Thiago Cunha de Moura Salles

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2008) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizagem de Máquina, atuando principalmente nos seguintes temas: classificação automática de textos, métodos de aprendizagem baseados em comitês, técnicas de filtragem e programação genética.

Informações coletadas do Lattes em 30/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação

2011 - 2017

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Random Forest Based Classifiers for High Dimensional Noisy Data Classification
Marcos André Gonçalves. Coorientador: Leonardo Chaves Dutra da Rocha. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Ciências da Computação

2009 - 2011

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Classificação automática de documentos temporalmente robusta,Ano de Obtenção: 2011
Marcos André Gonçalves.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2004 - 2008

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Sistema de apoio à construção de quadro de horários: prototipação e aplicações
Orientador: José Monteiro da Mata

Ensino Médio (2º grau)

2000 - 2002

Colégio São Francisco de Assis

Ensino Fundamental (1º grau)

1992 - 1999

Colégio São Francisco de Assis

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Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Aprendizagem de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Recuperação de Informação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Mineração de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.

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Participação em eventos

VI Alberto Mendelzon international Workshop on Foundations of Data Management (AMW 2012). 2012. (Congresso).

XXV Concurso de Teses e Dissertações -- CSBC 2012. Automatic Document Classification Temporally Robust. 2012. (Congresso).

IADIS Applied Computing Conference. Filtering Techniques for Helping the Recovery of P53 Functional State. 2011. (Congresso).

IADIS International Conference WWW/INTERNET. Exploiting Document Stability Level For Eficient Temporally-Aware Classification. 2011. (Congresso).

XXVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Tackling Temporal Effects in Automatic Document Classification Through Cascaded Temporal Smoothing. 2011. (Simpósio).

33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. Temporally-aware algorithms for document classification. 2010. (Congresso).

IX Simpósio de Fatores Humanos em Sistemas Computacionais. 2010. (Simpósio).

VII Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos. 2010. (Simpósio).

XVI Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web. 2010. (Simpósio).

XXV Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados. 2010. (Simpósio).

XXIV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Classificação Automática de Documentos Robusta Temporalmente. 2009. (Simpósio).

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Comissão julgadora das bancas

Adriano Alonso Veloso

GO, M.; L. Rocha;Veloso, A.; P. Calado. Classificação automática de documentos temporalmente robusta. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Leonardo Chaves Dutra da Rocha

Marcos GonçalvesRocha, Leonardo; Veloso, Adriano; Pável Calado. Classificação Automática de Documentos Temporalmente Robusta. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Leonardo Chaves Dutra da Rocha

PLASTINO, A.;Rocha, LeonardoMarcos Gonçalves; ROCHA, A. R.;Gisele Pappa; Marco Antônio Pinheiro de Cristo; Mario Sérgio Ferreira Alvim Júnior. Random forest based classifiers for high dimensional noisy data classification. 2017. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFMG) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Leonardo Chaves Dutra da Rocha

Goncalves, Marcos;Rocha, Leonardo; Meira Jr., Wagner; ASSUNCAO, R.; ROCHA, A. R.. Randon Forest Based Classifiers For High Dimensional Noisy Data Classification. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFMG) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Mário Sérgio Ferreira Alvim Júnior

GONCALVES, M. A.; ROCHA, L. C. D.; CARVALHO, A. P.; ROCHA, A. R.; PAPPA, G. L.;ALVIM, M. S.. Random-Forest Based Classifiers For High Dimensional noisy Data Classification. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Gisele Lobo Pappa

Pappa, Gisele L.; Goncalves, M.. Random forests based classifiers for high dimensional noisy classification data. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

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Foi orientado por

José Monteiro da Mata

Sistema de apoio à construção de quadro de horários: prototipação e aplicações; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais; Orientador: José Monteiro da Mata;

Leonardo Chaves Dutra da Rocha

Credibilidade Temporal da Informação em Classificação Automática de Documentos; 2009; Dissertação (Mestrado em Mestrado em CIência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Leonardo Chaves Dutra da Rocha;

Leonardo Chaves Dutra da Rocha

Classificação Automática Escalável e Temporalmente Robusta via Transferência de Conhecimento; 2011; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Leonardo Chaves Dutra da Rocha;

Marcos André Gonçalves

Classificacao automatica de documentos temporalmente robusta; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcos André Gonçalves;

Marcos André Gonçalves

RANDOM FOREST BASED CLASSIFIERS FOR HIGH DIMENSIONAL NOISY DATA CLASSIFICATION; 2017; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcos André Gonçalves;

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Produções bibliográficas

  • Salles, Thiago ; GONÇALVES, MARCOS ; RODRIGUES, VICTOR ; Rocha, Leonardo . Improving Random Forests by Neighborhood Projection for Effective Text Classification. INFORMATION SYSTEMS , v. 77, p. 1-21, 2018.

