Visualização de Dados do Exame Nacional Brasileiro do Ensino Médio: VisDadosEnem

Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).Hoje em dia, baseado na quantidade de dados disponíveis surgem situações em que a visualização da informação torna-se fundamental para o entendimento e interpretação dos dados. Dentro deste contexto, este estudo tem como objetivo relacionar e explorar, através de técnicas de visualização, dados abertos educacionais em um contexto multidisciplinar. Para tal, foi desenvolvido uma aplicação Web para visualização de dados do exame nacional Brasileiro do ensino médio (ENEM). Neste estudo utilizou-se os microdados do ENEM, a partir do portal Brasileiro de dados abertos. Como resultado das análises comparativas realizadas sobre os dados, por estados, regiões e tipos de escolas, observou-se quais estados obtiveram as maiores e menores médias do ENEM em relação as médias nacionais. Por exemplo, no estado de Santa Catarina os alunos oriundos de escolas particulares obtiveram 12.70% acima da média nacional para este tipo de escola e a menor média de idade dos alunos inscritos correspondendo a 21,6 anos de idade. A aplicação Web de visualização possibilitou uma análise comparativa sobre o grande conjunto de dados e a exploração de possibilidades de visualização que seriam dificilmente possíveis de realizar por meio de representações tradicionais.Nowadays, based on the amount of available data, there are situations in which the information visualization becomes fundamental for the understanding and interpretation of the data. In this context, the study aims to relate and explore, through visualization techniques, open educational data in a multidisciplinary context. For that, a Web application was developed for data visualization of the Brazilian national high school exam (ENEM). In this study, the ENEM microdata was used, from the Brazilian open data portal. As a result of the comparative analyzes performed on the data, by states, regions and types of schools, it was observed which states obtained the highest and lowest averages of ENEM in relation to national averages. For example, in the state of Santa Catarina, students from private schools obtained 12.70% above the national average for that type of school and the lowest average age of enrolled students corresponding to 21.6 years old. The visualization Web application made possible a comparative analysis on the large dataset and the exploration of visualization possibilities that would be difficult to perform through traditional representations

An Efficient and Layout-Independent Automatic License Plate Recognition System Based on the YOLO detector

This paper presents an efficient and layout-independent Automatic License Plate Recognition (ALPR) system based on the state-of-the-art YOLO object detector that contains a unified approach for license plate (LP) detection and layout classification to improve the recognition results using post-processing rules. The system is conceived by evaluating and optimizing different models, aiming at achieving the best speed/accuracy trade-off at each stage. The networks are trained using images from several datasets, with the addition of various data augmentation techniques, so that they are robust under different conditions. The proposed system achieved an average end-to-end recognition rate of 96.9% across eight public datasets (from five different regions) used in the experiments, outperforming both previous works and commercial systems in the ChineseLP, OpenALPR-EU, SSIG-SegPlate and UFPR-ALPR datasets. In the other datasets, the proposed approach achieved competitive results to those attained by the baselines. Our system also achieved impressive frames per second (FPS) rates on a high-end GPU, being able to perform in real time even when there are four vehicles in the scene. An additional contribution is that we manually labeled 38,351 bounding boxes on 6,239 images from public datasets and made the annotations publicly available to the research community

Expanding the knowledge on lignocellulolytic and redox enzymes of worker and soldier castes from the lower termite coptotermes gestroi

Termites are considered one of the most efficient decomposers of lignocelluloses on Earth due to their ability to produce, along with its microbial symbionts, a repertoire of carbohydrate-active enzymes (CAZymes). Recently, a set of Pro-oxidant, Antioxidant, and Detoxification enzymes (PAD) were also correlated with the metabolism of carbohydrates and lignin in termites. The lower termite Coptotermes gestroi is considered the main urban pest in Brazil, causing damage to wood constructions. Recently, analysis of the enzymatic repertoire of C. gestroi unveiled the presence of different CAZymes. Because the gene profile of CAZy/PAD enzymes endogenously synthesized by C. gestroi and also by their symbiotic protists remains unclear, the aim of this study was to explore the eukaryotic repertoire of these enzymes in worker and soldier castes of C. gestroi. Our findings showed that worker and soldier castes present similar repertoires of CAZy/PAD enzymes, and also confirmed that endo-glucanases (GH9) and beta-glucosidases (GH1) were the most important glycoside hydrolase families related to lignocellulose degradation in both castes. Classical cellulases such as exo-glucanases (GH7) and endo-glucanases (GH5 and GH45), as well as classical xylanases (GH10 and GH11), were found in both castes only taxonomically related to protists, highlighting the importance of symbiosis in C. gestroi. Moreover, our analysis revealed the presence of Auxiliary Activity enzyme families (AAs), which could be related to lignin modifications in termite digestomes. In conclusion, this report expanded the knowledge on genes and proteins related to CAZy/PAD enzymes from worker and soldier castes of lower termites, revealing new potential enzyme candidates for second-generation biofuel processes7CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP140796/2013-4; 310186/2014-5; 442333/2014-511/20977-3; 15/06971-3; 12/19040-0; 14/10351-8; 06/59086-8; 14/20576- 7; 13/03061-0; 10/11469-1; 08/58037-9; 14/50371-8; 08/50114-

Avaliação da relação seca/produtividade agrícola em cenário de mudanças climáticas.

As mudanças climáticas alertam para um possível aumento de eventos meteorológicos extremos em todo o mundo, sendo crescente a preocupação de como o clima pode mudar o ambiente e afetar a produção das culturas agrícolas. Este estudo investiga a relação entre a produtividade agrícola e a seca em algumas mesorregiões do estado de Minas Gerais, em cenários de mudanças climáticas. Foram utilizados dados meteorológicos diários projetados pelo modelo ECHAM5/MPI-OM, para o período de 2008 a 2020 para o cenário A1B. Utilizou-se a metodologia da zona agroecológica (AEZ) para estimar a produtividade futura do milho. Empregou-se o índice de seca Z de Palmer em um modelo de regressão linear com a produtividade do milho estimada pela metodologia da AEZ. O desempenho dos modelos foi verificado por meio das estatísticas: coeficiente de determinação (r2), raiz do erro quadrático médio(RMSE), erro absoluto médio (MAE) e índice de concordância de Willmott (d). Os resultados do índice de concordância de Willmott variaram entre 0,48 e 0,90, e os valores de r2 foram pouco expressivos.Contudo, a produtividade estimada pela metodologia AEZ projetou maiores perdas na produtividade do milho devido a limitações por água para os anos agrícolas de 2008/2009, 2009/2010, 2014/2015,2018/2019 para as mesorregiões Triângulo/Alto Paranaíba, Central Mineira e Jequitinhonha