Leandro Botelho Alves de Miranda

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Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, JOSÉ ; BERNARDINI, FLÁVIA . A framework for spatial regionalization composed of novel clustering-based algorithms under spatial contiguity constraints. Transactions in GIS , v. n/a, p. n/a, 2022.

• MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, JOSÉ ; BERNARDINI, FLÁVIA . A survey on the use of machine learning methods in context-aware middlewares for human activity recognition. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. 55, p. 1, 2021.

• MIRANDA, LEANDRO ; VIEIRA, Thales ; MARTÍNEZ, DIMAS ; LEWINER, Thomas ; VIEIRA, ANTONIO W. ; M. CAMPOS, MARIO F. . Online gesture recognition from pose kernel learning and decision forests. Pattern Recognition Letters , v. 39, p. 65-73, 2014.

• FERREIRA, R. G. C. ; MIRANDA, L. B. A. ; PINTO, R. A. ; PESSUTTO, L. R. C. ; PEREIRA, M. A. ; ANDRADE, A. L. C. ; MARQUES, L. T. . Preparação e Análise Exploratória de Dados. 1. ed. Porto Alegre: GRUPO A, 2021. 284p .

• MIRANDA, LEANDRO ; Bonneti, Marcos Antônio ; Santos, Fábio . Tecnologia da Informação - Banca FCC - Provas discursivas. 1. ed. Rio de Janeiro: Editora Questões Discursivas, 2018. v. 1. 61p .

• BERNARDINO, D. ; PANTOJA, C. E. ; MIRANDA, LEANDRO . Uma Proposta de Mapeamento do Ambiente Exógeno de Sistemas Multi-Agentes Usando Visão Computacional. In: 17ᵗʰ Workshop-School on Agents, Environments and Applications, 2023, Pelotas. Proceedings do 17ᵗʰ Workshop-School on Agents, Environments and Applications, 2023. p. 130-135.

• PENICHE, EDUARDO ; MIRANDA, LEANDRO ; Bernardini, Flavia ; VITERBO, JOSE . FGT-SAMK-NN: impact of the right to be forgotten using a lazy algorithm in data stream learning. In: ICEGOV 2023: 16th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance, 2023, Belo Horizonte Brazil. Proceedings of the 16th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance. New York: ACM. p. 1.

• LOPES, R. B. ; VASCONCELOS, L. P. ; Sampaio, Igor ; MIRANDA, L. B. A. ; VITERBO, JOSÉ ; TREVISAN, D. . Educational Data Mining to Forecast Essay Score. A Case Study About ENEM. In: ICITS: International Conference on Information Technology & Systems, 2023, Cusco, Peru. Information Technology and Systems, 2023. v. 2.

• LIBERA, C. ; MIRANDA, LEANDRO ; MASTELINI, S. M. ; BERNARDINI, FLÁVIA ; VITERBO, JOSE . ?Right to Be Forgotten?: Analyzing the Impact of Forgetting Data Using K-NN Algorithm in Data Stream Learning. In: Electronic Government: 21st IFIP WG 8.5 International Conference, 2022, Linköping, Sweden,. Electronic Government: 21st IFIP WG 8.5 International Conference. Berlin: Springer-Verlag, 2022.

• DE SOUSA PINTO, ANGELICA ; Bernardini, Flavia ; MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, JOSE ; MEZA, EDWIN MITACC . An Exploratory Study Using Stream Learning Algorithms to Predict Duration Time of Vehicle Routes. In: 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020, Niterói. 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020. p. 299.

• Faial, David ; Bernardini, Flavia ; MEZA, EDWIN MITACC ; MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, JOSE . A Methodology for Taxi Demand Prediction Using Stream Learning. In: 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020, Niterói. 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020. p. 417.

• FERNANDES, LUIS FELIPE DE O. ; Bernardini, Flavia ; MEZA, EDWIN MITACC ; MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, JOSE . Energy Consumption Prediction using Data Stream Learning for Commercial Buildings. In: 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020, Niterói. 2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), 2020. p. 441.

• MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, J. ; BERNARDINI, F. . Impact of Memory Control on Batch Learning in Human Activity Recognition Scenario in Comparison to Data Stream Learning. In: 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI, 2020, Mexico City, Mexico,. Lecture Notes in Computer Science, 2020. p. 145-157.

• MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, J. ; BERNARDINI, F. . Towards the Use of Clustering Algorithms in Recommender Systems. In: AMCIS 2020 ? Our methods have changed. Our mission hasn?t, 2020. AMCIS 2020 Proceedings.

• Faial, David ; BERNARDINI, F. ; MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, J. . Anomaly Detection in Vehicle Traffic Data Using Batch and Stream Supervised Learning. In: 19th EPIA Conference on Artificial Intelligence, 2019, Vila Real, Portugal. Lecture Notes in Computer Science, 2019. p. 675-684.

• BARCELLOS, RAISSA ; VITERBO, JOSÉ ; MIRANDA, LEANDRO ; BERNARDINI, FLÁVIA ; MACIEL, CRISTIANO ; TREVISAN, DANIELA . Transparency in practice. In: the 18th Annual International Conference, 2017, Staten Island. Proceedings of the 18th Annual International Conference on Digital Government Research - dg.o '17, 2017. p. 139.

• MIRANDA, L. B. A. ; VITERBO, JOSÉ ; BERNARDINI, F. . RegK-Means: A clustering algorithm using spatial contiguity constraints for regionalization problems. In: 6th Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2017, Uberlândia. BRACIS - Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2017.

• MIRANDA, LEANDRO ; CUNHA, A. I. F. ; VIEIRA, Thales . Inserção de detalhes geométricos em superfícies usando parametrizações com reconstrução baseada em gradientes. In: XXVII SIBGRAPI 2014 - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014, Rio de Janeiro. XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014.

• MIRANDA, LEANDRO ; VIEIRA, Thales ; MARTINEZ, DIMAS ; LEWINER, Thomas ; VIEIRA, ANTONIO W. ; CAMPOS, MARIO F. M. . Real-Time Gesture Recognition from Depth Data through Key Poses Learning and Decision Forests. In: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2012, Ouro Preto. 2012 25th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2012. p. 268.

• MIRANDA, L. B. A. ; VIEIRA, Thales . Reconhecimento de Poses em Tempo Real Usando Imagens de Profundidade e Máquinas de Suporte Vetorial. In: VI Simpósio Nacional/ Jornadas de Iniciação Científica, 2012, Rio de Janeiro - RJ. Anais de Jornadas de Iniciação Científica do Instituto de Matemática Pura e Aplicada, 2012.

• MIRANDA, L. B. A. . Machine Learning? O que é? E como vivemos?. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MIRANDA, L. B. A. . Análise Exploratória de Dados com Python. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• MIRANDA, L. B. A. . Reconhecimento de Pose usando esqueletos e SVM. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• MIRANDA, L. B. A. . Uma introdução às Máquinas de Suporte Vetorial. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• MIRANDA, LEANDRO ; VITERBO, J. ; BERNARDINI, F. ; MACIEL, C. ; BARCELOS, R. ; TREVISAN, D. . Uso de técnicas de visualização no apoio à análise de dados urbanos para a melhoria da transparência pública 2016 (WTRANS 2016).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2021

