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Lucas Pascotti Valem

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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Atualmente, trabalha como pesquisador no UNESPetro - Centro de Geociências aplicadas ao Petróleo (UNESP - Rio Claro) em projeto de parceria UNESP-Petrobras. Estudante de doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP desde o início de 2020. Possui bacharelado em Ciência da Computação (UNESP, 2016). Obteve o título de Mestre em Ciência da Computação (UNESP, 2019) com a dissertação entitulada "Combinação Seletiva Não Supervisionada de Listas Ranqueadas Aplicada à Busca de Imagens pelo Conteúdo". Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Reclassificação e Agregação de Listas para Tarefas de Recuperação de Imagens e Multimídia. Os seus projetos de pesquisa tiveram como fruto diferentes publicações, dentre elas uma premiada como Best Paper em reconhecida conferência internacional. Seu trabalho de iniciação científica foi reconhecido como o Melhor Trabalho de Iniciação Científica da área de Ciências Exatas da UNESP e também como o Melhor Trabalho de Iniciação Científica pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) no CTIC - CSBC 2017. Sua dissertação de mestrado foi reconhecida como a Melhor Dissertação de Mestrado no Workshop of Theses and Dissertations (WTD) do SIBGRAPI 2019. (Fonte: Currículo Lattes)

Bolsas no país
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 17/10/2020
2 Bolsas no país concluídas

Processos vinculados
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (5)

(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)

Publicações5
Citações3
Cit./Artigo0,6
Dados do Web of Science

VALEM, LUCAS PASCOTTI; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; ALMEIDA, JURANDY. Unsupervised similarity learning through Cartesian product of ranking references. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 114, n. SI, p. 41-52, . Citações Web of Science: 2. (16/06441-7, 13/08645-0, 17/02091-4, 14/04220-8)

GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; VALEM, LUCAS PASCOTTI; ALMEIDA, JURANDY; TONES, RICARDO DA S.. Multimedia Retrieval Through Unsupervised Hypergraph-Based Manifold Ranking. IEEE Transactions on Image Processing, v. 28, n. 12, p. 5824-5838, . Citações Web of Science: 0. (14/50715-9, 16/50250-1, 17/25908-6, 17/20945-0, 14/12236-1, 16/06441-7, 18/15597-6, 13/50155-0, 17/02091-4, 15/24494-8)

VALEM, LUCAS PASCOTTI; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS. Graph -based selective rank fusion for unsupervised image retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 135, p. 82-89, . Citações Web of Science: 0. (17/25908-6, 13/08645-0, 17/02091-4, 18/15597-6)

VALEM, LUCAS PASCOTTI; DE OLIVEIRA, CARLOS RENAN; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; ALMEIDA, JURANDY. Unsupervised Similarity Learning through Rank Correlation and kNN Sets. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, v. 14, n. 4, . Citações Web of Science: 1. (16/06441-7, 17/25908-6, 13/08645-0, 17/02091-4)

VALEM, LUCAS PASCOTTI; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS. Unsupervised selective rank fusion for image retrieval tasks. Neurocomputing, v. 377, p. 182-199, . Citações Web of Science: 0. (17/25908-6, 17/02091-4, 18/15597-6)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

VALEM, Lucas Pascotti. Combinação seletiva não supervisionada de listas ranqueadas aplicada à busca de imagens pelo conteúdo.  106 f. Dissertação (Mestrado) -  Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas.  (17/02091-4

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