Recommending buy/sell in brazilian stock market through long short-term memory

This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day’s opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R2) from 0.91 to 0.99, depending on the stock.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Recommending Buy/Sell in Brazilian Stock Market through Recurrent Neural Networks

This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day's opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R²) from 0.91 to 0.99, depending on the stock.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Stopping criteria for genetic improvement software for beef-cattle mating selection

O objetivo deste trabalho foi propor um novo critério de parada para diminuir o tempo de processamento do programa de melhoramento genético PampaPlus, além de maximizar o índice de qualificação genética (GQI) da progênie, controlar a endogamia e evitar o descarte não intencional. Foram utilizados dados de dois rebanhos integrantes do PampaPlus. Cinco cenários de acasalamento foram elaborados com diferentes números de touros (9 a 37) e vacas (142 a 568). Os dados analisados foram: diferenças esperadas na progênie, informações de pedigree, máxima endogamia, número máximo e mínimo de acasalamentos por touro, e penalidades para desempenho inferior. As variáveis analisadas foram tempo de processamento e o GQI das progênies. Foram utilizados três critérios de parada: critério de parada original, fixado em 1.000 iterações; critério de parada por saturação (SSC), baseado na variância do GQI; e critério de parada de Bhandari (BSC), que inclui o parâmetro de intervalo de gerações. O SSC e o BSC reduziram o tempo de processamento em 24,43–53,64% e em 14,32–50,87%, respectivamente. O BSC atinge solução em menos tempo, sem perda da qualidade do GQI. O BSC é generalizável e efetivo em reduzir o tempo de processamento das recomendações de acasalamento.The objective of this work was to propose a new stopping criterion to shorten the computing time of the PampaPlus genetic improvement software, while maximizing the genetic qualification index (GQI) of the progeny, controlling inbreeding, and avoiding unintended culling. Data from two beef-cattle herds integrating PampaPlus were used. Five mating scenarios were built using different numbers of sires (9 to 37) and dams (142 to 568). The analyzed algorithm inputs were: expected progeny differences, pedigree information, maximum inbreeding, maximum and minimum number of matches for each sire, and penalty weights for poor performance. The analyzed response variables were computing time and the GQI of the progenies. Three stopping criteria were used: original stopping criterion fixed at 1,000 iterations; saturation stopping criterion (SSC), based on GQI variance; and Bhandari’s stopping criterion (BSC), which includes the generation interval parameter. SSC and BSC reduced processing time in 24.43–53.64% and in 14.32–50.87%, respectively. BSC reaches solution in less time, without losses in GQI quality. BSC is generalizable and effective to reduce the processing time of mating recommendations

Analysis of Student Performance Data from a Computer Architecture and Organization Course

Some known problems in the literature are the lack of interest and difficulty ofstudents in Computer Architecture and Organization courses. We analyzed the students' performance in tests and semipresential learning activities in three editions of Introduction to Computer Architecture course from the Computer Engineering program of the Federal University of Pampa. We also analyzed the National High School Exam grades of these students, by knowledge area. The purpose of this study is to identify, through analytical processes using data from the course and grades of the NHSE, the most influential factors in the students’ first and final grades and subsidize the proposal of effective actions to solve the problem of high percentages of students’ failure

Encontro de Ciência e Tecnologia do IFSul – Câmpus Bagé

Eventos científicos são instrumentos fundamentais para divulgação e popularização da ciência e do conhecimento desenvolvido dentro de instituições de ensino, pesquisa e extensão. O Encontro de Ciência e Tecnologia do IFSul, Campus Bagé, que visa a divulgação das pesquisas de sua comunidade acadêmica e também abre espaço para outras instituições da região. Visando identificar os autores que fizeram a história do evento, realizou-se uma pesquisa documental nos Anais das edições deste evento. Sobre os dados coletados, aplicou-se a estratégia de Análise de Redes Sociais, através da qual foram identificados os autores e comunidades de autoria que mais contribuíram com a consolidação deste evento. Descobriu-se também, a importância de outras instituições da região como parceiras para o evento e para o desenvolvimento científico na região da campanha. Espera-se que através deste estudo, se possa contribuir para o aprimoramento das políticas de divulgação do evento e que com isso haja um aumento em seu alcance na região