  • VIEGAS, FELIPE ; Rocha, Leonardo ; RESENDE, ELAINE ; Salles, Thiago ; MARTINS, WELLIGNTON ; FREITAS, MATEUS FERREIRA E ; GONÇALVES, Marcos André . Exploiting Efficient and Effective Lazy Semi-Bayesian Strategies for Text Classification. NEUROCOMPUTING , v. 307, p. 153-171, 2018.

  • VIEGAS, FELIPE ; Rocha, Leonardo ; GONÇALVES, MARCOS ; MOURÃO, FERNANDO ; SÁ, GIOVANNI ; Salles, Thiago ; ANDRADE, GUILHERME ; SANDIN, ISAC . A Genetic Programming approach for feature selection in highly dimensional skewed data. NEUROCOMPUTING , v. 273, p. 554-569, 2017.

  • Salles, Thiago ; Rocha, Leonardo ; MOURÃO, FERNANDO ; GONÇALVES, MARCOS ; VIEGAS, FELIPE ; MEIRA, WAGNER . A Two-Stage Machine learning approach for temporally-robust text classification. INFORMATION SYSTEMS , v. 69, p. 40-58, 2017.

  • Salles, Thiago ; Felipe Viegas ; Jussara Marques Almeida ; Meira Jr., Wagner ; GONCALVES, Marcos André . A quantitative analysis of the temporal effects on automatic text classification. Journal of the Association for Information Science and Technology , v. 67, p. 1639-1667, 2016.

  • Rocha, Leonardo ; MOURÃO, FERNANDO ; MOTA, HILTON ; Salles, Thiago ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ ; Meira Jr., Wagner . Temporal contexts: Effective text classification in evolving document collections. Information Systems (Oxford) , v. 38, p. 388-409, 2013.

  • PROCOPIO JR., P. ; GONCALVES, Marcos André ; LAENDER, Alberto H. F. ; Salles, Thiago ; FIGUEIREDO, D. . Time-Aware Ranking in Sport Social Networks. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 3, p. 195-210, 2012.

  • Mota, Hilton de Oliveira ; Rocha, Leonardo Chaves Dutra da ; SALLES, T. ; Vasconcelos, Flávio Henrique . Partial discharge signal denoising with spatially adaptive wavelet thresholding and support vector machines. Electric Power Systems Research (Print) , v. 81, p. 644-659, 2011.

  • Figueiredo, Fábio ; Rocha, Leonardo ; Couto, Thierson ; SALLES, T. ; André Gonçalves, Marcos ; Meira Jr., Wagner . Word co-occurrence features for text classification. Information Systems (Oxford) , v. 36, p. 843-858, 2011.

  • SALLES, T. ; Vitor Oliveira ; CARDOSO, T. N. ; ROCHA, L. ; André Gonçalves, Marcos . Tackling Temporal Effects in Automatic Document Classification Through Cascaded Temporal Smoothing. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 2, p. 417-432, 2011.

  • SALLES, T. ; ROCHA, L. ; Fernando Mourão ; PAPPA, G. L. ; Lucas Cunha ; GONCALVES, Marcos André ; MEIRA JR, Wagner . Automatic Document Classification Temporally Robust. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 1, p. 199-211, 2010.

  • João Palotti ; SALLES, T. ; PAPPA, G. L. ; Filipe Arcanjo ; GONCALVES, Marcos André ; MEIRA JR, Wagner . Estimating the Credibility of Examples in Automatic Document Classification. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 1, p. 439-454, 2010.

  • LUIZ, WASHINGTON ; VIEGAS, FELIPE ; ALENCAR, RAFAEL ; MOURÃO, FERNANDO ; Salles, Thiago ; CARVALHO, DÁRLINTON ; GONÇALVES, MARCOS ANDRE ; Rocha, Leonardo . A Feature-Oriented Sentiment Rating for Mobile App Reviews. In: the 2018 World Wide Web Conference, 2018, Lyon. Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference on World Wide Web - WWW '18, 2018. p. 1909.

  • CAMPOS, RAPHAEL ; CANUTO, SÉRGIO ; Salles, Thiago ; DE SÁ, CLEBSON C.A. ; GONÇALVES, Marcos André . Stacking Bagged and Boosted Forests for Effective Automated Classification. In: the 40th International ACM SIGIR Conference, 2017, Shinjuku. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR '17, 2017. p. 105.

  • DE SÁ, CLEBSON C.A. ; GONÇALVES, MARCOS A. ; SOUSA, DANIEL X. ; Salles, Thiago . Generalized BROOF-L2R. In: the 39th International ACM SIGIR conference, 2016, Pisa. Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR '16, 2016. p. 95.

  • LOPES, MYRIAM BAHIA ; GONCALVES, MARCOS A. ; Salles, Thiago . A genealogy of the work of collector: The document and its image. In: 2015 Digital Heritage, 2015, Granada. 2015 Digital Heritage, 2015. p. 299.

  • Salles, Thiago ; GONÇALVES, MARCOS ; RODRIGUES, VICTOR ; Rocha, Leonardo . BROOF. In: the 38th International ACM SIGIR Conference, 2015, Santiago. Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR '15, 2015. p. 353.

  • CANUTO, SERGIO ; Salles, Thiago ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ ; Rocha, Leonardo ; RAMOS, GABRIEL ; GONÇALVES, LUIZ ; ROSA, THIERSON ; MARTINS, WELLINGTON . On Efficient Meta-Level Features for Effective Text Classification. In: the 23rd ACM International Conference, 2014, Shanghai. Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '14, 2014. p. 1709-1718.

  • CANUTO, S. ; Salles, Thiago ; GONCALVES, Marcos André . Um Estudo sobre Meta-Atributos para Classificação Automática de Texto. In: 1st Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2013, São Carlos. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2013.

  • Isac Sandin ; Guilherme Andrade ; Felipe Viegas ; SALLES, T. ; Daniel Madeira ; André Gonçalves, Marcos ; ROCHA, L. . Aggressive and Effective Feature Selection using Genetic Programming. In: IEEE Congress on Evolutionary Computing, 2012, Brisbane. IEEE Congress on Evolutionary Computing, 2012.

  • João Palotti ; SALLES, T. ; PAPPA, G. L. ; GONCALVES, Marcos André ; MEIRA JR, Wagner . Assessing Documents' Credibility with Genetic Programming. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2011, New Orleans. Proceddings of the 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2011), 2011.

  • Felipe Viegas ; SALLES, T. ; Rafael Sachetto ; ROCHA, L. . Filtering Techniques for Helping the Recovery of P53 Functional State. In: IADIS Applied Computing Conference, 2011, Rio de Janeiro. IADIS Applied Computing Conference, 2011. p. 195-202.

  • SALLES, T. ; ROCHA, L. ; Isac Sandin ; Luiz Carlos Oliveira . Exploiting Document Stability Level For Eficient Temporally-Aware Classification. In: IADIS International Conference WWW/INTERNET, 2011, Rio de Janeiro. IADIS International Conference WWW/INTERNET, 2011.

  • MORO, M.M. ; LAENDER, Alberto H. F. ; SILVA, Altigran Soares da ; GONCALVES, Marcos André ; DAVIS, Clodoveu A. ; Bigonha, C. ; CARDOSO, T. N. ; Salles, Thiago ; PROCOPIO JR., P. ; DALIP, D. H. ; J.C., A. . CiênciaBrasil - The Brazilian Portal of Science and Technolog. In: XXXVIII Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH 2011), 2011, Natal. Seminário Integrado de Software e Hardware, 2011.

  • SALLES, T. ; ROCHA, L. ; PAPPA, G. L. ; Fernando Mourão ; MEIRA JR, Wagner ; GONCALVES, Marcos André . Temporally-aware algorithms for document classification. In: ACM SIGIR Conference on Research and Development in information Retrieval, 2010, Geneva. SIGIR '10: Proceeding of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. New York, NY, USA: ACM, 2010. p. 307-314.

