Leonardo Tomazeli Duarte

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Produções bibliográficas

• CAMPELLO, B. S. C. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Improving preference disaggregation in multicriteria decision making: Incorporating time series analysis and a multi-objective approach. INFORMATION SCIENCES , v. 700, p. 121833, 2025.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; COUCEIRO, MIGUEL ; Duarte, Leonardo Tomazeli . A statistical approach to detect disparity prone features in a group fairness setting. AI and Ethics , v. 5, p. 439-452, 2025.

• DANTONA, A. O. ; CORTES, J. C. ; ALVES, J. D. G. ; PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. . Spatial distribution of population and forest cover in extractive reserves in the Amazon biome, Brazil. REVISTA BRASILEIRA DE ESTUDOS DE POPULAÇÃO (IMPRESSO) , v. 42, p. 1-30, 2025.

• RAMOS, LUCAS P. ; VU, VIET T. ; PETTERSSON, MATS I. ; DAMMERT, PATRIK ; DUARTE, LEONARDO T. ; MACHADO, RENATO . Performance Assessment of Change Detection Based on Robust PCA for Wavelength Resolution SAR Images Using Nonidentical Flight Passes. SENSORS , v. 25, p. 2506, 2025.

• PELEGRINA, G. D. ; COUCEIRO, M. ; TOREZZAN, C. ; DUARTE, L.T. . Game‑theoretic extensions of logistic regression. THEORY AND DECISION , v. 1, p. 1, 2025.

• CORREA, GUILHERME LIMA ; CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Multi-criteria Decision Analysis as a tool for post-processing bias mitigation in machine learning algorithms. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING , v. 210, p. 111552, 2025.

• SOUZA, B. V. B. S. ; DUARTE, L. T. ; COLTRI, P. P. . Public perception on climate change: Analyzing impact of IPCC reports via topic modeling with NMF and sentiment analysis. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIENCIAS , v. 97, p. 1, 2025.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; Duarte, Leonardo Tomazeli . A Novel Approach for Fair Principal Component Analysis Based on Eigendecomposition. IEEE Transactions on Artificial Intelligence , v. 5, p. 1195-1206, 2024.

• ABACKERLI, ALVARO JOSÉ ; PELISSARI, RENATA ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Validation of a Maturity Model for Applied R&D: Adding Value to Business. IEEE TRANSACTIONS ON ENGINEERING MANAGEMENT , v. 71, p. 1-17, 2024.

• PELISSARI, RENATA ; AMOR, SARAH BEN ; DE OLIVEIRA D?ANTONA, ÁLVARO ; MARANDOLA JÚNIOR, EDUARDO JOSÉ ; Duarte, Leonardo Tomazeli . A semi-supervised multi-criteria sorting approach to constructing social vulnerability composite indicators. ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH , v. 337, p. 235-260, 2024.

• RAMOS, LUCAS P. ; ALVES, DIMAS I. ; DUARTE, LEONARDO T. ; MACHADO, RENATO ; PETTERSSON, MATS I. ; VU, VIET T. ; DAMMERT, PATRIK . Change Detection in Wavelength-Resolution SAR Image Stack Based on Tensor Robust PCA. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 21, p. 1-5, 2024.

• CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO ; PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; PELISSARI, RENATA ; Suyama, Ricardo ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Mitigating subjectivity and bias in AI development indices: A robust approach to redefining country rankings. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 255, p. 124803, 2024.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; SIRAJ, SAJID ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; GRABISCH, MICHEL . Explaining contributions of features towards unfairness in classifiers: A novel threshold-dependent Shapley value-based approach. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 138, p. 109427, 2024.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. . A Novel Unsupervised Capacity Identification Approach to Deal With Redundant Criteria in Multicriteria Decision Making Problems. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS , v. 32, p. 7196-7201, 2024.

• CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; Romano, João Marcos Travassos . Exploiting temporal features in multicriteria decision analysis by means of a tensorial formulation of the TOPSIS method. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING , v. 175, p. 108915, 2023.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. . Interpreting the contribution of sensors in blind source extraction by means of Shapley values. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS , v. 30, p. 878-882, 2023.

• CAMPELLO, B. S. C. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Multicriteria decision support employing adaptive prediction in a tensor-based feature representation. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 174, p. 52-56, 2023.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. . A k-additive Choquet integral-based approach to approximate the SHAP values for local interpretability in machine learning. ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 325, p. 104014, 2023.

• RAMOS, L. P. ; ALVES, D. I. ; DUARTE, L. T. ; PETTERSSON, M. I. ; MACHADO, R. . Robust Principal Component Analysis Techniques for Ground Scene Estimation in SAR Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , v. 16, p. 10124-10137, 2023.

• DE OLIVEIRA, HENRIQUE EVANGELISTA ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; Romano, João Marcos Travassos . Identification of the Choquet integral parameters in the interaction index domain by means of sparse modeling. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 187, p. 115874, 2022.

• PELISSARI, RENATA ; ABACKERLI, ALVARO JOSÉ ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Choquet capacity identification for multiple criteria sorting problems: A novel proposal based on Stochastic Acceptability Multicriteria Analysis. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 120, p. 108727, 2022.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; GRABISCH, MICHEL ; TRAVASSOS ROMANO, JOÃO MARCOS . Dealing with redundancies among criteria in multicriteria decision making through independent component analysis. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING , v. 169, p. 108171, 2022.

• DE SOUZA AMARO, GABRIEL ; FIOROTTO, DIEGO JACINTO ; ALVES DE OLIVEIRA, WASHINGTON ; TOMAZELI, LEONARDO DUARTE . Evaluating process flexibility in lot sizing problems: an approach based on multicriteria decision making. RAIRO-OPERATIONS RESEARCH , v. 56, p. 3187-3217, 2022.

• PELISSARI, RENATA ; Duarte, Leonardo Tomazeli . SMAA-Choquet-FlowSort: A novel user-preference-driven Choquet classifier applied to supplier evaluation. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 207, p. 117898, 2022.

• CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; Romano, João Marcos Travassos . Dealing with multi-criteria decision analysis in time-evolving approach using a probabilistic prediction method. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 116, p. 105462, 2022.

• RAMOS, LUCAS P. ; CAMPOS, ALEXANDRE B. ; SCHWARTZ, CHRISTOFER ; DUARTE, LEONARDO T. ; ALVES, DIMAS I. ; PETTERSSON, MATS I. ; VU, VIET T. ; MACHADO, RENATO . A Wavelength-Resolution SAR Change Detection Method Based on Image Stack through Robust Principal Component Analysis. Remote Sensing , v. 13, p. 833, 2021.

• METCALFE, STAN ; SALLES-FILHO, SERGIO ; DUARTE, LEONARDO T. ; BIN, ADRIANA ; AZEVEDO, ANÍBAL T. ; FEITOSA, PAULO H.A. . Shackle?s approach towards priority setting and decision-making in Science, Technology, and Innovation. FUTURES , v. 134, p. 102838, 2021.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. ; ROMANO, J. M. T. . The multilinear model in multicriteria decision making: The case of 2-additive capacities and contributions to parameter identification. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH , v. 282, p. 945-956, 2020.

• Duarte, Leonardo Tomazeli ; MUSSIO, ALEX PINCELLI ; Torezzan, Cristiano . Dealing with missing information in data envelopment analysis by means of low-rank matrix completion. Annals of Operations Research , v. 286, p. 719-732, 2020.

• MONEZI, LUCAS ANTÔNIO ; CALDERANI JUNIOR, ANDERSON ; MERCADANTE, LUCIANO ALLEGRETTI ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; MISUTA, MILTON S. . A Video-Based Framework for Automatic 3D Localization of Multiple Basketball Players: A Combinatorial Optimization Approach. FRONTIERS IN BIOENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY , v. 8, p. 1, 2020.

• SCHWARTZ, CHRISTOFER ; RAMOS, LUCAS P. ; DUARTE, LEONARDO T. ; PINHO, MARCELO DA S. ; PETTERSSON, MATS I. ; VU, VIET T. ; MACHADO, RENATO . Change Detection in UWB SAR Images Based on Robust Principal Component Analysis. Remote Sensing , v. 12, p. 1916, 2020.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Application of independent component analysis and TOPSIS to deal with dependent criteria in multicriteria decision problems. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 122, p. 262-280, 2019.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; ATTUX, ROMIS ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Application of multi-objective optimization to blind source separation. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 131, p. 60-70, 2019.

• FANTINATO, DENIS G. ; DUARTE, LEONARDO T. ; DEVILLE, YANNICK ; ATTUX, ROMIS ; Jutten, Christian ; NEVES, ALINE . A second-order statistics method for blind source separation in post-nonlinear mixtures. SIGNAL PROCESSING , v. 155, p. 63-72, 2019.

• PEREIRA-FERRERO, VANESSA HELENA ; LEWIS, THEODORE GYLE ; FERRERO, LUCIANE GRAZIELE PEREIRA ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Complex Networks Models and Spectral Decomposition in the Analysis of Swimming Athletes? Performance at Olympic Games. Frontiers in Physiology , v. 10, p. 1-9, 2019.

• DUARTE, L.T. . A novel multicriteria decision aiding method based on unsupervised aggregation via the Choquet integral. IEEE TRANSACTIONS ON ENGINEERING MANAGEMENT , v. 65, p. 293-302, 2018.

• SCHWARTZ, C. ; TOREZZAN, C. ; DUARTE, L.T. . A UEP Method for Imaging Low-Orbit Satellites Based on CCSDS Recommendations. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS , v. 15, p. 1770-1774, 2018.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. . A Multi-Objective Approach for Post-Nonlinear Source Separation and Its Application to Ion-Selective Electrodes. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS , v. 65, p. 2067-2071, 2018.

• MOREIRA, NILSON J. M. ; DUARTE, LEONARDO T. ; LAVOR, CARLILE ; Torezzan, Cristiano . A novel low-rank matrix completion approach to estimate missing entries in Euclidean distance matrix. COMPUTATIONAL & APPLIED MATHEMATICS , v. 37, p. 4989-4999, 2018.

• AVILA, FLAVIO RAINHO ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; BISCAINHO, LUIZ W. P. . On the Sparsity-Based Identification and Compensation of Hammerstein Systems. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS , v. 24, p. 1363-1367, 2017.

