Angilberto Muniz Ferreira Sobrinho

Monitoring water quality in the Amazon River remains a significant challenge due to limited accessibility, high sediment loads, intermittent connectivity, and the lack of continuous data in remote regions. This study presents the development and experimental validation of an IoT-based system for real-time water quality monitoring. The platform integrates an STM32WL-based embedded architecture with multiparameter sensing, LoRaWAN communication, and configurable monitoring strategies to enable autonomous operation in dynamic environments. The system was validated through a comparative study involving 698 manually collected samples over eight months and 49,570 automated measurements collected during a three-month field deployment. The evaluation considered measurement consistency, variability and operational autonomy based on CONAMA Resolution No. 357/2005. The results showed good agreement between manual and automated measurements, with MAE/RMSE values of 0.18/0.20 °C for water temperature, 0.36/0.44 for pH, and 12.99/20.09 NTU for turbidity. Additionally, the energy analysis demonstrated autonomous operation under variable solar irradiance, achieving self-sufficiency under typical conditions and maintaining operation for up to 4.9 days without solar input. Taken together, the study provides a robust and scalable framework for continuous monitoring in sediment-rich tropical river systems.

A Indústria 4.0 representa uma revolução nos processos produtivos, impulsionada por tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Big Data, Inteligência Artificial e Sistemas Ciberfísicos. Nesse contexto, a manutenção das linhas de produção automatizadas torna-se um fator crítico para garantir a eficiência operacional, reduzir custos e evitar paradas inesperadas. Este estudo analisa a implantação de estratégias avançadas de Planejamento e Controle da Manutenção (PCM) e a utilização de indicadores como MTBF (Tempo Médio Entre Falhas) e MTTR (Tempo Médio Para Reparo) em uma empresa do setor industrial. A partir de um estudo de caso, foi possível verificar os impactos da gestão estratégica da manutenção sobre a produtividade, demonstrando como o monitoramento inteligente e a manutenção preditiva podem aumentar a confiabilidade dos equipamentos e reduzir o tempo de inatividade. A pesquisa destaca, ainda, desafios e oportunidades da manutenção industrial no contexto da Indústria 4.0, fornecendo diretrizes para a otimização dos processos produtivos. Isto permitiu concluir que após a implementação de um planejamento eficiente de manutenção, foi possível obter melhorias significativas nos principais indicadores de desempenho dos equipamentos, especialmente no MTBF e no MTTR.

The accurate classification of cancer cells in the peripheral blood is essential for the diagnosis of leukemia and has traditionally been carried out by analyzing laboratory images. In this context, the use of deep learning techniques facilitates decision-making and accelerates the early diagnosis of the disease, allowing preventive measures to be adopted for the patient. This study explores the application of the YOLOv8 deep learning architecture for the classification of cancer cells in blood smear images owing, to its ability to perform this task quickly and accurately. The models were trained on two datasets, ALL and C-NMC Leukemia, and evaluated using top-1 accuracy, top-5 accuracy and loss metrics. The proposed approach achieved a top-1 accuracy of 99.982% and top-5 accuracy of 100% on the validation and test subsets of the ALL dataset respectively, with a final loss of 0.02952. For the C-NMC Leukemia dataset, the model obtained 66.897% and 89.612% top-1 accuracy in the validation and test subsets, respectively, while maintaining 100% top-5 accuracy in both subsets, with a loss of 0.18289. These results demonstrate the effectiveness of YOLOv8 in classifying cancer cells, particularly in the ALL set. However, future strategies such as expanding the data set and fine-tuning the hyperparameters could contribute to better generalization of the model to different data distributions.

Este trabalho constitui uma parte de várias análises que objetivam mapear o desempenho de discentes nas disciplinas do primeiro período dos cursos graduação em Engenharia da Escola Superior de Tecnologia (EST) da Universidade do Estado do Amazonas (UEA). No conjunto de dados analisados, é notado que o número de matrículas nas primeiras disciplinas é maior que o quantitativo de ingressantes, pois os alunos “não calouros” também se matriculam nas mesmas turmas de calouros. A análise dos dados das disciplinas está contemplando os anos de 2018 a 2022, considerando o primeiro e o segundo semestres regulares, perfazendo um total de 10 semestres letivos. Os dados foram obtidos do sistema de gestão acadêmica da Universidade, assim como as análises foram realizadas por meio de uma abordagem quali-quantitativa, considerando os registros de número de alunos matriculados, de aprovados, de reprovados por nota, reprovados por frequência e de desistentes.

