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May 26, 2026 - Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Lima, Priscila da Silva Neves; Ambrósio, Ana Paula Laboissière, 2026, "Análise das provas do Enade agrupadas por tema", https://doi.org/10.60879/UFG/TUTJGN, Universidade Federal de Goiás, V1, UNF:6:us3slvrTUOiCXVIU3j+1Rg== [fileUNF]
O objetivo principal do conjunto de dados é avaliar o desempenho de estudantes em diversas disciplinas de um curso superior, incluindo notas em provas objetivas, discursivas, e notas finais, além de informações contextuais como idade, sexo, ano de conclusão do ensino médio, ano de ingresso na graduação, entre outros. Pode ser usado para: - Análise... |
May 26, 2026 -
Análise das provas do Enade agrupadas por tema
Dados Tabulares - 12.9 MB - 74 Variáveis, 47016 Observações - UNF:6:us3slvrTUOiCXVIU3j+1Rg==
Base de microdados educacionais (limpa e estruturada) referente à avaliação de estudantes de cursos superiores na área de Computação e Tecnologia da Informação. O aquivo contém dezenas de variáveis que detalham o perfil demográfico (idade, sexo), o contexto académico (instituição, região, turno de estudo) e o desempenho específico (notas em questõe... |
May 26, 2026 -
Análise das provas do Enade agrupadas por tema
Adobe PDF - 343.3 KB -
MD5: 9fe128e30e89031bde7759bdae1f849e
Dicionário de Dados referente aos microdados do ENADE para os cursos da área de Computação. O arquivo apresenta a descrição detalhada e padronizada de todas as variáveis da base de dados, incluindo informações institucionais, demográficas, indicadores académicos, notas de desempenho e os itens do questionário de perceção. |
May 26, 2026 -
Análise das provas do Enade agrupadas por tema
Plain Text - 3.3 KB -
MD5: 3b01bc752a39ae694a8c3632fa4fdda9
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Reis, Cleyber Bezerra dos, 2025, "SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G", https://doi.org/10.60879/UFG/NRUYOP, Universidade Federal de Goiás, V1, UNF:6:VNM/74Xjlw+rKLKBR65++g== [fileUNF]
O conjunto de dados reúne métricas de rede e de aprendizado geradas por simulações integradas entre o NS-3/5G-LENA e o pipeline de Split Learning via ns3-ai. Seu propósito é avaliar como latência, throughput, jitter, taxa de perda de pacotes e energia influenciam a estabilidade e a convergência do treinamento distribuído em cenários 5G/B5G com dife... |
Nov 18, 2025 -
SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
C++ Source - 75.0 KB -
MD5: dd15559f639b387f8ae532c21b6bc6f6
Este arquivo apresenta o código-fonte em C++ do cenário NS-3 (5G-LENA) que configura UEs e gNBs, define tráfego, coleta métricas e integra o script de Split Learning. |
Nov 18, 2025 -
SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Dados Tabulares - 13.9 KB - 19 Variáveis, 102 Observações - UNF:6:PmF6xk+FPDbjMu7dF9upsg==
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Nov 18, 2025 -
SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Dados Tabulares - 6.1 KB - 5 Variáveis, 106 Observações - UNF:6:0vnmyLOIYQmaN8JovMPnVg==
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Nov 18, 2025 -
SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Dados Tabulares - 213 B - 8 Variáveis, 3 Observações - UNF:6:UFUNF+daHRueYUA4/jEMqg==
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Nov 18, 2025 -
SLArch: arquitetura de Split Learning orientada a métricas de rede para desempenho de redes móveis B5G/6G
Dados Tabulares - 88 B - 4 Variáveis, 3 Observações - UNF:6:fJAkPXJUPXcW9e2DEbcEyA==
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