Abstract. This paper presents a research made with former Computer Science students of the Universidade Federal de Santa Maria in which the professional profile of these students is identified. In order to have a better view of the course and to set goals towards making it better, the research interviewed students that have finished their graduation between the years of 1996 and 2015. The research presents a confidence factor of 90% and sample error of 5%. The results obtained shows a great bias towards academia as well as a wide range of professional profiles of the students.Resumo. Este artigo apresenta uma análise acerca de um estudo realizado com alunos egressos do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Maria, a de modo a traçar um perfil do profissional graduado no curso por esta instituição. A fim de se ampliar perspectiva interna do curso e traçar metas capazes melhorar a qualidade do mesmo, tal levantamento deu-se por meio de uma pesquisa realizada com alunos formados no período de 1996à 2015. Para tanto, a pesquisa elaborada apresenta um nível de confiança de 80% com erro amostral de 6,5%. Os resultados obtidos demonstram uma grande tendência aárea acadêmica, bem como refletem o dinamismo e os diferentes perfis de um egresso do curso de Ciência da Computação.

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Este trabalho tem como objetivo identificar um método computacional para suavizar ruídos de imagens de tomografia computadorizada multislice (MDCT) de baixa radiação. Essas imagens possuem baixa qualidade pois estão contaminadas por ruídos, que são fenômenos estocásticos, onde não é possível prever seu acontecimento. Dessa forma, foram pesquisadas e estudadas algumas técnicas de processamento de imagens para a suavização de ruídos. Para avaliar a qualidade das imagens processadas, foram utilizadas as métricas PSNR, SNR, MSE e SSIM. Foram analisados e simulados os filtros da média, mediana, moda, gaussiano e Wiener, do domínio espacial. Após a simulação dessas técnicas e uma comparação quantitativa dos valores médios das métricas de qualidade, verificou-se que a técnica do filtro gaussiano apresentou resultados superiores com um PSNR médio de 25.64dB e um SSIM médio de 0.76, para os melhores casos.

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O impacto em reduzir a dose de radiação em exames de tomogra- fia computadorizada (TC) está diretamente relacionado à qualidade das ima- gens. Tais imagens são degradadas por artefatos indesejáveis, conhecidos como ruı́do. Diante disso, para melhorar a qualidade destas imagens e fornecer um diagnóstico médico preciso, é necessário aplicar técnicas que sejam capazes de reduzir ruı́do. Neste artigo, é proposto um método para filtrar ruı́do em imagens dentais de TC de baixa radiação, utilizando operadores da morfologia matemática e filtragem Block-Matching 3D (BM3D). Os resultados do método proposto foram comparados com diversos filtros existentes e validados utili- zando as métricas PSNR, SSIM e MSE. Através de diversos experimentos, o método proposto demonstrou performance superior aos filtros analisados, re- duzindo ruı́do e preservando detalhes de forma mais satisfatória.