Atualmente nas faculdades públicas e até particulares dificulta-se a aquisição de instrumentação real para a realização de práticas laboratoriais presenciais, devido à não existência de suficientes recursos econômicos e por causa do alto custo que os equipamentos e componentes modernos possuem no mercado. No presente trabalho os autores apresentam o desenvolvimento de uma biblioteca virtual utilizando as ferramentas do programa MATLAB®, facilitando assim a interação com o aluno, que por meio da modelagem e simulação de sistemas realizam análises de comportamentos dinâmicos, ajustes e determinação de parâmetros em forma de aulas práticas de laboratório, utilizando diferentes conteúdo da teoria de controle, entregando assim uma solução viável perante a ausência ou dificuldades na execução de práticas laboratoriais presenciais, além de constituir uma ferramenta virtual de interação e aprendizagem que permite a aquisição de experiências, habilidades e conhecimentos práticos em disciplinas que tem conteúdos laboratoriais na grade curricular dos curso de Engenharia Elétrica e Engenharia Eletrônica, como por exemplo tem-se na realização de práticas de laboratórios na disciplina de Sistemas de Controle, a qual é o exemplo analisado no presente artigo. Neste contexto, o resultado obtido representa um aporte onde podem-se aplicar metodologias ativas de ensino e serve na integração de conhecimentos teóricos e práticos, assim como ajuda a quebrar as barreiras que o ensino à distância pode criar na realização das práticas laboratoriais.

A indústria de eletrônicos é um dos setores mais competitivos do mercado, onde o tempo de introdução de um produto (time-to-market) é crucial, assim como a redução do tempo de fabricação. Isso exige abordagens eficientes de prototipagem e manufatura. Assim, a Manufatura Aditiva (MA) se destaca como um método eficaz para o desenvolvimento de compartimentos plásticos, permitindo a produção rápida e precisa de protótipos e produtos finais. Neste artigo apresenta uma análise comparativa dos custos de fabricação de cases para placas eletrônicas utilizando os métodos de injeção plástica e impressão 3D. Para um lote de 6000 unidades, foram coletados orçamentos que revelaram que os custos associados à injeção plástica são consistentemente menores em comparação com a impressão 3D. Os custos de fabricação foram separados em custos de moldes e custos por peça, permitindo uma avaliação de- talhada das despesas de cada fornecedor. A análise gráfica mostrou que, apesar dos altos custos iniciais dos moldes na injeção plástica, o custo por unidade diminui significativamente com o aumento do volume de produção, tornando este método mais econômico para grandes quantidades. Em contraste, a impressão 3D, embora tenha menores custos iniciais e ofereça maior flexibilidade, apresenta custos mais elevados por peça em grandes volumes. O estudo conclui que a injeção plástica é a opção mais viável economicamente para produção em larga escala, enquanto a impressão 3D é mais indicada para produções menores ou para peças com designs complexos e personalizações frequentes.

The use of modeling and simulation tools in current education systems has become fundamental pieces in student learning, increasing the possibility of acquiring knowledge and practical skills. In the present work, the authors present the didactic proposal for the development of a virtual library using Matlab® tools to be used in activities of practical disciplines in higher education, which can be extended to other types of education, such as technological. The discipline of Control Systems in the Electrical Engineering course is taken as an example for the development, dividing the methodological procedure for its realization into stages. In these stages, the purpose of offering students specific and ready-made virtual resources are designed that can also be used in other disciplines, with wide iterativeness, which undoubtedly improves the acquisition of knowledge and improves learning. The modular organization of the library, with the creation of specific subsystems in blocks, allows for a personalized approach that is adaptable to the individual knowledge needs of students. This tool can be part of an active teaching methodology.

O gás hidrogênio possui ampla aplicação, tanto na área química e alimentícia como no setor energético e de transporte. Sendo um combustível eficiente, altamente energético e com emissão muito baixa de gases de efeito estufa (GEE), constitui uma área de interesse para o estudo e aplicação da transição energética. Dentre as rotas conhecidas para a sua produção, a eletrólise representa um dos métodos mais promissores para a obtenção de hidrogênio verde, principalmente se a eletricidade usada tem origem em fontes renováveis. Assim, é destacada a eletrólise alcalina, pelo uso de temperatura moderada e menor investimento, se comparado com outras técnicas. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma descrição mais detalhada da aplicação das técnicas, cronoamperometria e voltametria cíclica, para quantificar a produção de hidrogênio gerado na eletrolise alcalina. A partir disto, é feita a análise de variáveis como concentração do eletrólito e potencial e eletrodo empregados, concluindo que a utilização aço inox como eletrodo foi 1,8 vezes mais efetiva em relação à utilização de carbono como eletrodo.