Trabalhos de Conclusão de Curso
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Trabalho de Conclusão de Curso Gamificação na programação de robôs domésticos usando ROS no contexto da competição RoboCup@Home(2023-12-06) Zymberg, Guilherme; Carvalho, Kawê Vinicius Barbosa de; Marinaro, Leonardo Pilotto; Mercês, Pedro Henrique Paizam das; Martins, Rafael CarraroEste trabalho foi desenvolvido com o objetivo de tornar a programação de robôs domésticos com ROS, mais atrativa e dinâmica, além de suavizar a curva de aprendizado dos conceitos de robótica apresentada pelos novos integrantes da RoboFEI. Dessa forma, o trabalho consistiu na criação de um jogo utilizando a engine Unity, onde o jogador faz tarefas inspiradas na competição RoboCup@Home. O jogo foca em quebra cabeças de programação orientada a blocos, buscando simplificar o processo de programação de uma forma divertida e introduzir aos seus jogadores conceitos básicos de programação, lógica e robótica, que gradativamente vão aumentando o grau de complexidade conforme o jogador avança nos níveis do jogo, com o objetivo de facilitar a passagem da barreira inicial observada em alunos novos de robótica, e buscando com que o jogador lembre dos conceitos apresentados e tenha mais facilidade em uma eventual tentativa de estudar robótica em um ambiente real. O jogo consta com dois modos, sendo um modo de história, onde o jogador aprende os temas por via de tutoriais e quebra-cabeças planejados com objetivos determinados, além de ensinar alguns outros conceitos com a história do jogo. Além disso, o jogo também tem o modo livre, onde o jogador pode realizar os comandos que quiser sem ter que cumprir um objetivo fixo, permitindo que o jogador converta o código feito no jogo para um código real capaz de ser simulado na própria Hera, robô utilizado pela FEI nas competições, a fim de mostrar o que o jogador criou por meio do jogo em um contexto real e permitir que o jogador crie códigos funcionais de uma maneira mais dinâmica.Trabalho de Conclusão de Curso Do tweet à ameaça:(2023-12-05) Oliveira, Hugo Linhares; Cezarino, João Pedro Rosa; Lacerda, Thales de Oliveira; Oliveira, Vitor MartinsCom o aumento dos ataques cibernéticos, a segurança digital torna-se crucial. Redes sociais, especialmente o Twitter, são plataformas onde hackers expressam intenções. Este trabalho propõe um método de extração e análise de dados dessas redes usando técnicas de Machine Learning e pré-processamento de textos para identificar padrões indicativos de ameaças cibernéticas. Diante desse desafio, são apresentadas duas abordagens: na primeira, há a combinação de sentimentos, entidades e similaridade com palavras-chave de segurança da informação em uma única representação vetorial, juntamente com os resultados de um algoritmo de classificação. Já na segunda abordagem, é utilizado um score ponderado para cada atributo do mecanismo de análise, visando uma abordagem mais refinada na detecção de possíveis ameaças. Os resultados destacam a importância da análise de entidades na melhoria da precisão do modelo, onde identificou-se que datas e números são mais prevalentes em comunicações que contêm ameaças. Além disso, os resultados obtidos questionam a eficácia da análise de sentimentos como indicador confiável, desafiando a premissa de que a polaridade do sentimento é um sinal seguro de conteúdo mal-intencionado na identificação de tweets potencialmente perigosos. Neste cenário, o algoritmo Random Forest se destacou, alcançando uma acurácia de até 79,59% na classificação de tweets como ameaças, contra 79,25% de baseline.