• JARBOUI, LINA ; DEVILLE, YANNICK ; HOSSEINI, SHAHRAM ; GUIDARA, RIMA ; HAMIDA, AHMED BEN ; DUARTE, LEONARDO T. . A second-order blind source separation method for bilinear mixtures. MULTIDIMENSIONAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING (ONLINE) , v. 29, p. 1153-1172, 2017.

• SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; CANUTO, J. C. ; DUARTE, L.T. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; MONTALVAO FILHO, J. ; ATTUX, R. R. F. . An Introduction to Information Theoretic Learning, Part I: Foundations. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 69-80, 2016.

• SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; CANUTO, J. C. ; DUARTE, L.T. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; MONTALVAO FILHO, J. ; ATTUX, R. R. F. . An Introduction to Information Theoretic Learning, Part II: Applications. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 81-91, 2016.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L.T. ; JUTTEN, C. . Blind source separation and feature extraction in concurrent control charts pattern recognition: Novel analyses and a comparison of different methods. Computers & Industrial Engineering , v. 92, p. 105-114, 2016.

• SILVA, D. G. ; DUARTE, L.T. ; ATTUX, R. R. F. . Blind Source Separation: Fundamentals and Perspectives on Galois Fields and Sparse Signals. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 177-187, 2016.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . A Sparsity-Based Method for Blind Compensation of a Memoryless Nonlinear Distortion: Application to Ion-Selective Electrodes. IEEE Sensors Journal , v. 15, p. 2054-2061, 2015.

• PENA, F. L. ; PAULO, K. H. ; SORAGNI, L. ; DUARTE, L.T. ; MORAES, A. E. A. . Avaliação microbiológica de hortaliças minimamente processadas disponíveis no mercado e servidas em redes de fast-food e em unidades de alimentação e nutrição nas cidades de Limeira e Campinas, São Paulo, Brasil. SEGURANÇA ALIMENTAR E NUTRICIONAL , v. 22, p. 633, 2015.

• BATANY, YVES-MARIE ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; DONNO, DANIELA ; Romano, João Marcos Travassos ; CHAURIS, HERVÉ . Adaptive multiple subtraction: Unification and comparison of matching filters based on the -q-norm and statistical independence. Geophysics , v. 81, p. V43-V54, 2015.

• SILVA, D. G. ; NADALIN, E. Z. ; COELHO, G. P. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; Von Zuben, Fernando José ; MONTALVAO FILHO, J. . A Michigan-like immune-inspired framework for performing independent component analysis over Galois fields of prime order. Signal Processing (Print) , v. 96, p. 153-163, 2014.

• DUARTE, L. T. ; MOUSSAOUI, S. ; JUTTEN, C. . Source Separation in Chemical Analysis : Recent achievements and perspectives. IEEE Signal Processing Magazine (Print) , v. 31, p. 135-146, 2014.

• DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. ; CHUMBIMUNI-TORRES, K. Y. ; KUBOTA, L. T. . Application of Blind Source Separation Methods to Ion-Selective Electrode Arrays in Flow-Injection Analysis. IEEE Sensors Journal , v. 14, p. 2228-2229, 2014.

• DUARTE, L.T. ; JUTTEN, C. . Design of Smart Ion-Selective Electrode Arrays Based on Source Separation through Nonlinear Independent Component Analysis. Oil & Gas Science and Technology , v. 69, p. 293-306, 2014.

• TAKAHATA, A. K. ; NADALIN, E. Z. ; FERRARI, R. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; LOPES, R. R. ; ROMANO, J. M. T. ; TYGEL, M. . Unsupervised Processing of Geophysical Signals: A Review of Some Key Aspects of Blind Deconvolution and Blind Source Separation. IEEE Signal Processing Magazine (Print) , v. 29, p. 27-35, 2012.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; RIVET, B. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . Blind Compensation of Nonlinear Distortions: Application to Source Separation of Post-Nonlinear Mixtures. IEEE Transactions on Signal Processing , v. 60, p. 5832-5844, 2012.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; MOUSSAOUI, S. . Bayesian Source Separation of Linear and Linear-quadratic Mixtures Using Truncated Priors. Journal of Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology , v. 65, p. 311-323, 2011.

• DUARTE, L. T. ; RIVET, B. ; JUTTEN, C. . Blind Extraction of Smooth Signals Based on a Second-Order Frequency Identification Algorithm. IEEE Signal Processing Letters , v. 17, p. 79-82, 2010.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; TEMPLE-BOYER, P. ; BENYAHIA, A. ; LAUNAY, J. . A Dataset for the Design of Smart Ion-Selective Electrode Arrays for Quantitative Analysis. IEEE Sensors Journal , v. 10, p. 1891-1892, 2010.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; MOUSSAOUI, S. . A Bayesian Nonlinear Source Separation Method for Smart Ion-Selective Electrode Arrays. IEEE Sensors Journal , v. 9, p. 1763-1771, 2009.

• ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; JUNQUEIRA, C. C. M ; RANGEL, L. E. P ; DIAS, T. M. ; ROMANO, J. M. T. . On the Relationships between Blind Equalization and Blind Source Separation - Part I: Foundations. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 22, p. 41-52, 2007.

• ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; JUNQUEIRA, C. C. M ; RANGEL, L. E. P ; DIAS, T. M. ; ROMANO, J. M. T. . On the Relationships between Blind Equalization and Blind Source Separation - Part II: Foundations. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 22, p. 53-61, 2007.

• Suyama, Ricardo ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; Ferrari, Rafael ; Rangel, Leandro Elias Paiva ; ATTUX, ROMIS RIBEIRODE FAISSOL ; Cavalcante, Charles Casimiro ; Von Zuben, Fernando José ; Romano, João Marcos Travassos . A Nonlinear Prediction Approach to the Blind Separation of Convolutive Mixtures. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing , v. 2007, p. 043860, 2007.

• JUTTEN, C. (Org.) ; DUARTE, L. T. (Org.) ; MOUSSAOUI, S. (Org.) . Source Separation in Physical‐Chemical Sensing. 1. ed. Hoboken: Wiley, 2023.

• DEVILLE, Y. ; DUARTE, L. T. ; HOSSEINI, S. . Nonlinear Blind Source Separation and Blind Mixture Identification. 1. ed. Suiça: Springer, 2021. v. 1. 71p .

• JUTTEN, C. ; DUARTE, L. T. ; MOUSSAOUI, S. . Overview of Source Separation. In: Christian Jutten, Leonardo Tomazeli Duarte, Saïd Moussaoui. (Org.). Source Separation in Physical‐Chemical Sensing. 1ed.Hoboken: Wiley, 2023, v. , p. 1-42.

• MOUSSAOUI, S. ; DUARTE, L. T. ; DOBIGEON, N. ; JUTTEN, C. . Bayesian Source Separation. In: Christian Jutten, Leonardo Tomazeli Duarte, Saïd Moussaoui. (Org.). Source Separation in Physical‐Chemical Sensing. 1ed.Hoboken: Wiley, 2023, v. , p. 151-199.

• DUARTE, L. T. . Separação de Sinais e Análise de Variáveis Latentes: Fundamentos e Tendências. In: Diego Barreto Haddad; Edmar Candeia Gurjão; Lisandro Lovisolo. (Org.). Livro de Minicursos SBRT 2019. 1ed.João Pessoa: Editora IFPB, 2019, v. 1, p. 134-148.

• De Maria, Pier Francesco ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; D¿Antona, Álvaro de Oliveira ; Torezzan, Cristiano . Digital Humanities and Big Microdata: New Approaches for Demographic Research. In: Leonardo Bacelar Lima Santos, Rogério Galante Negri, Tiago José de Carvalho. (Org.). Towards Mathematics, Computers and Environment: A Disasters Perspective. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 217-231.

• DUARTE, LEONARDO ; BATANY, YVES-MARIE ; Romano, João . Blind Source Separation: Principles of Independent and Sparse Component Analysis. In: Rosângela Fernandes Coelho; Vitor Heloiz Nascimento; Ricardo Lopes de Queiroz; João Marcos Travassos Romano; Charles Casimiro Cavalcante. (Org.). Signals and Images. 1ed.: CRC Press, 2015, v. , p. 3-27.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . Toward Unsupervised Smart Chemical Sensor Arrays. In: Kevin Yallup; Krzysztof Iniewski. (Org.). Technologies for Smart Sensors and Sensor Fusion. 1ed.: CRC Press, 2014, v. , p. 177-190.

• SORIANO, D. C. ; SUYAMA, R. ; ANDO, R. A. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. . Blind Source Separation in the Context of Deterministic Signals. In: Marcio Eisencraft; Romis Attux; Ricardo Suyama. (Org.). Chaotic Signals in Digital Communications. 1ed.: CRC Press, 2013, v. , p. 325-348.

• SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; FERRARI, R. ; ATTUX, R. R. F. ; CAVALCANTE, C. C. ; JUNQUEIRA, C. C. M ; ROMANO, J. M. T. . Unsupervised Signal Processing: Concepts, Applications and Trends. In: Charles Cavalcante; Ricardo Colares; Paulo Cezar Barbosa. (Org.). Telecommunications: Advances and Trends in Transmission, Networking and Applications - Book of Tutorials - ITS2006. 1ed.Fortaleza: Unifor, 2006, v. , p. 29-55.

• DUARTE, L. T. . Inteligência Artificial no Ensino Superior. Jornal da Unicamp, 17 mar. 2025.

• ALBUQUERQUE, PEDRO FARIA ; Duarte, Leonardo Tomazeli . On the Influence of Numerical Representations in Quantum-Annealing-Based Linear Regression. In: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2025, Natal. Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2025.

• RAMOS, LUCAS P. ; ALVES, DIMAS I. ; MACHADO, RENATO ; DUARTE, LEONARDO T. ; VU, VIET. T. ; PETTERSSON, MATS . Assessment of Nonidentical Flight Passes on Wavelength-Resolution SAR Change Detection Based on Tensor Robust PCA. In: 2025 IEEE International Radar Conference (RADAR), 2025, Atlanta. 2025 IEEE International Radar Conference (RADAR), 2025. p. 1.

• PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; COUCEIRO, MIGUEL ; Duarte, Leonardo Tomazeli . A preprocessing Shapley value-based approach to detect relevant and disparity prone features in machine learning. In: FAccT '24: The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 2024, Rio de Janeiro Brazil. The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York: ACM, 2024. p. 279.

