DSpace Coleção:
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/73
2024-03-22T23:37:23ZAnálise de conectividade neural durante a aplicação de estratégias de regulação emocional.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6602
Título: Análise de conectividade neural durante a aplicação de estratégias de regulação emocional.
Autor(es): Madeira, Denison Eliezer Arruda
Resumo: As emoções são parte fundamental da vida humana, elas agem no cotidiano do ser
humano nas interações sociais, na regulação do comportamento e impactam a saúde.
O desequilíbrio emocional, causado por uma desordem de emoções geradas, afeta a
capacidade de realizar tarefas e, por isso, são necessários meios para controlá-lo por
meio do mecanismo da regulação emocional que é definida como a capacidade de exercer
controle ou modular diferentes momentos dos estados emocionais. Assim, este trabalho
propõem realizar uma análise das conectividade neural, durante aplicação estratégias de
regulação emocional utilizando aquisições de EEG. A aquisição dos sinais EEG, foi realizada
durante o experimento, na qual dispôs de 60 participantes adultos utilizando imagens
e instruções de regulação emocional para modificar ou controlar os estados emocionais
ao longo do experimento. Na instrução Neutral o participante deve se permitir sentir a
emoção ao visualizar a imagem. Na instrução Reappraise o participante deve tentar reduzir
o impacto emocional da imagem, buscando uma maneira de reinterpretar ou reavaliar o
apresentado na imagem. Na instrução Suppress o participante busca maneiras de anular a
ação emocional sentida. Análises de conectividade cortical foram feitas utilizando o método
Índice ponderado de atraso de fase(wPLI) e os efeitos das instruções foram avaliados por
meio do teste de permutação. Os resultados mostraram maiores conectividades ao avaliar
a banda de frequências theta, em especial entre as regiões frontais, centrais e parietais,
apresentando valores de correlação acima de 0,6. Os testes de permutação para a banda
theta, mostraram a interação entre diferentes regiões para cada par de instruções, no
qual a permutação entre as instruções NeutralXSuppress em comparação com as demais,
demonstrou mais correlações, porém na média mais fracas. O teste apresentou também
permutações de valor mais alto nas instruções NeutralXNegative e, em contrapartida,
nas permutações entre NeutralXReappraise valores mais baixos. Em que os valores mais
altos demonstram áreas em que são mais ativas quando realiza técnicas de regulação
emocional. Este trabalho é parte de um estudo maior desenvolvido na Escuela de Psicología,
Universidad Católica del Norte no Chile, o qual busca entender fisiologicamente, como se dá
a regulação emocional, visando desenvolver melhores tratamentos de condições psicológicas
do ser humano impactados por emoções negativas.2024-01-01T00:00:00ZUso de machine learning na predição do risco de movimentos de massa no município de Ouro Preto - MG.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6565
Título: Uso de machine learning na predição do risco de movimentos de massa no município de Ouro Preto - MG.
Autor(es): Pereira, Rodolfo César de Oliveira
Resumo: Ouro Preto é o município brasileiro com o maior número de áreas de risco geológico, 313,
o que afeta diretamente a vida de mais de três mil pessoas que habitam estas áreas. Tendo
em vista este cenário, o presente estudo visa avaliar a capacidade preditiva de algoritmos
de machine learning quanto aos eventos de movimentos de massa na cidade de Ouro
Preto-MG. Foram utilizados dados pluviométricos e registros de ocorrências de movimentos
de massa da Defesa Civil no período compreendido entre 2012 a 2022. Os algoritmos
apresentaram melhores resultados quando os dados utilizados foram balanceados, sendo o
melhor desempenho da Floresta Aleatória com acurácia de 0,74 e recall, para o evento
de interesse, de 0,83. Contudo, os resultados obtidos podem ser aprimorados em estudos
futuros com a utilização de uma base de dados mais sólida e de novos parâmetros de
entrada para os algoritmos.2024-01-01T00:00:00ZAprimorando a confiabilidade operacional : monitoramento de temperatura do sistema de freio de carregadeiras Caterpillar 994H.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6515
Título: Aprimorando a confiabilidade operacional : monitoramento de temperatura do sistema de freio de carregadeiras Caterpillar 994H.
Autor(es): Pereira, Jeferson Lucas
Resumo: Na competição dinâmica entre as empresas de mineração, impulsionada pelo alcance da incessante por produção eficiente e segura, o emprego de tecnologias tornou-se uma necessidade. Essa realidade reflete também na mineração, onde montantes gigantes econômicos prosperam, mas existem diversos desafios para seguir. No centro dessa equação complexa, está a gestão eficaz dos equipamentos fora de estrada, responsáveis pelo primeiro contato do mineral a ser extraído, cujo desempenho é de extrema importância para o sucesso operacional. Dentro desse cenário, a análise de tendências de falhas dos equipamentos emerge como uma ferramenta crucial, permitindo antecipar potenciais problemas e, assim, mitigar riscos operacionais e financeiros. O objetivo do trabalho foi apresentar o desenvolvimento do sistema de monitoramento de temperatura do óleo do arrefecimento do sistema de freio de um equipamento de carregamento dentro de uma empresa de mineração, aonde que devido a falha no sistema de frenagem o equipamento apresentava baixos índices de manutenibilidade, visando o aumento do índice de disponibilidade física do equipamento e segurança durante operação. Os processos foram realizados em etapas, seguindo um estudo e após a implementação de um conjunto de sensores no equipamento acoplados a um Arduino para monitoramento do equipamento. O projeto apresentou um baixo custo relacionado a outros dispositivos no mercado. Os resultados garantiram uma melhor performance operacional do equipamento e receberam aprovação da mineradora para aplicação nas demais.2024-01-01T00:00:00ZDashboard para gerenciamento e controle financeiro com previsão através de inteligência artificial.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6512
Título: Dashboard para gerenciamento e controle financeiro com previsão através de inteligência artificial.
Autor(es): Moreira, Lucas de Paula
Resumo: O Controle Financeiro tem o objetivo de auxiliar as pessoas a gerirem melhor sua qualidade de vida, permitindo um maior conhecimento da sua situação financeira e compreensão das necessidades para o alcance dos objetivos ao longo da vida. Um método para explorar melhor a tecnologia e auxiliar nesse tópico é utilizar um dashboard ou portal para o gerenciamento das finanças, onde cada usuário tenha um detalhamento mais preciso da sua situação pessoal. Neste trabalho, é desenvolvida uma aplicação com o auxílio do Microsoft Office e suas ferramentas para o gerenciamento e controle financeiro. Esta aplicação fornece não apenas resumos e montantes de gastos por período, mas também previsões de faturas futuras do usuário. Além disso, utiliza a base de dados do usuário para aplicar modelos de aprendizado de máquina, prevendo gastos futuros de acordo com as categorias de dados presentes no dia a dia do usuário. Este trabalho treinou modelos de Random Forest (Floresta Aleatória) e Redes Neurais para a previsão categorizada de dados. O modelo que apresentou o melhor desempenho preditivo foi escolhido para ser utilizado no dashboard. Os resultados mostraram que o Random Forest obteve um melhor desempenho preditivo para a base de dados utilizada. A partir desses resultados, discutiram-se possíveis abordagens para integrar a previsão de dados ao dashboard desenvolvido. Neste trabalho, é mostrado não apenas como a utilização de uma aplicação para gestão financeira é importante e pode ajudar o usuário nessa tarefa, mas também aborda a possibilidade de utilização de modelos baseados em inteligência artificial no setor financeiro.2024-01-01T00:00:00Z