processo de ensino-aprendizagem é centrado no aluno. A metodologia é composta pela leitura de relatos de experiência, PBL (Problem Based Learning), discussão de casos práticos, uso de jogos, projetos práticos e reflexões sobre o conteúdo aprendido. Um experimento foi executado para avaliar o efeito no aprendizado do Controle Estatístico de Processos, no nível de aplicação, promovido pela abordagem de ensino proposta comparada a aulas expositivas tradicionais em cursos de graduação em Computação. Resultados positivos e estatisticamente relevantes foram obtidos. Como contribuição, este trabalho espera ajudar a fortalecer os vínculos entre a academia e a indústria, provendo profissionais mais adaptados a estas organizações.

 

PALAVRAS-CHAVE: Controle estatístico de processos; Engenharia de software; Educação na engenharia de software; Melhoria de processos de software; Qualidade de Software.

 

 

Abstract 

 

A process considered in statistical control must be stable and repeatable. The Statistical Process Control (SPC) importance for the software industry has grown in recent years, mainly due to the use of quality models. To understanding the SPC importance to the software industry, a survey was applied to software engineers. As results, it was possible to identify there was a lack of alignment between industry’s needs and what was been taught in academia. In this context, this work aims to propose a teaching methodology for SPC where the learning process is student centered. The methodology is composed of reading experience reports, PBL (Problem Based Learning), practical cases discussion, use of games, practical projects, and reflections on the learned. An experiment was carried out to evaluate the learning gain on the Statistical Process Control, at the application level, provided by the teaching approach compared to traditional classes in undergraduate courses in Computing, where positive and statistically relevant results were obtained. As contribution, this work is helping to strengthen ties between academia and industry and to provide professionals more adapted to these organizations.

 

KEYWORDS: Statistical process control; Software Engineering; Software Engineering Education; Software Improvement; Software Quality.

O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Dissertação de Mestrado abaixo relacionada:

1) Aluno: Renato Renison Moreira Oliveira

Matrícula: 201520070005
Titulo: "GAVGA: Um Algoritmo Genético para Montagem de Genomas Virais". 

Orientador: Prof. Dr. Claudomiro de Souza de Sales Junior
Data: 11/10/2017.

Hora:10 h

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

PROF. DR. CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR - ORIENTADOR – (PPGCC/UFPA)

PROFA. DRA. REGIANE SILVA KAWASAKI FRANCÊS - CO-ORIENTADOR – (FACOMP/UFPA)

PROF. DR. RONNIE CLEY DE OLIVEIRA ALVES - MEMBRO INTERNO – (PPGCC/UFPA)

PROFA. DRA. DANIELLE COSTA CARRARA COUTO - MEMBRO EXTERNO -- (UFPA/CAMPUS ANANINDEUA)

PROFA. DRA. FABÍOLA PANTOJA OLIVEIRA ARAÚJO - MEMBRO EXTERNO – ( FACOMP/UFPA)

 

Resumo:

A bioinformática tem crescido consideravelmente desde o desenvolvimento do primeiro sequenciador de DNA, sendo bastante utilizada atualmente para análise e tratamento dos dados gerados pelos chamados sequenciadores de nova geração. Genomas virais representam um grande desafio para a bioinformática pelo fato de apresentarem uma alta taxa de mutação, o que os permite formar quasi-espécies em um mesmo hospedeiro infectado, dificultando bastante a montagem e posterior análise desses genomas virais.
Neste trabalho, foi implementado e avaliado o desempenho de um algoritmo genético, chamado GAVGA, que realiza a montagem de genomas virais. O processo de montagem do GAVGA primeiramente realiza a clusterização das sequências (reads) que compartilham uma substring comum (seed) e, para cada cluster, é utilizado um algoritmo genético para verificar se há sobreposição entre as reads, dada uma porcentagem de similaridade mínima. Os resultados do GAVGA foram comparados aos montadores Newbler, SPAdes e ABySS, assim como também ao montador viral VICUNA. Tais resultados confirmaram que o GAVGA montou corretamente as sequências, obtendo dados melhores que dos outros montadores. O GAVGA foi implementado em Python 2.7+ e pode ser baixado no endereço https://sourceforge.net/projects/gavga-assembler/. 

Palavras-chave: Bioinformática, Inteligência Artificial, Montagem de genomas, Vírus, Algoritmos genéticos.

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação convida toda comunidade acadêmica para participar da Palestra sobre Métodos Ágeis, com palestrantes nacionais, segue a chamada.

 
Na próxima quinta-feira, dia 14/09, teremos dois convidados que farão palestras sobre métodos ágeis. As palestras vão acontecer no auditório do auditório do PCT Guamá, começando às 9h:30m.  
As palestras são particularmente relevantes para alunos procurando temas de pesquisa (seja na IC, mestrado ou doutorado).
 
 
 
Detalhes das apresentações:
 
Titulo: Design de Software em Métodos Ágeis

Resumo: Metodologias clássicas de desenvolvimento de software possuem uma abordagem de design de software baseada em tradicionais processos de engenharia, onde inicialmente é feito um grande projeto e em seguida esse projeto é implementado. Devido a natureza dinâmica de um software, muitos problemas não podiam ser previstos e algumas estruturas introduzidas no projeto acabavam nunca sendo utilizadas. Sendo assim, não era obtido o retorno esperado sobre o investimento feito nessa grande fase inicial. As metodologias ágeis propõe uma abordagem diferente, na qual o design do software vai emergindo e evoluindo durante a construção da aplicação. Para que seja possível evoluir o código e sua modelagem de forma segura, é necessário ter disciplina e utilizar técnicas como o TDD e refatoração no desenvolvimento da aplicação. Essa palestra irá apresentar aos participantes os fundamentos do design emergente de aplicações através de técnicas como TDD e refatoração, a fim de mostrar como é possível modelar e evoluir uma aplicação de forma contínua.


Eduardo Guerra is researcher in the National Institute for Space Research (INPE) in Brasil, where he is the current coordinator of the graduate program in Applied Computing. He was a teacher in one of the most recognized engineering institutes in Brasil, the Institute of Aerospacial Technology (ITA), for 6 years, where he concluded his graduation, mastering and PhD. He is currently developing an on-line specialization course about software design and agile methods in partnership with ITA for the Coursera platform.  He was for 7 years the chief-editor of a programming magazine focused on the Java platform called MundoJ and he also have 2 books about software design published in portuguese: “Design Patterns com Java: Projeto orientado a objetos guiado por padrões” and “Componentes Reutilizáveis em Java com Reflexão e Anotações”. His research areas are framework development, software design and architecture, software repository mining, and agile methodologies, which resulted in several papers published in recognized conferences and journals. He participate actively from the patterns community, being a member of the board from Hillside Group.


Título: Como Fazer e Não Fazer Agile

Resumo: nesta palestra apresentarei resultados de pesquisas realizadas em três projetos de desenvolvimento de software de Recife-PE, bem como relato de experiência com consultoria em Melhoria de Processo de Software em Pernambuco e na Paraíba.

Fernando Kenji é professor do Instituto Federal de Alagoas (IFAL), Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco - UFPE (2010-2012), e doutorando do Centro de Informática da UFPE. Atua na área de Engenharia de Software através de pesquisas acadêmicas, e prestou consultoria (implantação e avaliação) em modelos de qualidade de software, o MPS.BR e CMMI (DEV e SVC), juntamente com as Metodologias Ágeis, mais especificamente com o SCRUM, tendo realizado serviços para empresas vinculadas ao Porto Digital de Pernambuco e da cidade de João Pessoa em 2010 e 2011.
 

A Universidade Federal do Pará (UFPA), através do Instituto de Ciências Exatas e Naturais (ICEN), torna público que as inscrições à seleção de candidatos à turma de 2017 do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC), em nível de Doutorado, recomendado pela CAPES e aprovado pela Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPESP/UFPA), estarão abertas no período de 06 de março de 2017 até 30 de novembro de 2017, considerando o número máximo de 10 (dez) vagas para ingresso no ano letivo de 2017, em regime de fluxo contínuo. 

Clique aqui para informações e acesso ao edital.

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal do Pará (UFPA) divulga a relação dos aprovados na seleção 2017.1 para ingresso ao curso de Mestrado. Foram aprovados 33 (trinta e três) candidatos de um total de 41 (quarenta e um) selecionados na Etapa 1.Para visualizar a lista completa dos candidatos aprovados clique aqui.

Ressaltamos que, de acordo com a Seção 1 do Edital do Processo Seletivo 2017.1, a Etapa 2 foi considerada como eliminatória e de responsabilidade de cada Professor-Orientador, seguindo os critérios e instrumentos definidos por este. Assim, os resultados das avaliações da Etapa 2 podem ser conferidos com o Professor-Orientador responsável.

Comunicamos, ainda, que encontra-se na página do PPGCC na Internet (www.ppgcc.propesp.ufpa.br, menu “Acadêmico/Matrícula”) o período de matrícula e a lista de disciplinas ofertadas para o primeiro semestre de 2017, onde se torna obrigatória a matrícula dos alunos ingressantes nas disciplinas consideradas obrigatórias.

Os alunos a serem matriculados devem comparecer na Secretaria do PPGCC munidos do Formulário de Matrícula, disponível na página do PPGCC na Internet (www.ppgcc.propesp.ufpa.br, menu “Documentos/Formulários”) preenchido e assinado pelo Professor-Orientador no período definido.