  Ecossistema e Governança de Dados para Melhoria da Qualidade dos Portais de Dados Abertos e Transparência de Niterói, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Flavia Cristina Bernardini em 16/07/2021., Descrição: Projeto certificado pela empresa Secretaria Muncipal de Educação de Niterói em 14/04/2021. Descrição: Nas últimas duas décadas, uma grande quantidade de dados relacionados às várias funções do setor público foi disponibilizado com vários níveis de granularidade. Na maioria das jurisdições, as legislações tradicionais relacionadas ao acesso à informação e transparência pública foram estabelecidas, e após isso foram definidas políticas de reutilização. No Brasil, por exemplo, a lei da transparência foi sancionada em 2009, e a Lei de Acesso à Informação (LAI) foi sancionada em 2011. As iniciativas de dados abertos são tratadas como tarefas para disponibilizar as informações do setor público, fornecendo acesso a elas de várias formas. Um dos principais impulsionadores dos dados abertos do governo é seu poder de incentivar a colaboração e um fluxo livre de ideias inovadoras. No entanto, as tecnologias tradicionais de modelagem de dados, modelagem de cadeia de suprimentos ou da cadeia de valor de dados muitas vezes se mostram inadequadas para refletir e lidar com a complexidade inerente ao cenário em torno das iniciativas de Dados Governamentais Abertos (DGAs), devida à multiplicidade de atores, suas motivações, objetivos e valores. Assim, a literatura tem apresentado a possibilidade de abordar esse cenário como um ecossistema de dados. O Ecossistema de Dados Governamentais Abertos (EDGA) é uma maneira específica de ver como os atores participantes e grupos criam significado compartilhado, geram valor em torno de dados abertos, e como moldam esse processo por suas propriedades de interações, que por sua vez permite ou restringe o crescimento e a saúde do próprio ecossistema. O objetivo deste projeto é a concepção e implantação de um EDGA para a cidade de Niterói, considerando (i) a participação de diversos atores interessados em disponibilizar e consumir dados e informações de Niterói; (ii) os diversos portais de dados e informações abertas já construídos, bem como o portal do Diário Oficial Aberto, que será construído; e (iii) as boas práticas de governança de dados, conceitos de ecossistemas de dados e as leis de acesso à informação, transparência e lei geral de privacidade de dados. Serão considerados no contexto do EDGA práticas de ecossistema e governança de dados para a construção dos portais, mapeamento de processos para melhoria da qualidade dos portais do ponto de vista de governança de dados e transparência, definição de padrões de disponibilização de dados do Diário Oficial Aberto à luz das teorias de ontologias e dados ligados (linked data), e teorias de semiótica e interação humano-computador para avaliação da qualidade dos portais do ponto de vista de usabilidade, acessibilidade, interpretabilidade e transparência.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Botelho Alves de Miranda - Integrante / José viterbo - Integrante / Daniela Trevisan - Integrante / BERNARDINI, FLÁVIA - Coordenador / Rodrigo salvador Monteiro - Integrante / Claudia Capelli - Integrante / Guido Vaz Silva - Integrante / Ruben Interian Koliova - Integrante / Flávio Luiz Seixas - Integrante., Financiador(es): Secretaria de Planej., Orçamento e Modern. Gestão Niterói, RJ - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2021

