João Paulo Papa
Atualmente, é Professor Titular no Departamento de Computação da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp-Bauru. Possui graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002), Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2005), Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e Pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2009), Universidade de Harvard (2015) e pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) (2025). É editor sênior do periódico IEEE Signal Processing Letters, bem como é membro do corpo editorial das revistas Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, Journal of Next Generation Information Technology e International Journal of Bio-Inspired Computation. É co-editor de um livro na área de otimização por meta-heurísticas, bem como possui colaborações com diversas instituições internacionais. Já foi professor convidado da Ostbayerische Technische Hochschule (Alemanha) e Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp, é membro Fellow da International Association for Pattern Recognition (IAPR), da Asia-Pacific Artificial Intelligence Association (AAIA), e da Fundação Alexander von Humboldt (AvH), bem como representante brasileiro junto à International Association for Pattern Recognition (IAPR) e membro IEEE sênior. Em 2025, foi contemplado com a Ibn Sina Global Scholarship da King Fahd University of Petroleum and Minerals (KFUPM), Reino da Arábia Saudita, e com a International Excellence Fellowship of KIT - Karlsruhe Institute of Technology, Alemanha. Foi membro titular da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI) no período 2015-2018 e chair da IEEE Task Force on Business Intelligence and Knowledge Management. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Participa, também, de projetos na área de Engenharia de Petróleo junto ao Centro de Geociências Aplicadas ao Petróleo (UNESPETRO) - Unesp/Rio Claro, e Recogna - Unesp/Bauru. Atualmente é membro do CA-CC/CNPq e Coordenador do Programa eScience e Ciência de Dados da FAPESP.
Informações coletadas do Lattes em 30/03/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Ciência da Computação
2005 - 2008
Universidade Estadual de Campinas
Título: Classificação Supervisionada de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos
, Ano de obtenção: 2008. Alexandre Xavier Falcão. Bolsista do(a): PED A-IC/UNICAMP, UNICAMP, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Mestrado em Ciência da Computação
2003 - 2005
Universidade Federal de São Carlos
Título: Restauração de Imagens do Satélite CBERS-1 Utilizando POCS
, Ano de Obtenção: 2005.Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação
1999 - 2002
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Carcinoma Escamoso Basalóide na Mucosa Bucal: Análise dos Indices Proliferativo e Apoptótico
Orientador: Denise Tostes Oliveira
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Pós-doutorado
2016
Livre-docência. , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil. , Título: Heurísticas, Meta-heurísticas e Hiper-heurísticas para Aprendizagem de Modelos em Reconhecimento de Padrões, Ano de obtenção: 2016., Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Otimização por Meta-heurísticas., Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2024 - 2025
Pós-Doutorado. , Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: APRENDIZADO DE MÁQUINA. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2014 - 2015
Pós-Doutorado. , Harvard University, HARVARD, Estados Unidos. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: APRENDIZADO DE MÁQUINA.
2008 - 2009
Pós-Doutorado. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Formação complementar
2010 - 2010
Localização de Falhas e Diagnóstico em Cabos. (Carga horária: 32h). , Instituto Instronic, INSTRONIC, Brasil.
2008 - 2008
Segmentação, Indexaçao e Recuperação de Vídeo.... (Carga horária: 3h). , Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2007 - 2007
Supervised Statistical Learning Models and .... (Carga horária: 3h). , Pontífica Universidader Católica-MG e Universidade Federal de Minas Gerais, PUC-MG/UFMG, Brasil.
2006 - 2006
Content - Based Image Retrieval: Theory and .... (Carga horária: 3h). , Universidade Federal da Amazônia, UFAM, Brasil.
2002 - 2002
Bioinformática. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP - BAURU, Brasil.
2002 - 2002
Publicação Científica. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2002 - 2002
Elaboração de Resumos. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, UNESP, Brasil.
2001 - 2001
Biologia Computacional. (Carga horária: 8h). , Universidade de São Paulo - São Carlos, USP - SÃO CARLOS, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Alemão
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens e Sinais.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens e Sinais/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Organização de eventos
CARNEIRO, G. ; Tavares, João Manuel R. S. ; BRADLEY, A. P. ; Papa, João Paulo ; NASCIMENTO, J. C. ; CARDOSO, J. S. ; BELAGIANNIS, V. ; LU, Z. . II Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis. 2016. (Congresso).
Weber, S. A. T. ; HOOK, CHRISTIAN ; Papa, João Paulo . Workshop Sensors, Pattern Recognition, Classification: What is about it in Medicine. 2016. (Outro).
MARANA, A. N. ; Spolon, R. ; Papa, João P. ; GARCIA, R. E. ; OLIVEIRA, H. C. ; MARRANGHELLO, N. . V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Unesp. 2015. (Congresso).
CARNEIRO, G. ; TAVARES, JOAO MANUEL R.S. ; BRADLEY, A. P. ; Papa, João P. ; NASCIMENTO, J. C. ; CARDOSO, J. S. ; LU, Z. ; BELAGIANNIS, V. . I Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis. 2015. (Congresso).
Papa, João P. . International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2014. (Congresso).
Papa, João Paulo . III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2013. (Congresso).
Papa, João P. . Workshop of Undergraduate Works - 25th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2012. (Congresso).
MARANA, A. N. ; Guilherme, Ivan R. ; Papa, João Paulo ; Lobato, R. S. ; Spolon, R. . I Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2011. (Congresso).
PAPA, J. P. ; OLIVEIRA, Denise Tostes ; Consolaro, Alberto . I Encontro Brasileiro de Patologistas Bucais. 2002. (Outro).
Participação em eventos
2025 IEEE 38th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS). A Hybrid Quantum-Classical Model for Breast Cancer Diagnosis with Quanvolutions. 2025. (Congresso).
28th International Conference on Information Fusion. Data Fusion Applied to Medical Applications. 2025. (Congresso).
34th International Conference on Artificial Neural Networks. Beran Estimator Kernel Learning using Nearest-Neighbours and its Application to Reliability Analysis. 2025. (Congresso).
38th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2025. (Congresso).
4th Cogmhear AudioVisual Speech Enhancement Challenge (AVSEC).A Framework to Design Tailored Models based on the Optimum-Path Forest: Opportunities for Audio-Visual Speech Processing. 2025. (Oficina).
IEEE 9th Research and Technologies for Society and Industry. Enhancing Governance and Explainability in Large Language Models: a Framework for Interpretability-Driven Decision-Making. 2025. (Congresso).
XLV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2025. (Congresso).
12th European Conference on Radar in Meteorology and Hydrology. CRMN - Radar Image Super Resolution Using a Convolutional Recurrent Mixer Network. 2024. (Congresso).
19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Influence of Pixel Perturbation on eXplainable Artificial Intelligence Methods. 2024. (Congresso).
19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Strategies for Classifier Selection Based on Genetic Programming for Multimedia Data Recognition. 2024. (Congresso).
4th EAGE Digitalization Conference & Exhibition. 2024. (Congresso).
2023 30th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Temporal Dengue Outbreak Prediction from Climatic Variables using Finite Element Machines for Regression. 2023. (Congresso).
26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Facial Point Graphs for Stroke Identification. 2023. (Congresso).
26th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Deblur Capsule Networks. 2023. (Congresso).
36th Conference on Graphics, Patterns and Images. Multimodal Convolutional Deep Belief Networks for Stroke Classification with Fourier Transform. 2023. (Congresso).
26th International Conference on Pattern Recognition. FEMa-FS: Finite Element Machines for Feature Selection. 2022. (Congresso).
IbPRIA 2022: 10th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis. MaxDropoutV2: An Improved Method to Drop Out Neurons in Convolutional Neural Networks. 2022. (Congresso).
Webinar - IEEE Mysore Subsection.Supervised Pattern Classification with Optimum-Path Forest. 2022. (Seminário).
XXXV Conference on Graphics, Patterns and Images. 2022. (Congresso).
2021 International Conference on Pattern Recognition. 2021. (Congresso).
XI Semana da Biomedicina.Por que Dados Fake Podem Ajudar o Diagnóstico Assistido por Computador?. 2021. (Encontro).
2020 IEEE 33rd International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS). O2PF: Oversampling via Optimum-Path Forest for Breast Cancer Detection. 2020. (Congresso).
33nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Image. 2020. (Congresso).
XL Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2020. (Congresso).
16th International Symposium on Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. Breast Cancer Categorization using Convolutional Neural Networks. 2019. (Congresso).
2019 Congress on Evolutionary Computation. Quaternion-Based Backtracking Search Optimization Algorithm. 2019. (Congresso).
2019 International Joint Conference on Neural Networks. Multiple-Instance Learning through Optimum-Path Forest. 2019. (Congresso).
2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation. EEG-based Person Authentication Using Multi-objective Flower Pollination Algorithm. 2018. (Congresso).
2018 International Joint Conference on Neural Networks. Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks. 2018. (Congresso).
21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. 2018. (Congresso).
31st Conference on Graphics, Patterns and Images. 2018. (Congresso).
7th Brazilian Conference on Intelligent Systems. Efficient Width-Extended Convolutional Neural Network for Robust Face Spoofing Detection. 2018. (Congresso).
