Sistema de controle alimentar inteligente
dc.contributor.advisor | Omar, Nizam | |
dc.contributor.author | Neves, Bruno | |
dc.contributor.author | Vaz, Felipe Ramos | |
dc.date.accessioned | 2022-11-04T14:43:46Z | |
dc.date.available | 2022-11-04T14:43:46Z | |
dc.date.issued | 2021-05-30 | |
dc.description.abstract | Segundo a revista científica Preventing Chronic Disease, do renomado Centro de Controle e Prevenção de Doenças de Atlanta, EUA (Center for Disease Control and Prevention– CDC), Aproximadamente 168 mil mortes por ano no Brasil são atribuíveis ao excesso de peso e obesidade, Pessoas com o IMC alto apresentam risco aumentado para diversas doenças crônicas, como doenças cardiovasculares, diabetes, doenças respiratórias e câncer. A Proposta deste projeto é desenvolver um aplicativo que auxilie o usuário a manter os horários de alimentação diária e o ajude a controlar cada refeição a partir da identificação dos nutrientes e da quantidade que será necessária de cada um deles, utilizando inteligência artificial para a identificação do tipo de alimento específico mostrando os nutrientes presentes, e a proporção recomendada para manter-se saudável. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30981 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | controle alimentar | pt_BR |
dc.subject | imc | pt_BR |
dc.subject | aplicativo | pt_BR |
dc.title | Sistema de controle alimentar inteligente | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
local.publisher.department | Faculdade de Computação e Informática (FCI) | pt_BR |
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