Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Possui Graduação em Ciência da Computação (UNESP, 2005), Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação (UNICAMP, 2008 e 2012). Em 2019, obteve o grau de Livre Docente em Processamento de Imagens de Digitais. Atualmente é Professor Associado (MS-5.3) do Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC), na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). É Editor Associado do periódico Pattern Recognition (Elsevier) e foi Vice-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP. Tem participado de vários projetos de pesquisa nacionais e internacionais. Foi professor visitante na Bangor University/UK em projeto financiado pela Royal Academy of Engineering/UK, na Temple University/USA em programa financiado pela Fulbright Commission e Pesquisador Colaborador do Instituto de Computação da UNICAMP. Tem atuado na coordenação de Projetos de Pesquisa financiados pelo CNPq (Universal) e FAPESP (Jovem Pesquisador I e II, Microsoft PITE e Colaboração com a Fundação Nacional de Ciência da Suíça - SNSF). Coordena e participa de projetos de pesquisa e desenvolvimento na àrea de Petróleo em cooperação com a Petrobras. Atua como Pesquisador do Laboratório de Inteligência Artificial e Vice-Líder do Centro de Ciências Naturais Aplicadas (UNESPetro). Tem experiência e realiza pesquisa em diversas áreas da Ciência da Computação: recuperação de informação, processamento e análise de imagens, aprendizado de máquina, computação de alto desempenho e processamento de linguagem natural. A pesquisa desenvolvida resultou na publicação de mais de 130 artigos científicos em veículos de seletiva política editorial e tem sido reconhecida por meio de prêmios e indicações, em concursos e eventos nacionais e internacionais.
Informações coletadas do Lattes em 07/09/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Ciência da Computação
2009 - 2012
Universidade Estadual de Campinas
Título: Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking and Rank Aggregation in Image Retrieval Tasks
, Ano de obtenção: 2012. Ricardo da Silva Torres. Palavras-chave: re-ranking; rank aggregation; content-based image retrieval.Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Mestrado em Ciência da Computação
2006 - 2008
Universidade Estadual de Campinas
Título: Uma Plataforma de Serviços de Recomendação em Bibliotecas Digitais
, Ano de Obtenção: 2008.Ricardo da Silva Torres.Palavras-chave: sistemas de recomendação; bibliotecas digitais.
Graduação em Ciência da Computação
2001 - 2005
Universidade Estadual Paulista - Rio Claro
Título: Desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Administração Central
Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Informática
1998 - 2000
Formação complementar
2011 - 2011
Introdução ao Scrum. (Carga horária: 24h). , Versist, VERSIST, Brasil.
2010 - 2010
DB2 9.7 Academic Workshop. (Carga horária: 24h). , IBM Software Group, IBM, Brasil.
2010 - 2010
DB2 DB Admin Workshop for Linux, Unix, Windows. (Carga horária: 32h). , IBM Software Group, IBM, Brasil.
2010 - 2010
Modelagem de Requisitos utilizando a ferramenta EA. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2009 - 2009
Análise de Pontos de Função. (Carga horária: 16h). , FATTO - Consultoria e Sistemas, FATTO, Brasil.
2008 - 2008
Gestão de Configuração e Mudanças - SCM. (Carga horária: 8h). , CpMBraxis, CPMBRAXIS, Brasil.
2006 - 2006
Java Web. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
JavaEE 5 e JBoss. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
Processo RUP. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
IBM DB2 Alpha Blox. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
NetBeans, Ant e XML. (Carga horária: 12h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
Java - Básico e Avançado. (Carga horária: 40h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
Struts e JSTL. (Carga horária: 24h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
Controle de Versões - CVS. (Carga horária: 14h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2006 - 2006
Ferramentas de Teste - JUnit. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2005 - 2005
PHP ? Programação Avançada. , SOLIS/RS e Centro de Computação da UNICAMP, SOLIS, Brasil.
2005 - 2005
Java Essencial. (Carga horária: 24h). , Dextra Soluções em Informática S/C Ltda., DEXTRA, Brasil.
2004 - 2004
Acessibilidade na Web. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2004 - 2004
DreamWeaver MX Básico. (Carga horária: 15h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2004 - 2004
Aplicações Web utilizando PHP. (Carga horária: 15h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2003 - 2003
Geração de Imagens para Web e Adobe PhotoShop. (Carga horária: 15h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2003 - 2003
Delphi para Desenvolvedores de Software. (Carga horária: 120h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2003 - 2003
Gestão Arquivística de Documentos Eletrônicos. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2003 - 2003
Zope. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2001 - 2001
Servidor Web Apache. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
2001 - 2001
Java Básico e Conceitos de Orientação a Objeto. (Carga horária: 40h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
1999 - 2000
Oral and Written Communication Course. (Carga horária: 315h). , CCAA Idiomas, CCAA, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistemas de Informação.
Organização de eventos
PEDRONETTE, D.C.G. ; MARROQUIM, R. G. . Workshop of Thesis and Dissertations (WTD) - SIBGRAPI 37th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2024. (Outro).
ELER, D. M. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; COSTA, K. A. P. ; ZAFALON, G. F. D. . XII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP. 2023. (Congresso).
ELER, D. M. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; COSTA, K. A. P. ; ZAFALON, G. F. D. . XI Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP. 2022. (Outro).
ELER, D. M. ; GARCIA, R. E. ; CORREIA, R. C. M. ; MANACERO, A. ; MARANA, A. N. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PAPA, J. P. . VIII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2018. (Outro).
PEDRONETTE, D. C. G. ; BALDASSIN, A. J. ; OLIVEIRA, H. C. ; GUILHERME, I. R. ; PAPA, J. P. ; BREVE, F. A. . VII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2017. (Outro).
Participação em eventos
International Conference on Visual Computing (ISVC). 2024. (Congresso).
SIBGRAPI - 37th Conference on Graphics, Patterns and Images. Unsupervised Dual-Layer Aggregation for Feature Fusion on Image Retrieval Tasks. 2024. (Congresso).
ACM Multimedia. pyUDLF: A Python Framework for Unsupervised Distance Learning Tasks. 2023. (Congresso).
IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE). 2023. (Congresso).
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). A Novel Rank Correlation Measure for Manifold Learning on Image Retrieval and Person Re-ID. 2022. (Congresso).
17th International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP). A Multi-level Rank Correlation Measure for Image Retrieval. 2021. (Congresso).
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019. (Congresso).
International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP). Unsupervised Effectiveness Estimation through Intersection of Ranking References. 2019. (Congresso).
Offshore Technology Conference (OTC). Discovering Patterns within the Drilling Reports using Artificial Intelligence for Operation Monitoring. 2019. (Congresso).
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Manifold Correlation Graph for Semi-Supervised Learning. 2018. (Congresso).
VIII Workshop da Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2018. (Encontro).
International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR). An Unsupervised Distance Learning Framework for Multimedia Retrieval. 2017. (Congresso).
VII Workshop da Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2017. (Encontro).
International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR). Rank Diffusion for Context-Based Image Retrieval. 2016. (Congresso).
VI Workshop da Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2016. (Encontro).
V Workshop da Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2015. (Encontro).
26rd Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Semi-Supervised Learning for Relevance Feedback on Image Retrieval Tasks. 2014. (Congresso).
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Unsupervised Manifold Learning By Correlation Graph and Strongly Connected Components for Image Retrieval. 2014. (Congresso).
International Conference on Multimedia Information Retrieval (ICMR). Unsupervised Distance Learning By Reciprocal kNN Distance for Image Retrieval. 2014. (Congresso).
25rd Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Unsupervised measures for estimating the effectiveness of image retrieval systems. 2013. (Congresso).
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). Exploiting Contextual Information for Image ReRanking and Rank Aggregation in Image Retrieval Tasks. 2013. (Congresso).
III Workshop da Pós-Graduação em Ciência da Computação - UNESP. 2013. (Outra).
17th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Combining Re-Ranking and Rank Aggregation methods. 2012. (Congresso).
Comunicação, Informação e Tecnologia na Unicamp. 2012. (Encontro).
Escola Regional de Alto Desempenho - São Paulo.Efficient Computation of Image Re-Ranking using GPUs. 2012. (Outra).
IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing.Efficient Image Re-Ranking Computation on GPUs. 2012. (Simpósio).
Workshop of Theses and Dissertations - 25th Conference on Graphics, Patterns and Images. Exploiting Contextual Information in Image Retrieval Tasks. 2012. (Congresso).
International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. Image Re-Ranking and Rank Aggregation based on Similarity of Ranked Lists. 2011. (Congresso).
International Conference on Multimedia Retrieval. Exploiting Contextual Spaces for Image Re-Ranking and Rank Aggregation. 2011. (Congresso).
15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking. 2010. (Congresso).
1o Simpósio de Processamento de Sinais da Unicamp.Exploiting Shape Matching and Re-Ranking Strategies for Content-Based Image Retrieval Tasks. 2010. (Simpósio).
23rd Conference on Graphics, Patterns and Images. Distances Correlation for Re-Ranking in Content-Based Image Retrieval. 2010. (Congresso).
International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Shape Retrieval using Contour Features and Distance Optimization. 2010. (Congresso).
7º GeINFO - Gestão de Informática. 2008. (Congresso).
XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Uma plataforma de Serviços de Recomendação para Bibliotecas Digitais. 2008. (Simpósio).
XXII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.RecS-DL: Uma plataforma para Serviços de Recomendação em Bibliotecas Digitais. 2007. (Simpósio).
Just Java. 2006. (Seminário).
XIX Simpósio de Engenharia de Software. 2005. (Simpósio).
12º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.Apoio à tomada de decisões no Mercado de Financeiro utilizando Redes Neurais. 2004. (Simpósio).
Congresso Computação e Mercado. 2004. (Congresso).
XI Semana de Estudos da Ciência da Computação. 2003. (Seminário).
CIENTEC 2001 - Módulo Produção de Softwares. 2001. (Congresso).
I Semana de Informática. 2000. (Seminário).
Participação em bancas
MANINO, E.;PEDRONETTE, D. C. G.. Modelling Explanatory Reasoning: A Study on Explanatory Patterns and Graph-Based Inference. 2025. Dissertação (Mestrado em Master of Philosophy - Department of Computer Science) - University of Manchester.
OISHI, C. M.; RODRIGUES, D. S.;GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS. Predição do Balanço de Energia na Dinâmica de Gotículas: Uma Abordagem com Redes Neurais Recorrentes. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D.C.G.; SILVA, D. F.; RIBAS, L. C.. Machine Learning and Information Retrieval Techniques for Time Series Analysis. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; COELHO, G. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Agrupamento e Agregação de Medidas Objetivas para Ranqueamento de Regras em Classificadores Associativos,. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FARIA, FABIO A.;PEDRONETTE, D. C. G.; FAZENDA, A. L.; PEREIRA, L. A. M.. e-NEAT: Um arcabouço de combinação de classificadores baseados em neuroevolução. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.
OLIVEIRA, O. L.;PEDRONETTE, D. C. G.; NICOLETTI, M. C.. Acelerando a Fase de Busca do Algoritmo k-NN. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Universitário Campo Limpo Paulista.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; CARVALHO, M. A. G.. Combinação de características para recuperação e classificação de imagens médicas. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CALUMBY, R. T.. Aprendizado Não Supervisionado para Recuperação Multimídia Multimodal. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ELER, D. M.; VARGAS, A. S.;PEDRONETTE, D. C. G.. Qualidade em conjuntos de dados rotulados: uso do BERT para revisão de anotações e aplicação de saliência para a identificação de vieses. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; COELHO, G. P.; CARVALHO, V. O.. Métodos de Agrupamento baseados em Informações de Ranqueamento. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; PONTI JUNIOR, M. P.; BREVE, F. A.. Métodos de Aprendizado de Máquina Fracamente Supervisionados Baseados em Ranqueamento. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.; FERRARI, R. J.. Filtragem de ruído em projeções de tomossíntese mamária utilizando aprendizado profundo. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, M. A. G.. A Semantic Graph Embedding Approach. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; FARIA, F. A.; BREVE, F. A.. Combinação Seletiva Não Supervisionada de Listas Ranqueadas Aplicada à Busca de Imagens pelo Conteúdo. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ALMEIDA, J.; LORENA, A. C.; QUILES, M. G.;PEDRONETTE, D. C. G.. Explorando Informação Temporal em Aprendizado Profundo: Reconhecimento de Ações em Vídeos. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.
BALDASSIN, A. J.; FERNANDES, M. M.;PEDRONETTE, D. C. G.. Melhorando o Desempenho de Aplicações Transacionais Através de Anotações do Programador. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SAITO, J. H.;PEDRONETTE, D. C. G.. Estudo de Casos para Medidas de Proximidade com Tolerância tNM em Comparação de Imagens. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Universitário Campo Limpo Paulista.
PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, M. A. G.; BREVE, F. A.. Suporte ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer a partir de Imagens de Ressonância Magnética. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; RUIZ, E. E. S.. Extração de Conhecimento em Trajetórias Semânticas. 2017 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; ALMEIDA, J.; SALVADEO, D. H. P.. Arcabouço para Reconhecimento de Locutor Baseado em Aprendizado Não Supervisionado. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; PONTI JUNIOR, M. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Algoritmos de Aprendizado Semi-Supervisionado Baseados em Grafos Aplicados na Bioinformática. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.; AZEVEDO, R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Consumo de Energia em Escalonadores de Transações em Sistemas de Memória Transacional em Software. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SILVA, C. G.; NONATO, L. G.;PEDRONETTE, D. C. G.. Reordenação de Matrizes de Dados Quantitativos Utilizando Árvores PQR. 2015. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
GUILHERME, I. R.; ABEL, M.;PEDRONETTE, D. C. G.. Framework para Integração Semântica de Dados Geoespaciais: Integração de Dados Geológicos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SANTOS, J. A.; MACHADO, A. M. C.;PEDRONETTE, D. C. G.; NASCIMENTO, E. R.; SCHWARTZ, W. R.. Recuperação de Imagens por Conteúdo em Dispositivos Móveis. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.
ROCHA, A.; PEDRINI, H.;PEDRONETTE, D. C. G.. Searching for People through Textual and Visual Attributes. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
MORELLATO, L. P. C.; SILVEIRA, F. A. O. E.;PEDRONETTE, D. C. G.. Fenologia Remota: Uso de Imagens Digitais no Acompanhamento Fenológico de Plantas em uma Área de Cerrado Sensu Stricto, no Município de Itirapina, São Paulo. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.;PEDRONETTE, D. C. G.; COSTA, K. A. P.; LAMOUNIER JUNIOR, E. A.; GUIMARAES, M. P.. Estratégia de Uso de Inteligência Artificial Explicável no Apoio a Reabilitação Neuromotora. 2024. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CORREA, P. L. P.;PEDRONETTE, D.C.G.; KASSAB JUNIOR, F.; MORANDINI, M.; CALHEIROS, S. R. G.. A computational model for climate events prediction using field measurement datasets. 2024. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
LEVADA, A.;PEDRONETTE, DANIEL C. G.; RODRIGUES, F. A.; VALEJO, A. D. B.; COMIN, C. H.. Abordagem contextual paramétrica na análise de componentes principais. 2024. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COSTA, K. A. P.; BREGA, J. R. F.; SILVA, M. V.; TEIXEIRA, M. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. About Intrusion Detection in Computer Networks and Computational Systems: A Pruning Proposal to Reduce Computational Cost and Gain Performance using Ensemble Learning. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, M. A. G.;TORRES, R. S.PEDRONETTE, DANIEL C. G.; PEDRINI, H.; COELHO, G. P.. Análise da Doença de Alzheimer em Estágios Pródromos via Multimodalidade de Imageamento Médico utilizando Abordagens de Ranqueamento e Aprendizagem de Máquina: Um Estudo das Regiões Anatômicas Cerebrais. 2021. Tese (Doutorado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
SAITO, J. H.; LEVADA, A.;PEDRONETTE, D. C. G.; FRANCA, C. A.; VIEIRA, M. A. C.. Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de câmeras RGB. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MARANA, N. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; TRAINA, A. J. M.; LEVADA, A.; PAPA, J. P.. 3D Face Recognition with descriptor images and shallow Convolutional Neural Networks. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CARVALHO, M. A. G.;PEDRONETTE, D. C. G.; VALE, D. B. A. P.; WESTIN, U. M.; SILVA, A. E. A.. Otimização de descritores usados nos estudos de câmbios associados à malignidade em imagens digitais de células cervicais. 2019. Tese (Doutorado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
LEVADA, A.; SAITO, J. H.; MARANA, N. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; COSTA, K. A. P.. Sobre a Restauração de Imagens utilizando Aprendizado de Máquina. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
ROCHA, A.; TRAINA, A. J. M.;PEDRONETTE, D. C. G.; COLOMBINI, E. L.; LI, L. T.. Predição de Relevância em Sistemas de Recuperação de Informação. 2019. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
PAPA, J. P.; LEVADA, A.; CERRI, R.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. On the Training Algorithms for Restricted Boltzmann Machine-based Models. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PEDRONETTE, D. C. G.; MARCACINI, R. M.; BREVE, F. A.. Métodos de Projeção e Manifold Learning para Redes Convolucionais baseadas em Grafos. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CAZZOLATO, M. T.; ELER, D. M.;PEDRONETTE, D. C. G.. Eficácia, Eficiência e Escalabilidade em Tarefas de Busca por Similaridade. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BOTEGA, L. C.; SILVA, D. F.;PEDRONETTE, D.C.G.. Projeções Situacionais no Planejamento Policial: Um Modelo Preditivo para Prevenção de Roubos. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ALILI, M. S.;PEDRONETTE, D. C. G.; DAVOUST, A.; LAPOINTE, J. F.. Safe Landing Zones Detection using Aerial Imagery for Autonomous UAV Navigation. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Doctorat en Sciences et Technologies De L'Information) - Université du Québec en Outaouais.