BRAGFOST 2018: The Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposia.Computer-assisted Barrett?s Esophagus Identification. 2018. (Encontro).
IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics. 2018. (Congresso).
IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics. 2018. (Congresso).
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Land-use Classification Using Finite Element Machines. 2018. (Congresso).
III Fórum de Pós-Graduação da UNESP. 2018. (Encontro).
International Conference on Pattern Recognition. Improving Optimum-Path Forest Classification Using Unsupervised Manifold Learning. 2018. (Congresso).
17th international Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. Blur Parameter Identification Through Optimum-Path Forest. 2017. (Congresso).
2017 International Joint Conference on Neural Networks. FEMaR: A Finite Element Machine for Regression Problems. 2017. (Congresso).
The Genetic and Evolutionary Computation Conference. Feature Selection Using Geometric Semantic Genetic Programming. 2017. (Congresso).
VI ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing. Co-reference Analysis Through Descriptor Combination. 2017. (Congresso).
XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2017. (Congresso).
7th International IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. On the Harmony Search Using Quaternions. 2016. (Congresso).
9th Workshop on Pattern Recognition in Remote Sensing. River Sediment Yield Classification Using Remote Sensing Imagery. 2016. (Congresso).
SIBGRAPI 2016 - Conference on Graphics, Patterns and Images. Temporal- and Spatial-Driven Video Summarization Using Optimum-Path Forest. 2016. (Congresso).
12th International Conference on Applied Computing. Parameter-Setting Free Harmony Search Optimization of Restricted Boltzmann Machines and its Applications to Spam Detection. 2015. (Congresso).
14th International Conference on Machine Learning and Applications. SMS Spam Identification Through Optimum-Path Forest-based Classifiers. 2015. (Congresso).
28th Conference on Graphics, Patterns and Images. 2015. (Congresso).
Genetic and Evolutionary Computation Conference. On the Model Selection of Bernoulli Restricted Boltzmann Machines Through Harmony Search. 2015. (Congresso).
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Unsupervised Land-cover Classification Through Hyper-heuristic-based Harmony Search. 2015. (Congresso).
International Conference on Computational Science. Model Selection for Discriminative Restricted Boltzmann Machines Through Meta-heuristic Techniques. 2015. (Congresso).
XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Fine-Tuning Convolutional Neural Networks Using Harmony Search. 2015. (Congresso).
22nd International Conference on Pattern Recognition. On the Training of Artificial Neural Networks with Radial Basis Function Using Optimum-Path Forest Clustering. 2014. (Congresso).
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence.A Social-Spider Optimization Approach for Support Vector Machines Parameters Tuning. 2014. (Simpósio).
International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Fast Optimum-Path Forest Classification on Graphics Processors In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications. 2014. (Congresso).
2013 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). BCS: A Binary Cuckoo Search algorithm for feature selection. 2013. (Congresso).
Escola Unesp de Liderança e Gestão. 2013. (Encontro).
IEEE International Conference on Computer as a Tool. Harmony search applied for support vector machines training optimization. 2013. (Congresso).
III Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. 2013. (Encontro).
16th IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems. Fast Fault Diagnosis in Power Transformers Using Optimum-Path Forest. 2012. (Congresso).
2012 IEEE International Conference on Image Processing. Automatic Visual Dictionary Generation Through Optimum-Path Forest Clustering. 2012. (Congresso).
21st International Conference on Pattern Recognition. Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation. 2012. (Congresso).
21st International Conference on Pattern Recognition. Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation. 2012. (Congresso).
Fórum de Discussão dos Primeiros Projetos. 2012. (Encontro).
I Congresso de Iniciação Científica da Faculdade Orígenes Lessa. Técnicas de Reconhecimento de Padrões e suas Aplicações em Segurança e Redes de Computadores. 2012. (Congresso).
IEEE International Goscience and Remote Sensing Symposium.Hyperspectral Band Selection Through Optimum-Path Forest and Evolutionary-based Algorithms. 2012. (Simpósio).
12th International Conference on Music Information Retrieval. New trends in musical genre classification using Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).
14th International Workshop on Combinatorial Image Analysis. Precipitates Segmentation from Scanning Electron Microscope Images through Machine Learning Techniques. 2011. (Congresso).
19 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica. Classificação Supervisionada por Floresta de Caminhos Ótimos aplicada à Identificação de Plantas Daninhas Aquáticas. 2011. (Congresso).
33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Automatic Classification of Fish Germ Cells through Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).
36th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks. Intrusion Detection System Using Optimum-Path Forest. 2011. (Congresso).
36th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Feature Selection Through Gravitational Search Algorithm. 2011. (Congresso).
Fórum de Pesquisa e Pós-Graduação da Faculdade de Ciências.A Política da Unesp para Pesquisa e a Pós-Graduação. 2011. (Outra).
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Is it Possible to Make Pixel-based Radar Image Classification User-Friendly?. 2011. (Congresso).
XXIV Sibgrapi ? Conference on Graphics, Patterns and Images. Optimum-path forest pruning parameter estimation through harmony search. 2011. (Congresso).
15th Iberoamerican Congress On Pattern Recognition. Improving the Accuracy of the Optimum-Path Forest Supervised Classifier for Large Datasets. 2010. (Congresso).
17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Multimodal Pattern Recognition Through Particle Swarm Optimization. 2010. (Congresso).
20th International Conference on Pattern Recognition. Optimizing Optimum-Path Forest Classification for Huge Datasets. 2010. (Congresso).
23rd SIBGRAPI ? Conference on Graphics, Patterns and Images. How Far You Can Get Using Machine Learning Black-Boxes. 2010. (Congresso).
35th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Robust and Fast Vowel Recognition using Optimum-Path Forest. 2010. (Congresso).
I Workshop de Modelagem Matemática e Computacional da Unesp. 2010. (Encontro).
XVIII Congresso Brasileiro de Automática. On the Evaluation of Different Metrics for Non-Technical Losses Estimation Through Optimum-Path Forest. 2010. (Congresso).
15th International Conference on Image Analysis and Processing. On the Training Patterns Pruning for Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).
15th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems. Fast Non-Technical Losses Identification Through Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).
7th IAPR-TC-15 Workshop on Graph-based Representations in Pattern Recognition. A Learning Algorithm for the Optimum-Path Forest Classifier. 2009. (Congresso).
The 3rd Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology.Novel approaches for exclusive and continuous fingerprint classification. 2009. (Simpósio).
XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Land Use Classification Using Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).
XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. Supervised Pattern Classification Using Optimum-Path Forest. 2009. (Congresso).
XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Optimum-Path Forest: A Novel and Powerful Framework for Supervised Graph-based Pattern Recognition Techniques. 2009. (Congresso).
15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Optimum Path Forest Classifier Applied to Laryngeal Pathology Detection. 2008. (Congresso).
4th International Symposium on Visual Computing.A New Variant of the Optimum-Path Classifier. 2008. (Simpósio).
IV Workshop de Visão Computacional.Boosting RAP-2D Image Restoration Through Genetic Programming. 2008. (Outra).
8th International Symposium on Mathematical Morphology.Design of robust pattern classifiers based on optimum-path forests. 2007. (Simpósio).
III Workshop de Teses de Doutorado em Andamento.Classificação de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2007. (Encontro).
XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Semi-Supervised Support Vector Rainfall Estimation Using Satellite Images. 2007. (Simpósio).
XIX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.On the analysis of the pilot images and its applications for amoeba morphological filters. 2006. (Simpósio).
XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.Uma comparação entre algoritmos de projeção para restauração de imagens do satélite CBERS-1. 2005. (Simpósio).
XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Image Restoration Using Non-Decimated Wavelet Transform and Row-Action Projections. 2005. (Simpósio).
XVII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.CBERS-1 Satellite Image Restoration Using RAP. 2004. (Simpósio).
1st International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. 2003. (Congresso).
Workshop Introdução à Biotecnologia. 2003. (Outra).
4ª Jornada de Informática. 2002. (Outra).
I Workshop do Centro Virtual de Pesquisa "Ciência e Computação para a Complexidade". 2002. (Outra).
XIV Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista. Morfometria da espermatogênese de Corydoras aeneus utilizando processamento e análise de imagens. 2002. (Congresso).
VIII Simpósio de Engenharia de Produção - Área de Gestão Ambiental nos Sistemas Produtivos. 2001. (Simpósio).
XIII Congresso de Iniciação Científica da Universidade Estadual Paulista. Estudo morfométrico dos túbulos seminíferos de curimbatá (Prochilodus scrofa) com análise de imagens. 2001. (Congresso).
XXXV Encontro Regional de Histotecnologia. 2001. (Encontro).
I Workshop sobre Microscopia e Análise de Imagens. 1999. (Simpósio).
Participação em bancas
ROCHA, ANDERSON; REIS, M. S.; BOCCATO, L.; VASCONCELOS, C. N.;PAPA, J.P.. Determinando a relevância de publicações em redes sociais para a análise de eventos forenses. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
ZAFALON, G. F. D.;PAPA, JOAO P; DEZANI, H.. Sistemas de Recomendação: Uma Perspectiva Orientada ao Deep Learning. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Falcão, A. X.PAPA, JOAO P.; MARQUES, F. L. S. N.. Integrando Aprendizado de Filtros através de Marcadores em Imagens com Automatos Celulares. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
BREVE, FABRICIO APARECIDO; SILVA, A. E. A.;PAPA, J.. PLN Aplicado a Saúde Mental: Explorando Abordagens para Auxílio na Classificação Automática de Suicídio e Depressão em Textos. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FERNANDES, L. A. F.; CONCI, A.;Papa, J. P.. ASRDNet - Detecção de Ferrugem Asiática em Imagens de Folhas Próximas. 2024. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.
