Low-effort place recognition with WiFi fingerprints using deep learning

Using WiFi signals for indoor localization is the main localization modality of the existing personal indoor localization systems operating on mobile devices. WiFi fingerprinting is also used for mobile robots, as WiFi signals are usually available indoors and can provide rough initial position estimate or can be used together with other positioning systems. Currently, the best solutions rely on filtering, manual data analysis, and time-consuming parameter tuning to achieve reliable and accurate localization. In this work, we propose to use deep neural networks to significantly lower the work-force burden of the localization system design, while still achieving satisfactory results. Assuming the state-of-the-art hierarchical approach, we employ the DNN system for building/floor classification. We show that stacked autoencoders allow to efficiently reduce the feature space in order to achieve robust and precise classification. The proposed architecture is verified on the publicly available UJIIndoorLoc dataset and the results are compared with other solutions

Implementação de plataforma de automação por dispositivos móveis para gestão operacional em refinaria de petróleo/ Implementation of an automation platform with mobile devices for operational management in a petroleum refinery

Este artigo apresenta uma pesquisa da aplicação de plataforma de automação por dispositivos móveis objetivando otimizar o gerenciamento de rotinas e procedimentos operacionais de uma refinaria de petróleo, mais precisamente no setor de transferência e estocagem. A implementação da plataforma nesta prática se desenvolve em dois segmentos: rotinas operacionais e procedimentos de gestão. No primeiro caso, um breve mapeamento das rotinas operacionais é feito tal como os resultados são coletados e inseridos na plataforma. E no segundo, é apresentado um uso não convencional da plataforma para gestão de um procedimento de validação e acompanhamento de medidores automáticos, onde primeiramente é mapeado todo o fluxo de decisão considerando as etapas e os atores que o desempenham, até a análise dos resultados obtidos nos primeiros meses do emprego na refinaria. O trabalho envolve ainda o estudo da economicidade do monitoramento por meio de medidores automáticos e da viabilidade econômica de informatizar a tomada de decisão. Este estudo foi feito a partir de três cenários, analisando o comportamento dos custos variáveis, fixos e de não qualidade, baseado na confiabilidade do sistema. As técnicas de custeio utilizadas são de Custeio Direto e de Custeio por Atividade Orientado pelo Tempo (TDABC), encontrando ao final a redução de custos totais em até 79% a partir do cenário original. Os resultados obtidos comprovam o ganho de eficiência da aplicação da plataforma de automação em procedimentos complexos compostos por sequências de tomadas de decisão