CORREA, P. L. P.; KASSAB JR, F.;PEDRONETTE, D. C. G.. Application of Data Science for renewable energy assessment in the Amazon Basin. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
BREVE, F. A.; LEVADA, A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Segmentação Interativa de Imagens com o Modelo Potts. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BATISTA, G. E. A. P. A.; PAPA, J. P.. Estimativa de produtividade de cana-de-açúcar por meio de aprendizado de máquina a partir de dados espectro-temporais, agronômicos e meteorológicos. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARCACINI, R. M.; CARNEIRO, M. G.; NONATO, L. G.;PEDRONETTE, D. C. G.. One-class learning for heterogeneous graph neural networks. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
COSTA, K. A. P.; ALMEIDA, A. M. G.;PEDRONETTE, D. C. G.. Técnicas de Ensemble Prunning aplicadas a Detecção de Intrusão em Redes de Computadores pela Utilização de Machine Learning. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; PEDRINI, H.; MARANA, N. A.. Abordagens Não Supervisionadas para Re-identificação de Pessoas. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.;PEDRONETTE, D. C. G.; COSTA, K. A. P.. Implementação e Avaliação de Inteligência Artificial Explicável: Estudo de Caso na Classificação de Movimentos para Apoio a Reabilitação Neuromotora. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, M. A. G.; PEDRINI, H.;PEDRONETTE, D. C. G.. Prodromal Alzheimers Disease analysis based on Artificial Intelligence and Image Retrieval approaches. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
PEDRINI, H.; TAVARES, T. F.;PEDRONETTE, D. C. G.. Violence Detection Through Deep Learning. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
GONCALVES, M. A.; PEDRINI, H.;PEDRONETTE, D. C. G.. Performance Prediction Methodologies for Retrieval Systems. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; MARCACINI, R. M.. Investigation of Visual Question Answering Approaches for Natural Disaster Management. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
TRUJILLO, C. A. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; REIS, M. S.. Semantic Segmentation of Seismic Facies with 3D Models using Self-Supervised Learning. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
PEDRONETTE, D. C. G.; VALEM, L. P.; CANDIDO JUNIOR, A.. Venezian. Combinação de Representações Textuais em Sistemas de Recuperação da Informação. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
EDSON BORIN;PEDRONETTE, D. C. G.; REIS, M. S.. Segmentação Semântica de Fácies Sísmicas Baseada em Transformers. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
LEVADA, A.; BARRETO, A. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Aprendizado não supervisionado de métricas utilizando geometria diferencial e o algoritmo ISOMAP no agrupamento de dados. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
PEDRONETTE, DANIEL C. G.; FARIA, F. A.; CARVALHO, V. O.. Combinação de Características para Recuperação de Imagens com Foco em Agregação de Listas Ranqueadas. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FARIA, F. A.; BERTON, L.;PEDRONETTE, D. C. G.. Redes Generativas Adversariais Fracamemente Condicionada para Robustez de CNNs. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; OLIVEIRA, L. E. S. E.. Anotação de corpus de Prontuários Médicos para Reconhecimento de Entidades Nomeadas. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; COELHO, G. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Ranqueamento em Classificadores Associativos. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ELER, D. M.; VARGAS, A. S.;PEDRONETTE, D. C. G.. Interpretabilidade em Linguística Computacional: um Estudo Comparativo de Técnicas Aplicadas ao BERT. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; ALMEIDA, J.; SALVADEO, D. H. P.. Aprendizado Não Supervisionado para Recuperação Multimídia Multimodal. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; PAPA, J. P.; MENOTTI, D.. Máquinas de Boltzman em Profundidade para Reconhecimento de Eventos em Vídeos. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.; CERRI, R.. Métodos de Agrupamento baseados em Informações de Ranqueamento. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; BERTINI, J. R.. Métodos de Aprendizado de Máquina Fracamente Supervisionados. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, M. A. G.;PEDRONETTE, DANIEL C. G.; COELHO, G. P.. Estudo da Síndrome de Tourette por meio de técnicas de avaliação de similaridade entre imagens digitais. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
BREVE, F. A.; PONTI JUNIOR, M. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Auxílio no Diagnóstico da Doença de Alzheimer a partir de Imagens de Ressonância Magnética utilizando Competição e Cooperação entre Partículas. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.; FERNANDES, M. M.;PEDRONETTE, D. C. G.. Melhorando o Desempenho de Aplicações Transacionais Através de Anotações do Programador. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, M. A. G.;PEDRONETTE, D. C. G.; COELHO, G. P.. Sistema para recuperação e ranqueamento baseado em conteúdo de imagens de folhas de tabaco afetadas por CVC. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
BALDASSIN, A. J.; AZEVEDO, R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Consumo de Energia em Escalonadores de Transações em Sistemas de Memória Transacional em Software. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; PONTI JUNIOR, M. P.. Comparação de Técnicas de Aprendizado de Máquina Semi-Supervisionado na Bioinformática. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
COLUCI, V. R.; CARVALHO, M. A. G.;PEDRONETTE, D. C. G.; COELHO, G. P.. Desenvolvimento de um extrator de características baseado em descritores de forma para busca de similaridade em imagens médicas por ressonância magnética. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
GUILHERME, I. R.; PRADO, S. G. D.;PEDRONETTE, D. C. G.. Extração de dados de produtos em páginas de E-commerce. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D.C.G.; CARVALHO, V. O.; BREVE, F. A.. Fusão de Redes Convolucionais Baseadas em Grafos para Tarefas de Agrupamento. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; GUILHERME, I. R.; BREVE, F. A.. Recuperação e Classificação de Imagens Palinológicas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; BREVE, F. A.. Estudo de Combinações de Diferentes Extratores em Cenarios de Classificaçãoo Semi-Supervisionada. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; AFFONSO, F. J.; FIGUEIREDO, O. A.. Ferramenta de apoio à criação de vídeos para ensino de computação em ambientes holográficos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, V. O.. Estudo Comparativo de Representações de Séries Temporais para Classificação e Regressão. 2022.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Avaliador de posições de xadrez utilizando redes neurais convolucionais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; FISCHER, C. N.. Abordagens Internas para Dados Desbalanceados no Contexto de Classificadores Associativos: Uma Análise Comparativa. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. Aprendizado de Similaridade via CPRR para Ranqueamento de Regras de Associação no Contexto de Classificadores Associativos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Paralelismo em Linguagens Modernas de Programação: uma Análise Quantitativa e Qualitativa. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; GUILHERME, I. R.; CARVALHO, V. O.. Recuperação de Séries Temporais baseada em Aprendizado Não Supervisionado. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; SERAPIÃO, A. B. S.;PEDRONETTE, D. C. G.. Comparação entre abordagens de ranqueamento de regras de associação baseadas em dominância no contexto de classificadores associativos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
NOURAI, F.; OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.. Um serviço de armazenamento de Séries Temporais para o Projeto CeaplaDB. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; MARINHO, E. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Novas abordagens para Filtragem de Ruído em Áudio: Deep Learning e Adaptação de Métodos de Filtragem de Imagens. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; FARIA, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Agregação de Medidas em Classificadores Associativos: Um Estudo Inicial. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, V. O.. Sistemas de Recomendação: construção, análise e avaliação de redes neurais para recomendação baseadas em deep learning. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; GUILHERME, I. R.; CARVALHO, V. O.. Análise de Redes Neurais Recorrentes para Modelagens de Sequências. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.. Combinação de Classificadores utilizando Modelo de Competição e Cooperação entre Partículas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.; FIGUEIREDO, O. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. DSL-Modeler4SaS: Projeto e Implementação de um Módulo de Anotações de Adaptação e Persistência. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; SILVA, M. R.; MARINHO, E. P.. Carteira de Bitcoin: Construindo um micro serviço de uma plataforma de negociação de criptomoedas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; AFFONSO, F. J.; MALTEMPI, M. V.. Estágio em Desenvolvimento de Sistemas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; MARINHO, E. P.; AFFONSO, F. J.. Relatório Final das Atividades de Estágio Supervisionado. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; SERAPIÃO, A. B. S.. Análise de Abordagens via Medidas Objetivas para o Ranqueamento de Regras de Associação. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Aplicando Teoria de Cenários no Desenvolvimento de Sistemas Autoadaptativos voltados para Área Médica. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Desenvolvimento de um Sistema para Smart Home Health Care aplicando Técnicas de Construção de Cenários. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
MALTEMPI, M. V.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento de Aplicações Analíticas e Cognitivas. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
AFFONSO, F. J.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. SRAS4JAX-WS: Um Sistema de Reconhecimento e Adaptação de Serviços para a API JAX-WS. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARINHO, E. P.; FISCHER, C. N.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento em ASP.NET e Xamarin.Forms. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARINHO, E. P.; FISCHER, C. N.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento de Software: Mercedeiros de Verdade e Due Intelligence. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; SALVADEO, D. H. P.. Reconhecimento de Impressões Digitais com Aprendizado Não Supervisionado. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SERAPIÃO, A. B. S.; SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Mineração de Texto aplicado a um Estudo de Caso no Twiter. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Segmentação Interativa de Imagens utilizando Competição e Cooperação entre Partículas em Dígrafos, Dígrafos Reversos e Grafos com Vizinhança Mútua. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.; BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Análise de Métodos de Relevância na Classificação de Textos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.. Desenvolvimento de Software Orientado a Modelos: estudo de caso envolvendo os plugins Papyrus e Acceleo. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
SALVADEO, D. H. P.; BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Análise e Implementação de Algoritmos de Rastreamento com OpenCV. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BALDASSIN, A. J.; FIGUEIREDO, O. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Validação de um Modelo Comportamental para Arquitetura AVR32 na Linguagem ARCHC. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Cooperação e Competição de Partículas Rápido: Uma abordagem para Aprendizado Semi-Supervisionado. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Ensino de Programação de Jogos para a Geração Z usando a Linguagem Python. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; SERAPIÃO, A. B. S.. Um Estudo de Computação Paralela com Aplicação ao Problema dos n-Corpos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Investigando o Impacto do Tamanho da Tabela de Locks em Sistemas Transacionais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.. Integração do Módulo de Geração de Código Fonte na AR-SSA: Uma Avaliação Baseada em Estudos de Casos. 2016 - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; SERAPIÃO, A. B. S.. Algoritmos de Agrupamento em um Processo de Ranqueamento de Regras de Associação. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, V. O.. Análise de Seleção e Combinação de Métodos de Aprendizado Não Supervisionado para Busca de Imagens. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
PEDRONETTE, D. C. G.; GUILHERME, I. R.; AFFONSO, F. J.. Métodos de Vizinhos Mais Próximos para Aprendizado Não Supervisionado em Busca de Imagens. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; SERAPIÃO, A. B. S.. Reconhecimento Facial utilizando Descritores de Textura e Aprendizado Não Supervisionado. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. Desenvolvimento de uma Ontologia de Famílias de Angiospermas. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Análise da Influência de Métricas de Distância no Algortimo Semi-Supervisionado de Competição e Cooperação de Partículas em Redes. 2015.
SERAPIÃO, A. B. S.;PEDRONETTE, DANIEL C. G.; CARVALHO, V. O.. Algoritmos de Inteligência Coletiva para Clusterização de Dados em Unidades Gráficas de Processamento. 2015.
SERAPIÃO, A. B. S.;PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.. Algoritmos Híbridos de Clusterização Baseados em Inteligência Coletiva e Paralelização em GPU com Tecnologia CUDA. 2015.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.. Comparação de Ferramentas de Gerência de Projetos: Um Estudo Comparativo entre Open Project e Redmine. 2015.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; BALDASSIN, A. J.. Estudo Comparativo entre o Desenvolvimento de DSLs em Ruby e Xtext. 2015.
OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Arquitetura da Informação e Avaliação de WebSites, considerando Critérios de Usabilidade, Comunicabilidade e Acessibilidade. 2015.
AFFONSO, F. J.; BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Proposta de um Modelo de Comunicação de Serviços baseado em Composição. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
OLIVEIRA, H. C.; ANDREAZZA, C. M.;PEDRONETTE, D. C. G.. Personalização da eXo Plataform. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SALVADEO, D. H. P.; BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Filtragem Contextual de Ruído sobre domínio Wavelet em Imagens Reconstruídas de CT. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SERAPIÃO, A. B. S.; CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento de Solução para o Problema de Alocação em Berços de Terminais Portuários: Aplicação de Algoritmos Genéticos e Otimização por Nuvens de Partículas. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SILVA, M. R.; BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Monitoramento e compactação de arquivos através de shell-script. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; SILVA, M. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento de Sistemas Integrados, Suporte e Testes em Módulos de Gestão de Imagens para Emissoras de TV. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; SILVA, M. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Gerencial Web Mobile: Desenvolvimento de Aplicação Web Mobile para Consultas Gerenciais. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.; SILVA, M. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Desenvolvimento de Software para Reconhecimento de Voz. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Conservação de Energia em Redes de Sensores Sem Fio. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.; BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Vortex: um indexador de páginas Web. 2013 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; MARINHO, E. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para Professor Substituto nas Disciplinas de Arquitetura de Computadores e Sistemas Operacionais. 2024. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Concurso Público para Professor Substituto na Disciplinas de Computação Gráfica. 2024. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; SILVA, M. R.. Concurso Público para Professor Substituto para as Disciplinas de Arquitetura de Computadores e Linguagem de Montagem. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; MARINHO, E. P.. Concurso Público para Professor Substituto para a Disciplina Sistemas Orientados a Objetos. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; AFFONSO, F. J.; COSTA, K. A. P.. Concurso Público para Vaga Efetiva de Professor Assistente Doutor - Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE) - Câmpus de São José do Rio Preto. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
TIMOTEO, V. S.;PEDRONETTE, D. C. G.; LEITAO, H. C. G.; LAURETTO, M. S.; NEVES, V. O.. Concurso Público para Vaga Efetiva de Professor Doutor na Área de Computação da Faculdade de Tecnologia (FT). 2022. Universidade Estadual de Campinas.
PEDRONETTE, D. C. G.; MARINHO, E. P.; CARVALHO, R. E.. Concurso Público para Professor Substituo nas Disciplinas Computação Básica e Cálculo Numérico I e II. 2021. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, V. O.. Concurso Público para Professor Substituo nas Disciplinas de Organização de Computadores, Arquitetura de Computadores, Sistemas Operacionais I e II. 2019. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, DANIEL C. G.; NOURAI, F.; MARINHO, E. P.. Concurso Público para Professor Substituto da Disciplina de Computação Gráfica. 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CALLEGARI JUNIOR, N.; YOKOYAMA, T.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para Professor Substituto da Disciplina de Pesquisa Operacional. 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.; OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para Professor Substituto da Disciplina de Linguagens Comerciais de Programação. 2017. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; MARINHO, E. P.. Concurso Público para Professor Substituto nas Disciplinas de 'Arquitetura de Computadores' e 'Sistemas Operacionais'. 2017. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; MARINHO, E. P.; BREVE, F. A.. Concurso Público para Professor Substituto da Disciplina de Organização de Computadores e Estrutura de Dados. 2016. Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
PEDRONETTE, D. C. G.; SILVA, A. F.; WEHRMEISTER, M. A.. Concurso Público para Professor do Ensino Superior na Disciplina de Organização e Arquitetura de Computadores. 2015. Universidade Estadual do Centro-Oeste.
