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Brasão da Universidade Federal do Ceará

Universidade Federal do Ceará
Mestrado e Doutorado em Ciências da Computação

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Título: An Empirical Evaluation of Custom Models for Accessibility-Aware Android Code Generation Data: 02/10/2025 Horário: 09h30 Local: Online   Resumo: A integração de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) ao desenvolvimento de software tem acelerado a geração de código, mas garantir requisitos não funcionais, como a acessibilidade, continua sendo um grande desafio. LLMs de uso […]
Título: Adapting Returners and Explorers Dichotomy of Human Mobility to Understand Source Code Knowledge Distribution Data: 01/08/2025 Horário: 10h Local: Google Meet (https://meet.google.com/fnu-iddz-ucb) Resumo: Understanding how source code knowledge is distributed among contributors is essential for maintaining software quality and project sustainability. Existing techniques, such as Truck Factor and developer ownership metrics, rely on contribution […]
Título: Um Estudo Qualitativo sobre Testes de Segurança em Aplicações Android Data: 24/07/2025 Horário: 16h Local: Sala de Seminários do GREat – Bloco 942 A   Resumo: Os testes de segurança de aplicações ganharam muita notoriedade nos últimos anos, principalmente com a adoção de metodologias de desenvolvimento que mantêm preocupações de segurança ao longo do […]
Título: The Impact of Continuous Practices on Software Maintenance and Evolution: An Industrial Case Study Data: 03/07/2025 Horário: 08h Local: Sala de Seminários – Bloco 952   Resumo: Adopting continuous practices, often associated with DevOps initiatives, in enterprise environments presents both opportunities and challenges, particularly when modernizing established systems. This study investigates the impact of […]
Título: Personalized Federated Learning with Gaussian Processes via Amortized Variational Inference Data: 30/06/2025 Horário: 14h Local: Sala de Seminários – Bloco 952   Resumo: Personalized Federated Learning (PFL) is an extension of the traditional federated learning task that addresses the challenge of data heterogeneity between clients by training a personalized model for each participant. However, […]
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