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Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento

Processo: 15/22308-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de novembro de 2017 - 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Roberto Marcondes Cesar Junior
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Pesquisadores principais:Carlos Alberto Moreira Filho ; Luciano da Fontoura Costa ; Nina Sumiko Tomita Hirata
Pesq. associados:Cesar Henrique Comin ; Edson Amaro Junior ; Fernanda Bernardi Bertonha ; Marcel Parolin Jackowski ; Maria da Graca Campos Pimentel ; Roberto Hirata Junior ; Ronaldo Fumio Hashimoto ; Silvia Yumi Bando Takahara ; Valeria Meirelles Carril Elui
Auxílios(s) vinculado(s):18/17421-2 - 2018 IEEE International Conference on Image Processing, AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):18/10489-0 - Transformações de redes complexas e suas implicações na topologia e dinâmica de sistemas complexos, BP.PD
18/00390-7 - Detecção de códigos QR usando modelos de aprendizado profundo, BP.MS
18/00477-5 - Aprendizado de transformações imagem-a-imagem, BP.MS
18/07386-5 - Segmentação de imagens de ressonância magnética neonatal: uma abordagem estrutural, BP.MS
Assunto(s):Visão computacional  Aprendizado computacional  Processamento de imagens  Biologia de sistemas  Reconhecimento de padrões 

Resumo

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 vetores de características e grafos, permitindo assim o emprego subsequente de diferentes métodos analíticos. Nesse contexto, os métodos de integração e transformação a serem utilizados na geração dos dados intermediários também devem garantir a qualidade e confiabilidade dos dados gerados para a representação intermediária. Os resultados da fase de análise podem influenciar tanto os métodos de integração como experimentos para nova geração de dados através de mecanismos de feedback. O presente projeto possui dois objetivos gerais: 1) desenvolver métodos originais para resolver problemas de Ciência Computacional baseadas em uma abordagem comum de representações intermediárias; 2) aplicar os métodos desenvolvidos em problemas específicos. Essa estratégia metodológica será empregada para abordar problemas específicos em áreas de fronteira da Ciência, nos quais nosso grupo tem trabalhado nos últimos anos: representações intermediárias em visão computacional e informática urbana; estudo dinâmico de redes biológicas para caracterizar os mecanismos de transição saúde-doença; desenvolvimento de ferramentas computacionais para processamento de imagens de MRI de alto campo e sua integração com dados biológicos; desenvolvimento de novas técnicas para caracterização e visualização de representações intermediárias em redes complexas dinâmicas, com aplicações em Biologia de Sistemas. (AU)

Publicações científicas (14)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; MARINHO, VANESSA Q.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R. Paragraph-based representation of texts: A complex networks approach. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, v. 56, n. 3, p. 479-494, MAY 2019. Citações Web of Science: 0.
VIEIRA, SANDRA E.; BANDO, SILVIA Y.; DE PAULIS, MILENA; OLIVEIRA, DANIELLE B. L.; THOMAZELLI, LUCIANO M.; DURIGON, EDISON L.; MARTINEZ, MARINA B.; MOREIRA-FILHO, CARLOS ALBERTO. Distinct transcriptional modules in the peripheral blood mononuclear cells response to human respiratory syncytial virus or to human rhinovirus in hospitalized infants with bronchiolitis. PLoS One, v. 14, n. 3 MAR 7 2019. Citações Web of Science: 0.
RODRIGUEZ, MAYRA Z.; COMIN, CESAR H.; CASANOVA, DALCIMAR; BRUNO, ODEMIR M.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F.; RODRIGUES, FRANCISCO A. Clustering algorithms: A comparative approach. PLoS One, v. 14, n. 1 JAN 15 2019. Citações Web of Science: 0.
CERVANTES, EVELYN PEREZ; COMIN, CESAR HENRIQUE; CESAR JUNIOR, ROBERTO MARCONDES; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Morphological Neuron Classification Based on Dendritic Tree Hierarchy. NEUROINFORMATICS, v. 17, n. 1, p. 147-161, JAN 2019. Citações Web of Science: 1.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; MARINHO, VANESSA Q.; LIMA, THALES S.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. An image analysis approach to text analytics based on complex networks. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 510, p. 110-120, NOV 15 2018. Citações Web of Science: 1.
DAZZI, ESTEPHAN; DE CAMPOS, TEOFILO; HILTON, ADRIAN; CESAR JR, ROBERTO M. Scalable object instance recognition based on keygraph matching. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 114, n. SI, p. 53-62, OCT 15 2018. Citações Web of Science: 0.
MOREIRA-FILHO, CARLOS ALBERTO; BANDO, SILVIA YUMI; BERTONHA, FERNANDA BERNARDI; FERREIRA, LEANDRO RODRIGUES; VINHAS, CHRISTIANA DE FREITAS; BOURGUIGNON OLIVEIRA, LUCILA HABIB; NOGUEIRA ZERBINI, MARIA CLAUDIA; FURLANETTO, GLAUCIO; CHACCUR, PAULO; CARNEIRO-SAMPAIO, MAGDA. Minipuberty and Sexual Dimorphism in the Infant Human Thymus. SCIENTIFIC REPORTS, v. 8, SEP 3 2018. Citações Web of Science: 0.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. How integrated are theoretical and applied physics?. SCIENTOMETRICS, v. 116, n. 2, p. 1113-1121, AUG 2018. Citações Web of Science: 0.
DOMINGUES, G. S.; SILVA, F. N.; COMIN, C. H.; COSTA, L. DA F. Topological characterization of world cities. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, AUG 2018. Citações Web of Science: 0.
LIMA, THALES S.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. The dynamics of knowledge acquisition via self-learning in complex networks. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 1.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H. A pattern recognition approach to transistor array parameter variance. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 499, p. 176-185, JUN 1 2018. Citações Web of Science: 0.
FERREIRA, GUSTAVO RODRIGUES; NAKAYA, HELDER IMOTO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Gene regulatory and signaling networks exhibit distinct topological distributions of motifs. Physical Review E, v. 97, n. 4 APR 27 2018. Citações Web of Science: 0.
SOUZA, PAULO J. P.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. Topology and dynamics in complex networks: The role of edge reciprocity. EPL, v. 122, n. 2 APR 2018. Citações Web of Science: 0.
BANDO, SILVIA YUMI; IAMASHITA, PRISCILA; GUTH, BEATRIZ E.; DOS SANTOS, LUIS F.; FUJITA, ANDRE; ABE, CECILIA M.; FERREIRA, LEANDRO R.; MOREIRA-FILHO, CARLOS ALBERTO. A hemolytic-uremic syndrome-associated strain O113:H21 Shiga toxin-producing Escherichia coli specifically expresses a transcriptional module containing dicA and is related to gene network dysregulation in Caco-2 cells. PLoS One, v. 12, n. 12 DEC 18 2017. Citações Web of Science: 1.

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