ROCHA, ANDERSON; WAINER, J.;Papa, J. P.. Detecção de sedentarismo via biosinais, aprendizado de máquina e análise visual. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
JUNG, C. R.; OLIVEIRA, L. R.;PAPA, J.. CNN-based Methods and Datasets for Segmentation and Counting of Nuclei and AgNORs in AgNOR-stained Images and for Segmentation and Classification of Cells in Papanicolaou-stained Images. 2024. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
CANDIDO JUNIOR, A.;Paulo, Joao; OLIVEIRA, F. S.. Comparando Técnicas de Explicabilidade sobre Modelos de Linguagem: um Estudo de Caso na Detecção de Notícias Falsas. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
LIMA, C. A.PAP, JOAO P.; SOARES, A. S.. Detecção facial em diferentes cenários usando múltiplos modelos. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciencias ( Química Analítica)) - Universidade de São Paulo.
FANCHINI, R. F.;P. PAPA, JOAO; CASTELANO, L. K.. Tomografia de Hamiltoniano para Sistemas de Dois Qubits Utilizando Aprendizado de Máquina. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Nilceu, Aparecido;PAPA, JOAO; Pedrini, H.. Estimação de Poses Humanas Tridimensionais Baseada em Imagens Monoculares Auxiliada por Adaptação de Domínio. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ROCHA, ANDERSON; AVILA, S. E. F.;P. PAPA, JOAO. Inferência de Localização Geográfica de Imagens. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
Papa, J. P.Almeida, J. G.; Sementille, A.C.. Máquinas de Boltzmann em Profundidade para Reconhecimento de Ações em Vídeos. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Rocha, A. R.P. PAPA, JOAO; REIS, J. C.. Detecção de DeepFakes a Partir de Técnicas de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
PONTI, M. A.; Batista Neto, J.E.S.;P. PAPA, JOAOFaria, F.A.. Extração e aprendizado de características espectrais em imagens de sensoriamento remoto de baixa altitud. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
BORIN, E.;Papa, J. P.; DRUMMOND, L. M. A.. Seleção de Máquinas Virtuais Eficientes para o Treinamento de Modelos de Aprendizado Profundo na Nuvem. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
CLUA, E. W. G.; GUERIN, J. M. G. D.; CONCI, A.;Papa, J. P.. Towards Practical Implementations of Person Re-Identification from Full Video Frames. 2021. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.
LIMA, C. A. M.; BASTOS FILHO, T. F.;PAPA, JOÃO; CRIOLLO, C. J. T.. Técnicas de aprendizado de máquina para interfaces cérebro-computador baseadas em EEG. 2021. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.
BREGA, J. R. F.PAPA, JOÃO. Aplicação do Método Conjunto Stacking do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos para o Problema de Detecção de Intrusão. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
OISHI, C. M.; MADUREIRA, A. L.;PAPA, JOÃO. Data-driven mathematical models for assessing the COVID-19: SIRD-type equations. 2021. Dissertação (Mestrado em Matematica Aplicada e Computacional) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Papa, João PauloCosta, K. A. P.RIBEIRO, P. B.. Ranqueamento de Informações Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Costa, K. A. P.PEREIRA, D. R.Papa, João Paulo. Aplicação em Tempo Real de Técnicas de Aprendizado de Máquina no Snort IDS. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
JORGE, E. C.;Weber, S. A. T.PAPA, J. P.. Identificação da Retinopatia Diabética por Aprendizado de Máquina. 2020. Dissertação (Mestrado em Mestrado Acadêmico) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SOARES, J. M.; THE, G. A. P.; MULAS, M.;PAPA, JOAO P.. Atributos geométricos invariantes às transformações afins para representação de nuvens de pontos e um arcabouço para extração de momentos algébricos. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.
SIMAO, A. S.; ROSA, J. L. G.; SUZUKI, A. K.;PAPA, J.P.. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
PAPA, J.P.; CASELI, H. M.; Nilceu, Aparecido. Análise de Sentimento Contextual em Diálogos Utilizando Aprendizado de Máquina. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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Carvalho, M.A.G.;PAPA, J. P.; Pedrini, H.. Segmentação de Imagens Digitais de Colônias de Bactérias Utilizando Corte Normalizado em Grafos. 2013. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
MARANA, A. N.Papa, João Paulo; Bruno, O.M.. Análise de Formas Planas em Imagens Digitais: Uma Nova Abordagem baseada na Transformada de Rough. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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P. PAPA, JOAOLEVADA, A. L. M.; Traina, A.J.M.. 3D Face Recognition Based on Collection of 2D Images. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SCHWARTZ, W. R.;Santos, J. A.Rocha, A. R.; VELOSO, A. A.;PAPA, J.P.. Motion-based Representation for Activity Recognition. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.
PAPA, JOAO P.; LEVADA, ALEXANDRE L. M.; VEIRA, M. A. C.. Detecção de Spoofing Facial Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina em Profundidade e Informações Temporais. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
MESQUITA, M. E. R. V.; LAUREANO, E. E.;PAPA, JOAO P.. Generalizações da Rede de Hopfield Usando Números Hipercomplexos. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Matemática) - Universidade Estadual de Campinas.
Goldenstein, S.; COLOMBINI, E. L.;Papa, João P.. Solutions for Recognition in Open-set Scenarios. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
CARVALHO, A. M. B. R.; COLOMBINI, E. L.;Papa, João P.. Um Arcabouço Integrado para Uso de Programação Genética em Problemas de Recuperação de Imagens. 2016.
Papa, João Paulo; NONATO, L. G.; ROSA, J. L. G.. Representation learning of spatio-temporal features from video. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
VIDAL, A. C.;Papa, João P.; LABOISSIERE, P.. Determinação de Tortuosidade de Carbonatos usando Floresta de Caminhos Ótimos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Geociências) - Universidade Estadual de Campinas.
CARVALHO, A. P. L. F.; CAMARGO, H. A.;Papa, João P.. Aprendizado de Máquina Baseado em Processos Dinâmicos e em Redes Complexas. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
Pedrini, H.;PAPA, J. P.; Carvalho, M.A.G.. Métodos de Fusão de Evidências para Recuperação e Classificação Multimídia. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
Liang, Z.; Costa, L.F.;PAPA, J. P.. Segmentação de imagens aplicada ao censo demográfico de aves. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
ALMEIDA, T. A.PAPA, J.P.; SILVA, R. M.. Integração de dados de simulação e realidade para aprimoramento de modelos de detecção visual de usuários vulneráveis de rodovias. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BREVE, FABRICIO APARECIDO; SILVA, P. P.;PAPA, JOAO PAPA. PLN Aplicado à Saúde Mental: Explorando Abordagens para a Classificação Automática de Suicídio e Depressão em Textos. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Falcão, A. X.SAITO, P. T. M.PAPA, J.. Self-Supervised Representations for Generalizable Cell Tracking in Microscopy. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
Salvadeo, D.Papa, João PauloMENOTTI, D.. Explorando a convergência multimodal audiovisual em dados multimídia. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Falcão, A. X.; BORIN, E.;PAPA, J.. Um Estudo sobre Redes de Peso-Leve para a Identificação de Enteroparasitos. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
Falcão, A. X.Papa, João Paulo; RITTNER, L.. Felipe Crispim da Rocha Salvagnini. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
GUILHERME, I. R.Papa, João Paulo; OLIVEIRA, F. S.. Técnicas de Avaliação de Modelos de Linguagem para Classificação de Textos. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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PAPA, JOÃO; CASELI, H. M.;Costa, K. A. P.. Sumarização Automática de Textos em Português. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, JOÃO; SILVA, D. F.;Costa, K. A. P.. Detecção de fake news utilizando aprendizado de máquina. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAPA, JOAO PALMEIDA, T. A.; MARANA, A.N.. Sumarização Extrativa Interpretável Utilizando Explainable Boosting Machines. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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PAPA, J. P.; GOMES, D. M.; PEDRONETTE, D. C. G.. Máquinas de Boltzmann em Profundidade para Classificação de Eventos em Vídeos. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.; RODELLO, I. A.;PAPA, JOÃO. Uso da Visualização de Informações para Análise de Dados Educacionais. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
ROCHA, ANDERSON; REIS, J. C.;PAPA, JOAO. Detecção de DeepFakes a Partir de Técnicas de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.