• INFANTE, R. P. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. ; SÁ EARP, H. N. ; BARROS, I. Q. D. ; PEREIRA, C. N. . Comparação de indicadores adotados em estratégias nacionais de inteligência artificial. In: II Conferência Internacional de Políticas Públicas e Ciência de Dados, 2024, Curitiba. Anais da II Conferência Internacional de Políticas Públicas e Ciência de Dados, 2024.

• QUEZADA, ALEJANDRA J INGA ; DEVILLE, YANNICK ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Um Novo Método de Fatoração Não Negativa em Modelos Bilineares: Aplicação em Separação de Fontes Espectrais. In: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2024, Belém. Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2024.

• CAMPELLO, B. S. C. ; DUARTE, L. T. . Integrating tensor-based data analytics and adaptive prediction for informed decision-making. In: 13th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024, Belém. Proceedings of the 12th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024.

• PISSINELLI, GLAUCIA ; TOMAZELI DUARTE, LEONARDO ; DEVILLE, YANNICK . Uma Análise Comparativa entre o Modelo de Agregação Linear e a Integral de Choquet considerando o Número de Ordenamentos Atingíveis no Contexto de Apoio à Decisão Multicritério. In: ANAIS DO LVI SIMPóSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 2024, Fortaleza, 2024.

• DE SOUSA ROCHA, MÉRCIA ; TOMAZELI DUARTE, LEONARDO ; DEAN PELEGRINA, GUILHERME ; CARDOSO ISHARA, PEDRO . UM MÉTODO DE AJUSTE DE PESOS EM MÉTODOS DE APOIO À DECISÃO MULTICRITÉRIO BASEADO EM MEDIDAS DE EQUIDADE. In: ANAIS DO LVI SIMPóSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 2024, Fortaleza, 2024.

• QUEZADA, ALEJANDRA INGA ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; DEVILLE, YANNICK ; BENHALOUCHE, FATIMA ZOHRA ; KAROUI, MOUSSA SOFIANE . Hyperspectral Bilinear Endmember Spectra Extraction Using a New Shifting Multiplicative NMF Method. In: 2024 14th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2024, Helsinki. 2024 14th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2024. p. 1.

• Duarte, Leonardo Tomazeli ; DEVILLE, YANNICK . Quantum-Assisted Machine Learning by Means of Adiabatic Quantum Computing. In: 2024 IEEE Mediterranean and MiddleEast Geoscience and Remote Sensing Symposium (M2GARSS), 2024, Oran. 2024 IEEE Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium (M2GARSS), 2024. p. 371.

• DEVILLE, YANNICK ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; DEVILLE, ALAIN . A Taxonomy of Relationships Between Information Processing, Machine Learning and Quantum Physics: Quantum-Inspired, Quantum-Assisted, Quantum-Targeted and Related Approaches. In: 2024 IEEE Mediterranean and MiddleEast Geoscience and Remote Sensing Symposium (M2GARSS), 2024, Oran. 2024 IEEE Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium (M2GARSS), 2024. p. 361.

• ROMANO, MARCELO RAMOS ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; ELIAS, LEONARDO ABDALA . Using Sparse Autoencoders to Perform Blind Source Separation of High-Density Myoelectric Signal. In: 2023 IEEE 33rd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2023, Rome. 2023 IEEE 33rd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2023. p. 1.

• PELISSARI, R. ; CAMPELLO, B. S. C. ; PELEGRINA, G. D. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L.T. . Critical analysis of AI indicators in terms of weighting and aggregation approaches. In: 12th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2023, Belo Horizonte. Proceedings of the 11th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2023.

• PISSINELLI, GLAUCIA JARDIM ; Duarte, Leonardo Tomazeli ; DEVILLE, YANNICK . Uma Abordagem Geométrica para Separação Cega de Fontes em um Modelo de Mistura baseado na Integral de Choquet. In: XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2023, São José dos Campos. Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2023.

• PELISSARI, R. ; PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Novo classificador multicritério via integral de Choquet para problemas com categorias pré-definidas. In: LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023), 2023, São José dos Campos. Anais do LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023.

• CAMPELLO, B. S. C. ; ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. . UTASTAR-T: uma nova abordagem para análise de preferências baseada em características de séries temporais associadas a critérios. In: LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023), 2023, São José dos Campos. Anais do LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. . Uma nova proposta para a regressão logística com base na integral de Choquet. In: LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023), 2023, São José dos Campos. Anais do LV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023.

• PELEGRINA, GUILHERME D. ; BROTTO, RENAN D. B. ; DUARTE, LEONARDO T. ; ATTUX, ROMIS ; ROMANO, JOAO M. T. . Analysis of Trade-offs in Fair Principal Component Analysis Based on Multi-objective Optimization. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 1.

• PELISSARI, R. ; ALENCAR, P. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. . A systematic review of the use of multiple criteria decision aiding methods in recommender systems: preliminary results. In: 2nd Workshop on Multi-Objective Recommender Systems (MORS), 2022, Seatlle. Proceedings of the 2nd Workshop on Multi-Objective Recommender Systems, 2022.

• PELISSARI, R. ; ALENCAR, P. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. . The Use of Multiple Criteria Decision Aiding Methods in Recommender Systems: A Literature Review. In: 11th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2022, Campinas. Proceedings of the 11th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2022.

• MORAES, CAROLINE P. A. ; SALDANHA, JULIANA ; NEVES, ALINE ; FANTINATO, DENIS G. ; ATTUX, ROMIS ; Duarte, Leonardo Tomazeli . An SOS-Based Algorithm for Source Separation in Nonlinear Mixtures. In: 2021 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021, Rio de Janeiro. 2021 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021. p. 156.

• YAMADA, F. T. ; PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. . Relações entre equidade no processo de redução de dimensionalidade e equidade em tarefas de classificação. In: LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2021), 2021, Virtual. Anais do LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2021), 2021.

• PELISSARI, R. ; ABAKERLI, A. J. ; DUARTE, L. T. . Identificação dos parâmetros da integral de Choquet para problemas de classificação multicritério. In: LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2021), 2021, Virtual. Anais do LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2021), 2021. v. 53.

• CAMPELLO, BETANIA S. C. ; DUARTE, LEONARDO T. ; ROMANO, JOAO M. T. . Adaptive Prediction of Financial Time-Series for Decision-Making Using A Tensorial Aggregation Approach. In: ICASSP 2020 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2020, Barcelona. ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2020. p. 5435.

• CAMPELLO, B. S. C. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Uma abordagem de apoio à decisão multicritério baseado em predição probabilística e em uma representação tensorial de dados. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2020), 2020, Florianópolis (VIRTUAL). Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2020), 2020.

• RAMOS, L. P. ; SCHWARTZ, C. ; ALVES, D. I. ; DUARTE, L. T. ; MACHADO, R. . RPCA para Detecção de Mudanças em Imagens SAR UWB VHF Explorando Diversidade. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2020), 2020, Florianópolis (VIRTUAL). Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2020), 2020.

• RAMOS, LUCAS P. ; SCHWARTZ, CHRISTOFER ; ALVES, DIMAS I. ; DUARTE, LEONARDO T. ; PETTERSSON, MATS I. ; VU, VIET T. ; MACHADO, RENATO . Change detection in UWB VHF SAR images exploiting flight heading diversity through robust principal component analysis. In: Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI, 2020, Online Only. Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI, 2020. p. 14.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. ; ROMANO, J. M. T. . An Unsupervised Capacity Identification Approach Based on Sobol? Indices. In: 17th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2020), 2020, Sant Cugat (Online). Proceedings of MDAI 2020, 2020.

• PELISSARI, R. ; DUARTE, L. T. . Identification of Choquet capacity in sorting problems through stochastic inverse analysis. In: The 17th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2020), 2020, Sant Cugat (Online). Proceedings of MDAI 2020 (USB Proceedings), 2020.

• PEREIRA-FERREIRO, V. H. ; LEWIS, T. G. ; PEREIRA-FERREIRO, L. G. ; DUARTE, L. T. . Multiple criteria decision analysis and complex networks applied to nba season leaders study. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• CAMPELLO, B. S. C. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Apoio à decisão multicritério em cenários dinâmicos: uma proposta baseada no método topsis e em atributos temporais. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• PELISSARI, R. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. . Uma revisão da literatura sobre avaliação de incerteza em matrizes de comparação par a par utilizadas no apoio à decisão: resultados preliminares. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Análise de componentes independentes para ajuste não supervisionado dos pesos em decisão multicritério. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• PALMA, DIOGO ; DUARTE, LEONARDO . Automatic quality control systems based on pattern recognition and sparse signal processing. In: XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019. Anais de XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.

• SCHWARTZ, C. ; DUARTE, L. T. ; PINHO, M. S. ; MACHADO, R. . RPCA para Detecção de Mudanças em Imagens SAR UWB VHF. In: XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2019), 2019, Petrópolis. Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2019), 2019.

• FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L.T. ; DEVILLE, Y. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. . Using Taylor Series Expansions and Second-Order Statistics for Blind Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. In: The 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2018), 2018, Guildford. Proceedings of the 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2018), 2018.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L.T. ; ROMANO, J. M. T. . Multicriteria decision making based on independent component analysis: A preliminary investigation considering the TOPSIS approach. In: The 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2018), 2018, Guildford. Proceedings of the 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2018), 2018.

• VIGNERON, V. ; DUARTE, L.T. . Rank-order principal components. A separation algorithm for ordinal data exploration. In: The IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018.

• MADROLLE, S. ; DUARTE, L.T. ; GRANGEAT, P. ; JUTTEN, C. . Supervised Bayesian source separation of nonlinear mixtures for quantitative analysis of gas mixtures. In: The 40th International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (IEEE EMBC 2018), 2018, Honolulu. Proceedings of the 40th International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (IEEE EMBC 2018), 2018.

• MADROLLE, S. ; DUARTE, L.T. ; GRANGEAT, P. ; JUTTEN, C. . A Bayesian Blind Source Separation Method for a Linear-quadratic Model. In: The 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2018), 2018, Roma. Proceedings of the 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2018), 2018.

• PELEGRINA, G. D. ; GRABISCH, M. ; DUARTE, L.T. ; ROMANO, J. M. T. . Multilinear model: New issues in capacity identification. In: From Multiple Criteria Decision Aid to Preference Learning (DA2PL Workshop), 2018, Poznan. Proceedings of the DA2PL Workshop, 2018.

• VIGNERON, V. ; DUARTE, L.T. . Toward Rank Disaggregation: An Approach Based on Linear Programming and Latent Variable Analysis. In: The 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017, Grenoble. Proceedings of the 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017.

• FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L.T. ; RIVET, B. ; EHSANDOUST, B. ; ATTUX, R. R. F. ; JUTTEN, C. . Gaussian Processes for Source Separation in Overdetermined Bilinear Mixture. In: The 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017, Grenoble. Proceedings of the 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017.

• FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L.T. ; ZANINI, P. ; RIVET, B. ; ATTUX, R. R. F. ; JUTTEN, C. . A Joint Second-Order Statistics and Density Matching-Based Approach for Separation of Post-Nonlinear Mixtures. In: The 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017, Grenoble. Proceedings of the 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017.

• NOSE FILHO, K. ; DUARTE, L.T. ; ROMANO, J. M. T. . On Disjoint Component Analysis. In: The 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017, Grenoble. Proceedings of the 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2017), 2017.

• PISSINELLI, G. J. ; DUARTE, L.T. ; TOREZZAN, C. . Um modelo de regressão logística múltipla para predição de turnover: uma aplicação em people analytics. In: XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017), 2017, Blumenau. Anais do XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017), 2017.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . Consensus in multigroup decision problems: A case study in a mayor election for a Brazilian city. In: XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017), 2017, Blumenau. Anais do XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017), 2017.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . A Novel Blind Source Separation Method based on Monotonic Functions and its Application to Ion-Selective Electrode Arrays. In: The ISOCS/IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN 2017), 2017, Montreal. Proceedings of the ISOCS/IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN 2017), 2017.

• MADROLLE, S. ; ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. ; JUTTEN, C. ; GRANGEAT, P. . Méthodes de séparation de sources non linéaires pour des capteurs gaz à oxyde métallique. In: XXVIème Colloque Gretsi, 2017, XXVIème Colloque Gretsi. Actes du XXVIème Colloque Gretsi, 2017.

• OLIVEIRA, H. E. ; ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. . Identificacão dos Parâmetros da Integral de Choquet via uma Abordagem baseada em Processamento de Sinais Esparsos. In: XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2017), 2017, São Pedro. Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2017), 2017.

• MUSSIO, A. P. ; MOREIRA, N. J. M. ; TOREZZAN, C. ; DUARTE, L.T. . Análise Envoltória de Dados com Saídas Indesejáveis utilizando Técnicas de Preenchimento de Matrizes de Posto Reduzido. In: XXIV Simpósio de Engenharia de Produção (SIMPEP), 2017, Bauru. Anais do XXIV Simpósio de Engenharia de Produção, 2017.

• VIGNERON, V. ; SYED, T. Q. ; DUARTE, L. T. ; LANG, E. ; BEHLIM, S. I. ; TOME, A. . Z-Images. In: The 8th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA 2017), 2017, Faro. Proceedings of the 8th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis, 2017.

• BATANY, Y.-M. ; DUARTE, L.T. ; DONNO, D. ; ROMANO, J. M. T. ; CHAURIS, H. . Adaptive multiple subtraction: unification and comparison of matching filters based on the lq-norm and statistical independence. In: 78th EAGE Conference & Exhibition, 2016, Viena. Proceedings of the 78th EAGE Conference & Exhibition, 2016.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L.T. . A Multi-objective Approach for Blind Source Extraction. In: The Ninth IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), 2016, Rio de Janeiro. Proceedings of the Ninth IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), 2016.

• BATANY, Y.-M. ; DONNO, D. ; DUARTE, L.T. ; CHAURIS, H. ; DEVILLE, Y. ; ROMANO, J. M. T. . A Necessary and Sufficient Condition for the Blind Extraction of the Sparsest Source in Convolutive Mixtures. In: The 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2016), 2016, Budapeste. Proceedings of the 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2016), 2016.

• ANDO, R. A. ; JUTTEN, C. ; RIVET, B. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L.T. . Nonlinear Blind Source Separation for Chemical Sensor Arrays Based on a Polynomial Representation. In: The 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2016), 2016, Budapeste. Proceedings of the 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2016), 2016.

• DUARTE, L.T. ; TOREZZAN, C. . Métodos de Preenchimento de Matrizes de Posto Reduzido para o Tratamento de Dados Faltantes na Análise Envoltória de Dados. In: The XVIII Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research (CLAIO 2016), 2016, Santiago. Proceedings of The XVIII Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research (CLAIO 2016), 2016.

• FANTINATO, D. G. ; ANDO, R. A. ; NEVES, A. ; DUARTE, L.T. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. . A Quadratic Divergence-Based Independence Measure Applied to Linear-Quadratic Mixtures. In: XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016, Santarém. Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016.

• OLIVEIRA, H. E. ; DUARTE, L.T. ; DEVILLE, Y. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Separation of Sparse Signals based on Deflation and using the Differential Evolution Algorithm. In: XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016, Santarém. Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L.T. . Aplicação da otimização multiobjetivo na resolução de problemas inversos em processamento de sinais. In: XVLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2016), 2016, Vitória. Anais do XVLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), 2016.

• DUARTE, L.T. . Um método não-supervisionado para identificação das capacidades de Choquet com aplicação ao apoio à decisão multicritério. In: XVLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2016), 2016, Vitória. Anais do XVLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), 2016.

• HOSSEINI, S. ; DEVILLE, Y. ; DUARTE, L.T. ; SELLOUM, A. . Extending NMF To Blindly Separate Linear-Quadratic Mixtures Of Uncorrelated Sources. In: IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE MLSP 2016), 2016, Salerno. Proceedings of the IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE MLSP 2016), 2016.

• DUARTE, L. T. ; PEREIRA, F. O. ; ATTUX, R. R. F. ; SUYAMA, R. ; ROMANO, J. M. T. . Source Separation in Post-nonlinear Mixtures by Means of Monotonic Networks. In: 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015, Liberec. Proceedings of the 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015. v. 9237. p. 176-183.

• BAPTISTA, D. F. F. ; ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. . Theoretical Studies and Algorithms Regarding the Solution of Non-invertible Nonlinear Source Separation. In: The 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015, Liberec. Proceedings of the 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015. v. 9237. p. 312-319.

• DEVILLE, Y. ; DUARTE, L. T. . An overview of blind source separation methods for linear-quadratic and post-nonlinear mixtures. In: 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015, Liberec. Proceedings of the 12th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2015), 2015. v. 9237. p. 155-167.

• ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. . A Blind Source Separation Method for Chemical Sensor Arrays based on a Second-order mixing model. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2015), 2015, Nice. Proceedings of the 23th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2015), 2015.

• BIN, A. ; AZEVEDO, A. T. ; DUARTE, L. T. ; SALLES-FILHO, S. L. M. ; MASSAGUER, P. X. R. . R&D and Innovation Project Selection: Can Optimization Methods be Adequate?. In: 3rd International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2015), 2015, Rio de Janeiro. Procedia Computer Science - 3rd International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2015, 2015. v. 55. p. 613-621.

• DUARTE, L. T. ; DONNO, D. ; LOPES, R. R. ; ROMANO, J. M. T. . Seismic Signal Processing: Some Recent Advances. In: IEEE 39th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2014, Florença. Proceedings of the IEEE 38th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2014.

• NADALIN, E. Z. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. . An MSE-Based Theoretical Limit to the Performance of Linear Source Extraction and Equalization Methods in Undermodeled Scenarios. In: International Telecommunications Symposium (ITS), 2014, São Paulo. Proceedings of the International Telecommunications Symposium (ITS), 2014.

• ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. . Blind Source Separation for Overdetermined Linear Quadratic Mixtures of Bandlimited Signals. In: International Telecommunications Symposium, 2014, São Paulo. Proceedings of the International Telecommunications Symposium, 2014.

• SALLES-FILHO, S. L. M. ; METCALFE, S. ; BIN, A. ; AZEVEDO, A. T. ; DUARTE, L. T. . Retaking Shackles? model towards R&D and innovation planning and management. In: 15th International Conference of the International Joseph A. Schumpeter Society (ISS), 2014, Jena. Proceedings of the 15th International Conference of the International Joseph A. Schumpeter Society (ISS), 2014.

• DUVAL, L. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . An Overview of Signal Processing issues in Chemical Sensing. In: 38th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2013, Vancouver. Proceedings of the IEEE 38th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2013.

• DUARTE, L. T. ; LOPES, R. R. ; FACCIPIERI, J. H. ; ROMANO, J. M. T. ; TYGEL, M. . Separation of Reflection from Diffraction Events via the CRS Technique and a Blind Source Separation Method based on Sparsity Maximization. In: 13th International Congress of the Brazilian Geophysical Society, 2013, Rio de Janeiro. Proceedings of the 13th International Congress of the Brazilian Geophysical Society, 2013.

• COSTA FILHO, C. A. ; DUARTE, L. T. ; TYGEL, M. . Multiple attenuation through independent component analysis: a case study. In: 13th International Congress of the Brazilian Geophysical Society, 2013, Rio de Janeiro. Proceedings of the 13th International Congress of the Brazilian Geophysical Society, 2013.

• DUARTE, L. T. ; NADALIN, E. Z. ; NOSE FILHO, K. ; ZANETTI, R. A. ; ROMANO, J. M. T. ; TYGEL, M. . Application of Robust Principal Component Analysis to Seismic Data Processing. In: 74th EAGE Conference & Exhibition, 2012, Copenhagen. Proceedings of the 74th EAGE Conference & Exhibition, 2012.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . Blind Compensation of Nonlinear Distortions via Sparsity Recovery. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2012), 2012, Bucareste. Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2012), 2012.

• DUARTE, L. T. ; NADALIN, E. Z. ; NOSE FILHO, K. ; ZANETTI, R. A. ; ROMANO, J. M. T. ; TYGEL, M. . Seismic Wave Separation by means of Robust Principal Component Analysis. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2012), 2012, Bucareste. Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2012), 2012.

• NOSE FILHO, K. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. ; NADALIN, E. Z. ; FERRARI, R. ; ROMANO, J. M. T. . Sobre Filtragem Lp. In: XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrt 2012), 2012, Brasília. Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrt 2012), 2012.

• ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; SORIANO, D. C. ; ATTUX, R. R. F. ; SUYAMA, R. ; DEVILLE, Y. ; JUTTEN, C. . Recurrent Source Separation Structures as Iterative Methods for Solving Nonlinear Equation System. In: XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrt 2012), 2012, Brasília. Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrt 2012), 2012.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . Aplicação da Análise de Componentes Independentes ao Problema de Reconhecimento de Padrões em Gráficos de Controle Multivariáveis. In: XIX Simpósio de Engenharia de Produção (SIMPEP), 2012, Bauru. Anais do XIX SIMPEP, 2012.