 

Todos os alunos selecionados para a turma de Mestrado 2017.1 devem participar da aula inaugural dia 13/03/2017 - Sala FC-02 às 9:30hs.

 

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A Universidade Federal do Pará (UFPA), através do Instituto de Ciências Exatas e Naturais (ICEN), torna público que as inscrições à seleção de candidatos docentes e técnicos administrativos da UFPA (provenientes do Edital 001/2017 - PROPESP do Programa de Apoio à Qualificação de Servidores Docentes e Técnicos-Administrativos – PADT disponível em www.propesp.ufpa.br) à turma de 2017.1 do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC), em nível de Mestrado, recomendado pela CAPES e aprovado pela Pró- Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPESP/UFPA), estarão abertas no período de 07 de fevereiro de 2017 até 17 de fevereiro de 2017, considerando um total de 04 (quatro) vagas. Maiores informações vide edital de seleção.

O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar das Defesas de Dissertação de Mestrado abaixo relacionadas:
 
1) Aluna: Karla dos Santos Oliveira

Titulo: "VoxLaPS: Um Aplicativo Gratuito CAA Baseado em Símbolos para o Português Brasileiro". 

Orientador: Prof. Dr.Nelson Cruz Sampaio Neto

Data: 16/02/2017.

Hora:09:30 h

Local: Sala FC-01 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Nelson Cruz Sampaio Neto - Orientador (PPGCC/UFPA)
Profa. Dra. Marcelle Pereira Mota - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Profa. Dra. Ana Irene Alves de Oliveira - Membro Externo  (UEPA)

 

 
2) Aluna: Lilian Santos Ferreira da Silva 

Titulo: "Uma Abordagem de Implementação Ágil do Processo de Gestão de Portfólio de Projetos". 

Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira

Data: 17/02/2017.

Hora:15 h

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
Profa. Dra.Carla Alessandra Lima Reis - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
Prof. Dr. Rafael de Oliveira Chaves - Membro Externo  (ITEC/UFPA)

 

3) Aluna: Aline Francielle dos Anjos Lima

Titulo: "Processo de Desenvolvimento de Requisitos do CMMI-DEV e MR-MPS-SW para Projetos de Manutenção Evolutiva: Um Estudo de Caso de Implementação"

Orientador: Prof. Dr.Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira

Data: 20/02/2017.

Hora:9 h

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
Profa. Dra.Marcelle Pereira Mota - Membro Externo (FACOMP/UFPA)
Prof. Dr. Dionne Cavalcante Monteiro - Membro Externo (FACOMP/UFPA)

 

4) Aluno: Edian Franklin Franco de Los Santos

Titulo: "Abordagem Computacional para a Identificação de Genes Candidatos a Genes Housekeeping através de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Dados de RNA-seq de Corynebaterim Pseudotuberculosis". 

Orientador: Prof. Dr. Rommel Thiago Jucá Ramos

Data: 24/02/2017.

Hora:10:30 h

Local: Centro de Genômica e Biologia de Sistema.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Rommel Thiago Jucá Ramos - Orientador (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Rafael Azevedo Baraúna - Membro Externo  (PPGBM/UFPA)

 

5) Aluno: Luiz Otávio Danin de Lima

Titulo: "Um Apoio Sistematizado para a Implementação do Processo de Gerência de Decisão em Projetos de Software Orientado pela Abordagem dos Modelos CMMI-DEV e MR-MPS-SW". 

Orientador: Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira

Data: 24/02/2017.

Hora:9 h

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira - Orientador (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Elói Luiz Favero - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Dionne Cavalcante Monteiro - Membro Externo  (FACOMP/UFPA)

 

6) Aluna: Marissa de Brasil Carvalho

Titulo: "Proposta de Interação e Visualização de Dados Temporais em Treemap"

Orientador: Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins

Data: 01/03/2017.

Hora: 14 h

Local: Sala FC-02 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins - Orientador (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Jefferson Magalhães de Morais- Membro Interno (PPGCC/UFPA)
Prof. Dr. Marcelo de Paiva Guimarães - Membro Externo (UFSP)

Já encontra-se disponível o resultado da Etapa 1 do Processo Seletivo do Mestrado 2017.1 no menu Seleção Atual. 

Comunicamos que até o dia 03 de fevereiro de 2017 será divulgada aqui no site a estratégia a ser adotada por cada Professor-Orientador para a realização da Etapa 2. 

Importante que os candidatos aprovados na Etapa 1 estejam atentos à estratégia (instrumentos de avaliação, data/horário, local e contato) definida pelos Professores-Orientadores para os quais se candidataram e leiam cuidadosamente a Seção 1 do Edital 2017.

Agradecemos a participação de todos.