PEDRONETTE, DANIEL C. G.; BREVE, F. A.; CARVALHO, V. O.. Concurso Público para Professor Substituto da Disciplina de Sistemas Operacionais I. 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para vaga de Professor Substituto das Disciplinas de Introdução à Computação I e Análise de Sistemas. 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
NOURAI, F.; SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para vaga de Professor Substituto para as Disciplinas Estrutura de Dados I e Introdução a Computação I. 2014. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARINHO, E. P.; BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para vaga de Professor Substituto para Disciplina Sistemas Operacionais. 2014. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARINHO, E. P.; BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para vaga de Professor Substituto para Disciplina Sistemas Operacionais. 2013. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ANGELONI, V. R.; GOMES, A. V. L.; PINHEIRO, E.; MISUTA, E. Y.; PRADO, A. B.; RAMOS, D. C. A.;PEDRONETTE, D. C. G.. Concurso Público para vaga de Analista de Sistemas. 2012. Universidade Estadual de Campinas.
RAMOS, D. C. A.; PRADO, A. B.; GOMES, A. V. L.; MISUTA, E. Y.;PEDRONETTE, D. C. G.; ANGELONI, V. R.; REIS, A. G. M.; PINHEIRO, E.. Concurso Público para vaga de Analista de Sistemas. 2012. Universidade Estadual de Campinas.
ANGELONI, V. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; GOMES, A. V. L.; RIBEIRO, E. F.; OLIVEIRA, R. A.. Concurso Público para vaga de Administrador de Banco de Dados. 2012. Universidade Estadual de Campinas.
PEDRONETTE, D. C. G.; TOLEDO, T. M. C. C.; CHIAVEGATTO, E. B.; SANTOS, L. S.; POETA, E. T.; PINHEIRO, E.. Concurso Público para vaga de Programador de Sistemas de Informação. 2008. Universidade Estadual de Campinas.
ROMERO, R. A. F.; PAPA, JOÃO P.; PARDO, T. A. S.;PEDRONETTE, D. C. G.; CAMARGO, H. A.. Concurso de Livre Docência no Departamento de Ciências de Computação do ICMC-USP, conforme Edital de Abertura ICMC/USP nº 001/2025. 2025. Universidade de São Paulo.
TRAINA, A. J. M.; PARDO, T. A. S.;PEDRONETTE, D. C. G.; TINOS, R.; COZMAN, F. G.. Concurso de Livre Docência no Departamento de Ciências de Computação do ICMC-USP, conforme Edital de Abertura ICMC/USP nº 001/2024. 2024. Universidade de São Paulo.
PEDRONETTE, D. C. G.; NEVES, L. A.; MARANA, A. N.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Bionda Rozin intitulado Recuperação de Séries Temporais por Meio de Aprendizado Não Supervisionado. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de César Romano Delgado Marín intitulado Levantamento Bibliográfico sobre Redes Neurais Baseadas em Grafos para a Análise de Propagação de Epidemias. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Doutorado) de Emílio Bergamim Júnior intitulado Segmentação de imagens, redes neurais de grafos e o modelo Potts. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.; SOUZA, R. C. G.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Lucas Fernando Fávero intitulado Modernização de Sistemas legados para Arquitetura de Microsserviços. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Ademir Moreno Junior intitulado Combinação de Características para Recuperação de Imagens com Foco em Agregação de Listas Ranqueadas. 2023.
PEDRONETTE, D. C. G.; CARVALHO, V. O.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Ademir Moreno Junior intitulado Combinação de Características para Recuperação de Imagens com Foco em Agregação de Listas Ranqueadas. 2023.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de José Cláudio Guedes das Neves intitulado Mineração de Dados Temporais na Tarefa de Alocação Orçamentária.. 2023. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, J. P.;PEDRONETTE, D. C. G.; COSTA, K. A. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Pedro Lamkowski dos Santos intitulado Busca de Arquitetura Neural Aplicada à Classificação de Vídeo no Domínio Comprimido. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; NEVES, L. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Andre Temple de Antonio intitulado Estudo de técnicas de aprendizado de máquina para classificação e recuperação de imagens médicas. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; PAPA, J. P.; COLETTA, L. F. S.. Seminário de Estudos Especiais (Doutorado) de Luiz Falaguasta Barbosa intitulado Estimativa de produtividade de cana-de-açúcar por meio de aprendizado de máquina a partir de dados espectro-temporais, agronômicos e meteorológicos. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARANA, N. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; SPOLON, R.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de João Renato Riberio Manesco intitulado Estimação de Poses 3D baseadas em Poses Humandas 2D e Adaptação de Domínio. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CARVALHO, V. O.;PEDRONETTE, D. C. G.; AFFONSO, F. J.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Maicon Dall?Agnol intitulado Ranqueamento em Classificadores Associativos. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; CANDIDO JUNIOR, A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Jessica Vicentini intitulado Estudo de técnicas para o aprimoramento dos modelos de linguagem. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; MARANA, N. A.; CARVALHO, V. O.. Seminário de Estudos Espeiais (Doutorado) de Lucas Pascotti Valem intitulado 'Abordagens Não Supervisionadas para Tarefas de Re-identificação de Pessoas'. 2021. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.; BREVE, F. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Lucas Barbosa de Almeida intitulado "Aprendizado Não Supervisionado para Recuperação Multimídia Multimodal". 2021. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, J. P.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Doutorado) de Davi Duarte de Paula intitulado "Self-Supervised Learning and Reasoning for Video Surveillance Anomaly Detection".. 2021. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; PAPA, J. P.; BREGA, J. R. F.. Seminário de Estudos Especiais (Doutorado) de Luiz Felipe Camargo intitulado "Implementação de Inteligência Artificial eXplicável: Uma Revisão Sistemática".. 2021. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, DANIEL C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Marcos Paulo de Oliveira Camargo intitulado "Sistemas Ciber-Físicos: Uma Visão Geral sobre o Estágio atual de Pesquisa, Tendências e Desafios". 2020. Universidade Estadual Paulista.
BREVE, F. A.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Caio Oliveira Carneloz intitulado "Classificão da Doença de Alzheimer a partir de Imagens de Ressonância Magnética Utilização Competição e Cooperação entre Partículas". 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; FIGUEIREDO, O. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Gustavo Leite intitulado "Scheduling Threads and Pages on NUMA Systems". 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
AFFONSO, F. J.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de William Filisbino Passini intitulado "Arquitetura de Referência para Aplicações Móveis Orientadas a Serviços Autoadaptativos: Um Mapeamento Sistemático da Literatura".. 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Lucas Guerreiro intitulado "Aprendizado Semi-Supervisionado utilizando Modelos de Caminhada de Partículas em Grafos". 2016. Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BALDASSIN, A. J.;PEDRONETTE, D. C. G.; GUILHERME, I. R.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Luís Fernando Castilho Maschi intitulado "Fusão de Dados em Ambientes Internet das Coisas Baseados em Redes de Sensores Sem Fio". 2016. Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
BREVE, F. A.; PAPA, J. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Cláudio Filipi Gonçalves dos Santos intitulado "Optical Character REcognition Using Deep Learning". 2016. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.; GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de João Paulo Labegalini de Carvalho intitulado "Um Estudo sobre Sistemas Transacionais e Resultados Preliminares Utilizando o Processador Haswell". 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Filipe Marcel Fernandes Gonçalves intitulado. 2015.
BALDASSIN, A. J.; PINTO, A. S. R.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Bruno Monteiro Pires intitulado "Redes de Sensores Sem Fio para a Internet das Coisas: Desafios e Abordagens". 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.; OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Daniel da Silva Gomes Lima, intitulado "Um estudo sobre trajetórias semânticas". 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Fernando Nogueira, intitulado Estudos sobre Levantamento de Requisitos de Software a partir de Modelos de Processos de Negócio. 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SALVADEO, D. H. P.; OLIVEIRA, H. C.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Fernando Aparecido Nogueira intitulado Estudos sobre Levantamento de Requisitos de Software a partir de Modelos de Processos de Negócio. 2015. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PEDRONETTE, D. C. G.; BREVE, F. A.; OLIVEIRA, H. C.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Bruno Tavares Padovese intitulado "Classificação de Imagens Médicas utilizando Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado". 2015. Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
PEDRONETTE, DANIEL C. G.; GUILHERME, I. R.; BALDASSIN, A. J.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Victor de Abreu Campos intitulado "Identificação Automática de Locutor utilizando Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado". 2015. Universidade Estadual Paulista - Rio Claro.
CARVALHO, V. O.; MARINHO, E. P.; SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Avaliador do Comitê da Computação no Congresso de Iniciação Científica da UNESP. 2014. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREVE, F. A.; SALVADEO, D. H. P.;PEDRONETTE, D. C. G.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Diego Henrique Negretto intitulado "Aprendizado de Máquina Aplicado em Classificação de Enzimas Despolimerases Utilizadas na Produção de Biocombustível". 2014. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
GUILHERME, I. R.;PEDRONETTE, D. C. G.; SALVADEO, D. H. P.. Seminário de Estudos Especiais (Mestrado) de Rodrigo César Antonialli intitulado Um Estudo de Alinhamento de Ontologias de Geociências. 2013. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BALDASSIN, A. J.; CARVALHO, V. O.; AFFONSO, F. J.;PEDRONETTE, D. C. G.. Avaliador do Comitê da Computação no Congresso de Iniciação Científica da UNESP. 2013. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
NAKATA, L. A.; MORO, E. M. R.; GODOI, P. M.; OLIVEIRA, M. B.; MARANGHETTI, C. V.;PEDRONETTE, D. C. G.. Comissão Julgadora DGA - Prêmio aos Profissionais da Carreira PAEPE/2012. 2012. Universidade Estadual de Campinas.
Orientou
Re-Ranking e Rank Aggregation para Recuperação Contextual de Textos; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Investigação de Modelos de Grafos para Graph Convolutional Networks; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Manifold Learning e Arquiteturas Profundas para Sistemas de Recomendação; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Re-ranqueamento Contextual na Recuperação de Dados Textuais para Aplicações Baseadas em RAG; Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Técnicas de Recuperação Contextual para Aplicações baseadas em RAG; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Técnicas de Ranqueamento para Modelagem de Grafos kNN; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Estratégias Auto-Supervisionadas basedas em Técnicas de Ranqueamento; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Investigação de Abordagens de Perguntas e Respostas baseadas em Informações Visuais para Gerenciamento de Desastres; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Métodos de Indexação e Manifold Learning para Recuperação de Imagens por Conteúdo; Início: 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Estatrégias de Modelagem de Grafos para Tarefas de Classificação de Imagens; Início: 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Soluções tecnológicas de Inteligência Artificial baseada em Sistemas Adaptativos Complexos na Gestão Integrada dos Recursos Hídricos; Início: 2023; Tese (Doutorado em Geociências e Meio Ambiente) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Coorientador);
Estimativa de produtividade de cana-de-açúcar por meio de aprendizado de máquina a partir de dados espectro-temporais; Início: 2021; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Início: 2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Representações Textuais para Recuperação em Cenários de Vocabulário Específico; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Técnicas baseadas em Inteligência Artificial para Reconhecimento de Microfósseis; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Técnicas baseadas em Inteligência Artificial para Reconhecimento de Microfósseis; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Investigação de Detecção e Classificação de Microfósseis; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Investigação de técnicas de aprendizado de máquina para detecção e classificação de microfósseis; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Investigação de estratégias para gerenciamento de focos em imagens de microscopia ótica; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Machine Learning and Information Retrieval Techniques for Time Series Analysis; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Seleção e Agregação de Dupla Camada para Listas Ranqueadas em Recuperação de Imagens por Conteúdo; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Combinação de características para recuperação e classificação de imagens médicas; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Recuperação Mutimídia baseada em Dados Multimodais e e Aprendizado Não Supervisionado; 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Métodos de Aprendizado de Máquina Fracamente Supervisionados Baseados em Ranqueamento; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Métodos de Agrupamento baseados em Informações de Ranqueamento; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
A Semantic Rank-Based Graph Embedding; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Combinação Seletiva Não Supervisionada de Listas Ranqueadas Aplicada à Busca de Imagens pelo Conteúdo; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Suporte ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer a partir de Imagens de Ressonância Magnética; 2017; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Arcabouço para Reconhecimento de Locutor Baseado em Aprendizado Não Supervisionado; 2017; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Busca e Recuperação Semântica de Imagens; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Coorientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Extração de Dados de Produtos em Páginas de Comércio Eletrônico; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Coorientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Regressão baseada em Re-ranqueamento; 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Contextual Similarity Learning for Image Retrieval and Classification: Applications in Person Re-Identification; 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Rank-Based Unsupervised Learning through Deep Learning in Diverse Domains; 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Fusão de Redes Convolucionais Baseadas em Grafos para Tarefas de Agrupamento; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Recuperação e Classificação de Imagens Palinológicas; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Estudo de Combinações de Diferentes Extratores em Cenários de Classificação Semi-Supervisionada; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Estudo Comparativo de Representações de Séries Temporais para Classificação e Regressão; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Ferramenta de apoio à criação de vídeos para ensino de computação em ambientes holográficos; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Recuperação de Séries Temporais baseada em Aprendizado Não Supervisionado; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Reconhecimento de Emoções em Expressões Faciais utilizando Aprendizado Não Supervisionado; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Sistemas de Recomendação: construção, análise e avaliação de redes neurais para recomendação baseadas em deep learning; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Redes Neurais Recorrentes para Modelagens de Sequências; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Reconhecimento de Impressões Digitais com Aprendizado Não Supervisionado; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Seleção e Combinação de Métodos de Aprendizado Não Supervisionado para Busca de Imagens; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Métodos de Vizinhos Mais Próximos para Aprendizado Não Supervisionado em Busca de Imagens; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Reconhecimento Facial utilizando Descritores de Textura e Aprendizado Não Supervisionado; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Avaliação de Hiperparâmetros em Nós Sintéticos para Redes Convolucionais baseadas em Grafos; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Estimativa de eficácia não supervisionada por meio de medidas baseadas em ranqueamento; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigation of Self-Supervised Approaches Using Rank-Based Measures; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Uso De Nós Sintéticos Para Classificação Semi-Supervisionada Baseada em Redes Convolucionais De Grafos; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Redes Convolucionais baseadas em Grafos e Competição e Cooperação de Partículas para Aprendizado Semi-Supervisionado; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Métodos de Projeção e Redes Convolucionais baseadas em Grafos para Classificação de Imagens; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação de Redução de Ruído em Imagens utilizando Aprendizado Não Supervisionado; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Combinação de Métodos para Aprendizado Semi-Supervisionado; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Aprendizado Não-Supervisionado de Distância para Classificação Multimídia em Cenários Fracamente Supervisionados; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Biblioteca de Aprendizado Não Supervisionado de Distância em Python; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação e Avaliação de Medidas de Correlação de Ranqueamento; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação de Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado de Distância em Tarefas de Classificação Multimídia; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação de Métodos baseados em Ranqueamento para Busca por Similaridade em Dados Multimídia; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação de Medidas Contextuais para Aprendizado Fracamente Supervisionado baseadas em Grafos; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Estudo do Uso de Hologramas em Ambientes de Aprendizado; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Pré-Processamento baseado em Aprendizado de Distância para Tarefas de Clustering; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Uma Análise Comparativa de Métricas de Correlação de Ranqueamento para Aprendizado Fracamente Supervisionado; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Modelagem e visualização de dados no domínio de Petróleo; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Estudo de Modelos de Detecção e Classificação de Emoções baseados em Deep Learning; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Algoritmos de Mineração de Sequências; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Dupla filtragem de ruído em DBT: pré e pós-reconstrução; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Modelos para recuperação de informações em conjunto de dados textuais; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Implementação Open-Source de Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Uso e Avaliação de Métodos de Reclassificação e Agregação de Listas em Diferentes Aplicações; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Investigação de Novas Métricas Não-Supervisionadas de Estimativa de Eficácia para Sistemas de Busca de Imagens; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Desenvolvimento de Ferramenta para Anáalise e Extração ao de Dados de Botânica; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Métricas de Comparação de Listas Aplicadas a Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Pró-Reitoria de Pesquisa - UNESP; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Métodos de Vizinhos Mais Próximos Aplicados a Sistemas de Busca de Imagens Baseados no Conteúdo; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Computação Paralela em APUs para Busca Eficiente de Imagens; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro, Pró-Reitoria de Pesquisa - UNESP; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Escalabilidade de Métodos de Reclassificação e Agregação de Listas; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Execução Eficiente de Métodos de Reclassificação e Agregação de Listas; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Análise de Métricas Não-Supervisionadas de Estimativa de Eficácia para Sistemas de Busca de Imagens Baseados no Conteúdo; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Rio Claro; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Desenvolvimento de Tarefas de Multimedia Geocoding na UNESP Rio Claro; 2016; Orientação de outra natureza; (Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette;
Produções bibliográficas
-
GONCALVES, F. M. F. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Fusion Regression. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 192, p. 129-135, 2025.