• MUNOZ, C. P. F. ; COSTA FILHO, C. A. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. ; TYGEL, M. . Multiple attenuation via Blind Source Separation methods. In: V Simpósio Brasileiro de Geofísica, 2012, Salvador. Anais do V Simpósio Brasileiro de Geofísica, 2012.

• ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. ; LOPES, R. R. ; TYGEL, M. . Quando 'menos é mais': Explorando a Esparsidade em Processamento de Sinais Geofísicos. In: XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT'12), 2012, Brasília. Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT'12), 2012.

• DUARTE, L. T. ; ANDO, R. A. ; ATTUX, R. R. F. ; DEVILLE, Y. ; JUTTEN, C. . Separation of Sparse Signals in Overdetermined Linear-Quadratic Mixtures. In: The 10th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2012), 2012, Tel Aviv. Proceedings of the 10th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2012), 2012.

• NADALIN, E. Z. ; BOCCATO, L. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; LOPES, A. ; ROMANO, J. M. T. ; SUYAMA, R. . Multimodal Optimization in the Context of Sparse Component Analysis. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - SSCI 2011, 2011, Paris. Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - SSCI 2011, 2011.

• ROSA, E. S. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ROMANO, J. M. T. . Signal Recovery in PDM Optical Communication Systems Employing Independent Component. In: IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2011, Rio de Janeiro. Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2011.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . Blind Extraction of Sparse Components Based on L0-norm Minimization. In: IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP2011), 2011, Nice. Proceedings of the The 2011 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP2011), 2011.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . Une méthode d?extraction de sources parcimonieuses fondée sur la norme L0. In: Colloque GRETSI, 2011, Bordeaux. Actes du XXIIIième Colloque GRETSI, 2011.

• MEGANEM, I. ; DEVILLE, Y. ; HOSSEINI, S. ; DÉLIOT, P. ; BRIOTTET, X. ; DUARTE, L. T. . Méthode de Factorisation en Matrices Non-négatives pour des mélanges linéaires quadratiques. In: Colloque GRETSI, 2011, Bordeaux. Actes du XXIIIième Colloque GRETSI, 2011.

• MEGANEM, I. ; DEVILLE, Y. ; HOSSEINI, S. ; DÉLIOT, P. ; BRIOTTET, X. ; DUARTE, L. T. . Linear-quadratic and Polynomial Non-negative Matrix Factorization; Application to Spectral Unmixing. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2011), 2011, Barcelona. Proceedings of the 19th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2011), 2011.

• SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NADALIN, E. Z. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. . An Immune-Inspired Information-Theoretic Approach to the Problem of ICA over a Galois Field. In: IEEE Information Theory Workshop (ITW 2011), 2011, Paraty. Proceedings of the IEEE Information Theory Workshop (ITW 2011), 2011.

• TAKAHATA, A. K. ; AGULHARI, C. M. ; DUARTE, L. T. ; LOPES, R. R. ; P. L. D. Peres ; ROMANO, J. M. T. . Métodos de Compressed Sensing para Compressão de Sinais ECG. In: XXII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB), 2010, Tirandentes. Anais do XXII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB), 2010.

• RIVET, B. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . Blind Extraction of Intermittent Sources. In: The 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010, Saint Malo. Proceedings of the 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010.

• NADALIN, E. Z. ; TAKAHATA, A. K. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. . Blind Extraction of the Sparsest Component. In: The 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010, Saint Malo. Proceedings of the 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; DEVILLE, Y. ; ROMANO, J. M. T. ; JUTTEN, C. . Blind Source Separation of Overdetermined Linear-Quadratic Mixtures. In: The 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010, Saint Malo. Proceedings of the 9th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation (LVA/ICA 2010), 2010.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; MOUSSAOUI, S. . Bayesian source separation of linear-quadratic and linear mixtures through a MCMC method. In: IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2009, Grenoble. Proceedings of the 2009 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE MLSP), 2009.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; RIVET, B. ; JUTTEN, C. ; ROMANO, J. M. T. . Source Separation of Baseband Signals in Post-Nonlinear Mixtures. In: IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2009, Grenoble. Proceedings of the 2009 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE MLSP), 2009.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; MOUSSAOUI, S. . Séparation de sources dans le cas de mélanges linéaires-quadratiques et linéaires par une approche bayésienne. In: XXII Coloque GRETSI, 2009, Dijon. actes du XXII Coloque GRETSI, 2009.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; MOUSSAOUI, S. . on-Selective Electrode Array Based on a Bayesian Nonlinear Source Separation Method. In: The 8th Internacional Conference on Independent Component Analysis and Signal Separation (ICA 2009), 2009, Paraty. Proceedings of the 8th Internacional Conference on Independent Component Analysis and Signal Separation (ICA 2009), 2009.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . A nonlinear source separation approach for the Nicolsky-Eisenman model. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2008, Lausanne. Proceedings of the 16th European Signal Processing Conference, 2008.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . A Mutual Information Minimization Approach for a Class of Nonlinear Recurrent Separating Systems. In: IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2007, Tessalônica. Proceedings of the 2007 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2007.

• DIAS, T. M. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Source Separation of Post-Nonlinear Mixtures Using Evolutionary Computation and a Local Search Procedure. In: XXIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2007, Recife. Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2007.

• DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. . Blind Source Separation of a Class of Nonlinear Mixtures. In: The 7th International Conference on Independent Component Analysis and Signal Separation (ICA 2007), 2007, Londres. Proceedings of the Independent Component Analysis and Signal Separation, 2007.

• KNIDEL, H ; FERRARI, R. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. ; ROMANO, J. M. T. . A Hybrid Unsupervised Clustering Algorithm for Channel Equalization. In: IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2006, Maynooth. Proceedings of the 2006 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2006.

• DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; VON ZUBEN, F. J. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Source Separation of Post-nonlinear Mixtures Using Evolutionary Computation and Order Statistics. In: 6th International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation (ICA 2006), 2006, Charleston. Proceedings of the 6th International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation (ICA 2006), 2006.

• DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. ; FERRARI, R. ; CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. ; ROMANO, J. M. T. . Uma Proposta para Equalização Baseada em Redes Neurais Recorrentes e Sistemas Imunológicos Artificiais. In: XXII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações - SBrt'05', 2005, Campinas. Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2005, 2005.

• ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; FERRARI, R. ; PANAZIO, C. M. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. ; ROMANO, J. M. T. . MLP-Based Equalization and Pre-Distortion Using an Artificial Immune Network. In: IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2005, Mystic, CT. Proceedings of the 2005 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2005, 2005.

• ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. ; ROMANO, J. M. T. . Adaptive Identification of Feedback Systems Using an Artificial Immune Network. In: International Conference on Telecommunications, 2004, Fortaleza. Proceedings of the 11th International Conference on Telecommunications (ICT), 2004, 2004.

• PELISSARI, RENATA ; CAMPELLO, BETANIA ; PELEGRINA, GUILHERME DEAN ; Suyama, Ricardo ; AVILA, SANDRA ; Duarte, Leonardo Tomazeli . Abordagens à ética em Inteligência Artificial: uma análise comparativa de estratégias nacionais. In: Conferência LatinoAmericana de Ética em Inteligência Artificial, 2024, Brasil. Anais da I Conferência Latino-Americana de Ética em Inteligência Artificial (LAAI-Ethics 2024), 2024. p. 153.

• BIN, A. ; DUARTE, L.T. ; SALLES-FILHO, S. L. M. . Agenda estratégica para a pesquisa agrícola: proposição de um modelo de priorização e apoio à decisão. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• BRAGIL, F. B. ; ANON, I. C. ; DUARTE, L.T. . Um estudo sobre a aplicação de métodos de apoio à decisão multicritério ao problema de ordenamento de atletas de futebol. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• MENDES, I. O. ; TOREZZAN, C. ; DUARTE, L.T. . Classificacão de planos de tratamento em radioterapia através de metodologias de análise multicritério. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• SILVA, L. R. F. ; DUARTE, L.T. . Aplicação da análise envoltória de dados para avaliação de eficiência dos municípios de campinas e região. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• MARIA, P. F. ; DUARTE, L.T. ; TOREZZAN, C. ; DANTONA, A. O. . Aplicando redes neurais para prever fluxos migratórios. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• SOARES, F. C. ; DUARTE, L. T. . Um Estudo do Índice Paulista de Vulnerabilidade Social sob a ótica de Métodos de Apoio à Decisão Multicritério. In: IV Seminário Nacional População, Espaço e Ambiente ? Big data e análises espaciais nos estudos de população, 2017, Limeira. Anais do IV Seminário Nacional População, Espaço e Ambiente, 2017.

• MARIA, P. F. ; DUARTE, L. T. ; DANTONA, A. O. . Seleção de atributos no estudo dos fluxos migratórios intermunicipais utilizando técnicas de análise multivariada. In: IV Seminário Nacional População, Espaço e Ambiente - Big data e análises espaciais nos estudos de população, 2017, Limeira. Anais do IV Seminário Nacional População, Espaço e Ambiente ? Big data e análises espaciais nos estudos de população, 2017.

• FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; FERRARI, R. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; MONTALVAO FILHO, J. ; ROMANO, J. M. T. . Optimal Time-Series Prediction over Galois Fields. In: 3º III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS-UNICAMP'2013), 2012, Campinas. Anais do III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS-UNICAMP'2013), 2012.

• ANDO, R. A. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. . Separação Cega de Fontes no Contexto de Misturas Polinomiais. In: II Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2011, Campinas. Anais do II Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2011.

• SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NADALIN, E. Z. ; COELHO, G. P. ; VON ZUBEN, F. J. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. . ICA over Finite Fields: an Immune-Inspired Information-Theoretic Approach. In: II Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2011, Campinas. Anais do II Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2011.

• PEREIRA, F. O. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. . Métodos para Separação de Misturas com Não-Linearidade Posterior Baseados em Inteligência Computacional. In: III Encontro dos Alunos e Docentes do Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial, 2010, Campinas. Anais do III EADCA, 2010.

• PEREIRA, F. O. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. . Separação Cega de Misturas com Não-Linearidade Posterior Utilizando Estruturas Monotônicas e Computação Natural. In: 1º Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS-UNICAMP'2010), 2010, Campinas. Anais do SPS-UNICAMP 2010, 2010.

