Rafael Monteiro Laranjeira

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Produções bibliográficas

• LARANJEIRA, PATRÍCIA FABIANE MONTEIRO ; SANTOS, VANESSA DE CARLA BATISTA DOS ; NOGUEIRA, JANAÍNA DA SILVA ; LARANJEIRA, ANA CLARA MONTEIRO ; AMORIM, GABRIEL MONTEIRO ; LARANJEIRA, RAFAEL MONTEIRO ; BARBOSA, KEVAN GUILHERME NÓBREGA . Prematuridade extrema em uma unidade pública de referência: morbidade, viabilidade e mortalidade. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , 2022.

Projetos de desenvolvimento

• 2022 - Atual

  Análise de parâmetros de qualidade, Descrição: Execução de atividades de pesquisa e o desenvolvimento de solução para monitorar e analisar os dados das máquinas de fabricação de tags RFID e os dados de testes amostrais visando realizar um acompanhamento contínuo de parâmetros de qualidade no parque industrial da EMPRESA.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rafael Monteiro Laranjeira - Coordenador / Luís Felipe Vieira Silva - Integrante / MARCELO COSTA OLIVEIRA - Integrante / LETICIA MELQUIADES DOS SANTOS MEDEIROS - Integrante / KARLA SOPHIA SANTANA DA CRUZ - Integrante / IRAN RODRIGUES GONZAGA JUNIOR - Integrante / EDUARDO MORAES DE MIRANDA VASCONCELLOS - Integrante / ERICK DE ANDRADE BARBOZA - Integrante / BRUNO LEMOS DE LIMA - Integrante / BALDOINO FONSECA DOS SANTOS NETO - Integrante.

• 2021 - Atual

  Aplicação de Técnicas de Mineração de Dados para Implantação de Gestões Guiadas por Dados em Áreas de Apoio do SESI/SENAI, Descrição: Este projeto visa implantar técnicas e mecanismos de mineração e análise e mineração de dados para introduzir gestões guiadas por dados em áreas como contabilidade, planejamento, projetos, financeiro, RH, marketing e governança corporativa, minimizando significativamente problemas e facilitando a tomada de decisões por parte dos gestores do SESI/SENAI Alagoas. A gestão guiada por dados neste projeto será composta por: (i) técnicas de preparação de dados, tais como limpeza, remoção de inconsistências, adição de elementos faltantes com cálculos estatísticos e probabilísticos, padronização de dados etc; (ii) técnicas de visualização de dados, tais como matrizes de confusão e gráficos como scatterplot, gráficos de áreas e linhas, mapas de calor etc; (iii) aplicação de técnicas de business intelligence; e (iv) aplicação de estatística e inteligência artificial (i.e., aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda), utilizando técnicas como Máquina de Vetor e Suporte (SVM) e Redes Neurais [1]. Em particular, a aplicação adequada destas técnicas de aprendizagem requer um conhecimento profundo sobre diversos aspectos [1, 2, 3], tais como engenharia de atributos, hiper-parametrização e arquitetura de redes neurais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rafael Monteiro Laranjeira - Coordenador / Márcio de Medeiros Ribeiro - Integrante / Thiago Cordeiro - Integrante / Baldoino Fonseca - Integrante / Jairo Raphael - Integrante / Luís Felipe Vieira Silva - Integrante / Arthur Vangasse - Integrante / Lucas Raggi - Integrante / Matheus Santos - Integrante / Roger Matos Júnior - Integrante.