-
BARBOSA, LUIZ ANTONIO FALAGUASTA ; GUILHERME, IVAN RIZZO ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; TISSEYRE, BRUNO . Meta-Features Extracted from Use of kNN Regressor to Improve Sugarcane Crop Yield Prediction. Remote Sensing , v. 17, p. 1846, 2025.
-
BIOTTO, D. W. ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; SALVADEO, DENIS HENRIQUE PINHEIRO ; PEDRONETTE, D.C.G. . Transduction to Induction: Unsupervised Representation Learning based on Rank Information. NEUROCOMPUTING , v. 651, p. 131010, 2025.
-
OLIVEIRA, GUILHERME C. ; ROSA, GUSTAVO H. ; PEDRONETTE, DANIEL C.G. ; PAPA, JOÃO P. ; KUMAR, HIMEESH ; PASSOS, LEANDRO A. ; KUMAR, DINESH . Robust deep learning for eye fundus images: Bridging real and synthetic data for enhancing generalization. Biomedical Signal Processing and Control , v. 94, p. 106263, 2024.
-
PRESOTTO, JOÃO GABRIEL CAMACHO ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; DE SÁ, NIKOLAS GOMES ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; PAPA, JOÃO PAULO . Weakly supervised classification through manifold learning and rank-based contextual measures. NEUROCOMPUTING , v. 1, p. 127717, 2024.
-
LETICIO, G. R. ; KAWAI, V. A. S. ; VALEM, L. P. ; GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS ; TORRES, R. S. . Manifold information through neighbor embedding projection for image retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS , p. 1, 2024.
-
PEREIRA-FERRERO, V.H. ; LEWIS, T.G. ; VALEM, L.P. ; FERRERO, L.G.P. ; PEDRONETTE, D.C.G. ; LATECKI, L.J. . Unsupervised affinity learning based on manifold analysis for image retrieval: A survey. Computer Science Review , v. 53, p. 100657, 2024.
-
KAWAI, VINICIUS SATO ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; BALDASSIN, ALEXANDRO ; BORIN, EDSON ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; LATECKI, LONGIN JAN . Rank-based Hashing for Effective and Efficient Nearest Neighbor Search for Image Retrieval. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications , v. 20, p. 1-19, 2024.
-
PEREIRA-FERRERO, VANESSA HELENA ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; LETICIO, GUSTAVO ROSSETO ; PEDRONETTE, DANIEL CARLOS GUIMARAES . Feature Fusion and Augmentation based on Manifold Ranking for Image Classification. International Journal Of Semantic Computing , v. 18, p. 591-612, 2024.
-
FERRERO, V. P. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Feature augmentation based on manifold ranking and LSTM for image classification. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 213, p. 118995, 2023.
-
VALEM, LUCAS PASCOTTI ; GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS ; LATECKI, LONGIN JAN . Graph Convolutional Networks based on manifold learning for semi-supervised image classification. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING , v. 227, p. 103618, 2023.
-
GONÇALVES, FILIPE MARCEL FERNANDES ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; da Silva Torres, Ricardo . Regression by Re-Ranking. PATTERN RECOGNITION , v. 140, p. 109577, 2023.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; LATECKI, L. J. . Rank Flow Embedding for Unsupervised and Semi-Supervised Manifold Learning. IEEE Transactions on Image Processing , v. 32, p. 2811-2826, 2023.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Person Re-ID through unsupervised hypergraph rank selection and fusion. IMAGE AND VISION COMPUTING , v. 123, p. 104473, 2022.
-
FERNANDO, F. A. ; SOUZA, G. J. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. . RaDE+: A semantic rank-based graph embedding algorithm. International Journal of Information Management Data Insights , v. 2, p. 100078, 2022.
-
PRESOTTO, JOÃO GABRIEL CAMACHO ; DOS SANTOS, SAMUEL FELIPE ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; FARIA, FABIO AUGUSTO ; PAPA, JOÃO PAULO ; ALMEIDA, JURANDY ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães . Weakly supervised learning based on hypergraph manifold ranking. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION , v. 89, p. 103666, 2022.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; Torres, Ricardo da S. . A BFS-Tree of ranking references for unsupervised manifold learning. PATTERN RECOGNITION , v. 111, p. 107666, 2021.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; LATECKI, L. J. . Rank-based self-training for graph convolutional networks. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT , v. 58, p. 102443, 2021.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; VALEM, L. P. ; LATECKI, L. J. . Efficient Rank-based Diffusion Process with Assured Convergence. JOURNAL OF IMAGING , v. 7, p. 49, 2021.
-
ROZIN, B. ; FERRERO, V. P. ; LOPES, L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A rank-based framework through manifold learning for improved clustering tasks. INFORMATION SCIENCES , v. 580, p. 202-220, 2021.
-
VALEM, LUCAS PASCOTTI ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães . Unsupervised selective rank fusion for image retrieval tasks. NEUROCOMPUTING , v. 377, p. 182-199, 2020.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Graph-based Selective Rank Fusion for Unsupervised Image Retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 135, p. 82-89, 2020.
-
PISANI, FLÁVIA ; PASCOTTI VALEM, LUCAS ; GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS ; DA S. TORRES, RICARDO ; BORIN, EDSON ; BRETERNITZ, MAURICIO . A unified model for accelerating unsupervised iterative re-ranking algorithms. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. 32, p. 5702, 2020.
-
BALDASSIN, A. J. ; WENG, Y. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; ALMEIDA, J. . An optimized unsupervised manifold learning algorithm for manycore architectures. INFORMATION SCIENCES , v. 496, p. 410-430, 2019.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; WENG, YING ; BALDASSIN, ALEXANDRO ; HOU, CHAOHUAN . Semi-Supervised and Active Learning through Manifold Reciprocal kNN Graph for Image Retrieval. NEUROCOMPUTING , p. 19-31, 2019.
-
SCARPARO, DANIELE CRISTINA ; SALVADEO, DENIS HENRIQUE PINHEIRO ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; BARUFALDI, BRUNO ; MAIDMENT, ANDREW DOUGLAS ARNOLD . Evaluation of denoising digital breast tomosynthesis data in both projection and image domains and a study of noise model on digital breast tomosynthesis image domain. JOURNAL OF MEDICAL IMAGING , v. 6, p. 1-13, 2019.
-
DOURADO, I. C. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised graph-based rank aggregation for improved retrieval. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT , v. 56, p. 1260-1279, 2019.
-
CAMPOS, V. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Framework for Speaker Retrieval and Identification through Unsupervised Learning. COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE , v. 58, p. 153-174, 2019.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; VALEM, L. P. ; ALMEIDA, J. ; Torres, Ricardo da S. . Multimedia Retrieval through Unsupervised Hypergraph-based Manifold Ranking. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING , v. 28, p. 5824-5838, 2019.
-
GONÇALVES, FILIPE MARCEL FERNANDES ; GUILHERME, IVAN RIZZO ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães . Semantic Guided Interactive Image Retrieval for plant identification. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 91, p. 12-26, 2018.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; GONÇALVES, FILIPE MARCEL FERNANDES ; GUILHERME, IVAN RIZZO . Unsupervised manifold learning through reciprocal kNN graph and Connected Components for image retrieval tasks. PATTERN RECOGNITION , v. 75, p. 161-174, 2018.
-
TEIXEIRA, Q. V. M. D. S. ; CARVALHO, M. A. G. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Ranqueamento de Imagens Digitais de Folhas de Tabaco Afetadas pela Doença CVC. SODEBRÁS , v. 13, p. 64-69, 2018.
-
VALEM, LUCAS PASCOTTI ; OLIVEIRA, CARLOS RENAN DE ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; ALMEIDA, JURANDY . Unsupervised Similarity Learning through Rank Correlation and kNN Sets. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications , v. 14, p. 1-23, 2018.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Unsupervised Rank Diffusion for Content-Based Image Retrieval. NEUROCOMPUTING , v. 260, p. 478-489, 2017.
-
PISANI, FLÁVIA ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; Torres, Ricardo da S. ; BORIN, EDSON . Contextual Spaces Re-Ranking: accelerating the Re-sort Ranked Lists step on heterogeneous systems. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. 29, p. e3962, 2017.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; ALMEIDA, J. . Unsupervised similarity learning through Cartesian product of ranking references. PATTERN RECOGNITION LETTERS , p. 41-52, 2017.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Combining re-ranking and rank aggregation methods for image retrieval. Multimedia Tools and Applications , v. 75, p. 9121-9144, 2016.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . A correlation graph approach for unsupervised manifold learning in image retrieval tasks. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 208, p. 66-79, 2016.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; ALMEIDA, JURANDY ; Torres, Ricardo da S. . A graph-based ranked-list model for unsupervised distance learning on shape retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 83, p. 357-367, 2016.
-
ALMEIDA, JURANDY ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; ALBERTON, BRUNA C. ; MORELLATO, LEONOR PATRICIA C. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised Distance Learning for Plant Species Identification. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , v. 9, p. 5325-5338, 2016.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; Torres, Ricardo da S. . A semi-supervised learning algorithm for relevance feedback and collaborative image retrieval. EURASIP J IMAGE VIDE , v. 2015, p. 27, 2015.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; PENATTI, O. A. B. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised manifold learning using Reciprocal kNN Graphs in image re-ranking and rank aggregation tasks. IMAGE AND VISION COMPUTING , v. 32, p. 120-130, 2014.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; ALMEIDA, J. ; TORRES, R. S. . A Scalable Re-Ranking Method for Content-Based Image Retrieval. INFORMATION SCIENCES , v. 265, p. 91-104, 2014.
-
FARIA, FABIO A. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; DOS SANTOS, JEFERSSON A. ; ROCHA, ANDERSON ; Torres, Ricardo da S. . Rank Aggregation for Pattern Classifier Selection in Remote Sensing Images. IEEE J-STARS , v. 7, p. 1103-1115, 2014.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; da Silva Torres, Ricardo ; Calumby, Rodrigo Tripodi . Using contextual spaces for image re-ranking and rank aggregation. Multimedia Tools and Applications (Dordrecht. Online) , v. 69, p. 689-716, 2014.
-
CARLOS GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL ; Torres, Ricardo da S. . Image re-ranking and rank aggregation based on similarity of ranked lists. Pattern Recognition , v. 46, p. 2350-2360, 2013.
-
LI, LIN TZY ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; ALMEIDA, JURANDY ; PENATTI, OTÁVIO A. B. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; TORRES, RICARDO DA SILVA . A rank aggregation framework for video multimodal geocoding. Multimedia Tools and Applications , v. 73, p. 1323-1359, 2013.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting pairwise recommendation and clustering strategies for image re-ranking. INFORMATION SCIENCES , v. 207, p. 19-34, 2012.
-
Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; Torres, Ricardo da S. . Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation. International Journal of Multimedia Information Retrieval , v. 1, p. 115-128, 2012.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting clustering approaches for image re-ranking. Journal of Visual Languages and Computing , v. 22, p. 453-466, 2011.
-
KOZIEVITCH, N. P. ; TORRES, R. S. ; SANTANCHÈ, A. ; FOX, E. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; CALUMBY, R. T. . An Infrastructure for Searching and Harvesting Complex Image Objectss. Information-Interaction-Intelligence (I3) Journal , v. 11, p. 39-68, 2011.
-
COLOMBO, D. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; GUILHERME, I. R. ; PAPA, J. P. ; RIBEIRO, L. C. F. ; AFONSO, L. C. S. ; PRESOTTO, J. G. C. ; SOUZA, G. J. . Artificial Intelligence in Operation Monitoring Discovers Patterns Within Drilling Reports. Journal of Petroleum Technology (https://pubs.spe.org/en/jpt/jpt-article-detail/?art=7659), , v. 72-10, 01 out. 2020.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . UDLF: unsupervised distance learning framework for multimedia retrieval. ACM SIGMultimedia Records (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3173058.3173060), , v. 9, p. 1, 01 set. 2017.
-
LETICIO, G. R. ; KAWAI, V. A. S. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Neighbor Embedding Projection and Graph Convolutional Networks for Image Classification. In: VISAPP - International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2025, Porto. Proceedings of VISAPP, 2025.
-
LETICIO, G. R. ; SANTOS, M. H. J. ; VALEM, L. P. ; KAWAI, V. A. S. ; BREVE, F. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Graph Convolutional Networks and Particle Competition and Cooperation for Semi-Supervised Learning. In: VISAPP - International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2025, Porto. Proceedings of VISAPP, 2025.
-
BIOTTO, D. W. ; ROZIN, B. ; JARDIM, G. H. ; KAWAI, V. A. S. ; SALVADEO, D. H. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Inductive Self-Supervised Dimensionality Reduction for Image Retrieval. In: VISAPP - International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2025, Porto. Proceedings of VISAPP, 2025.
-
DALLAGNOL, M. ; CARVALHO, V. O. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Using Graph Convolutional Networks to Rank Rules in Associative Classifiers. In: International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), 2025, Porto. Proceedings of ICEIS, 2025.
-
ALMEIDA, T. C. C. ; LETICIO, G. R. ; VALEM, L. P. ; FREITAS, A. N. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Effective Graph and Rank-based Contextual Embeddings for Textual and Multimedia Data. In: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2025, Roma. Proceedings of IJCNN, 2025.
-
VALEM, LUCAS PASCOTTI ; PEDRONETTE, D. C. G. . Contextual Similarity Learning for Image Retrieval and Classification: Applications in Person Re-Identification. In: Concurso de Teses e Dissertações (CTD) - CSBC/SBC, 2025, Maceió/AL. Anais do CTD/CSBC, 2025.
-
LOPES, L. T. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Self-Supervised Image Re-Ranking based on Hypergraphs and Graph Convolutional Networks. In: SIBGRAPI - 37th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2024, Manaus. Proceedings of SIBGRAPI 2024, 2024.
-
MORENO JUNIOR, A. ; PEDRONETTE, D.C.G. . Unsupervised Dual-Layer Aggregation for Feature Fusion on Image Retrieval Tasks. In: SIBGRAPI - 37th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2024, Manaus. Proceedings of SIBGRAPI 2024, 2024.
-
GAPSKI, M. C. B. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Feature Fusion for Graph Convolutional Networks in Semi-Supervised Image Classification. In: SIBGRAPI - 37th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2024, Manaus. Proceedings of SIBGRAPI 2024, 2024.
-
VALEM, L. P. ; ALLILI, M. S. ; PEDRONETTE, D.C.G. . Contrastive Loss based on Contextual Similarity for Image Classification. In: 19th International Symposium on Visual Computing (ISVC), 2024, Lake Tahoe, NV. Proceedings of ISVC 2024, 2024.
-
ALMEIDA, T. C. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Effectiveness Estimation Measure Based on Rank Correlation for Image Retrieval. In: 19th International Symposium on Visual Computing (ISVC), 2024, Lake Tahoe, NV. Proceedings of ISVC 2024, 2024.
-
KAWAI, V. A. S. ; LETICIO, G. R. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Neighbor Embedding Projection and Rank-based Manifold Learning for Image Retrieval. In: SIBGRAPI - 37th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2024, Manaus. Proceedings of SIBGRAPI 2024, 2024.
