" ) .append( "" + item.label + "" ) .appendTo( ul ); } }); $(function() { // Autocomplete com as categorias da BV $("#q").catcomplete({ delay: 0, minLength: 0, source: "/pt/assistente-metapesquisa/", position: { my : "left top", at: "left bottom" } }); }); $(document).ready(function () { // Abre o modal de ultimas pesquisas var campo_busca = document.querySelector('#q'); var body = document.body; var except = document.getElementsByClassName('span_ultimas_buscas'); // Mostra opcoes ao clicar no campo de busca campo_busca.addEventListener('focus', function(){ if($(this).val() ==""){ //$("#header").append(document.querySelector('#div_mostra_ultimas_buscas')); $("#header").append(document.querySelector('#div_mostra_ultimas_buscas')); //this.parentNode.appendChild(document.querySelector('#div_mostra_ultimas_buscas')); // Verifica se a div estah vazia antes de mostrar. if($('#modal_ultimas_buscas').text().trim().length > 1){ $('#div_mostra_ultimas_buscas').show() } } }); // Em qquer lugar que clicar, vai ocultar a div das palavras buscadas, // exceto no campo de busca, que mostra. body.addEventListener("click", function () { $('#div_mostra_ultimas_buscas').hide() }, false); campo_busca.addEventListener("click", function (ev) { ev.stopPropagation(); }, false); // Adiciona os eventos as divs das buscas efetuadas. // Ao clicar prenche o campo de busca. var ubr_elemen = document.getElementsByClassName('span_ultimas_buscas'); for (var i = 0; i < ubr_elemen.length; i++) { ubr_elemen[i].addEventListener('click', function(ev) { $("#q").val(this.innerHTML) $('#div_mostra_ultimas_buscas').hide() }); } })
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Aprendizado de maquina profundo federado para cidades inteligentes habilitadas para Internet das Coisas
Processo: 20/14771-2
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitacao - Treinamento Tecnico
Vigencia (Inicio): 01 de dezembro de 2020
Vigencia (Termino): 30 de setembro de 2022
Area do conhecimento: Ciencias Exatas e da Terra - Ciencia da Computacao - Sistemas de Computacao
Convenio/Acordo: MCTI/MC
Pesquisador responsavel: Carlos Alberto Kamienski
Beneficiario: Fabiola Martins Campos de Oliveira
Instituicao-sede: Centro de Matematica, Computacao e Cognicao (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministerio da Educacao (Brasil). Santo Andre , SP, Brasil
Vinculado ao auxilio: 15/24485-9 - Internet do futuro aplicada a cidades inteligentes, AP.TEM
Assunto(s): Cidades inteligentes Sistemas distribuidos Computacao em nuvem Qualidade de vida urbana Aprendizado computacional Aprendizagem profunda
Resumo
Recursos da nuvem e nevoa combinados com sensores e dispositivos da Internet das Coisas em cidades urbanas e fazendas podem melhorar a qualidade de vida de cidadaos e construir sociedades inteligentes atraves da digitalizacao e automacao de processos atualmente manuais. Em cidades e fazendas inteligentes, sensores geralmente produzem uma vasta quantidade de dados, que necessitam de tecnicas de big data e de aprendizado de maquina profundo para serem adequadamente processados, obtendo conhecimento sobre a cidade ou fazenda e melhorando a tomada de decisao. Nao obstante, esses dados sao geralmente produzidos em dispositivos diferentes. Considerando a infraestrutura de rede, o processamento desses dados apresenta alta latencia e maior transmissao de dados. Alem disso, como o processamento de redes neurais pode ser custoso quando executado em dispositivos com restricoes como consumo de energia, poder computacional e memoria, diferentes niveis na hierarquia da nevoa podem ser considerados para oferecer melhor desempenho e nao prejudicar a rede de comunicacao. Assim, neste projeto, o objetivo e desenvolver um arcabouco para aprendizado de maquina profundo federado considerando os diferentes niveis da nevoa para agregacao de modelo em aplicacoes de cidades inteligentes e tambem verificar a viabilidade desse arcabouco em aplicacoes de agricultura inteligente. Modelaremos uma camada de aprendizado de maquina profundo para cada camada da arquitetura dispositivos - nevoa - nuvem, de forma que cada camada execute sua porcao respectiva do algoritmo de aprendizado profundo: treinamento e/ou inferencia. Para este proposito, algoritmos de otimizacao serao executados considerando as caracteristicas dos diferentes niveis da nevoa e dos dispositivos. Esse arcabouco sera utilizado para auxiliar pesquisas relacionadas a aprendizado de maquina profundo que serao desenvolvidas tanto pela bolsista quanto por pesquisadores da Universidade Federal do ABC e da Universidade Estadual de Campinas. (AU)
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