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SUMMARY:Ciclo de Palestras sobre Modernização do Ensino
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SUMMARY:Oficina Moodle - Ferramentas para iniciantes
DESCRIPTION:Interessados em aprender as ferramentas básicas da Plataforma Moodle podem participar da Oficina Prática que o NEaD – Unifei vai oferecer. \nAs vagas são limitadas e a instrutora será a designer instrucional\, Marcela Monteiro. \nEscolha a data de sua preferência: 24 ou 26 de outubro. \nINSCREVA-SE no link: https://nead.unifei.edu.br/noticias/378-oficina-de-moodle-basico-para-iniciantes
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SUMMARY:Oficina Moodle - Ferramentas para iniciantes
DESCRIPTION:Interessados em aprender as ferramentas básicas da Plataforma Moodle podem participar da Oficina Prática que o NEaD – Unifei vai oferecer. \nAs vagas são limitadas e a instrutora será a designer instrucional\, Marcela Monteiro. \nEscolha a data de sua preferência: 24 ou 26 de outubro. \nINSCREVA-SE no link: https://nead.unifei.edu.br/noticias/378-oficina-de-moodle-basico-para-iniciantes
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SUMMARY:Jantar em Comemoração aos 105 anos da Unifei
DESCRIPTION:A AD-Unifei Nacional convida a comunidade acadêmica\, ex-alunos\, familiares e amigos para o jantar de comemoração do aniversário da nossa Universidade\, que neste ano completa 105 anos. Também estaremos comemorando os 49 anos da criação da nossa Associação dos Diplomados. \nData: 24/11/2018 \nHorário: 20h \nLocal: Buffet Cia. de Eventos \nConvites à venda: https://goo.gl/XfHmPC \n \n 
URL:https://unifei.edu.br/evento/jantar-em-comemoracao-aos-105-anos-da-unifei-2/
LOCATION:Buffet – Cia de Eventos\, Rua Oswaldo Cruz\, 439 - Varginha\, Itajubá\, Brasil
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SUMMARY:Workshop #03 - Desmistificando a 50g
DESCRIPTION:Ementa: \n\nConfigurações e conhecimentos iniciais;\nRPN Mode;\nManipulação de variáveis;\nIntegrais\, derivadas e limites;\nMatrizes;\nSolução de polinômios\, sistemas lineares e frações parciais;\nPlotagem de gráficos;\nProgramação; e\nComunicação com computador.\n\nInformações e inscrições: https://goo.gl/zSq38s
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SUMMARY:Workshop #03 - Desmistificando a 50g
DESCRIPTION:Ementa: \n\nConfigurações e conhecimentos iniciais;\nRPN Mode;\nManipulação de variáveis;\nIntegrais\, derivadas e limites;\nMatrizes;\nSolução de polinômios\, sistemas lineares e frações parciais;\nPlotagem de gráficos;\nProgramação; e\nComunicação com computador.\n\nInformações e inscrições: https://goo.gl/zSq38s
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SUMMARY:Ciclo de Seminários em Computação - \"Navegação autônoma de vant por imagens de LiDAR\"
DESCRIPTION:  \nResumo:  Nas últimas décadas\, observou-se um aumento gradativo na utilização de Veículo Aéreo Não Tripulado VANT em diversas áreas\, entre elas\, monitoramento do uso da terra\, operações de busca e resgate\, acompanhamento de impactos ambientais\, vigilância de fronteiras\, entre outras. Há expectativas no aumento do emprego de VANT em aplicações civis e militares devido ao baixo custo de desenvolvimento e operacional\, quando comparados com aeronaves tripuladas. A ausência de tripulação embarcada durante o emprego de VANT\, principalmente em missões de grande periculosidade\, também é uma vantagem\, pois diminui os riscos à vida humana. Com o aumento do emprego de VANT o desenvolvimento de sistemas para a sua navegação autônoma tem sido tema de diversas pesquisas. Uma das tarefas dos sistemas de navegação autônoma de VANT é estimar sua posição. A grande maioria dos sistemas de navegação autônoma de VANT utilizam a fusão de dados do Sistema de Navegação Inercial (INS\, do inglês\, Inertial Navigation System) com os dados do Sistema de Navegação Global por Satélite (Global Navigation Satellite System) (principalmente o Sistema de Posicionamento Global (GPS\, do inglês\, Global Positioning System)) para estimar a posição do VANT. Mas o GNSS pode sofrer interferência em seu sinal devido a ataques maliciosos e a fenômenos naturais. O