-
LOPES, L. T. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. . Self-Supervised Clustering based on Manifold Learning and Graph Convolutional Networks. In: IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2023, Waikoloa, Hawaii. Proceedings of WACV 2023, 2023.
-
BARBOSA, L. A. F. ; GUILHERME, I. R. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Estudo comparativo entre diferentes regressores para estimar produtividade de cana-de-açúcar. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2023, Florianópolis. Anais do XX SBSR, 2023.
-
ROZIN, B. ; BERGAMIN, E. ; BREVE, F. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Semi-Supervised Time Series Classification through Image Representations. In: International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA), 2023, Grécia. Proceedings of ICSSA 2023, 2023.
-
BARBOSA, L. A. F. ; GUILHERME, I. R. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Meta-Feature Model for Exploiting Different Regressors to Estimate Sugarcane Crop Yield. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2023, Pasadena. Proceedings of IGARSS 2023, 2023.
-
PERROUT, S. R. ; RIENTE, A. F. ; VANNI, G. ; GUILHERME, I. R. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; RODRIGUES, R. B. M. ; PRIVATTO, P. I. M. ; MURARI, R. P. ; PENTEADO, B. ; AFONSO, L. C. S. . Development and implementation of an IA based system to automate textual classification on Daily Drilling Reports. In: Offshore Technology Conference, 2023, Rio de Janeiro. Proceedings of OTC Brasil 2023, 2023.
-
LETICIO, G. R. ; VALEM, L. P. ; LOPES, L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. . pyUDLF: A Python Framework for Unsupervised Distance Learning Tasks. In: ACM International Conference on Multimedia - ACM-MM, 2023, Ottawa. Proceedings of ACM-MM'23, 2023.
-
FERRERO, V. P. ; VALEM, L. P. ; LETICIO, G. R. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Feature Fusion and Augmentation based on Manifold Ranking for Image Classification. In: IEEE nternational Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE), 2023, Laguna Hills, California. Proceedings of IEEE AIKE, 2023.
-
VALEM, L. P. ; FERRERO, V. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Self-supervised Regression for Query Performance Prediction on Image Retrieval. In: IEEE nternational Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE), 2023, Laguna Hills, California. Proceedings of IEEE AIKE, 2023.
-
ANTONIO, A. L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Manifold Learning for Brain Tumor MRI Image Retrieval and Classification. In: IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2023. Proceedings of 23rd BIBE, 2023.
-
RODRIGUES, R. B. M. ; PRIVATTO, P. I. M. ; SOUZA, G. J. ; MURARI, R. P. ; AFONSO, L. C. S. ; PAPA, J. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. ; PERROUT, S. R. ; RIENTE, A. F. . PetroBERT: a domain adaptation language model for oil and gas applications in Portuguese. In: 15th International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR), 2022, Fortaleza. Proceedings of PROPOR 2022, 2022.
-
BURIS, L. H. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PAPA, J. P. ; ALMEIDA, J. ; CARNEIRO, G. ; FARIA, F. A. . Mixup-Based Deep Metric Learning Approaches for Incomplete Supervision. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'22), 2022, Bordeaux, France. Proceedings of IEEE ICIP 2022, 2022.
-
VALEM, L. P. ; KAWAI, V. A. S. ; FERRERO, V. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Novel Rank Correlation Measure for Manifold Learning on Image Retrieval and Person Re-ID. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'22), 2022, Bordeaux, France. Proceedings of IEEE ICIP 2022, 2022.
-
ALMEIDA, L. B. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Graph Convolutional Networks and Manifold Ranking for Multimodal Video Retrieval. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP'22), 2022, Bordeaux, France. Proceedings of IEEE ICIP 2022, 2022.
-
SA, N. G. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Multi-Level Rank Correlation Measure for Image Retrieval. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2021), 2021, Austria. Proceedings of VISAPP 2021, 2021.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. . A Denoising Convolutional Neural Network for Self-Supervised Rank Effectiveness Estimation on Image Retrieval. In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2021, Taipei. Proceedings of ICMR 2021, 2021.
-
SOUZA, G. J. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; PAPA, J. P. ; GUILHERME, I. R. . SMS Spam Detection Through Skip-gram Embeddingsand Shallow Networks. In: Findings of ACL, 2021, On-Line. Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2021.
-
SILVA, L. F. A. E. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; FARIA, FABIO A. ; PAPA, J. P. ; ALMEIDA, J. . Improving Transferability of Domain Adaptation Networks Through Domain Alignment Layers. In: SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021, On-Line. Proceedings of SIBGRAPI 2021, 2021.
-
RODER, M. ; ROSA, G. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PAPA, J. P. . Enhancing Shallow Neural Networks Through Fourier-based Information Fusion for Stroke Classification. In: SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021, On-line. Proceedings of SIBGRAPI 2021, 2021.
-
ALMEIDA, L. B. ; FERRERO, V. P. ; VALEM, L. P. ; ALMEIDA, J. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Representation Learning for Image Retrieval through 3D CNN and Manifold Ranking. In: SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021, On-Line. Proceedings of SIBGRAPI 2021, 2021.
-
ROZIN, B. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Time Series Classification using Shape Featuresbased on Angle Statistics. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2021, On-Line. Anais do XVIII ENIAC, 2021.
-
LOPES, L. T. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. ; PAPA, J. P. ; COLOMBO, D. ; SANTANA, M. C. S. . Manifold Learning-based Clustering Approach applied to Anomaly Detection in Surveillance Videos. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), 2020, Valleta, Malta. Proceedings of VISAPP 2020, 2020.
-
FERNANDO, F. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; VALEM, L. P. ; SOUZA, G. J. ; GUILHERME, I. R. . RaDE: A Rank-base Graph Embedding Approach. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), 2020, Valleta, Malta. Proceedings of VISAP 2020, 2020.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Selective Rank Fusion for Content-based Image Retrieval. In: XXIII Concurso de Teses e Dissertações (CTD) - CSBC/SBC, 2020, Cuiabá. Anais do 23º CTD - CSBC, 2020., 2020.
-
PRESOTTO, J. G. C. ; VALEM, L. P. ; SA, N. G. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; PAPA, J. P. . Weakly Supervised Learning through Rank-based Contextual Measures. In: International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2020, Milão. Proceedings of ICPR 2020, 2020.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . An Unsupervised Genetic Algorithm Framework for Rank Selection and Fusion on Image Retrieval. In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval, 2019, Ottawa. Proceedings of ICMR 2019, 2019.
-
PRESOTTO, J. G. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Effectiveness Estimation through Intersection of Ranking References. In: nternational Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), 2019, Salerno, Itália. Proceedings of CAIP 2019, 2019.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Selective Rank Fusion on Content-Based Image Retrieval. In: Workshop of Thesis and Dissertations (WTD) - SIBGRAP, 2019, Rio de Janeiro. Proceedings of WTD-SIBRGRAPI 2019, 2019.
-
COLOMBO, DANILO ; Pedronette, Daniel Carlos Guimarães ; GUILHERME, IVAN RIZZO ; PAPA, JOÃO PAULO ; RIBEIRO, LUIZ CARLOS FELIX ; SUGI AFONSO, LUIS CLAUDIO ; PRESOTTO, JOÃO GABRIEL CAMACHO ; SOUSA, GUSTAVO JOSÉ . Discovering Patterns within the Drilling Reports using Artificial Intelligence for Operation Monitoring. In: Offshore Technology Conference Brasil, 2019, Rio de Janeiro. Offshore Technology Conference Brasil.
-
SOUZA, G. J. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; BALDASSIN, A. J. ; PRIVATTO, P. I. M. ; GUILHERME, I. R. ; COLOMBO, D. ; AFONSO, L. C. S. ; PAPA, J. P. ; GASETA, M. . Pattern Analysis in Drilling Reports using Optimun-Path Forest. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of IJCNN 2018, 2018.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; BREVE, F. A. ; GUILHERME, I. R. . Manifold Correlation Graph for Semi-Supervised Learning. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of IJCNN 2018, 2018.
-
AFONSO, L. C. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PAPA, J. P. . Improving Optimum-Path Forest Classification Using Unsupervised Manifold Learning. In: International Conference on Pattern Recognition, 2018, Beijing. Proceedings of ICPR 2018, 2018.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . An Unsupervised Distance Learning Framework for Multimedia Retrieval. In: International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2017, Bucharest, Romania. Proceedings of International Conference on Multimedia Retrieval 2017, 2017.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Selection and Combination of Unsupervised Learning Methods for Image Retrieval. In: International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI), 2017, Florença. Proceedings of 15th CBMI, 2017.
-
ALMEIDA, J. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Rank Aggregation Framework for Video Interestingness Prediction. In: International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), 2017, Catania, Itália. Proceedings of ICIAP 2017, 2017.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Método de Aprendizado Não Supervisionado Baseado no Produto Cartesiano de Rankings para Busca de Imagens. In: 36º Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC), CSBC, 2017, 2017, São Paulo. Anais do 36º CTIC/CSBC, 2017.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Rank Diffusion for Context-Based Image Retrieval. In: International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2016, New York. Proceedings of International Conference on Multimedia Retrieval, 2016.
-
CAMPOS, V. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Effective Speaker Retrieval and Recognition through Vector Quantization and Unsupervised Distance Learning. In: 1st International Workshop on Multimedia Analysis and Retrieval for Multimodal Interaction (MARMI), in conjunction with ACM ICMR., 2016, New York. Proceedings of MARMI Workshop., 2016.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Similarity Learning through Cartesian Product of Ranking References for Image Retrieval Tasks. In: Conference on Graphics, Images and Patterns (SIBGRAPI), 2016, São José dos Campos. Proceedings of SIGRAPI 2016., 2016.
-
BREVE, F. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Combined Unsupervised And Semi-Supervised Learning For Data Classification. In: IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2016, Salerno, Italy. Proceedigns of the IEEE MLSP Workshop, 2016.
-
PADOVESE, B. T. ; SALVADEO, D. H. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Diagnostic Support for Alzheimers Disease through Feature-Based Brain MRI Retrieval and Unsupervised Distance Learning. In: IEEE 16th International Conference on BioInformatics and BioEngineering, 2016, Taichung, Taiwan. Proceedings of 16th IEEE BIBE, 2016.
-
OKADA, C. Y. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Efficient Unsupervised Distance Learning through Rank Correlation Measures on Heterogeneous Systems. In: WSCAD 2016 - XVII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2016, Aracaju. Anais do XVII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho,, 2016.
-
OKADA, C. Y. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised Distance Learning by Rank Correlation Measures for Image Retrieval. In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2015, Shanghai. Proceedings of ACM International Conference on Multimedia Retrieval, 2015.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. ; EDSON BORIN ; ALMEIDA, J. . Effective, Efficient, and Scalable Unsupervised Distance Learning in Image Retrieval Tasks. In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2015, Shanghai. Proceedings of ACM International Conference on Multimedia Retrieval, 2015.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised Effectiveness Estimation for Image Retrieval using Reciprocal Rank Information. In: SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2015, Salvador. Proceedings of SIBGRAPI, 2015.
-
PISANI, F. ; EDSON BORIN ; TORRES, R. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Improving the Performance of the Contextual Spaces Re-Ranking Algorithm on Heterogeneous Systems. In: WSCAD 2015 - XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2015, Florianópolis. Anais do XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2015.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Eficácia, Eficiência e Escalabilidade em Método de Aprendizado Não Supervisionado de Busca de Imagens. In: 34º Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC), CSBC, 2015, Recife. Anais do 34º CTIC/CSBC, 2015.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; PENATTI, O. A. B. ; CALUMBY, R. T. ; TORRES, R. S. . Unsupervised Distance Learning By Reciprocal kNN Distance for Image Retrieval. In: ACM International Conference on Multimedia Information Retrieval (ICMR), 2014, Glasgow. Proceedings of ACM International Conference on Multimedia Information Retrieval (ICMR), 2014.
-
PINTO, T. W. ; CARVALHO, M. A. G. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PEDRO, P. S. M. . Image Segmentation Through Combined Methdos: Watershed Transform, Unsupervised Distance Learning and Normalized Cut. In: 2014 Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation, 2014, San Diego. Proceedings of Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation - 2014, 2014.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Unsupervised Manifold Learning By Correlation Graph and Strongly Connected Components for Image Retrieval. In: International Conference on Image Processing (ICIP), 2014, Paris. Proceedings of the International Conference on Image Processing, 2014.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; Torres, Ricardo da S. . Semi-Supervised Learning for Relevance Feedback on Image Retrieval Tasks. In: SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014, Rio de Janeiro. Proceedings of SIBGRAPI 2014, 2014.
-
FUJIKAWA, C. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Análise e Combinação de Medidas Não-Supervisionadas de Estimativa de Eficácia. In: Workshop of Undergraduate Works (WUW) in Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2014, Rio de Janeiro. Proceedings of SIBGRAPI 2014 (XXVII Conference on Graphics, Patterns and Images), 2014.
-
ALMEIDA, J. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; PENATTI, O. A. B. . Unsupervised Manifold Learning for Video Genre Retrieval. In: 19th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP'14), 2014, Puerto Vallarta, Mexico. Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications (CIARP'14)., 2014.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking and Rank Aggregation in Image Retrieval Tasks. In: XXXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC 2013, 2013, Maceió. CTD - XXVI Concurso de Teses e Dissertações, 2013.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised measures for estimating the effectiveness of image retrieval systems. In: Conference on Graphics, Patterns and Images, SIBGRAPI 2013, 2013, Arequipa, Peru. Proceedings of Conference on Graphics, Patterns and Image 2013, 2013.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; EDSON BORIN ; Torres, Ricardo da S. ; BRETERNITZ, M. . Image Re-Ranking Acceleration on GPUs. In: 25th International Symposium on Computer Architecture and HighPerformance Computing (SBAC-PAD), 2013, Porto de Galinhas. Proceedings of the 25th International Symposium on Computer Architecture and HighPerformance Computing, 2013.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. ; BRETERNITZ, M. ; BORIN, E. . Efficient Image Re-Ranking Computation on GPUs. In: The 10th IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, 2012, Madrid. Proceedings of 10th IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, 2012.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Combining Re-Ranking and Rank Aggregation methods. In: 17th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP'2012), 2012, Buenos Aires. Proceedings of 17th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2012.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information in Image Retrieval Tasks. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) - Workshop of Theses and Dissertations, 2012, Ouro Preto. Proceedings of XXV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2012.
-
LI, L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; ALMEIDA, J. ; PENATTI, O. A. B. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; da Silva Torres, Ricardo . Multimedia Multimodal Geocoding. In: ACM SIGSPATIAL GIS 2012, 2012, Redondo Beach. Proceedings of 20th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2012.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Spaces for Image Re-Ranking and Rank Aggregation. In: ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2011, Trento. Proceedings of 2011 ACM International Conference on Multimedia Retrieval, 2011.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information for Rank Aggregation. In: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2011, Bruxelas. Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing - 2011, 2011.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Image Re-Ranking and Rank Aggregation based on Similarity of Ranked Lists. In: 14th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2011, Sevilla. Proceedings of 14th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2011.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Shape Retrieval using Contour Features and Distance Optimization. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2010, Angers. Proceedings of International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2010. v. 2. p. 197-202.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Distances Correlation for Re-Ranking in Content-Based Image Retrieval. In: 23rd Conference on Graphics, Patterns and Images, 2010, Gramado. Conference on Graphics, Patterns and Images, 2010. p. 1-8.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking. In: 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP, 2010, São Paulo. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2010. p. 541-548.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Uma plataforma de Serviços de Recomendação para Bibliotecas Digitais. In: XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2008, Campinas. XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - Trilha de Aplicações e Experiências, 2008.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Uma plataforma de Serviços de Recomendação para Bibliotecas Digitais. In: XXII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2007, João Pessoa. VI Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados, 2007.
-
ALMEIDA, L. B. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Estudo de Modelos de Detecção e Classificação de Emoções baseados em Deep Learning. In: XXXI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2019, Rio Claro. Anais do XXXI CIC, 2019.
-
SCARPARO, D. ; SALVADEO, D. H. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Dupla Filtragem de Ruído em DBT: Pré e Pós-Reconstrução. In: XXX Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2018, Rio Claro. Anais do XXX CIC - UNESP, 2018.
