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Araken de Medeiros Santos

Relação automática de tecnologias cadastradas na Vitrine Tecnológica da UERN com esta classificação.

3 tecnologia(s) encontrada(s)

Esta página é gerada automaticamente a partir das informações cadastradas nas tecnologias. Quando novos itens forem vinculados a esta classificação, eles passam a aparecer aqui.

Modelo de Utilidade
Energia, Engenharia Elétrica e Eletrônica, Inteligência Artificial e Ciência de Dados 2021 Disponível

Sistema de visão computacional usando câmera termográficа para predição de falhas em redes de energia elétrica

A invenção consiste em um modelo de utilidade que adiciona uma nova funcionalidade a uma câmera termográfica por meio de um software baseado em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. O sistema analisa séries temporais de imagens térmicas para identificar falhas em redes de energia elétrica, detectando alterações térmicas associadas a danos como ferrugem, rachaduras e oxidação em materiais condutores.

Programa de Computador
Tecnologia Médica, Tecnologia da Informação, Outros 2020 Disponível

SOFTWARE PARA PREVISÃO DE DADOS CODIFICADOS

Mapeamento interdisciplinar que conecta as ciências exatas e a computação avançada ao campo da saúde humana e da gestão da inovação. A estrutura integra métodos de Reconhecimento de Padrões e Processamento de Imagem a ferramentas de modelagem matemática, estatística e pesquisa operacional, aplicando essa inteligência analítica tanto no desenvolvimento de políticas de inovação tecnológica quanto no suporte a diagnósticos e tratamentos em diversas Especialidades Médicas (tanto na medicina convencional quanto nas abordagens não-convencionais).

Patente de Invenção
Tecnologia da Informação, Segurança da Informação, Inteligência Artificial e Ciência de Dados, Visão Computacional 2019 Disponível

Um método de estimação de sequências espaçotemporais de dados codificados usando a máquina de suporte vetorial: aplicações na área de segurança da informação

Tecnologia voltada à estimação e predição de séries espaçotemporais de dados de imagens codificadas, utilizando técnicas de codificação sem perdas, como RLE e LZW, associadas à máquina de suporte vetorial. O método permite prever uma imagem codificada futura a partir de uma sequência temporal de imagens codificadas, mantendo ocultos os dados originais.