Busca avançada
Ano de início
Entree

Daniel Yoshinobu Takada Chino

CV Lattes GoogleMyCitations ORCID


Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP). Durante seu doutorado, foi pesquisador visitante por um ano na Carnegie Mellon University, EUA. Mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP), Bacharel em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP) e Bacharel em Física pelo Instituto de Física de São Carlos (USP). Atualmente trabalha com pesquisa e desenvolvimento na Open Communication Security. (Fonte: Currículo Lattes)

Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 06/03/2021
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
Contate o Pesquisador

Este canal da BV/FAPESP deve ser utilizado tão somente para mensagens, referentes aos projetos científicos financiados pela FAPESP.


 

 

 

 

Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (1)

(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)

CHINO, DANIEL Y. T.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; JORGE, ANA E. S.; TRAINA-, JR., CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 191, . Citações Web of Science: 1. (18/24414-2, 16/17330-1, 16/17078-0, 14/25125-3)

Publicações acadêmicas

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

CHINO, Daniel Yoshinobu Takada. Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometereologia. Dissertação (Mestrado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (11/15017-0

Por favor, reporte erros na informação da página do pesquisador escrevendo para: cdi@fapesp.br.
X

Reporte um problema na página


Detalhes do problema: