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Rio Pomba

  • Plataforma virtual reúne dados da Covid-19 na região de Ubá e Juiz de Fora

    Uma plataforma de acesso irrestrito que reúne os dados referentes à pandemia de coronavírus na região é o produto originado do projeto de extensão “Painel de informações e emissão de alertas no enfrentamento a Covid-19 nas microrregiões de Ubá e Juiz de Fora”, desenvolvido pelo IF Sudeste MG – Campus Rio Pomba. O site traz um compilado de informações obtidas com a Secretaria de Estado da Saúde (SES) e as prefeituras. Nele é possível ter acesso a números e gráficos da evolução da doença na região, além de mapa da cidade referenciada, link das páginas oficiais das prefeituras e dicas sobre como evitar a contaminação

    “Todos os cidadãos terão acesso aos dados de casos, leitos, aglomeração, dentre outros e poderão receber alertas relacionados aos casos da sua cidade ou sumarizado por microrregião através de um celular, computador ou outro dispositivo eletrônico com acesso à internet”, explica o coordenador do projeto, Wellington Moreira de Oliveira.

    Acesse o site

    Ao entrar no site, o usuário deve digitar o nome da cidade que quer saber as informações. Em seguida, abrirá uma página com os números de casos suspeitos, confirmados, descartados e de óbitos daquela localidade. Logo abaixo, essas informações são transformadas em gráficos. Ali, é possível acompanhar a evolução diária da doença na cidade.

    Pela capa do site, ainda é possível acessar dicas para evitar a contaminação, links para doações e acesso a outros projetos desenvolvidos pelo Campus.

    #Pratodosverem: Reprodução da tela do site Painel Covid. A tela apresenta áreas com números de casos suspeitos, confirmados, casos descartados, casos de óbito, casos recuperados e o sinal de alerta.

    Apoio aos gestores

    Wellington explica que o projeto tem como objetivo reunir todas as informações em um único local, auxiliando os gestores nas tomadas de decisões de combate à pandemia. “O projeto vem ao encontro à demanda de informações relacionados à Covid-19 no âmbito municipal e regional que, muitas vezes, é limitada às notícias publicadas no site oficial de prefeituras e/ou posts de redes sociais. Tal lacuna se traduz em um problema de acesso a informações importantes como número de novos casos, número de pacientes recuperados, número de leitos disponíveis, impactos relacionados à flexibilização do isolamento social, dentre outros, prejudicando ações locais e regionais cooperativas de enfrentamento à pandemia”.

    Além de Wellington, também participam do projeto Gustavo Miranda Teixeira, Lucas Grassano Lattari, Flávio Augusto de Freitas, Thiago Azevedo da Mota e Ariel Granato Bento, além dos membros da Emcomp – Empresa Júnior de Ciência da Computação do Campus Rio Pomba.

    Entre no painel

    Publicado originalmente em: https://www.ifsudestemg.edu.br/noticias/riopomba/2020/06/plataforma-virtual-reune-dados-da-covid-19-na-regiao-de-uba-e-juiz-de-fora
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    Foi elaborado um novo modelo de aprendizagem para classificação musical. Tal modelo classifica cada música que analisa dentro de um gênero musical específico. Para isso, ele primeiro aprende as características de cada gênero musical a partir de uma base de dados inicial de treinamento, com músicas já definidas para os diferentes gêneros. Ou seja, um modelo construído a partir de um conjunto base de treinamento quanto a similaridade musical a partir de arquivos de mídia de áudio. Posteriormente, quando novas músicas são analisadas, o modelo a classifica automaticamente dentro de determinado gênero. Uma importante característica da abordagem utilizada  é que o novo modelo, derivado de uma abordagem de aprendizado estruturado, é capaz de aprender uma métrica personalizada para cada usuário. Ou seja, músicas iguais classificadas em gêneros diferentes por usuários diferentes terão pesos distintos para a classificação individual do usuário. O processo de aprendizado métrico considera o aprendizado a partir de um conjunto de arquivos de áudio MP3 contendo vários gêneros musicais, de acordo com o gosto do usuário.


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