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A Computação em Nuvem é um paradigma de distribuição de recursos de processamento e armazenamento pela Internet. Umaárea relacionada é a Fog Computing, que é uma Cloud com a proximidade ao usuário final. Pelo fato de que servidores tradicionais adotados na Computação em Nuvem possuem elevado preço e consumo energético. Este trabalho apresenta uma avaliação de desempenho de uma MicroFog (uma Fog de pequeno porte), formada por microcontroladores Raspberry Pi, comparada com servidores tradicionais. Foi utilizada um algoritmo de processamento de imagens e realizada uma análise de sensibilidade dos fatores: (A) servidores (tradicionais e MicroFog), (B) carga de trabalho e (C) tamanho da imagem.

O câncer de mama é uma doença resultante da multiplicação anormal de células da mama, que formam massas. O diagnóstico precoce da malignidade do câncer de mama é fundamental para a sobrevivência do paciente. O Processamento Digital de Imagens em conjunto com técnicas computacionais de aprendizado de máquina possibilitam a criação de métodos para detecção da malignidade de tumores em imagens de exames histopatológicos. Assim, este artigo apresenta uma metodologia para o diagnóstico automático de lesões malignas de mama em imagens histopatológicas baseada na mensuração mútua de características de textura bioinspiradas e Deep Learning Features. Os resultados obtidos indicam que o método é promissor, alcançando acurácia de 92,9% com o classificador Random Forest.