https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13788 Faculdade de Tecnologia de Mogi das Cruzes (Mogi das Cruzes) 2026-08-02T04:39:19Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/46481 Title: Uso da IA e ML na análise de denúncias criminais: estudo para automatização do disque denúncia de SP Authors: QUEIROZ, Griziely Cristina da Silva; ALVES, Luis Gustavo Placce Abstract: Este trabalho aborda o uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) na análise e classificação de denúncias criminais, com foco na automatização do processo de encaminhamento das ocorrências ao batalhão responsável da Polícia Militar. O problema identificado está na grande quantidade de denúncias recebidas pelo Disque Denúncia de São Paulo e na necessidade de triagem rápida e precisa, que atualmente é realizada de forma manual, consumindo tempo e recursos. O objetivo do estudo é propor, de forma conceitual, uma solução baseada em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e modelos de ML que possa auxiliar a automatizar esse processo, aumentando a eficiência e reduzindo falhas humanas. Para contornar os limites da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), foram utilizados dados simulados que contemplam informações como tipo de crime, data e hora, endereço, CEP e batalhão responsável. A metodologia adotada inclui revisão bibliográfica, simulação de base de dados, definição de etapas de pré-processamento textual e proposta de aplicação de modelos supervisionados de IA. O estudo também sugere frameworks e bibliotecas amplamente utilizadas, como NLTK, spaCy, Scikit-learn e TensorFlow, que poderiam viabilizar a implementação em um cenário real. Como contribuição, este trabalho fornece uma visão conceitual estruturada de como técnicas de IA podem ser aplicadas na segurança pública, indicando caminhos futuros para pesquisas e implementações práticas na área de análise de denúncias criminais.; This work addresses the use of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques in the analysis and classification of criminal reports, focusing on the automation of the process of forwarding occurrences to the responsible Military Police battalion. The identified problem lies in the large volume of reports received by São Paulo’s Crime Hotline and the need for quick and accurate triage, which is currently performed manually, consuming time and resources. The aim of this study is to conceptually propose a solution based on Natural Language Processing (NLP) techniques and ML models that can help automate this process, increasing efficiency and reducing human errors. To overcome the constraints of the General Data Protection Law (LGPD), simulated data were used, including information such as type of crime, date and time, address, postal code and the responsible battalion. The adopted methodology includes literature review, data simulation, definition of text preprocessing steps and the proposal of applying supervised AI models. The study also suggests widely used frameworks and libraries, such as NLTK, spaCy, Scikit-learn, and TensorFlow, which could enable implementation in a real scenario. As a contribution, this work provides a structured conceptual overview of how AI techniques can be applied in public security, pointing out future directions for research and practical implementations in the area of criminal report analysis. 2025-01-01T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/46480 Title: Automação de processos: comparando desempenho de bibliotecas python de manipulação de planilhas Authors: OLIVEIRA, Matheus Carvalho Abstract: A automação de processos tem se tornado cada vez mais essencial em diversas áreas, sendo a manipulação de planilhas eletrônicas uma tarefa recorrente. Neste contexto, Python disponibiliza diversas bibliotecas para essa finalidade, destacando-se Pandas, Openpyxl e Xlwings. Este artigo tem como objetivo comparar o desempenho dessas bibliotecas em operações de leitura, escrita e modificação de células específicas em planilhas. Para isso, foram realizados experimentos no ambiente Google Colab utilizando três conjuntos de dados distintos. As métricas analisadas incluem tempo de execução e consumo de memória. Os resultados indicam que a Pandas apresentou a melhor eficiência geral, sendo mais rápido e consumindo menos memória, especialmente em grandes volumes de dados. Já a Openpyxl se mostrou uma alternativa viável para manipulação básica de planilhas, enquanto a Xlwings teve desempenho intermediário, mas com a vantagem de integração direta com o Microsoft Excel. Os resultados oferecem diretrizes para a escolha da ferramenta mais adequada conforme a necessidade do