  • SALLES, T. ; ROCHA, L. ; Fernando Mourão ; PAPPA, G. L. ; Lucas Cunha ; GONCALVES, Marcos André ; MEIRA JR, Wagner . Classificação Automática de Documentos Robusta Temporalmente. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2009, Fortaleza. XXIV Simposio Brasileiro de Banco de Dados, 2009.

  • LAENDER, Alberto H. F. ; MORO, M.M. ; GONCALVES, Marcos André ; SILVA, Altigran Soares da ; DAVIS, Clodoveu A. ; Bigonha, C. ; DALIP, D. H. ; BARBOSA, E. M. ; CORTEZ, E. ; PROCOPIO JR., P. ; ODON, R. ; CARDOSO, T. N. ; SALLES, T. . Building a Research Social Network from an Individual Perspective. In: ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, 2011, Ottawa. Proceedings of the ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, 2011.

  • PAPPA, G. L. ; ZADROZNY, B. ; ROCHA, L. ; SALLES, T. ; MEIRA JR, Wagner ; GONCALVES, Marcos André . Exploiting Contexts to Deal with Uncertainty in Classification. In: The First ACM SIGKDD Workshop on Knowledge Discovery from Uncertain Data, 2009, Paris. The First ACM SIGKDD Workshop on Knowledge Discovery from Uncertain Data. New York: ACM Press, 2009.

  • MOURÃO, FERNANDO ; Rocha, Leonardo ; VIEGAS, FELIPE ; Salles, Thiago ; GONÇALVES, MARCOS ; PARTHASARATHY, SRINIVASAN ; MEIRA, WAGNER . NetClass: A Network-Based Relational Model for Document Classification. INFORMATION SCIENCES , 2018.

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Outras produções

Salles, Thiago . TCPP: A Text Classification Tool. 2013.

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Projetos de pesquisa

  • 2012 - 2014

    Gerência de Dados na Web por meio de Multivisões, Descrição: A Internet tem vivenciado uma notória expansão e popularização nos últimos anos. Novos componentes e serviços estão sendo incorporados em um ritmo bastante acelerado e, a cada dia, são criadas novas aplicações que geram e utilizam uma quantidade maior de dados dos mais diversos tipos que atingem a quase todos os grupos de usuários. Esse grande volume de dados disponível na Web gerou nos últimos anos um desafiante cenário para variadas aplicações: há mais dados que efetivamente pode-se analisar. As duas abordagens comuns para lidar com essa grande quantidade de dados consistem em associá-los a categorias semanticamente significativas (Classificação Automática) ou filtrá-los, selecionando apenas aqueles potencialmente úteis aos usuários finais (Sistemas de Recomendação). Para o cenário da Web, em que os dados podem ser disponibilizados por meio de diferentes visões (e.g., o mesmo conteúdo apresentado sob a forma de áudio, vídeo e texto), e que nem todos os dados são efetivamente relevantes, um conjunto de técnicas que vem se mostrando muito efetivo são aquelas relacionadas a Classificação Multivisão e a Recomendação Multivisão. Assim, o objetivo deste projeto de pesquisa é propor novos modelos e algoritmos de mineração de dados capazes de explorar as diversas visões em que os dados são disponibilizados, bem como seus complexos relacionamentos, permitindo, assim, tanto uma organização quanto uma recomendação mais precisa de informação. Mais especificamente, o foco principal do presente projeto consiste na elaboração de novos modelos e algoritmos para classificação automática e recomendação de dados, que considerem as diversas visões dos dados e seus relacionamentos. Para que haja utilidade prática, esses modelos e algoritmos devem considerar aspectos intrínsecos dos dados reais que afetam negativamente modelos previamente propostos na literatura, tais como (1) qualidade da informação, (2) evolução temporal e (3) desbalanceamento e esparsidade de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.

