Estimating utility demand remains a significant challenge worldwide, being accuracy often compromised by numerous variables involved and limited relevant data available; this compromises models and impacts resource planning, infrastructure, and energy purchases. Energy systems must prioritize efficient resource utilization to address these challenges in the context of technological advances, economic changes, and environmental concerns. This paper conducts a bibliometric and systematic review of energy forecasting methods; the literature review covers the main studies conducted, including the most commonly used variables in forecasting studies, the techniques used, and the forecasting time horizon. As a result, the review presented here will facilitate the selection of the best models, variables, and time horizons for different forecasting applications.

This paper addresses the optimization of contracted electricity demand (CD) for commercial and industrial entities, focusing on cost reduction within the Brazilian time-of-use electricity tariff scheme. Leveraging genetic algorithms (GAs), this study proposes a practical approach to determining the optimal CD profile, considering the complex dynamics of energy demand on a city-like load. The methodology is applied to a case study at the Federal University of Pará, Brazil, where energy efficiency and demand response initiatives as well as renewable energy projects are underway. The findings highlight the significance of tailored demand management strategies in achieving energy-related cost reduction for large-scale consumers, with implications for economic efficiency in energy consumption.

O número de ingressantes na educação superior aumentou com a ampliação das políticas públicas voltadas ao setor educacional. Com isso, novas problemáticas passaram a ganhar destaque no meio acadêmico, tais como a evasão. Dessa forma, este trabalho propõe analisar os dados do percurso acadêmico do curso de Sistemas de Informação da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), com o objetivo de reunir contribuições para auxiliar na revisão do Projeto Pedagógico do Curso (PPC) como forma de identificar e minimizar as causas da evasão. Assim, através do método de extração de dados semi-automatizadas, foram desenvolvidas análises que responderam as questões de pesquisa e subsidiaram na identificação das principais melhorias a serem implementadas no PPC.

Este estudo investiga o impacto de técnicas de feature engineering na previsão de preços de energia elétrica no curto prazo. Utilizando dados históricos semanais do mercado brasileiro, diferentes grupos de atributos, incluindo variáveis defasadas, estatísticas móveis e representações sazonais, são avaliados por meio de uma abordagem incremental. O objetivo é analisar a contribuição de cada grupo de atributos no desempenho do modelo. Os resultados demonstram que a inclusão de estatísticas móveis e variáveis sazonais categóricas melhora significativamente a precisão das previsões em comparação com modelos baseados apenas em variáveis defasadas. Os achados evidenciam a importância da construção de atributos em problemas de previsão de séries temporais, especialmente em mercados altamente voláteis como o de energia elétrica.

A taxa de alfabetização em Braille vem caindo consideravelmente nos últimos anos. Uma das estratégias para combater essa diminuição passa pelo desenvolvimento de ferramentas digitais que possam auxiliar os professores no reconhecimento do Braille. Embora já existam algumas iniciativas, os aplicativos disponíveis não dispõem de funcionalidades integradas de reconhecimento e tradução de texto Braille para português. Para suprir esta lacuna, este trabalho apresenta o desenvolvimento e avaliação de um aplicativo móvel denominado Muiraquitã Braille, tendo como objetivo servir como uma ferramenta de acessibilidade pedagógica para auxiliar os professores videntes da sala de aula regular. A avaliação do aplicativo foi realizada por meio de um estudo piloto com 09 pessoas (07 videntes e 02 cegos), entre eles: professores de uma escola pública da rede municipal de ensino e o gestor da Divisão de Educação Especial da Secretaria de Educação, de uma cidade no interior da Amazônia. A metodologia adotada foi mista, baseada em uma abordagem descritiva. O instrumento de coleta de dados foi através de questionários estruturados. Além disso, foi realizada uma análise comparativa com aplicativos disponíveis no mercado. Os resultados demonstraram que a avaliação da proposta é encorajadora, apontando para a aceitação positiva do aplicativo.

Este trabalho apresenta uma ferramenta web denominada AprendaBraille, desenvolvida para auxiliar pessoas videntes na aprendizagem do Braille, com foco principal em profissionais da educação. A pesquisa avaliou a eficácia da ferramenta por meio de um estudo com 25 participantes, utilizando dois questionários estruturados, um antes e outro após o uso da ferramenta. Os dados coletados foram analisados pelo teste estatístico de Wilcoxon (com nível de significância de 5%) e pela metodologia de Ganho de Hake (para verificar o percentual de ganho de aprendizagem). Como resultado, a amostra forneceu evidências estatísticas de que a diferença entre as medianas do pré e pós-teste foi significativamente distinta (p < 0,001), com 80% dos participantes apresentando um alto ganho de aprendizagem. Conclui-se que a ferramenta pode contribuir de forma eficaz para a aprendizagem dos caracteres Braille.