usuário.; Process automation has become increasingly essential in several areas, with spreadsheet manipulation being a recurring task. In this context, Python provides several libraries for this purpose, including Pandas, Openpyxl, and Xlwings. This article aims to compare the performance of these libraries in reading, writing, and modifying specific cells in spreadsheets. To this end, experiments were conducted in the Google Colab environment using three different data sets. The metrics analyzed include execution time and memory consumption. The results indicate that Pandas presented the best overall efficiency, being faster and consuming less memory, especially in large volumes of data. Openpyxl proved to be a viable alternative for basic spreadsheet manipulation, while Xlwings had intermediate performance, but with the advantage of direct integration with Microsoft Excel. The results provide guidelines for choosing the most appropriate tool according to the user's needs. Description: Artigo publicado Revista Eletrônica Anima Terra, Faculdade de Tecnologia de Mogi das Cruzes – FATEC-MC. Mogi das Cruzes-SP., n. 21, ano X, p.70-82, 2° semestre, 2025. ISSN 2526-1940. 2025-01-01T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/46479 Title: Análise comparativa entre ferramentas ETL Authors: ALVAREZ, Enzo Albuquerque Barnardes; ALVES, Gustavo Henrique Barreto Pereira; SIQUEIRA, Ryan Takata de Abstract: Este estudo realiza uma análise comparativa entre as ferramentas de ETL (Extract, Transform e Load) Apache Airflow (code-first), Apache NiFi (visual) e EasyMorph (low-code). As soluções foram aplicadas a um dataset de 24 milhões de registros de preços de combustíveis, seguindo a Arquitetura Medalhão em PostgreSQL. Foram avaliados critérios como complexidade de instalação, curva de aprendizagem, flexibilidade e performance. Os resultados indicam que não há solução universal, e a escolha ideal depende dos requisitos do projeto e do perfil técnico da equipe. O Airflow se destaca pela flexibilidade, o NiFi pelo equilíbrio entre robustez e usabilidade, e o EasyMorph pela simplicidade. O trabalho fornece um guia prático para a seleção de tecnologias em contextos acadêmicos e organizacionais.; This study conducts a comparative analysis of the ETL (Extract, Transform and Load) tools Apache Airflow (code-first), Apache NiFi (visual), and EasyMorph (low-code). The solutions were applied to a dataset of 24 million fuel price records, following the Medallion Architecture in PostgreSQL. Criteria such as installation complexity, learning curve, flexibility, and performance were evaluated. The results indicate that there is no universal solution, and the ideal choice depends on project requirements and the technical profile of the team. Airflow stands out for its flexibility, NiFi for its balance between robustness and usability, and EasyMorph for its simplicity. This work provides a practical guide for technology selection in academic and organizational contexts. Description: Artigo publicado Revista de Ciência e Tecnologia FATEC Lins. Lins-SP., v. 11, n. 22, ano 2025, 2° semestre, 2025. ISSN 2447-1518. 2025-01-01T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/46478 Title: Ferramentas online de kanban: uma análise comparativa Authors: FERRACCIOLI, Paulo Henrique Araujo de Andrade Abstract: As equipes buscam melhorar a eficiência operacional e reduzir custos e despesas, a fim de aumentar a competitividade das empresas. Este artigo expõe os benefícios do planejamento estratégico, comparando-os com as ferramentas digitais do método kanban mais utilizadas, entre elas o Asana, o Jira, o Monday e o Trello, ferramentas-chave para a implantação do sistema "Just-in-time", técnica de otimização para a produção e a matéria-prima industrial. Como resultado, foi possível observar vantagens e desvantagens na utilização de cada uma das ferramentas, onde cada uma delas pode se encaixar em determinados usos específicos.; Teams look to improve operational efficiency and reduce costs and expenses in order to increase the competitiveness of the companies. This article exposes the benefits of strategic planning, comparing them with the most widely used digital tools of the kanban method, which are Asana, Jira, Monday and Trello, the key tool for implementing the "Just-in-time" system, an optimization technique for production and industrial raw materials. As a result, it was possible to observe advantages and disadvantages in the use of each of the tools, where each of them can fit into certain specific uses. Description: Artigo publicado Revista Eletrônica Anima Terra n. 22, ano XI, 1° semestre, 2026. ISSN 2526-1940 2025-01-01T00:00:00Z