  • 2011 - 2014

    Multi-GeDaW: Uso de Multivisões em Modelos e Algoritmos de Gerência de Dados na Web, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é propor novos modelos e algoritmos de mineração de dados capazes de explorar as diversas visões em que os dados são disponibilizados, bem como seus complexos relacionamentos (e.g., em bibliotecas digitais podemos considerar as informações explícitas nos documentos, bem como as implícitas contidas na rede de citação e colaboração entre autores), permitindo, dessa forma, tanto uma organização quanto uma recomendação mais precisa de informação, buscando a satisfação dos interesses dos usuários. Mais especificamente, o foco principal do presente projeto consiste na elaboração de novos modelos e algoritmos para classificação automática e recomendação de dados, que considerem as diversas visões dos dados e seus relacionamentos. Para que haja utilidade prática, esses modelos e algoritmos devem considerar aspectos intrínsecos dos dados reais que afetam negativamente modelos previamente propostos na literatura, tais como (1) qualidade da informação, (2) evolução temporal e (3) desbalanceamento e esparsidade de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / Leonardo Rocha - Coordenador / Wagner Meira Jr. - Integrante / Fernando Mourão - Integrante / André Gonçalves, Marcos - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2011 - 2012

    Algoritmos de Mineração de Dados na Recuperação da Proteína P53 Supressora do Câncer, Descrição: O objetivo desse projeto de pesquisa é utilizar diferentes métodos de mineração de dados, ou mesmo desenvolver novos métodos, que sejam capazes de identificar o conjunto de atributos relacionados à proteína p53 que sejam crucias para determinar se a mesma está ativa ou inativa em sua função supressora de tumores. Dessa forma, é possível reduzir significativamente o número de combinações possíveis de mutações a serem avaliadas in vitro uma vez que essas avaliações poderão se concentrar nas mutações relacionadas aos atributos identificados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / Leonardo Rocha - Coordenador / Rafael Sachetto - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2009 - 2011

    PPM IV: Avanços em Classificação Automática Robusta Temporalmente, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / André Gonçalves, Marcos - Coordenador.

  • 2009 - 2011

    Modelos e Algoritmos Temporais para Aplicações Web, Descrição: O objetivo desse projeto é propor novos modelos e algoritmos de mineração de dados para aplicá-los em caracterização e previsão de aplicações Web, mais especificamente a aplicações de comércio eletrônico e recuperação de informação. Esses modelos e algoritmos devem ser capazes de identificar os diferentes contextos temporais associados às interações entre os usuários e os serviços Web, assim como os efeitos dessas interações, com o objetivo de melhorar o desempenho e a eficácia desses serviços, onde contextos temporais são definidos como os períodos de estabilidade dessas interações (momentos em que as características da interação sejam invariantes). Estudos anteriores permitem-nos considerar que tais momentos de invariância são semanticamente mais consistentes para tarefas de caracterização e predição dos indivíduos e suas relações. Entretanto, é importante destacar que definir a duração e as dimensões que compõem a estabilidade temporal é um desafio, uma vez que tais fatores variam entre os diversos tipo de aplicação e dependem de objetivos específicos de cada uma delas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / Leonardo Rocha - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

  • 2009 - 2010

    Classificação Automática Robusta Temporalmente - TimeClass, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / André Gonçalves, Marcos - Coordenador.

  • 2009 - 2010

    Classificadores Automáticos de Texto Temporais, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Thiago Cunha de Moura Salles - Integrante / André Gonçalves, Marcos - Coordenador.

  • 2009 - Atual

    INCT para Web, InWeb, Descrição: Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para a Web. Os Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia deverão ocupar posição estratégica no Sistema Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT) desenvolvendo programas de pesquisas consistentes e prioritários para o desenvolvimento científico e tecnológico e, particularmente, para a sociedade. O ICNT Web é uma rede integrada de pesquisadores de quatro instituições, coordenada pelo prof. Virgilio Almeida, do Departamento de Ciência da Computação da UFMG. A Web é o maior sistema de informação e comunicação já construído, e interfere de forma significativa nas atividades humanas. O INCT Web foi criado para projetar e desenvolver sistemas, tecnologias e aplicações que permitam explorar as possibilidades de uso da Web no futuro de forma benéfica para a sociedade. O INCT Web visa estudar e entender os fundamentos científicos e tecnológicos da Web, bem como suas repercussões sociais, para propor e desenvolver sistemas e tecnologias que poderão compor a Web do futuro.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.

Histórico profissional

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Endereço profissional

  • Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação. , Avenida Antônio Carlos n. 6627, Pampulha, 31270010 - Belo Horizonte, MG - Brasil, Telefone: (031) 34095860, URL da Homepage:

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Experiência profissional

2009 - 2011

Universidade Federal de São João Del-Rei

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaborador

2009 - 2010

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Integrante, Enquadramento Funcional: Integrante, Regime: Dedicação exclusiva.