-
PRESOTTO, J. G. C. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Investigação de Novas Métricas Não-Supervisionadas de Estimativa de Eficácia para Sistemas de Buscas de Imagem. In: XX|X Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2017, Rio Claro. Anais do XX|X CIC - UNESP, 2017.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Método de Aprendizado Não Supervisionado Baseado no Produto Cartesiano de Rankings para Busca de Imagens. In: XXVIII Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2016, Rio Claro. Anais do XXVIII CIC - UNESP, 2016.
-
OKADA, C. Y. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Computação Paralela em APUs para Busca Eficiente de Imagens. In: XXVIII Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2016, Rio Claro. Anais do XXVIII CIC - UNESP, 2016.
-
CAMPOS, V. A. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Identificação Automática de Locutor utilizando Métodos de Aprendizado Não Supervisionado. In: VI Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UNESP, 2016, São José do Rio Preto. Anais do VI Workshop do PPGCC - UNESP, 2016.
-
LI, LIN TZY ; MUNOZ, J. A. V. ; ALMEIDA, J. ; CALUMBY, R. T. ; PENATTI, OTÁVIO A. B. ; DOURADO, I. C. ; NOGUEIRA, K. ; MENDES JUNIOR, P. R. ; PEREIRA, L. A. M. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. ; SANTOS, J. A. ; GONCALVES, M. A. ; Torres, Ricardo da S. . RECOD @ Placing Task of MediaEval 2015. In: MedialEval 2015, 2015, Wurzen. Working Notes Proceedings of the MediaEval 2015 Workshop, 2015.
-
GONCALVES, F. M. F. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. . Um Estudo de Busca e Recuperação Semântica de Imagens. In: V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP, 2015, Bauru. Anais do V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP, 2015.
-
OKADA, C. Y. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Métricas de Correlação de Ranking para Aprendizado Não-Supervisionado em Tarefas de Busca de Imagens. In: XXVII Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2015, Rio Claro. Anais do XXVII CIC - UNESP, 2015.
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Eficácia, Eficiência e Escalabilidade em Método de Aprendizado Não Supervisionado de Busca de Imagens. In: XXVII Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2015, Rio Claro. Anais do XXVII CIC - UNESP, 2015.
-
FUJIKAWA, C. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Análise e Combinação de Medidas Não-Supervisionadas de Estimativa de Eficácia. In: XXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2014, Rio Claro. Anais do XXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2014.
-
LI, L. T. ; PENATTI, O. A. B. ; ALMEIDA, J. ; CHIACHIA, G. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; MENDES JUNIOR, P. R. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Multimedia Geocoding: The RECOD 2014 Approach. In: Media Benchmark, 2014, Barcelona. Working Notes Proceedings of the MediaEval 2014 Workshop, 2014.
-
PISANI, F. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. ; BORIN, E. . Contextual Spaces Algorithm Acceleration on APUs. In: Escola Regional de Alto Desempenho - São Paulo, 2013, São Carlos. Anais da IV Escola Regional de Alto Desempenho - São Paulo, 2013.
-
LI, L. T. ; PENATTI, O. A. B. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; ALMEIDA, J. ; GONCALVES, M. A. ; Torres, Ricardo da S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Multimodal Image Geocoding: The 2013 RECOD's Approach. In: MediaEval 2013 - Multimedia Benchmark Workshop, 2013, Barcelona. Proceedings of the MediaEval 2013 Multimedia Benchmark Workshop, 2013.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. ; EDSON BORIN ; BRETERNITZ, M. . Efficient Computation of Image Re-Ranking using GPUs. In: Escola Regional de Alto Desempenho - São Paulo, 2012, Campinas. Anais da III Escola Regional de Alto Desempenho - São Paulo, 2012.
-
LI, L. T. ; ALMEIDA, J. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; da Silva Torres, Ricardo ; PENATTI, O. A. B. . A Multimodal Approach for Video Geocoding. In: MediaEval 2012 Workshop, 2012, Pisa. Working Notes Proceedings of the MediaEval 2012 Workshop, 2012.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Using Context Information for Data Fusion in Content-Based Image Retrieval Tasks. In: VI Workshop de Teses de Doutorado em Andamento do IC-UNICAMP (WTD-IC-UNICAMP'11), 2011, Campinas. Anais do VI Workshop de Teses de Doutorado em Andamento do IC-UNICAMP, 2011.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Shape Matching and Re-Ranking Strategies for Content-Based Image Retrieval Tasks. In: I Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP (SPS-UNICAMP'10), 2010, Campinas. Anais do I Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2010.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . RecS-DL: Uma plataforma para Serviços de Recomendação em Bibliotecas Digitais. In: XXII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2007, João Pessoa. Sessão de Demos, 2007.
-
PEREIRA, F. P. M. ; SANTOS, M. H. J. ; PEDRONETTE, D.C.G. . Uso de Nós Sintéticos para Classificação Semi-Supervisionada baseada em Redes Convolucionais de Grafos. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2024, Rio Claro. Anais do XXXVI CIC UNESP, 2024.
-
SANTOS, M. H. J. ; LETICIO, G. R. ; BREVE, F. A. ; PEDRONETTE, D.C.G. . PCC2GCN - Combinação de Métodos para Aprendizado Semi-Supervisionado. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2024, Rio Claro. Anais do XXXVI CIC UNESP, 2024.
-
ALMEIDA, T. C. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D.C.G. . Estimativa de Eficácia Não Supervisionada por meio de Medidas Baseadas em Ranqueamento. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2024, Rio Claro. Anais do XXXVI CIC UNESP, 2024.
-
GAPSKI, M. C. B. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Aprendizado Não-Supervisionado de Distância para Classificação Multimídia em Cenários Fracamente Supervisionados. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2022, Rio Claro. Anais do XXIV CIC - UNESP, 2022.
-
KAWAI, V. A. S. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Investigação e Avaliação de Medidas de Correlação de Ranqueamento. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2022, Rio Claro. Anais do XXIV CIC - UNESP, 2022.
-
LETICIO, G. R. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Biblioteca de Aprendizado Não Supervisionado de Distância em Python. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2022, Rio Claro. Anais do XXIV CIC - UNESP, 2022.
-
GAPSKI, M. C. B. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Investigação de Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado de Distância em Tarefas de Classificação Multimídia. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2021, Rio Claro. Anais do XXXIII CIC - UNESP, 2021.
-
KAWAI, V. A. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Investigação de Métodos baseados em Ranqueamento para Busca por Similaridade em Dados Multimídia. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2021, Rio Claro. Anais do XXXIII CIC - UNESP, 2021.
-
TRINDADE, V. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Estudo do Uso de Hologramas em Ambientes de Aprendizado. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2020, Rio Claro. Anais do XXXII CIC, 2020.
-
ROZIN, B. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Pré-Processamento baseado em Aprendizado de Distância para Tarefas de Clustering. In: Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP, 2020, Rio Claro. Anais dos XXXII CIC, 2020.
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. . Apoio à tomada de decisões no Mercado de Financeiro utilizando Redes Neurais. In: 12o. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2004, São Paulo. 12o. Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2004.
-
PEDRONETTE, D.C.G. . Tendências em Visão Computacional: Presente e Futuro. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
LETICIO, G. R. ; VALEM, L. P. ; LOPES, L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. . pyUDLF: A Python Framework for Unsupervised Distance Learning Tasks. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
ALMEIDA, L. B. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Graph Convolutional Nerworks and Manifold Ranking for Multimodal Video Retrieval. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
VALEM, L. P. ; KAWAI, V. A. S. ; FERRERO, V. P. ; PEDRONETTE, DANIEL C. G. . A Novel Rank Correlation Measure for Manifold Learning on Image Retrieval and Person Re-ID. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
SA, N. G. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . A Multi-Level Rank Correlation Measure for Image Retrieval. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . O novo petróleo: quando dados viram mercadoria em um mundo dependente da inteligência artificial. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PRESOTTO, J. G. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Effectiveness Estimation through Intersection of Ranking References. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
COLOMBO, D. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. ; PAPA, J. P. ; RIBEIRO, L. C. F. ; AFONSO, L. C. S. ; SOUZA, G. J. ; PRESOTTO, J. G. C. . Discovering Patterns within the Drilling Reports using Artificial Intelligence for Operation Monitoring. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Aprendizado Não Supervisionado baseado em Ranqueamento para Recuperação de Imagens. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; GUILHERME, I. R. ; BREVE, F. A. . Manifold Correlation Graph for Semi-Supervised Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Distance Learning for Image Retrieval. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . An Unsupervised Distance Learning Framework for Multimedia Retrieval.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Mesa Redonda: Iniciação Científica. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Mesa Redonda: Graduação e Carreiras. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Rank Diffusion for Context-Based Image Retrieval. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Distance Learning for Image Retrieval. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Sistemas de Busca de Imagens baseadas no Conteúdo. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Unsupervised Distance Learning for Image Retrieval. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; PENATTI, O. A. B. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised Distance Learning By Reciprocal kNN Distance for Image Retrieval. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Calumby, Rodrigo Tripodi ; TORRES, R. S. . Semi-Supervised Learning for Relevance Feedback on Image Retrieval Tasks. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised Manifold Learning By Correlation Graph and Strongly Connected Components for Image Retrieval. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Sistemas de Recuperação de Imagens baseados no Conteúdo. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Unsupervised measures for estimating the effectiveness of image retrieval systems. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking and Rank Aggregation in Image Retrieval Tasks. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Mesa Redonda: Graduação e Iniciação Científica. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. . Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Combining Re-Ranking and Rank Aggregation methods. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Exploiting Contextual Information in Image Retrieval Tasks. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. ; BORIN, E. ; BRETERNITZ, M. . Efficient Image Re-Ranking Computation on GPUs. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. ; EDSON BORIN ; BRETERNITZ, M. . Efficient Computation of Image Re-Ranking using GPU. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Image Re-Ranking and Rank Aggregation based on Similarity of Ranked Lists. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Spaces for Image Re-Ranking and Rank Aggregation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Shape Matching and Re-Ranking Strategies for Content-Based Image Retrieval Tasks. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Exploiting Contextual Information for Image Re-Ranking. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; da Silva Torres, Ricardo . Distances Correlation for Re-Ranking in Content-Based Image Retrieval. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
-
PEDRONETTE, D. C. G. ; Torres, Ricardo da S. . Uma plataforma de Serviços de Recomendação para Bibliotecas Digitais. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
Outras produções
PEDRONETTE, D.C.G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2024.
PEDRONETTE, D. C. G. . Chair do Workshop of Theses and Dissertations (WTD) da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).. 2024.
PEDRONETTE, D.C.G. . Program Committee - 20th International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2025). 2024.
PEDRONETTE, DANIEL C.G. . Revisão de Artigos para a Conferência BMVC 2024 (British Machine Vision Conference). 2024.
PEDRONETTE, D. C. G. . Program Committee Member - ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR). 2023.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2023.
PEDRONETTE, D. C. G. . Program Committee Member - ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR). 2022.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2022.
PEDRONETTE, D. C. G. . Program Committee Member - ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR). 2021.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2021.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Workshop of Undergraduate Work (WUW) - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2020.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de artigos para a conferência AAAI 2021 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence). 2020.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisor de Artigos para a Conferência ICPR 2020 - International Conference on Pattern Recognition. 2020.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2019).. 2019.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). 2018.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Workshop of Undergraduate Work (WUW) - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2018.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de Projetos - Pró-reitoria de Pesquisa da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). 2018.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de artigos: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2017). 2017.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2017). 2017.
PEDRONETTE, D. C. G. . Membro de Comitê de Programa: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2016). 2016.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de artigos: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2016). 2016.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de artigos: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2015). 2015.
PEDRONETTE, D. C. G. . Pareceres de julgamento de solicitação de Bolsas PIBIC-ISB/UNESP. 2014.
PEDRONETTE, D. C. G. . Consultoria ad hoc para avaliação de relatório científico de projeto de Iniciação Científica PIBIC-ISB/UNESP. 2014.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de Artigos: Posters and Demonstrations Comittee. ACM Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR 2010). 2010.
PEDRONETTE, D. C. G. . Revisão de Artigos: Additional Reviewers - Regular Paper. Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2010). 2010.
ALMEIDA, T. C. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Semantic-Embeddings. Link: https://github.com/thcastilho/semantic-embeddings. 2025.
KAWAI, V. A. S. ; PEDRONETTE, D. C. G. . Rank-based Hashing for ANN. Link: https://github.com/ViniciusAtsushi/Rank-Based-Hashing. 2024.
LOPES, L. T. ; PEDRONETTE, D. C. G. . SGCC - Self-Supervised Graph Convolutional Clustering. Link: https://github.com/lopes-leonardo/sgcc. 2023.
PRESOTTO, J. G. C. ; VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . WSEF - Weakly Supervised Experiments Framework. Link: https://github.com/UDLF/WSEF/. 2020.
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . USRF - Unsupervised Selective Rank Fusion Framework. Link: https://github.com/UDLF/USRF/. 2020.
VALEM, L. P. ; PEDRONETTE, D. C. G. . UDLF - Unsupervised Distance Learning Framework. Link: https://www.ic.unicamp.br/~dcarlos/UDLF. 2017.
PEDRONETTE, D. C. G. ; CORREA, P. L. P. ; MORANDINI, M. ; COLETI, T. ; FILIPAK, P. ; STANZINI, S. . Software de Gestão do Monitoramento da Biodiversidade em Unidades de Conservação. 2014.
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . RecS-DL: Uma plataforma para Serviços de Recomendação em Bibliotecas Digitais. 2008.
PEDRONETTE, D. C. G. ; CAETANO, M. A. L. . SINFAM - Software de Informação e Análise de Mercado. 2004.
PEDRONETTE, D. C. G. ; CORREA, P. L. P. . Lançado Portal da Biodiversidade. 2016. (Programa de rádio ou TV/Comentário).
PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. . Em busca da imagem perdida. 2013. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
Projetos de pesquisa
-
2025 - Atual
[UNESP] Abordagens Contextuais para Aprendizado de Representações e Medidas de Similaridade em Tarefas de Aprendizado de Máquina e Recuperação da Informação - TRIENAL, Descrição: A crescente disponibilidade de dados em um mundo cada vez mais globalizado e conectado tem gerado desafios significativos sob diversas perspectivas, seja a nível individual, corporativo ou governamental. O contínuo aumento no volume de dados também se manifesta em diferentes modalidades, como dados textuais, visuais e multimídia. Esse cenário tem impulsionado a pesquisa e o desenvolvimento de técnicas capazes de oferecer suporte automático a tarefas de busca, organização e classificação desses dados. Apesar dos avanços expressivos nas técnicas de inteligência artificial nos últimos anos, dois desafios fundamentais ainda persistem, independentemente da tarefa ou modalidade dos dados: (i) como representar os dados de forma eficaz e eficiente em espaços vetoriais; e (ii) como definir medidas de similaridade mais precisas entre essas representações, de modo a permitir o estabelecimento de relações significativas entre os dados. Esses desafios estão diretamente relacionados à capacidade dos métodos de aprendizado de máquina e recuperação da informação em interpretar e explorar grandes volumes de dados de maneira eficaz. Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal investigar e propor soluções para esses dois desafios por meio do estudo e desenvolvimento de métodos contextuais. Abordagens contextuais buscam explorar relações de similaridade mais amplas e globais para definir novas representações vetoriais ou métricas de similaridade mais robustas. Serão investigadas técnicas baseadas em ranqueamento, métodos de projeção e estratégias fundamentadas em grafos, como hipergrafos e redes neurais convolucionais em grafos (Graph Convolutional Networks GCNs). A validação dos métodos propostos será conduzida em diferentes modalidades de dados (texto, imagens e multimídia) e em distintas tarefas, incluindo recuperação de informação, classificação, regressão, agrupamento e sistemas de recomendação. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador.