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VEIRA, M. A. C.; FLAUZINO, R. A.;PAPA, JOAO PAPA. Detecção de Distorção Arquitetural Mamária em Mamografia Digital. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
PAPA, JOAO PAULO; CASELI, H. M.; Nilceu, Aparecido. Análise de Sentimento Contextual em Diálogos Utilizando Aprendizado de Máquina. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência Biológica AC.: Genética) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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P. PAPA, JOAOCosta, K. A. P.RIBEIRO, P. B.. Ranqueamento de Informações por Floresta de Caminhos Ótimos. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CASELI, H. M.;PAPA, JOAO P.; PONTI, M. A.. Representação distribuída multimodal para classificação de informação. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
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Faria, F.A.Papa, João Paulo; BASGALUPP, M. P.. Comparative Study of Event Detection Techniques in Social Networks. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.
Marana, Aparecido N.;Papa, João Paulo; VEIRA, M. A. C.. Reconhecimento de Veículos em Imagens Coloridas Utilizando Máquinas de Boltzmann Profundas Bidimensionais. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
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MARANA, A.N.; Bruno, O.M.;Papa, João P.. Análise de Formas Planas em Imagens Digitais: Uma Bordagem Baseada na Transformada de Hough. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Lobato, R. S.; MANACERO JUNIOR, A.;Papa, João P.. Protocolo de Simulação Computacional Paralela Baseado nos Conceitos de Relógios Lógicos e Tempo Virtual. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Sementille, A.C.;Papa, João P.; Yonezawa, W.M.. Geração Automática de Trimap para Matting Digital de Imagens e Video. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PAULOVICH, F. V.;Papa, João P.; NONATO, L. G.. Empregando Técnicas de Projeção Multidimensional para a Transformação Iterativa de Conjuntos de Dados Multivalorados. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.
MARRANGHELLO, N.;Papa, João P.GUIDO, R. C.. Análise Comparativa do Desempenho de Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte Aplicadas ao Processamento Digital de Imagens. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARANA, A.N.;Papa, João P.; MARTINS, J. E. M. P.. Reconhecimento Facial em Vídeo para Identificação de Pessoas em Dispositivos Móveis na Plataforma Android. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARANA, A.N.;Papa, João P.; Cavenaghi, M. A.. Reconhecimento de Impressões Digitais Utilizando Características de Nível 3. 2011. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
MARANA, A.N.; PEREIRA, A. S.;Papa, João P.. Reconhecimento de Faces a Partir de Vídeo para Identificação de Usuários de Aplicações Web. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
SOUZA, A. N.; Martins, A. C. P.;Papa, João P.. Estudo de uma Ferramenta Computacional Inteligente para Identificar Problemas na Análise de Ensaios de Impulso Atmosférico em Transformadores de Distribuição. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Cavenaghi, M. A.; Spolon, R.;Papa, João P.. SW-V: Modelo de Streaming de Software Baseado em Técnicas de Virtualização e Transporte Peer-to-Peer. 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Spolon, R.; Cavenaghi, M. A.;Papa, João P.. Camada de Gerenciamento para Comunicação entre Computadores Baseada em Redes sem Fio (SEW-OS). 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Cavenaghi, M. A.;Papa, João P.; Lobato, R. S.. Middleware de Comunicação entre Objetos Distribuíidos para Gerenciamento de Computadores Baseado em Redes Sem Fio (SEW-OS). 2010. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.MARANA, A. N.P. PAPA, JOAO. Sistema para Otimização Baseada em Meta-heurística de Redes Neurais por Convolução. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
BREGA, J. R. F.; PRADO, S. G. D.;PAPA, JOAO PAULO. Encriptador de Arquivos para Máquinas com GPU. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PRADO, S. G. D.; MORGADO, E. M.;PAPA, JOAO. Utilização de Inteligência Artificial em Jogos RPG. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PRADO, S. G. D.;Costa, K. A. P.PAPA, JOAO P.. Técnicas Ultraleves para Detecção de Malware Baseada em Assinaturas para Redes de Computadores. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Costa, K. A. P.; PRADO, S. G. D.;PAPA, JOAO. Classificação e Otimização de Características para Detecção de Anomalias em Redes de Computadores. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PRADO, S. G. D.; MARANA, A.N.;Papa, João Paulo. Keep Me Posted - Uma Rede Social para Colecionadores de Cartões Postais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
PRADO, S. G. D.; Yonezawa, W.M.;Papa, João P.. Desenvolvimento Interativo de Páginas na Web Utilizando Algoritmos Genéticos. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
Costa, K. A. P.; Yonezawa, W.M.;Papa, João P.. Implementação de Camadas de Segurança Através de Ferramentas Open-Source para Redes de Computadores. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
BREGA, J. R. F.; SILVA, M. A. Z. M.;Papa, João P.. Adote Hoje: Plataforma Online no Auxílio Animal. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
PRADO, S. G. D.;Papa, João P.. Miloc-Sys Mobile: Gestão em Locação. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.Papa, João P.. SHAPIRA. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.Papa, João P.. Aplicação Colaborativa para Uso em Dispositivos do Tipo Tablet com Sistema Operacional Android. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
PRADO, S. G. D.;Papa, João P.. Extração de Isosuperfícies a Partir de Dados Meteorológicos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
BREGA, J. R. F.; SILVA, M. A. Z. M.;Papa, João Paulo. TouchForGO - Aplicativo para Oferecimento de Caronas. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
BREGA, J. R. F.; MORGADO, E. M.;Papa, João Paulo. Remote - Framework para Comunicação entre Dispositivos Móveis e Computadores Pessoais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
PAPA, J. P.; Dallalana, F. J. C.; Storion, M. J.. Análise Facial Humana utilizando Floresta de Caminhos Ótimos. 2009 - Faculdade Origenes Lessa.
Papa, João Paulo; Placca, J. A.; Storion, M. J.. Barbosa, Robson Ribeiro e Wellington F. Serafim.Inteligência Artificial - Equilíbrio de Equipes de Futebol Utilizando a Inteligência Artificial. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Faculdade Origenes Lessa.
CAMARGO, H. A.; MOREIRA, V. P.;Papa, João P.; BARRA, C. M. C. M.; OLIVEIRA, M. C. F.. Banca da Profa. Helena de Medeiros Caseli. 2025. Universidade Federal de São Carlos.
SILVA, A. R.;PAPA, JOAO PAULO; MACIEL, C.; STERLING, M. C.; SILVA, J. C.. Banca do Prof. Flávio de Barros Vidal. 2025. Universidade de Brasília.
SAMPAIO, G.;PAPA, J.; MORELLI, F.; Traina, A.J.M.; BARRETO, G.. Banca de concurso para provimento de um cargo de pesquisador em inteligência artificial aplicada à análise e modelagem de dados de fenômenos naturais. 2024. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
PAPA, JOAO P.; Spolon, R.; PRADO, S. G. D.. Concurso público para contratação de professor substituto. 2017. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Yonezawa, W.M.;BREGA, J. R. F.Papa, João Paulo. 2013. Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru.
Olivete, C.; Batista Neto, J.E.S.;Papa, João Paulo. Participação em Banca Examinadora do Concurso Público para provimento de um cargo de Professor Assistente. 2012. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
CAMARGO, H. A.;PAPA, JOAO P.; ROMERO, R. A. F.; PARDO, T. A. S.; PEDRONETTE, DANIEL. Banca de Livre-Docente do Prof. Dr. Ricardo Cerri.. 2025. Universidade de São Paulo.
SILVA, J. H. D.;PAPA, JOAO PAPA; BONAGAMBA, T. J.; MARTINELLI, M.; PATO, M. P.. Computação e Informação Quântica. 2022. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Traina, A.J.M.; RICARTE, I. L. M.; BORIN, E.; MARANA, A.N.;PAPA, J.P.. Livre-docência em Processamento de Imagens. 2019. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
FISCHER, C. N.;P. PAPA, JOAO; ROMERO, R. A. F.; TINOS, R.; Liang, Z.. Comissão Examinadora de banca de Livre-docência em Redes de Computadores. 2018. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.
