CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Professor Titular da Universidade de São Paulo (USP) desde 2008. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (IBILCE - UNESP - 1992), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP - 1993) e doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (USP - 1997). Atualmente é Professor Titular do Departamento de Ciência da Computação - IME - USP. É Pesquisador Associado do InovaUSP. Foi membro da Coordenação de Área de Computação da FAPESP (2006-2012) e do Comitê de Avaliação Trienal da Capes (Computação (2007-2009; 2010-2012). Foi Diretor do Núcleo de Pesquisa em eScience da USP e Chefe do Departamento de Ciência da Computação - IME-USP. Foi pesquisador do CTBE - CNPEM (2010-2012). Foi assessor do Diretor Científico e Coordenador dos Programas dos CEPIDs e CPEs da FAPESP (desde 2006-2023). É membro da Academia de Ciências do Estado de SP (ACIESP). Apresentou palestras convidadas em diferences conferências (SIBGRAPI 2011; SHAPES 2.0 - 2012; eSon - IEEE eScience 2013). Co-criador do scriptLattes. Editor associado da Pattern Recognition e do Journal of the Brazilian Computer Society. Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação (modelagem matemática e engenharia), com ênfase em visão computacional, reconhecimento de padrões; processamento de imagens, bioinformática e eScience (artigos e citações em http://scholar.google.com/citations?user=yGsck-AAAAAJhl=en) (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| El código Voynich |
| El código Voynich |
| O código Voynich |
| Pesquisadores revelam a relação entre células 'mães' e 'filhas' |
| A arquitetura dos tecidos |
| La arquitectura de los tejidos |
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| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
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Este projeto tem como objetivo introduzir o estudante aos fundamentos de visão computacional e aprendizado de máquina multimodal, com foco na análise de dados urbanos por meio do sistema SideSeeing. O estudante irá aprender a capturar e sincronizar dados visuais (vídeos), sensoriais (como áudio e acelerômetro) e espaciais (como GPS), organizando essas fontes de forma estruturada para anál…
A acessibilidade urbana segura e resiliente ao clima é um desafio crescente nas cidades do mundo inteiro, impactando o crescimento econômico, a saúde, a segurança e a qualidade de vida. A acessibilidade urbana refere-se à facilidade com que os indivíduos alcançam destinos essenciais, como locais de trabalho, escolas e serviços de saúde, utilizando os meios de transporte e infraestrutura d…
A convergência da Inteligência Artificial (IA) com redes 5G baseadas em nuvem cria oportunidades significativas de pesquisa para o desenvolvimento de aplicações inovadoras em sistemas inteligentes. No entanto, a integração de técnicas avançadas de IA em redes 5G apresenta grandes desafios, especialmente em relação à coleta e gestão de dados, escalabilidade do treinamento e implementação d…
O desenvolvimento de métodos computacionais para análise do repertório de módulos transcricionais tem sido uma ferramenta fundamental para esclarecer os mecanismos de defesa imune humanos associados a boas e más respostas aos vírus respiratórios. Nosso grupo tem utilizado essa abordagem para o estudo de processos de desenvolvimento e declínio no sistema imune (timo) e também para a invest…
Os avanços na análise de imagens médicas ainda apresentam uma lacuna em relação a imagens cerebrais pediátricas, embora haja uma crescente demanda médica. Este projeto visa contribuir para preencher essa lacuna, com foco na ressonância magnética cerebral (MRI) de bebês, recém-nascidos e bebês prematuros, que levantam questões específicas devido ao contraste particular de substância branca…
Este projeto centra-se em uma estratégia unificada para descoberta de conhecimento e dinâmicas emergentes em Ciência Computacional usando representações intermediárias. As aplicações pretendidas estão em áreas caracterizadas por extrema abundância de dados, nas quais a descoberta de conhecimento implica na transição das bases de dados brutos para representações intermediárias, usualmente …
O progresso contínuo nas tecnologias de sensoriamento remoto (SR) oferece perspectivas para uso em diversos domínios, como o ambiente urbano, caracterizado pela complexidade e heterogeneidade de dados. O mobiliário urbano é descrito como áreas públicas destinadas ao suporte e uso comunitário em um contexto urbano. Um exemplo desse mobiliário são os pontos/paradas de ônibus, que são essenc…
Este projeto está relacionado a aprendizado de máquina e visão computacional para Informática Urbana. Nesse contexto, a interseção entre a infraestrutura urbana e as tecnologias digitais desempenha um papel essencial. O objetivo é desenvolver ferramentas computacionais para capturar e analisar dados urbanos a fim de responder a questões importantes sobre as cidades. Em particular, duas ap…
Este projeto de iniciação científica investiga o uso de visão computacional e inteligência artificial para analisar cenários urbanos, com foco na detecção e descrição de entidades em ambientes complexos. O objetivo é avaliar como diferentes modelos representam a semântica das imagens e identificar perdas de informação no processo de codificação para vetores compactos e na geração de descr…
A descrição da cenas é um processo que visa associar uma ou mais frases textuais a uma imagem. No que diz respeito à infraestrutura urbana, esta é uma técnica que permite a descrição de cenários urbanos, como a caracterização das calçadas em termos de tamanho, a identificação de objetos e a relação posicional que eles têm entre si, entre outros. Nos últimos anos, avanços importantes foram…
O processamento de imagens de sensoriamento remoto de cidades, providas em bases como Google Maps ou Mapbox, tem sido uma importante ferramenta para análise de cidades em urban informatics. Em particular, o projeto Temático tem desenvolvido novos modelos e métodos de urban informatics para analisar crescimento desordenado urbano em áreas de mananciais, bem como mobilidade de pedestres em …
A segmentação semântica de imagens de ressonância magnética (IRM) desempenha um papel importante no diagnóstico, tratamento e acompanhamento de doenças. A análise manual destas imagens é demorada e sujeita a variabilidade de acordo com o especialista. Portanto, ao longo dos anos, diferentes métodos automáticos e semi-automáticos foram desenvolvidos. A maioria deles foi criada para lidar c…
Este é um projeto de pesquisa para solicitação da bolsa estágio de pesquisa no exterior (BEPE) - pós-doutorado, a ser realizada no INRIA, em Lyon, França.O trabalho consiste em redefinir formalmente o conceito de histórias metabólicas considerando dados de transcriptômica e metabolômica conjuntamente e de desenvolver um método que seja capaz de enumerar histórias metabólicas a partir de d…
As cidades geram diariamente uma enorme quantidade de dados, através de câmeras de vigilância ou monitoramento, estatísticas demográficas, informações sobre trânsito ou dados fiscais. Tais dados podem ser empregados para construir um modelo de cidade, em que informação semântica pode ser extraída e eventos futuros podem ser previstos. Propomo-nos a desenvolver uma abordagem orientada a da…
Publicado em 28 de maio de 2018 - Pesquisa FAPESP. Roberto Marcondes Cesar Junior, do IME-USP, e Sérgio Amadeu da Silveira, do CECS-UFABC, explicam como e por que os algoritmos têm impacto crescente no cotidiano.