  Framework para orquestração de serviços de rede virtualizados em ambientes de Edge Computing, Descrição: O objetivo deste Plano de Trabalho é a realização conjunta de um projeto de P&D visando especificar e implementar um Framework para a orquestração de serviços virtualizados de rede em ambientes de Edge Computing. O projeto pretende investigar e fornecer soluções tecnológicas para a integração dos paradigmas de Edge Computing e de Virtualização de Funções de Rede (do inglês Network Functions Virtualization - NFV), sob a forma de um framework de orquestração. O objetivo desse framework é combinar diferentes funções virtuais para a construção de cadeias de serviços, tanto de camada de rede quanto de aplicação, dessa forma implementando um serviço fim-a-fim para atender aos requisitos de aplicações emergentes. Ênfase será dada para aplicações críticas no tempo. Além disso, o framework de orquestração irá gerenciar a implantação (por exemplo, decidindo qual função virtual colocar em qual servidor físico de borda) e o ciclo de vida das funções de rede virtuais, incluindo o gerenciamento de sua escalabilidade. Essa última funcionalidade compreende várias tarefas, dentre as quais monitorar o desempenho do servidor e dimensionar recursos vertical ou horizontalmente (ou seja, adquirir recursos de computação mais poderosos ou gerar mais réplicas da mesma função de rede virtual, e fazer o balanceamento de carga entre eles). Uma boa orquestração deve ocupar o mínimo de recursos possível para atender ao desempenho necessário e evitar a produção de qualquer ociosidade de recursos ocupados. O resultado deste projeto visa contribuir para propiciar uma melhor experiência do usuário ao utilizar sistemas baseados em Edge Computing, permitir que uma ampla variedade de aplicações com requisitos variados seja executada de forma eficiente e flexível nesses sistemas, e maximizar o uso dos recursos de infraestrutura disponíveis, contribuindo para aumentar o retorno de investimento (ROI) para provedores de serviços. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Leandro Botelho Alves de Miranda - Integrante / Flávia Delicato - Coordenador / Paulo Pires - Integrante / Debora Saade - Integrante / Anselmo Batisti - Integrante / Marina Ivanov - Integrante / Douglas Mattos - Integrante.

• 2012 - 2014

  NOVAS FERRAMENTAS PARA EDIÇÃO DE SUPERFÍCIES BASEADAS NO OPERADOR LAPLACIANO DISCRETO, Descrição: A edição de superfícies suaves representadas por malhas de triângulos no computador é uma área ativa de pesquisa em Modelagem Geométrica, devido à sua gama cada vez maior de aplicações na indústria e no desenho artístico. Porém, a variedade de ferramentas de edição de superfícies disponíveis atualmente ainda é escassa. Problemas como deformação de forma livre, inserção de texturas geométricas, inpainting, reconstrução com restrições, remoção de ruído, reparos, entre outras, carecem de métodos robustos, flexíveis e eficientes que permitam edição interativa e que sejam capazes de reconstruir superfícies de qualidade. Neste projeto, pretende-se estudar a representação de superfícies baseada nos Laplacianos discretos da malha, e desenvolver novas ferramentas de edição de objetos 3d representados por malhas de triângulos. Os alunos serão orientados a estudar conceitos básicos de Computação Gráfica e Modelagem Geométrica, cursar disciplinas das áreas de Geometria Diferencial e Análise, e pesquisar o tema proposto. Os resultados obtidos serão publicados na forma de implementações computacionais a serem disponibilizadas em domínio público, bem como monografias a serem submetidas em eventos científicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leandro Botelho Alves de Miranda - Integrante / VIEIRA, Thales - Coordenador / Augusto Ícaro Farias da Cunha - Integrante.

• 2011 - 2012

  Reconhecimento de Gestos em Tempo Real Usando Imagens de Profundidade e SVM, Descrição: Atualmente, o reconhecimento de gestos humanos pelo computador é um problema difícil com muitas aplicações. O crescimento da utilização dos sensores de profundidade em tempo real vem sendo utilizado em aplicações de bastante potencial para usuários finais de Interface natural do usuário (NUI), na qual esses últimos para obter ótimos resultados são necessários robustez e tempo de execução do reconhecimento. O método desenvolvido pelo trabalho se caracteriza pelo reconhecimento de gestos em tempo real, através de um fluxo de dados de esqueleto, uma vez extraídos dos sensores de profundidade do Kinect. Cada pose é descrita, através de um conjunto de ângulos formados entre as articulações do corpo. Esse conjunto de descritores servirá como poses-chaves de identificação para a classificação de multi classes derivada da Máquina SVM (Support vector Machine). Após, o gesto é posicionado em uma floresta de decisão assim facilitando a formação dos gestos, e evitando as posições neutras.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leandro Botelho Alves de Miranda - Integrante / VIEIRA, Thales - Coordenador / Augusto Ícaro Farias da Cunha - Integrante.

Prêmios