CV Lattes
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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)
A produção de documentos como artigos, páginas web, teses e relatórios baseados em conjuntos de imagens (exames médicos, laudos técnicos, etc) vem sendo armazenados em meios digitais em quantidade e complexidade crescente. Tais aplicações desafiam tanto a eficiência quanto a eficácia dos SGBDs. Os problemas de se tratar dados em grande quantidade, escopo, complexidade e distribuição vêm s…
Este projeto de mestrado visa a desenvolver um novo sistema de mineração de dados agrometeorológicos e climatológicos que permita integrar fontes diversas de dados (séries temporais de índices climáticos obtidas através de imagens de satélite, com séries temporais obtidas por sensores de agrometeorologia de diferentes resoluções) que possa ser colocado como uma camada sobre o sistema SatI…
Este projeto de Iniciação Científica visa estudar e desenvolver algoritmos que apoiem a construção de sistemas de apoio ao acompanhamento de safras agrícolas, utilizando mineração de imagens de satélites e dados climatológicos. Esse projeto está inserido no contexto de outro projeto maior coordenado pela orientadora. Utilizando os algoritmos propostos será modelado e desenvolvido o protót…
Serviços de mídias sociais como Facebook, Flickr e Google+ permitem que um usuário compartilhe diversas imagens, vídeos e comentários. Desse modo, ocorre a geração de um grande volume de dados, apresentando um grande desafio para as tarefas de recuperação de informação. Diferentemente de dados convencionais como números e pequenas cadeias de caracteres, não faz sentido comparar imagens e …
| 3 | Bolsas no país concluídas |
| 1 | Bolsas no exterior concluídas |
| 4 | Todas as Bolsas |
| Processos vinculados | |
(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, JUL 2020. Citações Web of Science: 1. (18/24414-2, 16/17330-1, 16/17078-0, 14/25125-3)
(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)