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  • Autodrill: framework autoML para previsão da taxa de perfuração em poços de petróleo 
    PEREIRA, Laura Pellizari; http://lattes.cnpq.br/7958203740891021 (Universidade Federal de ItajubáBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoPrograma de Pós-Graduação - Mestrado - Ciência e Tecnologia da ComputaçãoUNIFEI, 2026-09-04)
    Predicting the Rate of Penetration (ROP) plays a central role in optimizing operations in the oil and gas industry, directly influencing operational efficiency and drilling-related costs. However, conventional machine ...
  • Detecção automática de AVNRT em pacientes pediátricos utilizando aprendizado de máquina e sinais de ECQ 
    FARIA, Rodrigo Luís de; http://lattes.cnpq.br/9558365691730694 (Universidade Federal de ItajubáBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da ComputaçãoUNIFEI, 2026-03-13)
    This work proposes a computationally efficient and reproducible approach for the automatic detection of beats indicative of AVNRT in electrocardiograms of pediatric patients. The automatic identification of AVNRT in ...
  • ESSEF: um framework para modelamento de requisitos de segurança em sistemas embarcados 
    RODRIGUES, Daniel Albino Mosca; http://lattes.cnpq.br/2401148480721684 (Universidade Federal de ItajubáBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoPPG - Programas de Pós Graduação - ItajubáUNIFEI, 2024-06-25)
    Embedded systems are crucial in various computing domains, from consumer electronics to industrial automation, but they also pose significant cybersecurity challenges. This work conducts an analysis of the current state ...
  • Sistema de controle para prótese ativa de joelho utilizando Deep Learning embarcado 
    YAMASHITA, João Vitor Yukio Bordin; http://lattes.cnpq.br/4070874819072742 (Universidade Federal de ItajubáBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da ComputaçãoUNIFEI, 2024-12-12)
    This work addresses the development of optimized Convolutional Neural Network (CNN) models for knee angle prediction in embedded systems, targeting applications in lower limb prosthetics. By leveraging low-cost Inertial ...