desenvolvimento de um sistema de visão computacional\, que utiliza imagens capturadas e processadas em tempo de voo para determinar a localização do VANT\, pode substituir a informação do GNSS. Entretanto\, ainda é um desafio o desenvolvimento de um sistema de estimação da posição do VANT por processamento de imagens para operar durante a navegação da aeronave sobre regiões cobertas por água (por exemplo\, o oceano) e em condições de baixa ou sem luminosidade. \nNeste contexto\, esta palestra apresenta uma metodologia que estima a posição geográfica de um VANT quando este sobrevoa regiões cobertas por água e regiões com baixa ou sem luminosidade utilizando imagens provenientes de um sensor ativo denominado Light Detection And Ranging (LiDAR). A metodologia proposta utiliza a fusão de dados\, por um Filtro de Partículas Adaptativo (FPA)\, de duas técnicas de visão computacional\, odometria visual e registro automático de imagens\, para estimar a posição da aeronave. O sistema de estimação da posição requer que o processamento seja feito em sistemas embarcados e em tempo de voo\, por este motivo\, a metodologia proposta é desenvolvida em computadores portáteis e de baixo consumo e que permitam a computação de alto desempenho.
URL:https://unifei.edu.br/evento/ciclo-de-seminarios-em-computacao-navegacao-autonoma-de-vant-por-imagens-de-lidar-2/
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SUMMARY:Ciclo de Seminários em Computação - "Navegação autônoma de vant por imagens de LiDAR"
DESCRIPTION:  \nResumo:  Nas últimas décadas\, observou-se um aumento gradativo na utilização de Veículo Aéreo Não Tripulado VANT em diversas áreas\, entre elas\, monitoramento do uso da terra\, operações de busca e resgate\, acompanhamento de impactos ambientais\, vigilância de fronteiras\, entre outras. Há expectativas no aumento do emprego de VANT em aplicações civis e militares devido ao baixo custo de desenvolvimento e operacional\, quando comparados com aeronaves tripuladas. A ausência de tripulação embarcada durante o emprego de VANT\, principalmente em missões de grande periculosidade\, também é uma vantagem\, pois diminui os riscos à vida humana. Com o aumento do emprego de VANT o desenvolvimento de sistemas para a sua navegação autônoma tem sido tema de diversas pesquisas. Uma das tarefas dos sistemas de navegação autônoma de VANT é estimar sua posição. A grande maioria dos sistemas de navegação autônoma de VANT utilizam a fusão de dados do Sistema de Navegação Inercial (INS\, do inglês\, Inertial Navigation System) com os dados do Sistema de Navegação Global por Satélite (Global Navigation Satellite System) (principalmente o Sistema de Posicionamento Global (GPS\, do inglês\, Global Positioning System)) para estimar a posição do VANT. Mas o GNSS pode sofrer interferência em seu sinal devido a ataques maliciosos e a fenômenos naturais. O desenvolvimento de um sistema de visão computacional\, que utiliza imagens capturadas e processadas em tempo de voo para determinar a localização do VANT\, pode substituir a informação do GNSS. Entretanto\, ainda é um desafio o desenvolvimento de um sistema de estimação da posição do VANT por processamento de imagens para operar durante a navegação da aeronave sobre regiões cobertas por água (por exemplo\, o oceano) e em condições de baixa ou sem luminosidade. \nNeste contexto\, esta palestra apresenta uma metodologia que estima a posição geográfica de um VANT quando este sobrevoa regiões cobertas por água e regiões com baixa ou sem luminosidade utilizando imagens provenientes de um sensor ativo denominado Light Detection And Ranging (LiDAR). A metodologia proposta utiliza a fusão de dados\, por um Filtro de Partículas Adaptativo (FPA)\, de duas técnicas de visão computacional\, odometria visual e registro automático de imagens\, para estimar a posição da aeronave. O sistema de estimação da posição requer que o processamento seja feito em sistemas embarcados e em tempo de voo\, por este motivo\, a metodologia proposta é desenvolvida em computadores portáteis e de baixo consumo e que permitam a computação de alto desempenho.
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