Sistemas de Transportes Inteligentes permitem o uso de sensores e equipamentos de GPS para monitorar os sistemas de transportes públicos em Cidades Inteligentes. A captura e processamento desses dados permite, em tese, que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade, o que melhoraria a qualidade de vida da população urbana e o meio ambiente. Contudo, diversos fatores podem fazer com que esses dados sejam insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Este trabalho estuda o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe um modelo de análise de confiabilidade dos dados coletados especializado para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo.

INTRODUÇÃO: A falha de bráquetes ortodônticos é relatada na literatura com prevalência variando de 3,5%  a 10%, sendo uma intercorrência responsável por gerar atrasos no tratamento, desconforto e insatisfação do  paciente, além de se traduzir em trabalho adicional e custos para o profissional. OBJETIVO: Avaliar in vitro  um bráquete experimental (Spot Bracket) e comparar sua capacidade de união ao esmalte com bráquetes  convencionais. MATERIAIS E MÉTODOS: 10 dentes bovinos foram seccionados em 2 pedaços de 5 mm e  incluídos com resina acrílica. O bráquete experimental foi modificado por uma região translúcida em sua base.  A colagem após o condicionamento do esmalte foi realizada com o adesivo Ambar Universal APS  fotopolimerizado por 40s e em seguida foi aplicada a resina ortodôntica Orthocem na base do braquete e  fotopolimerizada por 20s com aparelho Valo (Ultradent). Os grupos foram divididos em (n=10): 1) Controle  (CB) - bráquetes padrão; 2) Spot Bracket (SB) - bráquetes experimentais. Todos os bráquetes foram submetidos  aos ensaios de resistência ao cisalhamento (RC) e avaliados quanto ao Índice de Remanescente de Adesivo (IRA)  e Análise do Grau de Conversão. Os dados foram então submetidos ao teste t de Student e à análise estatística  de Mann-Whitney. RESULTADOS: O Grupo SB apresentou média de RC maior que o Grupo CB, 10,33 MPa  e 8,77 MPa, respectivamente. Em relação ao IRA, tanto o grupo SB quanto o CB tiveram pontuação média de  1. A análise Raman mostrou maior grau de conversão no Grupo SB (49,3%) do que no Grupo CB  (25,9%). CONCLUSÕES: O SB foi capaz de proporcionar uma melhor resistência de união quando comparado  ao CB.

No abstract

NEVES, Diego Vieira. Use of supervised learning to analyze reliability of crowdsourcing bus location data. 2018. 87 p. Dissertation (Master of