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<title>TCC Ciências da Computação</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/7444</link>
<description>Ciências da Computação</description>
<pubDate>Thu, 30 Apr 2026 08:25:28 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-04-30T08:25:28Z</dc:date>
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<title>TCC Ciências da Computação</title>
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<title>SISTEMA DE APOIO A DECISÃO CLÍNICA PARA O DIAGNÓSTICO DE ÚLCERAS VASCULARES</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272466</link>
<description>SISTEMA DE APOIO A DECISÃO CLÍNICA PARA O DIAGNÓSTICO DE ÚLCERAS VASCULARES
Losso, Felipe Del Corona
Este trabalho de conclusão de curso apresenta o desenvolvimento de&#13;
um sistema de apoio à decisão clínica para diagnóstico e tratamento&#13;
de úlceras vasculares, utilizando lógica fuzzy para lidar com incertezas&#13;
e complexidades dos dados médicos. A proposta visa classificar lesões&#13;
como arteriais ou venosas, avaliando seu risco em diferentes graus. A&#13;
arquitetura do sistema integra frontend, backend e banco de dados. O&#13;
sistema foi implementado utilizando um backend em Python, com mó-&#13;
dulos de inferência fuzzy, sistema especialista, integração com banco&#13;
de dados e geração de prontuário em PDF, e um frontend desenvolvido&#13;
na plataforma Bubble.io para interação com profissionais de saúde. O&#13;
sistema apresentou uma acurácia de 100% na classificação do tipo de&#13;
lesão e 86,7% na estimativa de risco. Testes de usabilidade realizados&#13;
com profissionais da saúde mostraram excelente aceitação, com pon-&#13;
tuação média SUS de 85,94. Os resultados indicam que a ferramenta&#13;
possui potencial para auxiliar a tomada de decisão clínica em cená-&#13;
rios onde o acesso a especialistas é limitado, contribuindo para maior&#13;
padronização, segurança e agilidade no diagnóstico e tratamento de&#13;
úlceras vasculares.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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<pubDate>Fri, 05 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
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<dc:date>2025-12-05T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Incorporação do Modelo de Agregados na ferramenta brModeloWeb</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271104</link>
<description>Incorporação do Modelo de Agregados na ferramenta brModeloWeb
Luiz, Felipe Cruz
Os bancos de dados NoSQL surgiram no início do século XXI para atender às necessi-&#13;
dades de ambientes web modernos, oferecendo uma abordagem mais flexível e escalável&#13;
em comparação com os bancos de dados relacionais. Uma das principais abordagens para&#13;
projeto de bancos de dados NoSQL é a modelagem de dados baseada em agregados. Essa&#13;
modelagem organiza conjuntos de dados complexos em estruturas compactas, tratando&#13;
coleções de informações como uma única unidade lógica. Isso não apenas facilita a mani-&#13;
pulação dos dados, mas também torna mais eficiente a operação em clusters distribuídos,&#13;
com suporte aprimorado à replicação e fragmentação. Um esquema de agregados pode&#13;
ser definido como uma abstração intermediária a partir de uma modelagem conceitual,&#13;
como um diagrama entidade-relacionamento, ou definida diretamente por um projetista&#13;
de dados. A partir desta modelagem de agregados pode-se, então, gerar, de uma forma&#13;
mais simplificada, o projeto lógico para algum modelo de dados NoSQL. Este trabalho&#13;
propõe o desenvolvimento de um módulo para a ferramenta BrModeloWeb que permite&#13;
a modelagem interativa de esquemas de agregados, para, a partir dela, ser possível gerar&#13;
esquemas lógicos para bancos de dados NoSQL. Por meio de uma interface interativa,&#13;
ela permite que os usuários manipulem conceitos do modelo de agregados de forma intui-&#13;
tiva, criando representações lógicas de dados agregados. A implementação desse módulo&#13;
busca beneficiar tanto a academia quanto à indústria de software. Na academia, ela pode&#13;
ser utilizada para fins educacionais, permitindo que estudantes compreendam melhor a&#13;
modelagem de bancos NoSQL. Já na indústria, a proposta visa agilizar o processo de de-&#13;
senvolvimento de soluções que exigem bancos de dados altamente escaláveis, contribuindo&#13;
para um design mais eficiente e adaptável de sistemas complexos.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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<pubDate>Wed, 03 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
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<dc:date>2025-12-03T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Análise de códigos usando large language models para identificação de code smell em aplicativos criados com App Inventor</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/270979</link>
<description>Análise de códigos usando large language models para identificação de code smell em aplicativos criados com App Inventor
Arruda, Marco Antônio Machado de
Code smells são indícios de problemas estruturais em um código que, embora não comprometam imediatamente sua execução, podem impactar negativamente sua manutenção e evolução. A identificação desses padrões é essencial para garantir a qualidade do software, especialmente em ambientes educacionais, onde programadores iniciantes estão em processo de formação. Nesse contexto, a programação por blocos, como a oferecida pela plataforma App Inventor, destaca-se como uma abordagem acessível para o ensino de lógica de programação. Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe uma abordagem automatizada para análise de códigos criados com App Inventor, utilizando técnicas de RAG com modelos de LLM para identificação de code smells. O objetivo é apoiar o ensino de boas práticas de desenvolvimento desde os primeiros contatos dos alunos com a programação, promovendo uma base mais sólida e sustentável para a aprendizagem em computação. Foram testados diferentes modelos locais de LLM, para a tentativa de identificação de smells, contudo, devido às limitações de hardware e modelos simples, não foram obtidos bons resultados para execução local.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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<pubDate>Wed, 03 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/270979</guid>
<dc:date>2025-12-03T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Desenvolvimento de uma heurística para o problema do roteamento de veículos elétricos com minimização do consumo elétrico</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/270938</link>
<description>Desenvolvimento de uma heurística para o problema do roteamento de veículos elétricos com minimização do consumo elétrico
Huebes, Bruno Pamplona
O problema de roteamento de veículos elétricos tem crescente relevância, dado o interesse existente na adoção em grande escala de veículos elétricos. O problema consiste na utilização de um número de veículos para atender clientes distribuídos espacialmente, com restrições temporais. Como variante do problema de roteamento de veículos, este problema também traz como restrição uma quantidade limitada de bateria para cada veículo, que pode ser recarregada. Este trabalho aborda a situação de estudo deste problema, propondo uma heurística que visa reduzir o consumo total de energia elétrica da frota de veículos, usando um par de populações para melhorar as estratégias de roteamento e recarregamento dos veículos. Também são analisados os resultados obtidos ao executar o método proposto com diferentes parâmetros.; The electric vehicle routing problem has become increasingly relevant, given the growing large-scale adoption of electric vehicles. The problem involves utilizing a fleet of vehicles to fulfill the demands of multiple customers in specific time windows. Being a variant of the vehicle routing problem, this problem also requires the consideration of each vehicle's limited rechargeable battery. This work considers current studies around the problem, presenting a heuristic that aims to provide a viable routing solution with low energy consumption across the vehicle fleet, utilizing a pair of improvement populations to find routing and recharging strategies to generate solutions. Additionally, the developed method is run and analyzed under different parameter combinations.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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<pubDate>Tue, 25 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
<guid isPermaLink="false">https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/270938</guid>
<dc:date>2025-11-25T00:00:00Z</dc:date>
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