Jorge Zavaleta

ABSTRACT Scientific workflows have been established as a ordinary approach adopted by researchers to create simplified views of complex scientific processes. Science portals are a way to simplify the management of large in silico scientific experiments, they aggregate data from different sources and by providing a set of pre-designed analyses. However, such portals are often built manually, and are not flexible enough to support sharing, reusing and executing workflows enacted by SWfMS. In this paper we describe VTPortal, a science portal that combines a set of tools and an infrastructure for providing a collaborative environment for scientists. VTPortal takes into account the requirements of computational scientists, such as accessing high-performance computers and manipulating large amounts of data.

This paper uses data mining techniques to indentify key variables related with students failures in completing their undergraduate studies. In our approach, classification analysis is used to manipulate academic data of students of the largest Brazilian Federal University. Differently from other works, our research shows that even analyzing three different classes of students it was possible to have a global precision above 80%. The Naïve Bayes model was used to visualize the key variables used to separate the distinct classes of students. Resumo. Este artigo utiliza técnicas de mineração de dados para identificar problemas relacionados com alunos que não conseguem completar os seus cursos de graduação. Nessa abordagem, a classificação manipula informações acadêmicas de alunos oriundos de uma grande Universidade Federal Brasileira. Muitas técnicas de mineração de dados foram avaliadas em função da acurácia obtida quando aplicadas a um conjunto de dados dos estudantes universitários....

Este trabalho apresenta os resultados obtidos na implementação computacional de um modelo de agregação e consolidação de dados distribuídos em apoio à gestão de saúde. Pretende-se que este modelo de agregação sirva de suporte e fonte de dados aos pesquisadores da área de saúde com vistas ao planejamento de ações de saúde, em especial em instâncias municipais. Com este propósito, é implementado um processo de obtenção e elaboração automática de dados. Apresentamos o processo de definição deste modelo de obtenção das informações, incluindo o tipo de suporte, o processo da obtenção dos registros das produções, o modelo de vinculação às redes sociais e a produção acadêmica. A partir do modelo aqui apresentado foram gerados 91 e-books que estão disponíveis, em acesso aberto. ABSTRACT This paper presents the computational implementation of a data distributed fusion and consolidation model in support of health management. It is intended that this aggregation model work as a support and sou...

RESUMO A compreensão do funcionamento do cérebro se constitui em um dos grandes desafios do momento. Na área de educação, novos estudos buscam relacionar as dificuldades de aprendizagem enfrentadas por crianças e jovens com problemas comportamentais e sociais. Este trabalho tem por objetivo apresentar um ambiente computacional inteligente baseado em neurociência computacional para detectar pessoas com possíveis riscos de dislexia ou distúrbios de aprendizagem. A investigação foi avaliada através de um estudo com pessoas na faixa etária de 9 a 18 anos com ou sem o diagnóstico de dislexia. A adoção da técnica de redes neuronais demonstrou consistência ao lidar com os problemas de reconhecimento de padrão e indicam que para fins de rastreio se mostram eficientes no diagnóstico precoce em escolares. A compreensão do funcionamento do cérebro se constitui em um dos grandes desafios do momento. A neurociência contribui no objetivo de estudar e analisar o sistema nervoso central (SNC) dos s...

ABSTRACT Scientific Workflows are abstractions used to model in silico scientific experiments. Cloud environments are still incipient in collecting and recording prospective and retrospective provenance. This paper presents an approach to support collecting metadata provenance of in silico scientific experiments executed in public clouds. The strategy was implemented as a distributed and modular architecture named Matriohska. This paper also presents a provenance data model compatible with PROV specification. We also show preliminary results that describe how provenance metadata was captured from the components running in the cloud.

ABSTRACT Scientific workflows have been established as a ordinary approach adopted by researchers to create simplified views of complex scientific processes. Science portals are a way to simplify the management of large in silico scientific experiments, they aggregate data from different sources and by providing a set of pre-designed analyses. However, such portals are often built manually, and are not flexible enough to support sharing, reusing and executing workflows enacted by SWfMS. In this paper we describe VTPortal, a science portal that combines a set of tools and an infrastructure for providing a collaborative environment for scientists. VTPortal takes into account the requirements of computational scientists, such as accessing high-performance computers and manipulating large amounts of data.