-
2025 - Atual
[FAPESP] Recuperação Aumentada e Robusta para Tarefas de Inferência em Linguagem Natural utilizando Modelos baseados em Transformers, Descrição: Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) surgiram como modelos universais para compreensão e inferência de linguagem. Para operarem de forma factual, esses modelos precisam ser fornecidos com um contexto factual relevante associado. A Geração com Recuperação Aumentada (RAG) tornou-se o mecanismo arquitetônico complementar que permite aos LLMs operarem de maneira factual, no qual uma etapa de recuperação entrega os fatos associados relevantes dentro de uma tarefa específica. No entanto, há uma desconexão entre o desempenho dos modelos de recuperação, que são fundamentados em incorporações textuais (comparativamente menor granularidade semântica e desempenho), e a capacidade dos LLMs de interpretar e operar sobre esses resultados (maior desempenho). Como resultado, os LLMs estão atualmente limitados ao desempenho comparativamente inferior das RAGs. Além disso, as tarefas de recuperação textual tendem a ser baseadas na noção de similaridade entre sentenças/passagens, em que se assume que a consulta é textualmente similar ao texto alvo a ser recuperado. Em cenários de aplicação que envolvem raciocínio baseado em evidências do mundo real (por exemplo, em ciência, formulação de políticas), existem desafios de interpretação que se somam à menor granularidade semântica dos modelos RAG, a saber: (i) lacuna de abstração: abstração e lacuna semântica entre a intenção da consulta (como a necessidade de informação é expressa pelo usuário final) e a maneira como a evidência é expressa no corpus de referência; (ii) especificidade de domínio: o raciocínio baseado em evidências é principalmente relevante em domínios especializados, exigindo o conhecimento de fundo e especialização associados; (iii) raciocínio quantitativo e qualitativo conjunto: onde uma parte significativa do raciocínio baseado em evidências requer inferência tanto baseada em linguagem quanto quantitativa/numérica, sobre fontes de dados textuais e tabulares. Esses gargalos impedem a ampla aplicação dos LLMs para apoiar o raciocínio baseado em evidências dentro de domínios de aplicação de alto impacto, como descoberta de medicamentos, design de ensaios clínicos, formulação de políticas, verificação de fatos, inteligência investigativa, entre outras áreas. A complexidade de extrair sentido a partir do crescente número de estudos disponíveis introduz barreiras pragmáticas para a adoção de um rigoroso raciocínio baseado em evidências na ciência e na formulação de políticas. A proposta visa preencher essa lacuna desenvolvendo novos mecanismos de inferência de linguagem natural (NLI) baseados em evidências, visando o raciocínio sobre grandes espaços de evidência. A inferência abdutiva, ou inferência para a melhor explicação, permite a formulação de um processo de raciocínio sistemático que dialoga com o conjunto de evidências disponíveis, onde os processos de inferência dedutiva ou indutiva mais controlados não podem ser aplicados. Dada uma determinada hipótese, pergunta ou afirmação, o raciocínio abdutivo preencherá a lacuna com as evidências disponíveis, selecionando a mais provável dentre explicações concorrentes, que podem corroborar ou refutar essa hipótese. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Andre do Nascimento Freitas - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
-
2024 - Atual
[Petrobras] Cortex: IA Generativa aplicada à base de operações diárias de Poços, Descrição: Respostas a perguntas no domínio de petróleo utilizando grandes modelos de línguas. Este projeto visa o ajuste de grandes modelos de língua para a língua portuguesa no domínio de petróleo e gás.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / Arnaldo Candido Junior - Coordenador., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
-
2023 - Atual
[Petrobras] Desenvolvimento de Software de Reconhecimento Automático de Microfósseis, Descrição: Processos de transformação digital têm revolucionado corporações e setores da sociedade, especialmente baseados em técnicas de inteligência artificial. Tais técnicas representam um potencial notável como ferramenta de suporte à análise de especialistas, automatizando processos e levando a ganhos de produtividade. Explorar o potencial dessas técnicas exige conhecimento de diferentes domínios. Neste contexto, o projeto tem como foco a investigação para desenvolvimento de um software para reconhecimento automático de microfósseis. O projeto prevê criação de um banco de dados de imagens digitais de microfósseis (BIMf), incluindo nanofósseis calcários, palinomorfos e os presentes em lâminas petrográficas. O BIMf servirá como conjunto de treinamento para técnicas de aprendizado de máquina. Serão utilizados modelos recentes de aprendizado profundo, baseados em Rede Neurais Convolucionais e Vision Transformers para extração de características das imagens. Também serão investigadas abordagens de aprendizado semi-supervisionadas que permitem operar em cenários com pequenas quantidades de dados rotulados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Dimas Dias Brito - Integrante / Mitsuru Arai - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Cooperação.
-
2023 - Atual
[FAPESP] Inferência em Linguagem Natural de forma Consistente e Explicável, Descrição: O Processamento de Linguagem Natural (PLN) refere-se a um ramo da inteligência artificial (IA) cujo objetivo consiste em dar aos computadores a capacidade de interpretar e raciocinar sobre as linguagens humanas. Intrinsecamente multidisciplinar, envolve a integração de diversas áreas de pesquisa, como linguística, lógica, informática e inteligência artificial. Em um mundo guiado principalmente pela tecnologia e cada vez mais apoiado por ferramentas baseadas em IA, o campo da PLN desempenha um papel fundamental, apoiando tecnologias para tradução automática, resposta a perguntas, recuperação de informações, geração de texto e sistemas de recomendação. Pressionado pelos avanços do aprendizado profundo e abordagens orientadas a dados em outros campos, como visão computacional e reconhecimento de padrões, o campo de PLN experimentou o advento e a popularidade de técnicas caixa-preta. Embora essas abordagens sejam eficazes, muitas vezes são menos interpretáveis. Nesse cenário, observa-se um interesse crescente por explicações e uma importância cada vez maior te aspectos de explicabilidade. Este projeto de pesquisa tem como objetivo investigar a construção de cadeias explicativas para inferência em linguagem natural com base na análise contextual e de consistência de informações de ranqueamento. Tal direção de pesquisa representa uma intersecção de interesses de pesquisa entre grupos da Universidade Estadual de São Paulo (UNESP) e da Universidade de Manchester.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / Andre do Nascimento Freitas - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
-
2022 - 2025
[CNPq] Redes Convolucionais baseadas em Grafos para Aprendizado Não Supervisionado e Semi-Supervisionado, Descrição: Avanços tecnológicos em inteligência artificial têm revolucionado a sociedade em diversos aspectos. Atualmente, com a sobrecarga de conteúdo em meios digitais, métodos capazes de analisar e organizar conteúdo multimídia massivo tornaram-se uma necessidade. Resultados prodigiosos foram obtidos em diversas aplicações por técnicas baseadas em aprendizado profundo, mas tais abordagens comumente requerem grandes volumes de dados rotulados para treinamento. Assim, em cenários de dados rotulados escassos ou inexistentes, investigar abordagens de aprendizado não supervisionado, que não necessitam de rótulos, ou semi-supervisionado, capazes de operar com baixa taxa de dados rotulados assumem grande relevância. Recentemente, as Redes Convolucionais baseadas em Grafos (GCNs) têm atingido resultados do estado-da-arte em cenários semi-supervisionados. As representações aprendidas por GCNs por meio de operações de convolução em domínios não Euclidianos permitem operar em arranjos complexos codificados utilizando grafos. Todavia, embora flexíveis e aplicáveis em diversos domínios, as GCNs são dependentes da qualidade do grafo e dos conjuntos de dados rotulados. Além disso, são pouco utilizadas em cenários não supervisionados. Este projeto investigará essas lacunas, em dois objetivos centrais: (i) processamento do grafo de similaridade e expansão dos conjuntos de treinamento em cenários semi-supervisionados, utilizando principalmente modelagens de similaridade contextual baseada em ranqueamento; e (ii) uso de métodos de agrupamento para treinamento das GCNs de forma auto-supervisionada em cenários não supervisionados. Pretende-se investigar também aspectos estruturais das GCNs e funções de perda mais adequadas a cada cenário. Entre as contribuições esperadas, destaca-se avanços teóricos em GCNs e aplicações em problemas reais, incluindo dados multimídia e modelagem de redes sociais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / Veronica Oliveira de Carvalho - Integrante / Guilherme Palermo Coelho - Integrante / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / Moacir Pereira Ponti Junior - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
-
2021 - Atual
[Petrobras] ProtoRADIAR: Métodos de Captura e Disseminação do Conhecimento, através de Processamento de Linguagem Natural na Área de Poços, Descrição: Repositórios de dados de perfuração de poços representam uma relevante e diversificada fonte de informações. Se adequadamente exploradas, podem permitir extração de conhecimento de grande valor para a comunidade de perfuração e construção de poços petróleo em diversos cenários. Em consonância com profundas alterações que o fenômeno de Transformação Digital está causando na indústria e sociedade, este projeto de pesquisa visa a investigação e desenvolvimento de métodos e ferramentas baseados em tecnologias computacionais para análise de dados estruturados e não estruturados, visando a extração, representação e a visualização do conhecimento. A pesquisa terá como foco a classificação e extração de dados textuais de operações de poços. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / João Paulo Papa - Integrante / Gustavo José de Souza - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
-
2019 - 2024
[FAPESP] Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação, Descrição: Métodos de Aprendizado Não Supervisionado têm se estabelecido como uma solução para aumentar a eficácia de buscas baseadas em conteúdo sem requerer intervenção dos usuários. Tais métodos exploram relações contextuais entre as imagens, geralmente codificadas nas informações de distância e similaridade das coleções.Esse projeto de pesquisa pretende investigar a aplicação de tais métodos em novos e diversificados domínios. Os métodos de aprendizado não supervisionado reavaliam a similaridade entre os elementos da coleção e podem ser tomados como etapa de pré-processamento em tarefas de classificação. Além disso, resultados iniciais indicam que os métodos podem ser aplicados em outros cenário de recuperação multimídia, considerando áudio e vídeo.Dessa forma, o objetivo central do projeto proposto consiste em aprofundar tal investigação, ampliando os domínios de aplicação dos métodos de aprendizado não supervisionado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Jurandy Almeida - Integrante / Denis Henrique Pinheiro Salvadeo - Integrante / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
-
2019 - 2023
[FAPESP] Weakly Supervised Learning for Compressed Video Analysis on Retrieval and Classification Tasks for Visual Alert, Descrição: Several machine learning techniques have relied on large labeled data sets to construct predictive models and solving supervised learning tasks. The use of deep learning techniques can be highlighted, since it have been broadly and successfully used in various domains. On the other hand, in many circumstances, the labeled sets are unavailable or insufficient to train ef fective supervised models. Such scenarios have been mainly addressed by unsuperv ised learning techniques, which consider the unlabeled data to learn about its structure. However, the use of completely unsupervied methods still remains a research challenge in many scenarios and situations. A promising solution is based on the use of weakly supervised approaches, capable of performing ef fective learning tasks based on incomplete or inaccurate labeled sets. In this project, we intend to investigate the analysis, retrieval, and classification of compressed video domain based on small training sets. The main object of the project consists in to investigate and propose methods capable of analysing compressed video sequences and trigger alerts according to considered applications. Such approaches can be useful and relevant in several domains, ranging from surveillance, medical and industrial environments to smart homes. The fundamental research challenge consists in making use of dif ferent techniques in order to analyse, represent, and classificate videos using restricted labeled data. The proposed approach aims at exploiting the maximum available information, in order to become the approach suitable for operating with small training datasets. W e intend to exploit: (i) deep learning representations; (ii) contextual unsupervised measures and; (iii) fusion techniques, in order to extend the initial labeled sets. The first challenge to be addressed is to analyse and represent videos in the compressed domain using deep learning techniques. Based on such representations, we intend to investigate strategies for expanding the training sets using unsupervised contextual measures. Given the obtained labeled sets, fusion strategies will be used to combined diverse classification methods and triggering alerts. Although the methods which will investigated c an be used in several domains, we intend to select domains to validate the proposed approaches. The selection will be perfo rmed considering the existence of public available datasets to conduct experimental evaluations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Jurandy Almeida - Integrante / FARIA, FABIO A. - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
-
2018 - 2023
[Petrobras] SiSuSMS - Sistema Supervisório de SMS para Sondas, Descrição: A segurança dos trabalhadores é uma das maiores preocupações para uma empresa, principalmente em locais que exigem altos níveis de segurança e monitoramento constante, como ocorre nas plataformas de perfuração de petróleo marítimas. Dependendo do tamanho do local de trabalho, fica inviável o seu monitoramento de forma manual, ou seja, por inspeção visual humana. Nesse sentido, a presente proposta de projeto de pesquisa visa o estudo e desenvolvimento de técnicas baseadas em visão computacional e inteligência artificial para o monitoramento automático de situações de risco em uma plataforma. Com base em informações obtidas das câmeras de vigilância, o sistema poderá monitorar, em tempo real e de forma constante, todo o seu campo de visão e, em caso de alguma situação irregular, emitir alertas para a posterior tomada de decisão. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante.
-
2017 - 2020
[Petrobras] RADIAR: Método para a disseminação do conhecimento, Descrição: A tecnologia da informação tem permitido a geração de grandes volumes de dados e informações textuais, em especial na área de Petróleo. Neste projeto serão desenvolvidos experimentalmente, métodos visando a inovação de processos de aquisição, consolidação e principalmente da disseminação do conhecimento disponível na forma textual. No desenvolvimento do método a ser proposto, estudos serão desenvolvidos para identificar as novas abordagens da inteligência artificial, em particular a da indexação e a recuperação semântica de textos, aprendizado de máquina e de processamento da linguagem natural.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / Alexandro José Baldassin - Integrante / João Paulo Papa - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
-
2015 - 2017
[Royal Academy of Engineering] Large-Scale Active Learning for Visual Retrieval, Descrição: A massive and ever growing amount of digital image and video content is available today, on websites such as YouTube and Flickr, in archives such as BBC and NBC, and in personal collections. In fact, a change of behaviour can be observed, since common users are not long mere consumers and have become active producers of digital multimedia content. In most cases, it comes with additional information, such as text or other metadata, that forms a rather sparse and noisy, yet rich and diverse source of annotation. Nevertheless, there are various challenges involved in the retrieval tasks. While the text-based retrieval models are well established, they ignore the rich source of information encoded in the visual and audio data. On the other hand, promising content-based retrieval technologies, although capable of considering the multimedia content, still face obstacles for mapping the low level features into high level semantic concepts. Supervised approaches, as relevance feedback techniques for example, have been employed for visual and multimodal retrieval. Although very effective, such methods require a lot of user intervention. In this scenario, the retrieval approaches are ideally suited to emerging weakly supervised and active machine learning technology. Therefore, this project aims at autonomously exploring data collections, employing unsupervised learning techniques for considering the relationships among multimedia objects and saving the user's efforts. Considering that parallelization is becoming necessary due to multicore processors and the high availability of GPGPUs with thousands of threads, this project also aims at applying parallelization strategies to improve the efficiency of the proposed methods. (Newton Research Collabration Programme). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Alexandro José Baldassin - Integrante / Ying Weng - Coordenador., Financiador(es): Royal Academy of Engineering - Auxílio financeiro.
