CV Lattes
ResearcherID
ORCID
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Bacharelado Em Física pela Universidade de São Paulo (1988), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (1994) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2000). Atualmente é professor Livre-Docente (Associado 3) da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: machine learning, biological networks, boolean networks, hierarchical image representation, mathematical morphology. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
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 …
A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de softw…
O Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), oferece uma posição de pós-doutorado para cientistas interessados em trabalhar em Biologia de Sistemas para modelar e analisar fenômenos biológicos. O projeto se concentra na modelagem, análise e inferência de redes biológicas para compreender como interações de seus componentes (topologia de rede ou sua arqui…
Os w-operadores são operadores invariantes por translação e localmente definidos dentro de uma janela. Uma propriedade importante de w-operadores é que eles possuem uma sup-decomposição em termos de uma família de operadores sup-geradores parametrizada pela sua base. A sup-decomposição tem uma estrutura paralela que normalmente não é eficiente quando aplicada em máquinas sequenciais. Enco…
A Morfologia Matemática (MM) é um arcabouço geral para o estudo de mapeamentos entre imagens binárias. Estes estudos são de especial interesse na área de Processamento de Imagens. Tais mapeamentos entre imagens binárias são conhecidos como operadores de conjunto. Um aspecto importante da MM é a representação destes operadores em termos de dilatações, erosões e outras operações usuais de …
O Aprendizado Computacional Supervisionado consiste em aprender uma função a partir de um conjunto de dados (pares de exemplos). Existem muitas técnicas utilizadas em Aprendizado Computacional Supervisionado, das quais podemos citar os classificadores lineares, redes neurais e máquinas de suporte vetorial. Recentemente, foi introduzida uma nova técnica de Aprendizado Computacional Superv…
O coeficiente de determinação (CoD) tem sido usado para medir a qualidade de predições de expressões de um gene alvo em termos da expressão de outro genes preditores. Uma situação particular de configuração de CoDs define o que chamamos de genes de predição intrinsicamente multivariada. Recentemente, um novo modelo de fornecer uma visão integrada de como os genes se interagem foi proposto…