Orientou
(a definir); Início: 2026; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto Eldorado; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto Eldorado; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2025; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Redes Neurais em Grafos para Identificação de Esclerose Lateral Amiotrófica; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Auxílio ao Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica: Uma abordagem baseada em Redes Neurais de Tempo Contínuo; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
(a definir); Início: 2026; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, China National Offshore Oil Corporation; (Orientador);
Explorando SLMs e Modelos Multimodais: Novas Frentes em Processamento de Texto Médico e Análise de Dados; Início: 2025; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Desenvolvimento e Avaliação de Benchmarks para Modelos de Linguagem para a Língua Portuguesa; Início: 2025; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; (Orientador);
Detecção Invariante à Domínio de Aparatos Médicos em Imagens de Radiografias Simples do Tórax; Início: 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Destilação de Conhecimento de Modelos de Fundação de Séries Temporais de Consumo de Energia para Mistura de Especialistas com Modelos Leves; Início: 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto Eldorado; (Orientador);
Início: 2026; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho;
Início: 2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Início: 2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Início: 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Início: 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2024; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras;
Início: 2023; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;
Análise e Balanceamento Dinâmico de um Marketplace de Mobilidade Urbana com Base em Dados Operacionais; Início: 2026; Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Forecasting Brazilian inflation: assessing the efficiency of simple models in limited data contexts; Início: 2026; Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Autoconsciência Explicativa em Visão Computacional: Um Framework Evolutivo baseado no NeuroEspelho; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Visualização de Qubits como Escalares Complexos; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Pequenos Modelos de Linguagem no Contexto de Perguntas e Respostas em Bases de Dados Médicas; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Implementação de Redes Neurais Artificiais Profundas para Apoio ao Diagnóstico de Lesões Bucais Cancerígenas; Início: 2025; 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);
Algoritmo Language Education Optimization para Ajuste Fino em Modelos de Redes Neurais Artificiais; Início: 2025; 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);
Levantamento sobre Métodos de Avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Escala; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Websites Acessíveis: Análise do Website da Unesp; Início: 2025; 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);
Análise de Confiabilidade Utilizando Aprendizado de Máquina; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; (Orientador);
Redes Neurais Convolucionais Quânticas para a Detecção de Câncer de Mama Utilizando Mamografias; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Abordagem de Otimização Multiobjetivos para Seleção de Características Orientada por Classes; Início: 2024 - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Validação de Re-identificação de Pacientes utilizando Aprendizado Profundo e Técnicas Adversariais; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Mecânica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Arquiteturas Neurais Leves para a Classificação de Boletins Diários de Perfuração em Poços de Petróleo; 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Knowledge Enhanced Dense Retrieval in Oil and Gas Domain; 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Monitoramento de Prateleiras de Supermercado usando Deep Hough Transform e Detecção de Objetos; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Estratégias para Seleção de Classificadores Baseadas em Programação Genética para Reconhecimento de Dados Multimídia; 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: João Paulo Papa;
Modelos de Atenção Visual Baseados em Técnicas de Análises de Vídeos no Domínio Comprimido; 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: João Paulo Papa;
Modelos de aprendizado de máquina para a avaliação de aspectos da biodeterioração de árvores urbanas; 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: João Paulo Papa;
Sumarização Extrativa de Texto Utilizando Modelos Aditivos Generalizados com Interações para Seleção de Sentenças; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Sumarização Abstrativa de Textos em Português Utilizando Aprendizado de Máquina; 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Detecção de Fake News Utilizando Aprendizado de Máquina; 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: João Paulo Papa;
Máquinas de Boltzmann em Profundidade para Reconhecimento de Eventos em Vídeos; 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: João Paulo Papa;
Recuperação de Informações Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Análise de Sentimento Contextual em Diálogos Utilizando Aprendizado de Máquina; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Classificação de Conteúdo Malicioso Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Sumarização de Vídeos Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado Não Supervisionado de Características para Detecção de Conteúdo Malicioso; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; Orientador: João Paulo Papa;
Estudo de Semântica em Modelos de Aprendizado em Profundidade; 2016; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Máquina baseado em Tensores; 2015; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Detecção de Anomalias por Floresta de Caminhos Ótimos; 2015; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Explorando Abordagens de Aprendizado Sequencial para Floresta de Caminhos Ótimos; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Explorando Abordagens de Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Ponderação e Seleção de Características Utilizando Algoritmos Evolucionistas; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Restauracão de Imagens utilizando Projeções em Conjuntos Convexos e Algoritmos; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação do Algoritmo de Treinamento do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Composição de Dicionário de Palavras Visuais Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP; Orientador: João Paulo Papa;
Detecção de Intrusões Baseada em Floresta de Caminhos Ótimos; 2012; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Caracterização de impressões faciais termais utilizando a transformada imagem floresta; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Identificação e Caracterização de Pterígio Usando Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, ; Orientador: João Paulo Papa;
Desenvolvimento de Ferramentas Computacionais Inteligentes para Identificação de Perdas Comerciais em Sistemas de Energia; 2009; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Coorientador: João Paulo Papa;
Investigation of AI-based image, video, and voice analysis to assess clinical symptoms; 2025; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Rastreamento de Pessoas em Vídeo Utilizando Aprendizado em Profundidade; 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Floresta de Caminhos Ótimos no Auxílio a Filtragem Colaborativa; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado Profundo para Auxílio ao Diagnóstico de Acidente Vascular Cerebral; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, FUSP - Fundação de Apoio à Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Caracterização do Comportamento de Confiabilidade das Barreiras de Segurança de Poços de Petróleo em Diferentes Condições de Operação Utilizando Aprendizado de Máquina; 2023; Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Instituto Federal Fluminense, ; Coorientador: João Paulo Papa;
Auxílio ao Diagnóstico Automático do Esôfago de Barrett Utilizando Aprendizado de Máquina; 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Avoiding Overfitting: New Algorithms to Improve Convolutional Neural Networks; 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Geração de Linguagem Natural Utilizando Aprendizado Adversarial Baseado em Similaridade; 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sobre Avanços em Reconhecimento de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2020; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Statoil; Orientador: João Paulo Papa;
Single, Multi- and Many-objective Meta-heuristic Algorithms Applied to Pattern Recognition; 2019; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Sobre a Restauração de Imagens Utilizando Aprendizado de Máquina; 2019; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Detecção de Ataques em Sistemas de Reconhecimento Facial Utilizando Abordagens Eficientes de Aprendizado de Máquina em Profundidade; 2019; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, ; Coorientador: João Paulo Papa;
Um Estudo sobre Algoritmos de Treinamento para Máquinas de Boltzmann Restritas em Profundidade; 2019; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Estudo de Técnicas de Combinação de Classificadores Baseados em Floresta de Caminhos Ótimos; 2017; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Auxílio ao Diagnóstico da Doença de Parkinson Assistido por Computador; 2017; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Explorando Abordagens de Classificação Contextual para Floresta de Caminhos Ótimos; 2016; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Mudança de Conceito por Floresta de Caminhos Ótimos; 2016; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; João Paulo Papa;
2025; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2023; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2023; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, SpotOn; João Paulo Papa;
2022; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; João Paulo Papa;
2022; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; João Paulo Papa;
2022; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; João Paulo Papa;
2022; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; João Paulo Papa;
2022; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; João Paulo Papa;
2021; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2021; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2021; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ABC71 Soluções em Informática S; A; ; João Paulo Papa;
2021; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2020; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2019; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2019; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; João Paulo Papa;
2018; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
2017; Universidade Federal de São Carlos, ; João Paulo Papa;
2016; Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, ; João Paulo Papa;
Classificação de Imagens Mamográficas Digitais Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2015; Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, ; João Paulo Papa;
Deteccão de Anomalias em Redes de Computadores Utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, ; João Paulo Papa;
Detecção Comportamental de Anomalias para Prevenção de Fraudes em Transações PIX: Um Estudo Aplicado com Técnicas Não Supervisionadas; 2026; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Schedule Risk Modeling for New Technology Development in the Oil & Gas Sector using Data Science; 2026; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Análise da evasão de estudantes em cursos teológicos utilizando chatbots; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Abordagens Quânticas para o Cálculo de Árvore de Espalhamento Mínimo pqara Classificadores Baseados em Florestas de Caminhos Ótimos; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sumarização Abstrativa de Textos em Português com Modelos de Linguagem de Grande Escala; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Máquina para Compressão de Áudio: Uma Avaliação de Autoencoders e Transformadas Esparsas; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Comparação entre modelos de predição de cancelamento de serviço no setor de telecomunicações; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Detecção de Anomalias em Transações Financeiras Utilizando Redes Neurais Siamesas; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Uso de visão computacional para reconhecimento profundo de tratores em imagens para auxílio na cotação de seguros; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Cancer Staging using Large Language Models: A Comparative Analysis of MedPrompt and Other Innovative Prompting Techniques; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aquino; Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Classificação de Sementes de Soja; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Percepções, Preocupações e Barreiras dos CIOs e Lideranças Brasileiras com Relação ao Uso da Inteligência Artificial; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Segurança e desempenho na detecção de prova de vida em dispositivos móveis: a eficácia comprovada de modelos leves de IA na prevenção a fraudes; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Segurança de Desempenho na Detecção de Prova de Vida em Dispositivos Móveis: A Eficácia Comprovada de Modelos Leves de IA na Prevenção de Fraudes; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Automação de Equivalências Curriculares: Uma Solução Baseada em PLN para IES; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Análise Comparativa entre Diferentes Técnicas de Geração Aumentada por Recuperação no Contexto dos Modelos de Linguagem Grande; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Avaliação de modelos de aprendizado de máquina para a predição de preços de aluguel de imóveis: um estudo sobre o mercado imobiliário de Campo Grande/MS; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Máquina e a Lei de Benford