• TAKAHATA, A. K. ; AGULHARI, C. M. ; DUARTE, L. T. ; LOPES, R. R. ; P. L. D. Peres ; ROMANO, J. M. T. . Compressão de sinais ECG com métodos de Compressed Sensing. In: 1º Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS-UNICAMP'2010), 2010, Campinas. Anais do SPS-UNICAMP 2010, 2010.

• QUEZADA, A. J. I. ; DUARTE, L. T. . A novel non-negative matrix factorization for addressing fairness issues. In: LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2024), 2024, Fortaleza. Anais do LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2024), 2024.

• PELISSARI, R. ; CAMPELLO, B. S. C. ; SUYAMA, R. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. . Enhancing Reliability in Global AI Index Rankings Through SMAA and Statistical Analysis. In: 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024, Hammamet. 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024.

• CAMPELLO, B. S. C. ; PELISSARI, R. ; PELEGRINA, G. D. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. . Quantifying Uncertainty in Decision Ranking: A New Index for Assessing Discrepancies Between SMAA Acceptability Index and Existing Ranking. In: 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024, Hammamet. 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024.

• CAMPELLO, BETANIA S. C. ; PELEGRINA, G. D. ; PELISSARI, R. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. . Enhancing Transparency and Quality in AI Ranking: A Methodological Analysis of the Global AI Index. In: 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024, Hammamet. 27TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM2024), 2024.

• DUARTE, L.T. ; CAMPELLO, B. S. C. ; PELISSARI, R. ; PELEGRINA, G. D. ; SUYAMA, R. . Measuring artificial intelligence development: A new approach based on MCDA methods exploiting temporal information. In: 96th meeting of the EURO Working Group on Multiple Criteria Decision Aiding (EWG-MCDA), 2023, Paris. Book of Abstracts of the 96th meeting of the EURO Working Group on Multiple Criteria Decision Aiding (EWG-MCDA), 2023.

• ISHARA, P. C. ; PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. . A fair multicriteria decision making method: an approach based on the optimization of the aggregation operator parameters. In: The 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022, Portsmouth. Proceedings of the 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L. T. ; GRABISCH, M. ; ROMANO, J. M. T. . Interpretable models based on the Choquet integral: An overview and research perspectives in data science. In: The 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022, Portsmouth. Proceedings of the 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022.

• CAMPELLO, B. S. C. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. ; ROMANO, J. M. T. . A preference disaggregation method using time-series-based approach applied to basketball. In: The 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022, Portsmouth. Proceedings of the 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022.

• PELISSARI, R. ; AMOR, S. B. ; DUARTE, L. T. . A data-driven multiple criteria sorting approach to constructing social vulnerability composite indicators using the Choquet integral. In: The 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022, Portsmouth. Proceedings of the 26th International Conference on Multiple Criteria Decision Making (MCDM 2022), 2022.

• YAMADA, F. T. ; DUARTE, L. T. . Análise de componentes principais e equidade. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• MODESTO, M. ; DUARTE, L. T. . Métodos de aprendizado de máquina para predição de receita tributaria municipal. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019, Limeira. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2019), 2019.

• PELISSARI, R. ; DUARTE, L. T. . Flow-based Choquet integral formulation for multi-criteria sorting problems with heterogeneous scales. In: INnovation for Systems Information and Decision meeting (INSID 2019), 2019, Natal. Insid 2019 Meeting Proceedings, 2019. p. 68-69.

• TOREZZAN, C. ; DELAGO, L. C. ; DUARTE, L. T. . An unsupervised approach for weighting criteria in multicriteria decision analysis. In: INnovation for Systems Information and Decision meeting (INSID 2019), 2019, Natal. INSID 2019 Meeting Proceedings, 2019. p. 62-62.

• MODESTO, M. ; DUARTE, L.T. . Métodos de aprendizado de máquina para predição de receita tributária municipal. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• BRAGIL, F. B. ; TAKAHASHI, J. L. ; DUARTE, L.T. . Um estudo sobre a aplicação de métodos de aprendizado de máquinas para a predição de resultados em futebol. In: III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO 2018), 2018, Limeira. Anais do III Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste, 2018.

• MOREIRA, N. J. M. ; DUARTE, L.T. ; TOREZZAN, C. . Estimação de dados faltantes em matrizes de distâncias utilizando técnicas de posto reduzido. In: The XVIII Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research (CLAIO 2016), 2016, Santiago. Proceedings of the the XVIII Latin-Iberoamerican Conference on Operations Research (CLAIO 2016), 2016.

• PELEGRINA, G. D. ; DUARTE, L.T. . Otimizacão Multiobjetivo Aplicado ao Problema de Separacão Cega de Fontes. In: II Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO-SE), 2016, Limeira. Anais do II Encontro Regional de Pesquisa Operacional do Sudeste (ERPO-SE), 2016.

• PELISSARI, R. ; SUYAMA, R. ; DUARTE, L. T. ; SÁ EARP, H. N. . Identifying relevant indicators for monitoring a National Artificial Intelligence Strategy. AI & SOCIETY , 2025.

• PELISSARI, R. ; SILVA, C. C. ; UECHI, C. A. S. ; COSTA, J. P. ; DUARTE, L. T. . Painel 'IA e o Desenvolvimento Sustentável' no 2º Seminário do Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial. 2025. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GUERREIRO, I. ; MORAIS, M. A. ; DUARTE, L. T. . Mesa redonda no II Congresso Brasileiro de Biologia Sintética (CBBS) - IA e Biologia Sintética. 2025. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DUARTE, L. T. . Palestra no Ciclo 'Diálogos Ilum' - Aprendizado de máquina não supervisionado: aplicações em separação de sinais e em agregação de dados. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DUARTE, L.T. . Palestra no Séminaire Pluridisciplinaire d'Optimisation de Toulouse (SPOT) - Multi-objective optimization for latent variable analysis: applications to source separation and dimensionality reduction. 2023. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• DUARTE, L. T. . Palestra na Journée du chantier ENV'IA - Perspectives in quantum machine learning: Quantum adiabatic computing. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DUARTE, L. T. . Palestra XXI Congresso de Iniciação Científica da Unicamp - Inteligência Artificial e seus impactos na pesquisa científica. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• DUARTE, L. T. . Palestra no XXXI Congresso de Iniciação Científica da Unicamp - Inteligência Artificial e seus impactos na pesquisa científica. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• RODRIGUES, L. C. R. ; SILVEIRA, S. A. ; DUARTE, L. T. . Mesa redonda no VII Encontro Integrado de Pós-graduação da Faculdade de Ciências Aplicadas (UNICAMP) - Uso e impactos da Inteligência Artificial sobre o ensino de pós-graduação e a pesquisa. 2023. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DUARTE, L. T. . Applications of data-driven methods in multiple criteria decision making (Tutorial). 2022. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DUARTE, L. T. . IA e Sociedade: aspectos éticos e regulatórios. 2022. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• DUARTE, L. T. . Plenária no LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2021) - Desafios éticos em inteligência artificial. 2021. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• DUARTE, L. T. . Palestra no I Congresso Internacional Lusófono de Inteligência Artificial, Filosofia e Direito: Algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos sobre preceitos éticos: perspectivas e desafios. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• DUARTE, L. T. . Apresentação na 4° Reunião Ordinária do Comitê de Governança da EBIA - Algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos sobre preceitos éticos: perspectivas e desafios. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DUARTE, L. T. . Apresentação na mesa temática do Centro de Tecnologia (CTC) da UEM. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DUARTE, L. T. . Seminário no Laboratório Gipsa-lab (Grenoble, França) - Tensor-based aggregation in multi-criteria decision making. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• DUARTE, L. T. . Seminário na École Centrale de Nantes (França) - Multi-objective Approach for Blind Source Separation: Applications to Chemical Sensors. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• DUARTE, L. T. . Apresentação no Pint of Science Brasil: Inteligência Artificial e Preconceito. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DUARTE, L. T. . Seminário no Instituto Técnico Superior (IST, Portugal) - Multi-objective Approach for Blind Source Separation: Applications to Chemical Sensors. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Rede de Colaboração para Desenvolvimento de Métodos em Inteligência Artificial Responsável, Descrição: Atualmente, um dos principais desafios da inteligência artificial (IA) é conciliar todos os benefícios de sua utilização com um uso responsável e sustentável. Por exemplo, já se sabe que, ao lidar com dados históricos, algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender (e replicar) decisões enviesadas em relação a diferentes segmentos da sociedade, como raça e gênero. Além disso, um desafio importante na utilização de modelos não lineares, como redes neurais, é compreender as relações entre os atributos utilizados como entrada do modelo e a saída predita. Esses desafios motivam as temáticas abordadas no presente projeto, cujo tema central é o desenvolvimento de soluções de IA responsável (ou ética). Em uma primeira linha de trabalho, desenvolveremos e analisaremos novos métodos de aprendizado de máquina para mitigação e identificação de vieses, especialmente no paradigma não supervisionado. A segunda linha aborda o desenvolvimento de algoritmos de explicabilidade, capazes de fornecer elementos de compreensão sobre o funcionamento de modelos considerados caixas-pretas. Em relação aos objetivos do projeto, pretendemos desenvolver conjuntamente novas soluções nessas duas frentes, explorando as sinergias entre as competências das equipes sediadas no Brasil e nas instituições parceiras no exterior. Além disso, com o objetivo de estabelecer uma rede de cooperação de longo prazo, o projeto visa estabelecer orientações em parceria entre os pesquisadores atuando no Brasil e no exterior.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / Ricardo Suyama - Integrante / Guilherme Dean Pelegrina - Integrante / Betania Silva Carneiro Campello - Integrante / Renata Pelissari Infante - Integrante / Cássio Fraga Dantas - Integrante / José Henrique de Morais Goulart - Integrante / Pedro Luiz Coelho Rodrigues - Integrante / Ricardo Borsoi - Integrante / Ricardo Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2024 - 2025

  Inteligência Artificial Ética por meio de Métodos baseados em Inferência Causal, Descrição: Projeto aprovado no EDITAL DERI-UNICAMP 44/2024, visando estabelecimento de colaboração com University College London (UCL). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / Ricardo Silva - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual de Campinas - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  Métodos de processamento de sinais adaptados para o paradigma de computação quântica, Descrição: Bolsa de produtividade em pesquisa (PQ) Nível 1D. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2023 - 2025

  Inteligência artificial e ciência de dados aplicados para otimização logística e dimensionamento de recursos, Descrição: Este Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento tem como objetivo a concepção de soluções para problemas logísticos e dimensionamento de recursos, de importância estratégica para os Correios, por meio da integração de modelos de otimização, de aprendizado de máquina, ciência de dados e simulação. O projeto contempla quatro temas de trabalho que serão desenvolvidos em paralelo, com equipes próprias, sob uma estrutura de coordenação centralizada. Essa estrutura permitirá que cada tema tenha sua própria equipe de trabalho, com autonomia para realizar investigações de âmbito mais específico, mas mantendo uma conexão com os demais temas e com a visão geral do projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Integrante / Cristiano Torezzan - Coordenador / Washington Alves de Oliveira - Integrante / Priscila Cristina Berbert Rampazzo - Integrante / Diego Jacinto Fiorotto - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos - ADM Central - Outra.

