CV Lattes
ORCID
Google Scholar Citations
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Índia
Possui doutorado em Física - Universität Bern (1988). Orientado pelo Prof. Peter Minkowski, colaborador do Prof. Murray Gell-Mann (Premio Nobel de física 1969). Tem experiência na área de Genética, com ênfase nas analises Estatísticas em Oncologia, Genética Humana e Médica. Também possui experiência em Bioinformática com aplicação especifica para a Teoria dos Grafos para analisar bancos de dados Genéticos. Pesquisador Visitante no Max Planck Institut fur Physik (Munique Alemanha) Agosto 1993, Agosto 1994, Julho 1995 e Junho 1997. Pesquisador Visitante no International Institute for Theoretical and Applied Physics, Ames (EUA) Julho e Agosto 1997. Professor Visitante na FMRP-USP nos Departamentos de Genética, e Puericultura- Pediatria. (2011-2014). Ministrei aulas de Epidemiologia do curso de Medicina na Estácio-Uniseb, Ribeirão Preto. Professor Contratado III na ICMC-USP de Abril 2021 até Julho 2023 e pos doutorando do IEA até 2025. Atualmente bolsista FAPESP. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
A otimização multiobjetivo frequentemente representa um desafio, especialmente quando não existe uma forma paramétrica conhecida para descrever as funções objetivas em termos das variáveis de decisão. Essa situação pode ocorrer quando as funções objetivas são descritas como soluções de equações diferenciais envolvendo variáveis de decisão. Em muitos casos de importância prática, essas equ…
A otimização multiobjetivo com o uso de Redes Bayesianas para obter algoritmos de estimação de Distribuição tem sido amplamente estudada. Esse processo é iterativo, e uma etapa critica é a inferência de uma nova rede Bayesiana em cada iteração. Ao lidar com dados contínuos é simples inferir uma rede Bayesiana gaussiana, no entanto, com dados não gaussianos, a validade da rede inferida pel…
| 1 | Bolsas no país contratadas |
| 1 | Bolsas no país concluídas |
| 2 | Todas as Bolsas |
| Processos vinculados | |