como Crédito de Seleção de Empresas Suspeitas de Sonegação Fiscal; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Modelos de Behavioural Scoring Aplicados a Monitoramento de Empresas Corporate na Carteira de Clientes de um Banco Brasileiro: Análise Comparativa; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema de Recomendação Utilizando Filtragem Colaborativa Aplicado a Dados de Consumo de Varejo Alimentar; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprimoramento da Captação de Pedidos na Indústria de Bebidas Utilizando Sistemas de Recomendação; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Classificação de Produtos de Supermercado: Uma Abordagem Zero-Shot; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Previsão de vendas em varejo supermercadista utilizando Aprendizado de Máquina; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Emulação de uma Lei de Controle Preditivo via Arquiteturas de Redes Neurais; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Avaliação de Modelos de IA no Contexto de Credit Scoring; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Uso de Aprendizado de Máquina Para Classificação de Potenciais Clientes e Seleção de Atributos para Aumento de Agendamento de Visita no Mercado Imobiliário; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Uso de classificador hierárquico com PLN: aplicação em Consultas Tributárias no âmbito da SEFAZ-SP; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Análise do progresso de safras por segmentação de imagens através de aprendizagem de máquina; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aplicação de Learning to Rank para Ordenação de Artigos de Notícias; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Máquina no Auxílio às Decisões nas Delegacias Tributárias de Julgamento; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Aplicação de Learning to Rank para Ordenação de Banners de Conteúdo em Food Delivery; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Computacao) - Universidade de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Desenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico de Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) Utilizando a Biblioteca Open Source FANN (Fast Artificial Neural Network); 2009; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Produção de Software com ênfase em Software Livre) - Universidade Federal de Lavras; Orientador: João Paulo Papa;
Inteligência Artificial para Auxílio no Diagnóstico de Infecções Fúngicas e Neploasias Pulmonares em Radiografias Torácicas; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Uma ferramenta para análise comparativa de técnicas de otimização por Meta-Heurísticas; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Uma aplicação web para análise comparativa de seleção de características baseadas em técnicas Meta-Heurísticas; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Geração de dispositivo sinalizador de sonolência para condutor de veículos a fim conter acidentes de trânsito; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Otimização Evolucionista de Hiperparâmetros Para Máquinas de Boltzmann Restritas Convolucionais; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Desenvolvimento da LibOPF Visual; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Inteligência Artificial Explicável Aplicada à Classificação de Desinformação; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
SentTrack: Aplicação para Visualização e Análise de Sentimentos sobre Tópicos do Twitter; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Reconhecimento de sinais dos alfabeto da Libras usando Visão Computacional; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Sistemas Online de Gestão de Filmes Baseado na Associação entre Perfis de Usuários; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Criação e Associação de Regras Utilizando a Mineração de Dados; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Reconstrução de Imagens Binárias Utilizando Máquinas de Boltzmann Restritas; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Libras Translator: Comunicador em Libras Para Deficientes Auditivos; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema Geolocalizador para Identificação de Fraudes em Redes Elétricas; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Contagem Automática de Veículos Utilizando Segmentação Estatística; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Interface para Classificação de Dados por Máquina de Vetores de Suporte; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Construção de uma Interface para Classificação de Imagens por Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema de Navegação de Robôs via Voz Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
Análise de Confiabilidade em Poços de Petróleo; 2026; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Sumarização e extração de dados de notas clínicas através de modelos de língua; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Geração Aumentada por Recuperação em Amplos Modelos de Linguagem Aplicada em Confiabilidade em Poços de Petróleo; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Universitário Sagrado Coração, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Aplicação com Inteligência Artificial para Tradução de Textos em Libras com Avatar Digital Interativo; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Análise de Confiabilidade Utilizando o Estimador de Beran; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Análise de Confiabilidade Utilizando Redes Neurais; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Uma Abordagem Quântica de Floresta de Caminhos Ótimos Usando o Problema do Caixeiro Viajante; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Física) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Comparação entre Máquinas de Vetores de Suporte Quânticas e Convencionais; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Docagem Molecular Utilizando Redes Neurais de Grafos; 2023; Iniciação Científica - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Redes Neurais Recorrentes no Auxílio ao Diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica Utilizando Expressões Faciais; 2023; 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: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada no Starling Murmuration Optimizer; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Mecânica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Desenvolvimento de uma Aplicação para Análise de Desempenho de Grandes Modelos de Linguagem; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Petrobras; Orientador: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada no Otimizador Aquila; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Um Ambiente Visual para Classificação de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Análise Comparativa de Características Profundas para o Reconhecimento de Tarefas em Dados Multimídia; 2022; 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: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada no Starling Murmuration Optimizer; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Ajuste de Redes Neurais Prototípicas Utilizando Metaheurísticas; 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: João Paulo Papa;
Aplicação de Aprendizagem Profunda no Auxílio ao Diagnóstico de COVID-19 Utilizando Raios-X; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Investigação de Representações por Múltiplos Níveis em Tarefas de Reconhecimento de Multimídias; 2021; 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: João Paulo Papa;
Máquinas de Boltzmann Restritas Aplicadas para Reconhecimento de Ações Baseadas em Vídeo; 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: João Paulo Papa;
Redes Neurais Recorrentes com Mecanismo de Cópia; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Aplicação de Aprendizagem Profunda no Auxílio ao Diagnóstico de COVID-19 Utilizando Raios-X; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada no Algoritmo de Busca do Esquilo; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Modelos Conversacionais Utilizando Redes Neurais Recorrentes Baseadas com Contexto; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada em Programação Genética; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Seleção de Características Utilizando Evolução Diferencial; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP; Orientador: João Paulo Papa;
Redes Neurais Recorrentes com Mecanismo de Cópia; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Aprendizado de Hiperparâmetros em Máquinas de Boltzmann Restritas Utilizando Programação Genética; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Ajuste de Hiperparâmetros em Redes de Memória de Longo Prazo Utilizando Programação Genética; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Desenvolvimento de uma Plataforma para Ensino e Aprendizagem de Classificadores Baseados em Florestas de Caminhos Ótimos; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru; Orientador: João Paulo Papa;
Modelos Conversacionais Utilizando Redes Neurais Recorrentes; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Seleção de Características baseada em Comportamento de Leões; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Sobre a Influência de Modelos Markovianos no Treinamento de Máquinas de Boltzmann Restritas; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Obtenção de Neurônios de Redes Neurais de Base Radial Via Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Classificação Automática de Células Germinativas de Peixes Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Combinacao de Descritores Utilizando Busca Harmônica e Floresta de Caminhos Ótimos; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Combinação de Descritores Utilizando Charged System Search e Bat Algorithm; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Combinação de Descritores Utilizando Algoritmos Evolucionistas Baseados no Comportamento de Abelhas; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Ponderação e Seleção de Características Utilizando o Algoritmo de Otimização Magnética; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Ponderação e Seleção de Características Utilizando o Algoritmo de Otimização Magnética; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação do Algoritmo de Teste do Classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Combinação de Descritores Utilizando Otimização por Enxame de Partículas e sua Aplicação para Classificação de Imagens; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Reconhecimento Facial Humano utilizando Transformada Census e Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Classificação Automática de Plantas Daninhas Aquáticas Utilizando Análise de Formas e Floresta de Caminhos Ótimos; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Combinação de Descritores Utilizando Otimização por Enxame de Partículas e sua Aplicação para Classificação de Imagens; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Redução do Tamanho do Conjunto de Treinamento por Floresta de Caminhos Ótimos e sua Aplicação em Máquinas de Vetores de Suporte; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema para controle de recursos computacionais; 2024; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Ferramenta para gestão de árvores urbanas baseada em aprendizado de máquina; 2024; Orientação de outra natureza; (Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema para Controle de Recursos Computacionais; 2023; Orientação de outra natureza; (Informática) - Colégio Técnico Industrial Prof; Isaac Portal Roldán, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Suporte para o Ambiente Computacional e Execução de Experimentos: Aquisição de Dados, Categorização e Manutenção; 2022; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Sistema Web para Gerenciamento de Recursos Computacionais; 2020; Orientação de outra natureza; (Informática) - Colégio Técnico Industrial Prof; Isaac Portal Roldán, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: João Paulo Papa;
Suporte para o Ambiente Computacional e Execução de Experimentos: Aquisição de Dados, Categorização e Manutenção; 2020; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação de Floresta de Caminhos Ótimos em R; 2019; Orientação de outra natureza; (Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação de um Heap de Fibonacci para Fila de Prioridades; 2019; Orientação de outra natureza; (Informática) - Colégio Técnico Industrial Prof; Isaac Portal Roldán, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação de Floresta de Caminhos Ótimos Não Supervisionado em R; 2019; Orientação de outra natureza; (Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
PyOPF: Uma Biblioteca para o Desenvolvimento de Classificadores de Padrões baseados em Floresta de Caminhos Ótimos em Python; 2014; Orientação de outra natureza; (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Interface com o Usuário; 2014; Orientação de outra natureza; (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo Avançado e Integração com cudaOPF; 2014; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais; Orientador: João Paulo Papa;
Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo de Desenvolvimento; 2013; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
On the Study of Pleural Effusion Segmentation Through Image Foresting Transform; 2013; Orientação de outra natureza; (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho; Orientador: João Paulo Papa;
PyOPF: Modulo de Estrutura de Dados; 2013; Orientação de outra natureza; (Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
PyOPF: Modulo de Estrutura de Dados; 2013; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Interface com o Usuário; 2013; Orientação de outra natureza; (Sistema de Informação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
OPFWeb: Uma solução In-a-Box baseada em Floresta de Caminhos Ótimos para problemas de aprendizado de máquina - Módulo Avançado e Integração com cudaOPF; 2013; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual Paulista - Campus de Bauru, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: João Paulo Papa;
Implementação da LibOPF em MATLAB; 2011; Orientação de outra natureza; (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: João Paulo Papa;
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Papa, João Paulo ; FARRELL, R. . Special Section on deep image and video understanding. 2017. (Editoração/Periódico).
