Gallery — Universidade de Brasília (UnB)

Modelo de monografia (tcc, dessertação ou tese) para os cursos de graduação e pós-graduação do Departamento de Engenharia Elétrica da Faculdade de Tecnologia - Universidade de Brasília.

Modelo-guia para a revista Physicae Organum, do Instituto de Física da Universidade de Brasília (UnB). Template/guide for Physicae Organum, journal of the Institute of Physics of Brasilia University (UnB).

Modelo de artigo para a revista Physicae Organum, da Universidade de Brasília (UnB). Template of article for the Physicae Organum journal, of the University of Brasilia. Criadores originais deste modelo (2019): Leonardo Luiz e Castro, Olavo Leopoldino da Silva Filho, Fábio Luís de Oliveira Paula, Marcello Ferreira.

Modelo de artigo para a Revista do Professor de Física. Template for article of "Revista do Professor de Física" (Physics Teacher Journal).

Modelo de relatório final para o Programa de Iniciação Científica (ProIC) da Universidade de Brasília (UnB). Este não é um modelo oficial do ProIC, apenas uma sugestão. O ProIC não tem um modelo obrigatório e recomenda tomar como base modelos de artigos de revistas científicas.

Modelo de livro para a série Ensino de Graduação da Editora UnB (Universidade de Brasília). Template for book of the category "Ensino de Graduação" (Undergraduate Teaching) of "Editora UnB" (Brasilia University Publisher).

Modelo de monografia como trabalho de conclusão de curso do Instituto de Física da Universidade de Brasília.

Modelo de projeto de trabalho de conclusão de curso do Instituto de Física da Universidade de Brasília.

In most corruption scandals, the use of front companies for money laundering is almost ubiquitous. This work proposes to apply image classification to detect such organizations, through the use of Convolutional Neural Networks (CNN), namely the AlexNet architecture. The images are obtained by address search in Google Street View API, and the resulting classification will be further used along with other features to detect front com- panies in order to help the auditors from the Ministry of Transparency and Office of the Comptroller General (CGU, in Portuguese). To this moment, we applied classification to almost 15 thousand suppliers scenes with active contracts with the Brazilian Government until September 2016, obtained through data matching between the Government Purchases database and the Brazilian Federal Revenue Office database (more recent scenes should be added as this work progresses). Preliminary results with a pre-trained AlexNet CNN show the need for developing new scene classes more suited to the Brazilian context. In order to do this, we propose to apply clustering algorithms in features extracted from the last fully-connected layer of this net. The classes obtained will be used to fine-tune the AlexNet CNN for future classification, through the use of training from scratch or fine tuning techniques.