• 2023 - Atual

  BI0S - Brazilian Institute of Data Science, Descrição: O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação. Ele vai contribuir com o desenvolvimento científico-tecnológico e social em áreas estratégicas que surgirão da interação entre todos os atores envolvidos. Ademais, o Centro vai incentivar uma cultura de empreendedorismo, visando explorar o potencial de suas propostas. Também serão promovidas ações de difusão de conhecimento, buscando atrair novos talentos do ensino médio e dos primeiros anos da faculdade, e promover cursos de extensão para profissionais. Inicialmente, o Centro focará em duas áreas estratégicas no plano nacional: Saúde (trilha focal) e Agropecuária (Agro, trilha secundária). Na Trilha Saúde, o foco de atuação do BI0S se dará no enfrentamento de problemas associados à saúde da mulher nos diversos momentos de seu ciclo de vida. Numa primeira etapa, os principais problemas que serão abordados estão relacionados à morte materna e neonatal e à mortalidade precoce de mulheres por doenças preveníveis e potencialmente curáveis, como o câncer de colo e câncer de mama. Outros problemas de interesse incluem ferramentas de IA para diagnóstico médico e para o desenvolvimento de remédios. Na trilha Agro, o objetivo principal é ampliar a disponibilidade e a qualidade de informações úteis para a tomada de decisões na agropecuária, tanto em escala local como regional, ou mesmo global, com soluções para a agricultura de precisão, e abordando também problemas tais como os impactos das mudanças climáticas. Também serão desenvolvidos métodos para otimização do uso de recursos agrícolas, a para a integração sustentável entre a indústria e o ambiente. Além das trilhas Saúde e Agro, o BI0S conta com uma trilha de Método, cujo objetivo é subsidiar as frentes de aplicação com ferramentas de IA. Finalmente, cabe destacar que a atuação em duas trilhas temáticas posiciona o BI0S como um centro capaz de abordar problemas transversais de grande interesse atual e que se encontram na fronteira entre as trilhas Saúde e Agro, como as relações entre uma determinada estratégia de cultivo e seus efeitos na saúde humana. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador / Ricardo Suyama - Integrante / Guilherme Palermo Coelho - Integrante / Denis G. Fantinato - Integrante / Sueli Irene Rodrigues Costa - Integrante / Cristiano Torezzan - Integrante / Washington Alves de Oliveira - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / Priscila Cristina Berbert Rampazzo - Integrante / Alvaro de Oliveira D'Antona - Integrante / Renato Machado - Integrante / Henrique Nogueira de Sá Earp - Integrante / Rodolfo de Carvalho Pacagnella - Integrante / Priscila Pereira Coltri - Integrante / Jurandir Zullo Jr - Integrante / Konradin Metze - Integrante / Alexandre Gori Maia - Integrante / Claudia Regina Castellanos Pfeiffer - Integrante / Jorge Moreira de Souza - Integrante / Niro Higuchi - Integrante / Peter Sussner - Integrante / Rosangela Ballini - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.

• 2023 - Atual

  Desenvolvimento de métodos imparciais de fatoração não supervisionada de dados, Descrição: A área de aprendizado máquina (AM), importante vertente da inteligência artificial, é atualmente um tema central no avanço científico e tecnológico nas mais diversas frentes do conhecimento, com aplicações de alto impacto em áreas como saúde inteligente, apoio à tomada de decisão em corporações e sistemas de recomendação. Dado que muitas dessas aplicações envolvem o uso de dados de indivíduos, que, eventualmente, são submetidos a decisões sugeridas pelos algoritmos de AM, um dos grandes desafios atuais é a busca por algoritmos de aprendizado capazes de operar sob certos preceitos éticos, que incluem, por exemplo, aspectos de imparcialidade entre diferentes segmentos populacionais, como aqueles caracterizados pela raça ou pelo gênero. Nos últimos anos, houve avanços no desenvolvimento de métodos ditos imparciais para a vertente supervisionada do AM. Contudo, há lacunas importantes a serem preenchidas no estudo de métodos imparciais para o caso não supervisionado, no qual o tratamento da informação é feito exclusivamente com base em conjuntos de dados não rotulados. Assim, o presente projeto visa o desenvolvimento e análise de métodos imparciais de fatoração não supervisionada de dados, além da aplicação das soluções obtidas em problemas como compressão de dados, sistemas de recomendação, e processamento da linguagem natural via modelagem de tópicos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / João Marcos Travassos Romano - Integrante / Yannick Deville - Integrante / Guilherme Dean Pelegrina - Integrante / Washington Alves de Oliveira - Integrante / Vincent Vigneron - Integrante / Glaucia Jardim Pissinelli - Integrante / Gaël Mahé - Integrante / Alejandra Jimena Inga Quezada - Integrante / Guilherme Lima Correa - Integrante / Mateus Rodrigues de Paula - Integrante / Mércia De Sousa Rocha - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2024

  Fronteiras em aprendizado de máquina: do aprendizado de representações a metodologias desenvolvidas sob preceitos éticos, Descrição: A área de aprendizado de máquina pode ser considerada como um dos principais tópicos atuais de pesquisa. O interesse por trás de tais métodos decorre das possibilidades de aplicação de impacto em diferentes ramos, que vão desde a medicina até a indústria inteligente. Frente à relevância desse assunto, o presente projeto visa estabelecer uma rede de colaboração para abordar problemas na fronteira do conhecimento em aprendizado de máquina. Dentre os desafios a serem tratados, focaremos no desenvolvimento de novas abordagens para o problema de aprendizado de representações, além do estudo de métodos de aprendizado de máquina equipados de mecanismos de interpretabilidade e imparcialidade. Tais desafios serão abordados por meio de estratégias recentes da área, como a utilização de modelos causais e de métodos avançados de análise de variáveis latentes. Como principais resultados esperados, o presente projeto visa a publicação de trabalhos em colaboração com pesquisadores estrangeiros, bem como o estabelecimento de projetos de doutorado em co-tutela e de doutorado sanduíche. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / Yannick Deville - Integrante / Cristiano Torezzan - Integrante / Washington Alves de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.

• 2021 - 2024

  Aprendizado Profundo para o Problema de Separação de Sinais, Descrição: Bolsa de produtividade em pesquisa (PQ) Nível 2. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2021 - 2022

  Inteligência Artificial Explicável (XAI) para detecção de anomalias em padrões de consumo energético de baterias de dispositivos móveis, Descrição: O objetivo principal do projeto é propor métodos de aprendizado de máquina capazes de obter alto nível de desempenho em aplicações relacionadas à detecção de anomalias em padrões de consumo energético de baterias de dispositivos móveis. Também visamos desenvolver um módulo de inteligência artificial explicável, capaz de equipar o algoritmo desenvolvido com um bom nível de interpretabilidade com relação à relevância de cada um dos atributos considerados no processo de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / Cristiano Torezzan - Integrante / Henrique Nogueira de Sá Earp - Integrante., Financiador(es): MOTOROLA MOBILITY COMÃ?RCIO DE PRODUTOS ELETRÃ?NICOS LTDA - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2022

  Separação não-supervisionada de sinais: um estudo sobre a aplicabilidade de redes generativas adversárias e sobre modelos não-lineares baseados na integral de Choquet, Descrição: O problema de separação cega de fontes (BSS) se trata da recuperação de um conjunto de sinais fontes a partir exclusivamente de um conjunto de misturas, ou seja, de maneira não-supervisionada. A BSS, intensamente estudada em processamento de sinais e por outras comunidades relacionadas à análise de dados, apresenta uma gama interessante de aplicações práticas, que vão desde a separação de sinais biomédicos até a extração de características para tarefas em aprendizado de máquina. Neste projeto, abordaremos um dos principais desafios da área de BSS: o caso de misturas não-lineares. Nosso objetivo central consiste no estabelecimento de métodos para novos modelos de mistura. Num primeiro momento, modelos de mistura baseados na integral de Choquet serão investigados. Uma das motivações dessa frente é que os parâmetros da integral de Choquet, quando expressos em certos domínios, permitem quantificar a contribuição de cada atributo, bem como da coalização de atributos; tal característica vai de encontro com a crescente busca por modelos não-lineares interpretáveis. Numa segunda frente, conduziremos uma investigação sobre a aplicabilidade das redes generativas adversárias (GANs) em BSS. As GANs, que vêm sendo utilizadas com sucesso em tarefas de aprendizado não-supervisionado, apresentam um grau de flexibilidade considerável, que pode ser útil em problemas de BSS. Os métodos desenvolvidos serão testados em problemas reais, provenientes de dois domínios: separação de sinais químicos e separação de imagens. Ademais, aplicaremos as propostas do trabalho na busca por representações desemaranhadas de dados, um tópico de fronteira na área de aprendizado de máquina. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2025

  Representação e Otimização Esparsa: Algoritmos Aplicados a Problemas Inversos Mal Postos, Descrição: Este projeto de pesquisa CAPES-COFECUB está centralizado na Universidade Estadual de Campinas e se desenvolverá em parceria com a Universidade Federal do ABC e parceiros Franceses (ENS Paris-Saclay, Université Paris Descartes, e University Côte dAzur). Em termos gerais, o presente projeto enfocará dois problemas de grande relevância para a área de processamento de sinais e com os quais os grupos envolvidos já possuem certo histórico de resultados de pesquisa: a geolocalização e a separação de fontes. Tais problemas serão abordados num contexto de sinais e/ou sistemas que apresentem propriedades de esparsidade e nossos esforços se concentrarão em representações esparsas e algoritmos associados. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador / Ricardo Suyama - Integrante / André Kazuo Takahata - Integrante / Gaël Mahé - Integrante / Pascal Larzabal - Integrante / Jean-Pierre Barbot - Integrante / Laure Blanc-Féraud - Integrante.

