CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia Elétrica - Ênfase em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2017) e Mestrado (2019) na área de Engenharia Elétrica pela mesma instituição. Tem experiência na área de Aprendizado de Máquina, Processamento de Sinais, Compressive Sensing, Identificação de Sistemas Não Lineares e Emissão Acústica. (Fonte: Currículo Lattes)
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Algoritmos de aprendizado de modelos não lineares têm recebido muita atenção nos últimos anos, especialmente devido ao sucesso de redes neurais profundas (\emph{deep neural networks}) em diversas aplicações, como reconhecimento de voz e imagem. Redes neurais e modelos de Volterra são duas abordagens distintas para aprendizado de funções não lineares que geralmente requerem um grande númer…
Atualmente há um grande interesse em técnicas de monitoramento de estruturas mecânicas, especialmente na possibilidade de se manter sensores continuamente monitorando a 'saúde' das estruturas (o problema é conhecido pela sigla SHM, de structural health monitoring). O método de emissões acústicas é uma das técnicas importantes usadas em SHM para detecção de falhas em estruturas mecânicas. …
Este projeto aborda o problema de reconhecimento de padrões estendendo técnicas recentes em grafos, que têm sido usadas com sucesso no contexto de processamento de imagens, pelo emprego de funções de conexidade não suaves no arcabouço da transformada imagem-floresta (IFT). As técnicas pretendidas permitirão uma visão mais geral que a apresentada nos trabalhos recentes envolvendo classific…
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