Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
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Navegando Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação por Autor "Bagé, Idalise Bernardo"
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- ItemDetecção de aglomerações utilizando o reconhecimento de objetos(Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), 2021-01-20) Baldi, Camila Vitória Leite; Machado, Debora Michelle; Moraes, Guilherme dos Santos; Homem, Thiago Pedro Donadon; Bagé, Idalise Bernardo; Xavier, Rogério Aparecido CampanariEste trabalho se baseia no desenvolvimento de uma aplicação local, capaz de realizar o monitoramento, de maneira autônoma, da concentração de pessoas no ambiente utilizando algoritmos de visão computacional e inteligência artificial, gerando gráficos dos locais que apresentaram ocorrências de desrespeito do distanciamento social. Desta forma, tem-se armazenado uma base de informação que auxilia os responsáveis no planejamento de medidas de prevenção que impeçam eventos de aglomeração. Utilizando-se de tecnologias como o Git para o versionamento de código distribuído entre todos os desenvolvedores, a programação foi feita toda em Python, pela necessidade da integração com sistemas já existentes, acessibilidade e ampla biblioteca disponível. O MongoDB foi utilizado para se fazer o armazenamento das informações geradas pela aplicação, por ser um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) relacional de licença gratuita. Os resultados mostram que a aplicação foi capaz de identificar pessoas e aglomerações, tornando-se uma ferramenta no auxílio à proliferação do vírus causador da COVID-19.
- ItemMercado acionário e sua influência nos usuários do Twitter durante o período de pandemia de 2020(IFSP, 2021-01-20) Costa, Beatriz Gomes; Bonatti, Bruno Bica; Silva, Rodrigo Hikaro Inoue da; Homem, Thiago Pedro Donadon; Bagé, Idalise Bernardo; Xavier, Rogério Aparecido CampanariDiante do cenário pandêmico de 2020, este trabalho tem como objetivo verificar se existe uma relação entre os sentimentos expressos pelos usuários do twitter com o mercado acionário, americano e brasileiro. Para isso, foi utilizado tecnologias como: Web scraping, análise de sentimentos, linguagem python, análise de dados, YFinances e datasets. Após as análises realizadas, foi possível concluir que, apesar de a movimentação da bolsa não se relacionar diretamente com os sentimentos expressos pelos usuários do Twitter, ela pode ser um dos fatores que influencia positivamente ou negativamente os usuários das redes sociais.