• 2018 - 2021

  Processamento Não-supervisionado de Sinais: Aplicações em Separação de Fontes e ao Apoio à Decisão Multicritério, Descrição: Bolsa de produtividade em pesquisa (PQ) Nível 2. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2015 - 2018

  Novos Métodos para Separação de Fontes e Atenuação de Distorções Não-lineares, Descrição: Bolsa de produtividade em pesquisa (PQ) Nível 2. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2015 - 2017

  Desenvolvimento de novos métodos de apoio à decisão multicritério utilizando técnicas avançadas de processamento de sinais, Descrição: Um dos problemas centrais na análise de decisão multicritério diz respeito ao desenvolvimento de métodos quantitativos capazes de ordenar um conjunto de alternativas levando em conta diferentes critérios de decisão. Tais métodos vêm sendo intensamente aplicados em problemas presentes em diferentes áreas do conhecimento. No entanto, a despeito do expressivo grau de desenvolvimento da análise de decisão multicritério e de seu papel central na pesquisa operacional, há ainda importantes desafios científicos a serem superados na área. Algumas dessas questões serão abordadas no presente projeto de pesquisa. Notadamente, buscaremos novos métodos capazes de prover uma ordenação adequada mesmo na situação em que os critérios de decisão estão relacionados, o que é muito comum na prática. Além disso, investigaremos o caso de decisão multicritério em cenários com dados de entrada incompletos. Finalmente, abordaremos o problema de decisão em grupo, tendo como objetivo principal desenvolver novos métodos que sejam robustos a possíveis vieses causados pela presença de um grupo majoritário de pessoas que possuem opiniões similares. O principal aspecto inovador do projeto se encontra nas ferramentas que serão utilizadas para abordar os problemas mencionados. Diferentemente das estratégias clássicas da área, buscaremos integrar às abordagens existentes técnicas avançadas de processamento de sinais, tais como a análise de componentes independentes, representações matriciais de posto de reduzido, e modelagem tensorial. Experimentos numéricos e análises teóricas serão utilizados para comparar os métodos desenvolvidos com as soluções clássicas da área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2018

  Challenges in Extraction and Separation of Sources, Descrição: Separation/extraction of sources are wide concepts in information sciences, since sensors provide information mixing and an essential step consists in separating or extracting useful information from unuseful one, called noise. In this project, we consider three challenges. The first one is the multimodality. Indeed, with the multiplication of kinds of sensors, in many areas like biomedical signal processing, hyperspectral imaging, etc. there are many ways for recording the same physical phenomenon leading thus to multimodal data. Multimodality has been studied in the framework of human-computer interface or in data fusion, but never at the signal level. The objective is to provide a general framework for modeling classical multimodal properties, like complementarity, redundancy, equivalence, etc. as of function of source signals. The second challenge is nonlinearity. Indeed, there exist a few cases where the mixtures are essentially nonlinear, e.g. with chemical sensors. The main objective is to enlarge results on identifiability conditions for new classes of nonlinearities and priors on sources. The third challenge is the data size. For high-dimension data (e.g. EEG or MRI in brain imaging), separating all the sources is neither tractable nor relevant, since one would like to only extract the useful sources. Conversely, for a small number of sensors, especially smaller than the number of sources, it is again necessary to only focus on the useful signals. The main objective is to develop generic approaches able to only extract useful signals, based on simple reference signal, modeling weak properties of the useful signal. Finally, validation and relevant modeling must be based on actual signals and problems. In this project, theoretical results and algorithms will be developed in interaction with applications in biomedical engineering (brain-computer interface, EEG, fMRI), chemical engineering, audio-visual scene analysis and hyperspectral imaging. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / Christian Jutten - Coordenador / Bertrand Rivet - Integrante / Jocelyn Chanussot - Integrante / Marco Congedo - Integrante / Ronald Phlypo - Integrante / Massoud Babaie-Zadeh - Integrante / Pierre-Olivier Amblard - Integrante., Financiador(es): European Research Council - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  Métodos avançados de processamento de sinais, Descrição: O objetivo do presente projeto de pesquisa é desenvolver novos métodos de separação de sinais. Em particular, focaremos em situações nas quais os sinais, desejados (fontes) são submetidosa processos de mistura complexos, tais como sistemas não-lineares. Além disso, investigaremos a utilização de informações a priori, tais como esparsidade e determinismo das fontes, no desenvolvimento de métodos capazes de lidar com situações para quais as soluções clássicas baseadas na análise de componentes independentes (ICA) não são eficazes. Finalmente, as técnicas desenvolvidas serão testadas em aplicações importantes oriundas das áreas de sensoriamento químico, processamento de sinais geofísicos, e processamento de imagem. A presente proposta, que está associada ao projeto FAPESP 2012/01546-4, contará com a participação de pesquisadores da UNICAMP e da UFABC, pelo lado-brasileiro, e de pesquisadores do GIPSA-lab (Université Joseph Fourier, Grenoble) e do laboratório IRAP (Université Paul Sabatier, Toulouse), para o lado francês. Mais informações em http://www.bv.fapesp.br/pt/auxilios/58104/metodos-avancados-de-processamento-de-sinais/. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Integrante / Rafael Ferrari - Integrante / Ricardo Suyama - Integrante / Cynthia Cristina Martins Junqueira - Integrante / Christian Jutten - Integrante / Bertrand Rivet - Integrante / Yannick Deville - Integrante / Everton Zaccaria Nadalin - Integrante / Renato da Rocha Lopes - Integrante / Diogo Coutinho Soriano - Integrante / Jérôme Mars - Integrante / Jocelyn Chanussot - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2014

  Separação de Sinais: Novos Métodos e Aplicações, Descrição: No problema de separação cega de fontes (Blind Source Separation - BSS), o objetivo é recuperar um conjunto de sinais fontes a partir exclusivamente de observações que consistem em misturas de tais fontes. Problemas de BSS são encontrados em diversas aplicações práticas, tais como análise de sinais biomédicos e processamento de sinais de áudio. Classicamente, os métodos de BSS assumem um modelo de mistura linear, no qual as fontes podem ser modeladas como variáveis aleatórias independentes. No entanto, dado que nem sempre tais hipóteses são observadas em problemas reais, há um grande interesse atualmente no desenvolvimento de métodos que vão além desse paradigma clássico. O presente projeto de pesquisa se insere nesse contexto. Mais precisamente, buscaremos desenvolver novas soluções capazes de operar, por exemplo, em modelos não-lineares, e em cenários nos quais as fontes são dependentes. Para tanto, visamos explorar outros tipos de informações a priori, como o fato de que as fontes podem ser representadas de modo esparso em um base previamente estabelecida. Uma outra frente de nossa investigação será focada na formulação do problema de BSS através de modelos lineares aditivos. Nesta linha, analisaremos a possibilidade de se aplicar métodos baseados na chamada análise de componentes principais robusta, metodologia esta que vem recebendo atualmente muita atenção na comunidade de processamento de sinais. Finalmente, com o intuito de incorporar de modo eficiente diferentes tipos de informações \textit{a priori}, vislumbramos o desenvolvimento de métodos de separação baseados em técnicas de otimização multiobjetivo. Em todas as frentes mencionadas, nossa investigação será norteada por aplicações de grande relevância nas áreas de sensoriamento químico, processamento de sinais geofísicos, controle estatístico de processos, e tratamento de imagens. Mais informações em http://www.bv.fapesp.br/pt/auxilios/52898/separacao-de-sinais-novos-metodos-e-aplicacoes/. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2015

  Algoritmos de processamento e imageamento sísmico com ênfase em reservatórios carbonáticos, Descrição: O presente projeto tem como principal objetivo a pesquisa e o desenvolvimento de algoritmos de processamento e imageamento de dados sísmicos ligados a reservatórios carbonáticos. Esses algoritmos decorrem de um elenco de técnicas recentes de processamento de sinais, muitas delas ainda pouco exploradas em geofísica, a serem aplicadas em sinergia com o método CRS de imageamento sísmico.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador / Rafael Ferrari - Integrante / Everton Zaccaria Nadalin - Integrante / Rafael Krummenauer - Integrante / Renato da Rocha Lopes - Integrante / Martin Tygel - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Cognição em Sistemas de Comunicações, Descrição: Este projeto de pesquisa está centralizado na Universidade Estadual de Campinas e envolve pesquisadores da Universidade Federal do ABC, da Universidade Federal do Ceará e da Escola Politécnica da USP. O projeto tem em seu princípio uma dupla motivação: por um lado, a nítida confluência de interesses e a fertilização mútua de idéias que vêm sendo verificadas entre pesquisadores das áreas de telecomunicações, processamento de sinais e machine learning; por outro, atendo-se a um aspecto mais tecnológico, a grande discussão em torno de dotar os sistemas de comunicações de uma maior capacidade de adaptação, ou de autoconfiguração, ao meio que o cerca, a ponto de já se chegar às primeiras padronizações do que se convencionou chamar de rádiocognitivo. Assim, o projeto tem como objetivo principal o estudo de técnicas cognitivas aplicadas a comunicações, entendendo por isto tanto a idéia de tornar o sistema como um todo capaz de se adaptar a determinadas condições do ambiente, como, no nível da camada física, dotar os dispositivos e algoritmos a eles associados de capacidade de auto-aprendizado. Dessa forma, dividimos o projeto em duas grandes linhas: a que chamamos Sistemas Cognitivos de Telecomunicações, que compreende principalmente aspectos de otimização entre camadas e alocação de recursos, com ênfase aos sistemas com modulação multi-freqüência; e a que denominamos Processamento Cognitivo da Informação, que se volta para os dispositivos de contra-medida com o intuito de lhes incrementar o nível de cognição, entendido aqui como a capacidade de operar com cada vez menos supervisão. Em termos de plataforma de aplicação, preferimos nos ater aqui à terminologia de redes cognitivas, procurando dar igual ênfase às comunicações sem fio e às comunicações ópticas, que entendemos prioritárias para o cenário atual, e de futuro em curto prazo, das tecnologias de informação e comunicação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador / Rafael Ferrari - Integrante / Cristiano Magalhães Panazio - Integrante / Aline Neves - Integrante / Everton Zaccaria Nadalin - Integrante / Rafael Krummenauer - Integrante / Renato da Rocha Lopes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios