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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
Autor(es): dc.contributor | Teixeira, Marcelo | - |
Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
Autor(es): dc.contributor | Teixeira, Marcelo | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
Autor(es): dc.contributor | Ribeiro, Matheus Henrique Dal Molin | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Lucas Caldeira de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T20:16:52Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T20:16:52Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-23 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29131 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/705980 | - |
Descrição: dc.description | Um dos grandes desafios impostos pela pandemia de SARS-CoV-2 no mundo e a variabilidade nos padrões de alastramento do vírus, o que dificulta a criação de políticas globalmente efetivas para prevenção e combate a pandemia. No âmbito da ciência, várias abordagens tem sido propostas para antecipar as curvas de contagio e óbitos aos entes federados, tentando assim subsidiar medidas de contensão adequadas. Entretanto, o perfil pouco previsível da trajetória do vírus, associado as dimensões continentais de países como o Brasil, resulta em estimativas que servem a propósitos mais gerais e que não contribuem com políticas locais, como em estados e municípios, fazendo com que as medidas restritivas acabem sendo aplicadas cedo ou tarde demais. Este trabalho expõe uma abordagem escalável, baseada em redes convolucionais de grafos e redes recorrentes, como alternativa aos modelos existentes. Inicialmente, se estabelece um mapeamento das principais vias de acesso aos municípios do Brasil, que, em tão, e processado via abordagens em redes neurais. Os resultados são capazes de detectar padrões de fluxos de contágios e óbitos ponderando-se os cenários da pandemia nas vizinhanças, tendo boa acurácia em previsões com horizonte de ate 3 semanas a frente. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 (Doença) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Representações dos grafos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 (Disease) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Representations of graphs | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Time-series analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Previsão da dinâmica espaço-temporal da COVID-19 no Brasil com redes convolucionais de grafos e modais de transporte | - |
Título: dc.title | Forecasting spatio-temporal dynamics of Covid-19 in Brazil with graph convolutional networks and transport modals | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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