Uma nova métrica para redução de dimensionalidade em modelos de aprendizado neural

Cientistas das diversas áreas de conhecimento humano têm se deparado com a necessidade de resolver problemas que envolvem a compreensão de dados de alta dimensionalidade. Assim, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem sido dificultada por limitações na quantidade de exemplos aliada ao excesso de variáveis aleatórias descrevendo os dados. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para redução de dimensionalidade dos dados a fim de melhorar a escalabilidade dos algoritmos de aprendizado baseados em redes neurais. São apresentados experimentos que demonstram a eficiência da abordagem proposta na criação de modelos neurais mais simples e mais precisos dos dados.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uma nova métrica para redução de dimensionalidade em modelos de aprendizado neural

Cientistas das diversas áreas de conhecimento humano têm se deparado com a necessidade de resolver problemas que envolvem a compreensão de dados de alta dimensionalidade. Assim, a utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem sido dificultada por limitações na quantidade de exemplos aliada ao excesso de variáveis aleatórias descrevendo os dados. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para redução de dimensionalidade dos dados a fim de melhorar a escalabilidade dos algoritmos de aprendizado baseados em redes neurais. São apresentados experimentos que demonstram a eficiência da abordagem proposta na criação de modelos neurais mais simples e mais precisos dos dados.VI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Triagem automática de gestantes de alto risco de mortalidade usando árvores de decisão

O risco de mortalidade materna é um grande problema desaúde nos países em desenvolvimento. Para reduzir a mortalidade, podemser desenvolvidas estratégias de intervenção mais abrangentes, com aaplicação de testes de triagem, visando reduzir complicações relacionadas à gravidez. Este trabalho visa construir um modelo preditivo baseados emdados de diferentes hospitais e clínicas comunitárias para fazer uma previsão de risco de mortalidade em mulheres grávidas através de seis preditoresde risco. O modelo desenvolvido obteve uma acurácia de 71,78%,com uma sensibilidade, para predizer pacientes de alto risco de mortalidade,de 87,04%.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

MiRABIT: um novo algoritmo para mineração de regras de associação

A mineração de regras de associação em um banco de dados de transações de vendas é uma tarefa extremamente cara em termos de tempo de processamento. Dependendo do ramo de atividade da empresa, algumas características do banco de dados são diferentes. Os algoritmos utilizados atualmente otimizam a mineração para bancos de dados com alto tamanho médio de transação, tais como supermercados. O algoritmo MiRABIT otimiza a mineração de regras de associação para bancos de dados com baixo tamanho médio de transação, tais como comércio de confecção. Testes comparativos demonstram a eficiência do algoritmo MiRABIT em relação ao algoritmo padrão Apriori em um banco de dados de comércio de confecção.Eje: Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A evolução da aviação brasileira sob a perspectiva da analise de redes sociais

Durante as ultimas décadas, a aviação civil brasileira cresceu significativamente, permitindo que a população pudesse se locomover dentro e fora do paés com maior facilidade e rapidez. Contudo, aléem de ter crescido muito, a aviaçcaão brasileira continua sendo limitada quando comparada com outros paises. Parte disso estaé relacionado a uma grande concentracçaão de hubs na regiaão sudeste do paés. Para obter uma melhor compreensãao desta situacçãao, a abordagem de anaélise de redes sociais foi aplicada sobre dados abertos de voos disponibilizados pelo governo brasileiro. Como resultado, este trabalho apresenta uma anaélise sobre o crescimento da aviacçaão civil brasileira entre os anos de 2000 e 2019, aléem de uma anaélise sobre a formaçcaão dos hubs que existem hoje.Sociedad Argentina de Informátic