-
2014 - 2018
[FAPESP] Reclassificação e Agregação de Listas para Tarefas de Recuperação de Imagens, Descrição: Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) tem como principal objetivo recuperar imagens similares em uma coleção considerando propriedades visuais das imagens. Os usuários estão interessados nas imagens retornadas nas primeiras posições das listas de resultados, que são usualmente as mais relevantes. Portanto, classificar as imagens da coleção de maneira eficaz é de suma importância. Entretanto, em geral, os sistemas CBIR realizam apenas comparações de imagens par-a-par, isto é, calculam medidas de similaridade (ou distância) considerando apenas pares de imagens, ignorando as informações codificadas nos relacionamentos entre as imagens. Com o objetivo de aumentar a eficácia dos sistemas de CBIR, foram propostos métodos de reclassificação (re-ranking) e agregação (rank aggregation) de listas. Os métodos de reclassificação têm sido usados para explorar a informação contextual codificada nos relacionamentos entre as imagens, enquanto abordagens de agregação de listas têm sido usadas para combinar resultados produzidos por diferentes descritores de imagens. Na pesquisa desenvolvida pelo pesquisador responsável durante seu doutorado, vários métodos de reclassificação e agregação de listas foram propostos com o objetivo de aumentar a eficácia de sistemas de CBIR. Resultados experimentais demonstraram a eficácia das abordagens propostas em comparação com outros métodos recentemente propostos na literatura. Contudo, os importante resultados obtidos levaram a novos desafios de pesquisa. O objetivo desse projeto de pesquisa é investigar os métodos de reclassificação e agregação de listas sob diversos aspectos, abordando os desafios de pesquisa ainda em aberto. Importantes aspectos a serem investigados estão relacionados a escalabilidade e eficiência dos algoritmos usando computação paralela e ambientes computacionais heterogêneos. Outro aspecto relevante consiste na especificação e implementação de novos métodos de reclassificação com aplicações em diferentes cenários, como recuperação textual e multimodal, realimentação de relevância e recuperação colaborativa de imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Coordenador / BORIN - Integrante / da Silva Torres, Ricardo - Integrante / Marco Antonio Garcia de Carvalho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
-
2014 - 2018
[FAPESP] e-Phenology: Combining New Technologies to Monitor Phenology from Leaves to Ecosystems, Descrição: The e-phenology is a multidisciplinary project that explores innovative solutions for plant monitoring in the tropics, combining research in Computer Science, Phenology, and Ecology. On-the-ground phenological observations preclude large areas of study and are laborious and time consuming. Near-surface remote phenology with digital cameras is still area-limited but reduces considerably manpower. Furthermore, it has proven to be an important tool for monitoring several species and accurately accessing leaf changes. In this project, we aim to apply new technologies to enhance the capabilities of near-surface remote phenological observation to detect changes on various scales, from leaves to ecosystems. Our goal is to address theoretical and practical problems involving the combination of two remote phenology monitoring systems: digital and hyperspectral cameras at three scales: on-the-ground, phenology tower, and near-space using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). It is geared towards four innovative objectives: (a) to develop a protocol for extracting spectral data from the RGB color channels, improving the information that can be derived from low-cost digital monitoring systems; (b) to apply those technologies to extract plant ecophysiological data advancing our knowledge of plant seasonal responses to environmental drivers in the tropics to climate change; (c) to develop near-surface monitoring system for reproductive phenophases i.e., flowering and fruiting, based on digital and hyperspectral images truth-grounded by species-specific spectral data; and (d) to advance and to apply novel image processing, machine learning, and visualization models, methods, and algorithms to support acquisition, management, integration, and analysis of phenology data systems from various scales. The research team is composed of Computer Scientists and researchers in Plant Ecology and Phenology. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / da Silva Torres, Ricardo - Integrante / Jurandy Almeida - Integrante / Leonor Patrícia Cerdeira Morellato - Coordenador / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / Leonardo Farage Cancian - Integrante / Julien P. Renoult - Integrante / Danilo Boscolo - Integrante / Milton Cézar Ribeiro - Integrante / Daniel Wisbech Carstensen - Integrante.
-
2014 - 2014
[MMA] Sistema de Informação para o Monitoramento da biodiversidade em Unidades de Conservação Brasileiras, Descrição: O objetivo geral dessa proposta é a especificação e o desenvolvimento de um sistema para gestão de informação monitoramento da biodiversidade para as Unidades de Conservação do Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade (ICMBio) e o Ministério do Meio Ambiente (MMA). Este Sistema de informação é voltado para captura, integração, compartilhamento, visualização e análise de dados de monitoramento de Unidades de Conservação no âmbito do ICMBio, utilizando ferramentas computacionais open source, baseadas em padrões internacionais e abertos de interoperabilidade de dados de biodiversidade. Esse sistema permitirá a captura de dados de monitoramento de Unidades de Conservação e a visualização integrada de mapas, espécies e espécimes para usuários de dados de biodiversidade. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa - Coordenador / Silvio Stanzini - Integrante.
-
2012 - 2016
[AMD] Content-Based Image Retrieval (CBIR) on APU Clouds, Descrição: The usefulness of re-ranking approaches for CBIR systems depends not only on the effectiveness, but also on the efficiency and scalability. While the effectiveness is related to the quality of retrieved images, the efficiency refers to the time spent to obtain the results. Scalability considers the system capability of handling growing image collections. Although the effectiveness has been the focus of various recent works, dealing with those three requirements at the same time is essential in real-world applications. Our recent results (supported by AMD Research), show that image re-ranking algorithms can be accelerated using GPGPUs and has great potential to explore the features of the APUs architecture. However, for very large image collections, it is also important to ensure that these algorithms can scale well with the growth of the data set. Aiming at computing the relationship among images, re-ranking algorithms often consider all the distances among images of a given dataset, which represent a large computational effort, hindering its use in searching services that deal with real-world image collections. However, our recent findings indicate that re-ranking strategies can still improve the effectiveness of the results even if only a small subset of the ranked list is taken into account when performing the re-ranking procedure. Such a observation allowed us to design image re-ranking algorithms with lower complexity. The next steps will be dedicated to make them scalable and, hence, well suited to large datasets.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / BORIN - Coordenador / da Silva Torres, Ricardo - Integrante.
-
2011 - 2013
[AMD] Accelerating content-based image retrieval (CBIR) systems with GPUs and APUs, Descrição: O objetivo geral desse projeto de pesquisa e estudar possibilidades de aceleracao dealgoritmos de re-ranking, vericando a adequacao desses algoritmos ao uso de arquiteturasparalelas utilizando diferentes dispositivos, como CPUs, GPUs e APUs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / EDSON BORIN - Coordenador / MAURICIO BRETERNITZ - Integrante / Flávia Pisani - Integrante / Matheus Smythe Svolenski - Integrante.
Prêmios
2025
Professor Homenageado - Bacharelado em Ciência da Computação (Integral), Formandos 2024.
2025
Finalista entre as Melhores Teses de Doutorado, Concurso de Teses e Dissertaoes (CTD), Orientador, Aluno: Lucas Pascotti Valem,, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2024
3º Melhor Trabalho de Iniciação Científica da Área de Ciências Exatas, Aluno: Thiago César Castilho Almeida, Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP.
2021
3º Melhor Trabalho de Iniciação Científica da Área de Ciências Exatas, Aluno: Vinicius Atsushi Sato Kawai, Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP.
2020
Professor Homenageado - Bacharelado em Ciência da Computação (Noturno), Formandos 2019, UNESP.
2020
2º Melhor Trabalho de Mestrado - Concurso de Teses e Dissertaoes (CTD), Orientador, Aluno: Lucas Pascotti Valem, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2019
Professor Homenageado - Bacharelado em Ciência da Computação (Noturno), Formandos 2018, UNESP.
2019
First Place (Advisor), Workshop of Theses and Dissertations (WTD), Lucas Pascotti Valem, MSc Category, SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images; Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2017
Professor Homenageado - Bacharelado em Ciência da Computação (Noturno), Formandos 2016, UNESP.
2017
Paraninfo - Bacharelado em Ciência da Computação (Integral), Formandos 2016, UNESP.
2017
Primeiro Lugar no Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) - Orientador, Aluno: Lucas Pascotti Valem, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2016
Professor Homenageado - Bacharelado em Ciência da Computação (Noturno), Formandos 2015, UNESP.
2016
Best Paper Award - SIBGRAPI'2016 (Conference on Graphics, Patterns and Images), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2016
Melhor Trabalho de Iniciação Científica da Área de Ciências Exatas, Aluno: Lucas Pascotti Valem, Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP.
2015
Selecionado entre os 10 melhores no Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) - Orientador, Aluno: Lucas Pascotti Valem, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2015
Menção Honrosa como 4º melhor Trabalho de Iniciação Científica da Area de Ciências Exatas, Aluno: Aluno: Lucas Pascotti Valem, Congresso de Iniciação Científica (CIC) - UNESP.
2014
Finalist for the Best Paper Award (9 from 1219 accepted papers) - International Conference on Image Processing (ICIP 2014), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
2014
MediaEval Distinctive Mention - Placing Task: Most Diverse Multimodal Feature, MediaEval Workshop 2014.
2013
Terceiro Lugar, XXVI Concurso de Teses e Dissertações (CTD), Categoria Doutorado, "Exploiting Contextual Information for Image ReRanking and Rank Aggregation in Image Retrieval Tasks", CSBC 2013, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2013
Primeiro Lugar, Melhor Tese de Doutorado do Instituto de Computação (IC) - UNICAMP em 2012., Instituto de Computação (IC) - UNICAMP.
2012
Second Place, Workshop of Theses and Dissertations (Ph.D. Category), "Exploiting Contextual Information in Image Retrieval Tasks", 25th Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2012), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2010
IBM Certified Academic Associates - DB2 9 Database and Application Fundamentals, IBM.
2009
SCJP - Sun Certified Java Programmer 5, Sun Microsystems.
Histórico profissional
Endereço profissional
-
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computacional. , Avenida 24 A - 1515, DEMAC, Bloco 2, Sala 18, Bela Vista, 13506700 - Rio Claro, SP - Brasil, Telefone: (19) 35269082, URL da Homepage:
Experiência profissional
2016 - 2016
Bangor UniversityVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Estágio de curta duração no exterior, Carga horária: 40
Outras informações:
Estágio no Exterior (PROPG/UNESP) e Newton Research Collaboration Programme
2019 - Atual
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado (Livre Docente), Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2013 - 2019
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Assistente Doutor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Participa do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada a Petróleo (LIAAP) no Centro de Geociências Aplicadas ao Petróleo (UNESPETRO) onde desenvolve projetos de pesquisa na área de Petróleo.
2009 - 2009
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Professor Conferencista, Enquadramento Funcional: Professor Conferencista, Carga horária: 4
2009 - 2009
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Professor Conferencista, Enquadramento Funcional: Professor Conferencista, Carga horária: 4
Atividades
-
03/2025
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura e Organização de Computadores (Integral), Arquitetura e Organização de Computadores (Noturno), Introdução à Ciência da Computação
-
06/2024
Direção e administração, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Vice-Líder do Centro de Pesquisa - Centro de Ciências Naturais Aplicadas (UNESPetro).
-
08/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro da Comissão de Avaliação de Programas e Projetos de Extensão Universitária (CAPPE).
-
08/2021
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro do Comitê Científico da Pró-Reitoria de Pesquisa.
-
06/2021
Direção e administração, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Vice-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
-
06/2021
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular do Conselho do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
-
09/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Suplente do Conselho de Curso de Ciências da Computação.
-
03/2013
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Linhas de pesquisa
-
08/2024 - 12/2024
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Análise de Algoritmos (Integral), Análise de Algoritmos (Noturno)
-
09/2022 - 08/2024
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computacional.,Cargo ou função, Membro Titular do Conselho de Curso de Graduação - Bacharelado em Ciências da Computação.
-
03/2024 - 07/2024
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura e Organização de Computadores (Integral), Projetos em Computação I (Integral e Noturno), Introdução à Ciência da Computação
-
03/2024 - 07/2024
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Recuperação da Informação
-
08/2023 - 12/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Análise de Algoritmos (Integral), Análise de Algoritmos (Noturno), Estágio Supervisionado ou Trabalho de Graduação (Integral)
-
03/2023 - 07/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Recuperação da Informação
-
03/2023 - 07/2023
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura e Organização de Computadores, Projetos em Computação I, Introdução à Ciência da Computação
-
08/2022 - 12/2022
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Análise de Algoritmos (Integral e Noturno), Estágio Supervisionado ou Trabalho de Graduação
-
04/2022 - 08/2022
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Noturno)
-
09/2020 - 08/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Suplente do Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
-
03/2022 - 07/2022
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Recuperação da Informação
-
10/2021 - 04/2022
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Análise de Algoritmos (Integral e Noturno)
-
06/2021 - 01/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular da Congregação do Instituto de Geociências e Ciências Exatas.
-
02/2020 - 01/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular da Comissão Permanente de Pesquisa.
-
04/2021 - 08/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Noturno)
-
03/2021 - 08/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Processamento de Imagens Digitais
-
07/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
07/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Processamento de Imagens Digitais
-
09/2018 - 08/2020
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Suplente do Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
-
03/2020 - 07/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagens de Montagem (Integral e Noturno)
-
08/2019 - 12/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
07/2019 - 12/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
12/2017 - 12/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular da Comissão Permanente de Pesquisa.
-
03/2019 - 07/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Integral e Noturno)
-
08/2018 - 12/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
08/2018 - 12/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
03/2018 - 08/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular do Conselho de Curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
-
03/2018 - 07/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Integral e Noturno)
-
08/2017 - 12/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
08/2017 - 12/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
10/2015 - 09/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular do Conselho de Departamento - DEMAC (Depto. de Estatística, Matemática Aplicada e Computação).
-
09/2015 - 09/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro (suplente) do Conselho de Curso de Matemática.
-
03/2017 - 07/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Integral e Noturno)
-
07/2016 - 07/2017
Direção e administração, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Vice-Coordenador do Laboratório Didático 1.
-
08/2016 - 12/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
08/2016 - 12/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
08/2016 - 12/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Estudos Especiais I
-
03/2016 - 07/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Integral e Noturno)
-
03/2016 - 07/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Comissão para otimização da Internet do Campus.
-
09/2015 - 02/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores (Noturno); Introdução a Computação I (Integral)
-
08/2015 - 12/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
10/2013 - 10/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computacional.,Cargo ou função, Membro (suplente) do Conselho Departamental do DEMAC.
-
04/2015 - 09/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagem de Montagem (Integral e Noturno)
-
09/2014 - 09/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro Titular do Conselho de Curso de Física.
-
06/2014 - 06/2015
Direção e administração, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Coordenador dos Laboratórios Didáticos.
-
11/2014 - 04/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores
-
08/2014 - 12/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
-
08/2013 - 08/2014
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.,Cargo ou função, Membro (suplente) do Conselho de Curso de Física.
-
02/2014 - 07/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura de Computadores - Noturno, Linguagem de Montagem - Integral, Linguagem de Montagem - Noturno
-
06/2013 - 06/2014
Direção e administração, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computacional.,Cargo ou função, Vice-Coordenador dos Laboratórios Didáticos.
-
08/2013 - 12/2013
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Organização de Computadores - Integral, Organização de Computadores - Noturno
-
10/2013 - 11/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Programação Concorrente (Mestrado) - Colaborador
-
03/2013 - 07/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagens de Montagem - Integral, Linguagens de Montagem - Noturno
-
08/2009 - 12/2009
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Linguagens de Programação Não Convencionais
-
03/2009 - 07/2009
Ensino, Ciências da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Gráfica
2012 - 2013
Universidade Estadual de CampinasVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Doutor - Faculdade Tecnologia (FT), Carga horária: 20
2006 - 2013
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Sistemas - Dir. Geral Adm. (DGA), Carga horária: 40
2006 - 2008
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Aluno de Mestrado, Enquadramento Funcional: Pesquisador
2002 - 2006
Universidade Estadual de CampinasVínculo: , Enquadramento Funcional: Programador Sist. de Informação - DGA, Carga horária: 40
2001 - 2002
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário de Desenv. de Sistemas - DGA, Carga horária: 40
2000 - 2000
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor de Física - COTIL, Carga horária: 8
Atividades
-
09/2012
Ensino, Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistema, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Laboratório de Programação II
-
11/2008
Serviços técnicos especializados , Diretoria Geral da Administração.,Serviço realizado, DBA - Banco de Dados IBM DB2. Analista e Projetista OO. Desenvolvimento de sistemas utilizando UML, Java EE, EJB, JPA, JSF e Ajax.
-
05/2006 - 10/2008
Serviços técnicos especializados , Centro de Computação.,Serviço realizado, Analista-Projetista OO, Implementador e Líder Técnico. Desenvolvimento de sistemas utilizando processo RUP e documentação UML. Implementação na tecnologia Java EE, utilizando EJB, JPA, Struts, JSF. Utilização de banco de dados IBM DB2.
-
08/2002 - 04/2006
Serviços técnicos especializados , Diretoria Geral da Administração.,Serviço realizado, Levantamento de Requisitos, Projeto de Sistemas e Banco de Dados, Implementação de Sistemas de Apoio a Administração Central utilizando PHP e MySQL.
-
01/2001 - 08/2002
Estágios , Diretoria Geral da Administração.,Estágio realizado, Levantamento de Requisitos, Implementação de Sistemas de Informação utilizando linguagens ASP e Visual Basic.
-
03/2000 - 11/2000
Treinamentos ministrados , Colégio Técnico de Limeira.,Treinamentos ministrados, Monitoria da Disciplina de Física - Currículo do Ensino Médio
1997 - 2000
Soft Micro InformáticaVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Monitor de Informática
Atividades
-
05/1997 - 12/2000
Treinamentos ministrados , Cursos e Treinamentos.,Treinamentos ministrados, Sistemas Operacionais Windows, Office, AutoCAD, Hardware, Corel Draw, HTML, Flash e Visual Basic
2019 - 2020
Temple UniversityVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visiting Scholar, Carga horária: 40
Outras informações:
Financed by Fulbright Commission
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Daniel Carlos Guimarães Pedronette e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?