CABAL-YEPEZ, E. ; BOTELLA, G. ; MAZINAN, A. H. ; PAPA, JOAO P. . Special Issue on Image and Video Processing (Computers and Electrical Engineering). 2017. (Editoração/Periódico).
Yang, Xin-She ; Papa, João Paulo . Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing. 2016. (Editoração/Livro).
CARNEIRO, G. ; MATEUS, D. ; PETER, L. ; BRADLEY, A. P. ; Tavares, João Manuel R. S. ; BELAGIANNIS, V. ; PAPA, J. P. ; NASCIMENTO, J. C. ; LOOG, M. ; LU, Z. ; CARDOSO, J. S. ; CORNEBISE, J. . Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications. 2016. (Editoração/Anais).
de Albuquerque, V. H. C. ; Papa, João Paulo ; PINHEIRO, P. R. ; Tavares, João Manuel R. S. ; MENEZES, R. P. ; OLIVEIRA, C. A. . Recent Advances in Brain Signal Analysis: Methods and Applications. 2016. (Editoração/Periódico).
Taioque, J. L. ; Pereira, C. R. ; Papa, João Paulo . Linux Básico. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).
PAPA, J. P. . Avaliador da Área de Exatdas na Fase 1 do XXIII Congresso de Iniciação Científica da UNESP. 2011. (Avaliador).
PAPA, J. P. ; Pereira, C. R. . Inteligência Artificial: da Academia para a Indústria. 2010. (Palestra conferida).
PAPA, J. P. ; Pereira, C. R. . Detecção de Invasão em Redes de Computadores Utilizando Inteligência Artificial. 2010. (Palestra conferida).
MARANA, A. N. ; CHIACHIA, G. ; PAPA, J. P. . Introdução ao Reconhecimento de Padrões. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).
Papa, João Paulo ; OLIVEIRA, Denise Tostes . Carcinoma Escamoso Basaloide na Mucosa Bucal: Analise dos Índices Proliferativo e Apoptotico. 2002. (Relatório de pesquisa).
PAPA, J. P. . Monitor do Curso Básico de Computação. 2002. (Monitoria Voluntária).
Papa, João Paulo . Visita Técnica à - Companhia de Bebidas das Américas - AmBev. 2001. (Visita Técnica).
Projetos de pesquisa
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2025 - Atual
Aplicações de Modelos de Linguagem em Português - TRIENAL, Descrição: Modelos de Linguagem têm sido estudados e aplicados nos mais variados contextos, tais como medicina e saúde pública, sistemas financeiros, jurídicos e educacionais, dentre outros. No entanto, a grande maioria das bases de dados disponíveis encontra-se na língua inglesa, o que pode afetar o desempenho desses modelos em português. O objetivo deste projeto de pesquisa é pesquisar alternativas que promovam o desempenho desses modelos em aplicações que façam uso de bases de dados em português, com foco especial em medicina e aplicações de engenharia de petróleo. Como metodologia, iremos avaliar se a tradução de textos em outras línguas para o português e sua inclusão para treinamento melhora o desempenho dos modelos em relação ao uso apenas de dados disponíveis originalmente em português. Para este projeto, serão incluídos alunos de iniciação científica e pós-graduação, com suporte de projetos financiados pelas iniciativas pública e privada. Palavras-chave: Modelos de Linguagem, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado de Máquina.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / PAIOLA, PEDRO HENRIQUE - Integrante / JODAS, DANILO SAMUEL - Integrante / Gabriel Lino Garcia - Integrante / MANESCO, JOÃO RENATO RIBEIRO - Integrante / Ana Lara Alves Garcia - Integrante / Yasmin Rodrigues Sobrinho - Integrante / Pedro Henrique Crespan Ribeiro - Integrante.
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2025 - Atual
WASPi - Plataforma de Agentes Inteligentes para Integridade e Confiabilidade e Análise de Risco de Poços, Descrição: Processos de transformação digital, impulsionados por Inteligência Artificial, oferecem um potencial disruptivo para setores críticos, como o petróleo e o gás. A gestão de confiabilidade, que depende da análise de dados dispersos em relatórios técnicos, boletins e históricos operacionais, é um campo amplo para a aplicação de sistemas autônomos. Neste contexto, esta proposta visa a criação da plataforma WASPi, um ecossistema de agentes inteligentes projetado para a análise, previsão e gestão da confiabilidade de equipamentos e processos na Petrobras. O núcleo da plataforma é a aplicação de Modelos de Linguagem (LLMs) e Modelos de Linguagem Especializados (SLMs) para a ingestão e estruturação automática de dados essenciais. Esses modelos irão processar documentos não estruturados, como Boletins Diários de Perfuração, extraindo informações sobre eventos, falhas e parâmetros operacionais e organizando-as em um Grafo de Conhecimento dinâmico e consultável. A principal inovação do projeto é a criação de uma "Internet de Agentes" (IoA), na qual agentes autônomos e especializados atuam como uma força de trabalho digital. Um agente poderá, por exemplo, monitorar continuamente novos relatórios em busca de anomalias em um equipamento específico. A colaboração autônoma permite a mitigação antecipada de falhas e a otimização de ciclos de manutenção. A plataforma capacitará os próprios especialistas da Petrobras a construir e personalizar esses agentes usando o Agent Customization Toolkit (ACT), uma interface gráfica de arrastar e soltar. Isso garante a criação de soluções altamente especializadas para os desafios de confiabilidade, gerando ativos digitais próprios, reduzindo dependências externas e transformando dados em valor econômico direto e maior segurança operacional.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Kelton Augusto Pontara da Costa - Integrante / Miguel José das Neves - Integrante., Financiador(es): Petrobras - Bolsa.
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2025 - Atual
PD-00063-3101/2025 Plataforma computacional para gestão de relacionamento com cliente baseada em economia comportamental e inteligência analítica, Descrição: Metodologia de Segmentação de Clientes. Plataforma para consultas de dados dos clientes de forma individualizada e segmentada com emissão de relatórios, insights e alarmes de forma autônoma baseada em economia comportamental e inteligência artificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / CANDIDO, GIOVANI - Integrante / Rafaeli Zilocchi de Jesus - Integrante / Kaio Henrique Avelino Domeni de Paulo - Integrante.
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2025 - Atual
CePEX - Centro Paulista de integração de dados para monitoramento de Eventos eXtremos, Descrição: A proposta apresenta o CePEX - Centro Paulista de integração de dados para monitoramento de Eventos eXtremos, o qual visa desenvolver pesquisas integradas sobre monitoramento, previsão e suporte à decisão perante a eventos de desastre no contexto do estado de São Paulo. A proposta busca utilizar modelos analíticos consolidados na literatura, técnicas avançadas de Inteligência Artificial e múltiplas fonte de dados, as quais incluem uma rede diversificada de radares meteorológicos instalados em diferentes regiões estratégicas do estado, por sua vez complementado por uma extensa rede de plataformas de coleta de dados, além de uma rede de sensores de raios a ser instalada na região. Estas fontes de dados serão complementadas por imagens disponibilizadas em bases públicas de sensoriamento remoto. Inicialmente, o projeto abordará a organização e disponibilização desses dados por meio da criação de uma arquitetura computacional que permita integração eficiente e recuperação das informações, considerando suas diferentes resoluções espaciais, temporais e naturezas/formatos. Uma vez consolidada a base integrada de dados, o projeto aplicará conceitos físicos bem como metodologias avançadas de Inteligência Artificial, especialmente técnicas de aprendizado profundo, utilizando redes neurais convolucionais e recorrentes, para o desenvolvimento de modelos preditivos capazes de antecipar e mapear extremos hidrológicos, deslizamentos, alagamentos e incêndios florestais. Como parte essencial do projeto, serão pesquisadas e aplicadas técnicas de visualização de informação, facilitando a interpretação dos resultados obtidos pelos modelos. Todos esses resultados serão disponibilizados por meio de uma plataforma integrada de visualização e análise espacial, que permitirá consultas, sobreposição de camadas de dados e download de informações específicas por analistas e gestores públicos. Prevê-se que essa plataforma evolua progressivamente ao longo do projeto, incorporando resultados e funcionalidades gradativamente, potencializando sua contribuição à gestão pública e mitigação de riscos ambientais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / ANA MARIA HEUMINSKI DE ÁVILA - Integrante / Simone das Graças Domingues Prado - Integrante / Kelton Augusto Pontara da Costa - Integrante / Douglas Rodrigues - Integrante / Leandro Aparecido Passos Junior - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / BREGA, JOSÉ REMO F. - Integrante / Marilaine Colnago - Integrante / Jaqueline Murakami Kokitsu - Integrante / Roberto Vicente Calheiros - Integrante / Vera Lucia Messias Fialho Capellini - Integrante / Michele Cesar - Integrante / Enner Herenio de Alcântara - Integrante / Erivaldo Antonio da Silva - Integrante / Regina Célia dos Santos Alvalá - Integrante / Rogério Galante Negri - Integrante / Antonio Carlos Varela Saraiva - Integrante / Carlos de Oliveira Affonso - Integrante / Carlos Frederico de Angelis - Integrante / David Montenegro Lapola - Integrante / Demerval Soares Moreira - Integrante / Edinéia Aparecida dos Santos Galvanin - Integrante / Fernando Luiz de Campos Carvalho - Integrante / Fábio Augusto Gomes Vieira Reis - Integrante / Gabriela Ramos Hurtado - Integrante / Gisele dos Santos Zepka Saraiva - Integrante / Guilherme Henrique Barros de Souza - Integrante / Guilherme Pina Cardim - Integrante / Helber Custódio de Freitas - Integrante / Jurandir Zullo Junior - Integrante / Klécia Gili Massi - Integrante / Luana Albertani Pampuch Bortolozo - Integrante / Lucilia do Carmo Giordano - Integrante / Luiz Felippe Gozzo - Integrante / Marcos Roberto de Mattos Fontes - Integrante / Maria de Souza Custodio - Integrante / Maria Rita Donalisio Cordeiro - Integrante / Maurício Araújo Dias - Integrante / Murilo Cesar Lucas - Integrante / Ney Lemke - Integrante / Patrícia Soares Santiago - Integrante / Priscila Pereira Coltri - Integrante / Priscilla Teles de Oliveira - Integrante / Renata Ribeiro do Valle Gonçalves - Integrante / Roberto Donato da Silva Júnior - Integrante / Roberto Luiz do Carmo - Integrante / Rodrigo Fiorentini - Integrante / Tatiana Sussel Gonçalves Mendes - Integrante / Wallace Correa de Oliveira Casaca - Integrante / Elizabethe de Campos Ravagnani - Integrante / Giulia Lembo Caterina - Integrante / André Mendonça de Decco - Integrante / Bruno Kabke Bainy - Integrante / Demilson de Assis Quintão - Integrante / Diogo Chernieski - Integrante / Eder Paulo Vendrasco - Integrante / Edmilson Dias de Freitas - Integrante / Eduardo do Valle Ricardo - Integrante / Ernesto Alvin Grammelsbacher - Integrante / Heilan Percio Oliveira Moraes Cardoso - Integrante / Marcelo de Campos Garcia Albieri - Integrante / Marcos Venicius da Fonseca Costa - Integrante / Michel Paulo Casella Severo - Integrante / Paulo Sergio Borges - Integrante / Rachel Ifanger Albrecht - Integrante / Raphael Moura Rocha - Integrante / Ricardo Hallak - Integrante / Ricardo Michel da Silva - Integrante / Tamires Alybia Gomes de Lira - Integrante / Thiago Guerreiro Ferreira - Integrante / William Chinelato - Integrante / Zildene Pedrosa de Oliveira Emídio - Integrante / Gisele Maria Arneiro Filipo Fernandes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2024 - 2025
EXTRACT - Extraindo Aplicações e Recomendações de Pesquisas em Saúde Usando Inteligência Artificial, Descrição: O projeto EXTRACT visa utilizar os LLMs (Large Language Models) para extrair, de artigos científicos, todas as suas principais informações relevantes para o sistema de saúde e o público-alvo que pode utilizar essas informações. O Ministério da Saúde (MS) já investiu em mais de 6.000 pesquisas para melhorar o Sistema Único de Saúde (SUS) e suas políticas públicas. No entanto, como toda instituição de fomento, o MS tem dificuldade em monitorar os resultados dos estudos, extrair suas possíveis aplicações e recomendações e comunicá-las em formato e linguagem acessíveis para as Secretarias do MS e públicos externos. O projeto visa a criação de uma plataforma que utilizará LLMs para transformar os artigos e trabalhos cientificos em fichas técnicas que apontarão as aplicações e recomendações de cada pesquisa aos gestores para posterior tomada de decisão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Maria Paola de Salvo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2024 - Atual
QOPF - A Quantum Optimum-Path Forest Framework for Optimization and Machine Learning Problems, Descrição: The Optimum-Path Forest (OPF) is a graph-based framework developed by our research group that spans several research fields, from optimization to machine learning. OPF has also been used for image filtering and computer vision, e.g., object tracking. The framework generalizes the well-known Dijkstra approach for multiple source nodes and smooth path-cost functions. OPF can also compute minimum spanning trees over graphs and shortest paths among all nodes, like the famous Floyd-Warshall algorithm. The well-known traveling salesman problem is another example OPF can address without too many modifications. The range of applications the framework delivers is vast, and its extension to the quantum computing field seems logical. This proposal aims at designing the QOPF, i.e., a Quantum Optimum-Path Forest framework that incorporates the background of quantum physics into computing models. We will investigate its direct applications to optimization problems and artificial intelligence, establishing the roots for future work on graph-based quantum algorithms. This proposal relates to the following ST budget categories: (i) basic and (ii) applied research. Concerning the ONR's Science of Autonomy Program, this proposal relates to the perception and intelligent decision making area. Lastly, Mr. Kyle Gustafson is the ONR Program Officer collaborator to this proposal.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Victor Hugo Costa de Albuquerque - Integrante / Felipe Fernandes Fanchini - Integrante / Antônio Roberto Lins de Macedo - Integrante., Financiador(es): Office of Navy Research - IFO - Bolsa.
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2024 - Atual
HIDE - Detecção de Hipomímia Utilizando Arquiteturas Leves, Descrição: Diversos estudos têm demonstrado que o desenvolvimento de doenças neurodegenerativas, tais como Alzheimer, Mal de Parkinson e Esclerose Lateral Amiotrófica, pode iniciar em torno de 10-20 anos antes de sua manifestação clínica. O declínio das funções cognitivas e físicas é considerado um dos seus principais efeitos colaterais, impactando a qualidade de vida. A comunidade científica tem feito uso de diversos tipos de dados e inteligência artificial para uma detecção precoce dessas enfermidades, tais como imagens de ressonância magnética e tomografia computadorizada, bem como informações textuais oriundas de relatórios médicos. Uma característica importante de boa parte das doenças neurodegenerativas diz respeito à paralisia facial, também conhecida por hipomímia, em que certos músculos ficam comprometidos pelo avanço da doença. Ocorre que, em seu estágio inicial, a doença possui uma menor severidade, tornando a detecção da paralisia uma tarefa bastante difícil. Alguns poucos e recentes trabalhos têm investigado o uso de vídeos no auxílio à detecção de hipomímia, em que os indivíduos são requisitados a realizarem algumas falas e movimentos com a boca. A proposta em questão visa prosseguir estudos nesta linha de pesquisa em conjunto com o grupo de pesquisa do Prof. Dinesh (Royal Melbourne Institute of Technology, Austrália). Pretendemos avançar na detecção de hipomímia visando o diagnóstico de Esclerose Lateral Amiotrófica, também conhecida por ELA, em dados multimídia. Uma outra vertente do projeto será a identificação de paralisia facial para diagnóstico do Mal de Parkinson, pois indivíduos acometidos por esta enfermidade também apresentam hipomínia.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Leandro Aparecido Passos Junior - Integrante / Dinesh Kant Kumar - Integrante / Guilherme Camargo de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Cooperação.
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2024 - Atual
LAGRANGE - Análise Tribólogica Utilizando Inteligência Artificial, Descrição: Tribologia diz respeito à uma área de pesquisa que estuda o processo de fricção entre componentes mecânicos. Dado que a fricção demanda mais energia, explorar o comportamento dos elementos durante o seu processo de interação é crucial para minimizar perdas. Muito embora tenham sido utilizadas nas mais diversas áreas, técnicas de aprendizado de máquina também têm sido consideradas para lidar com estudos em tribologia. Entretanto, a grande maioria das abordagens possui algum contato físico com os materiais envolvidas visando a capturas informações de fricção, o que pode interferir e degradar a área de interesse. Nesta proposta, objetivamos empregar uma abordagem sem contato baseada na difração de raios-X (XRD) para a captura de imagens das áreas envolvidas e posterior análise utilizando técnicas de aprendizado de máquina, visando correlacionar dados com parâmetros tribológicos. Nós hipotetizamos que XRD e aprendizado de máquina são ferramentas poderosas para avançar em estudos sobre tribologia, obtendo correlações mais precisas do que abordagens que precisam estar em contato com a região afetada para obter suas informações.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Douglas Rodrigues - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
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2024 - Atual
WISDOM - Sistema Integrado de Suporte a Tomada de Decisão em Tempo Real para Gestão de Risco em Poços - Desenvolvimento de novos modelos de confiabilidade de conjunto solidário de barreiras de poços, Descrição: O modelo de caracterização dos componentes de barreiras de segurança de poços utilizado atualmente não considera os parâmetros de poço, a subespecificação dos componentes, a degradação dos mesmos, sua vida útil remanescente (RUL) e elementos sem dados históricos. Dessa forma, o objetivo desse projeto é a melhoria da caracterização dos componentes ao incluir os parâmetros citados que ainda não são considerados. Para isso, os elementos serão classificados em: dados sem histórico de degradação (os dados são tomados apenas no momento da falha), dados com histórico de degradação (há um histórico da operação até o momento da falha) e sem dados (coluna de produção, cimento e estruturas de poço). Para os dados sem histórico de degradação será utilizada uma metodologia de algoritmo sequencial, em que a metodologia de inteligência artificial será dividida em duas regressões. A primeira é responsável pela obtenção do tempo médio de falha a partir das condições de operação, enquanto a segunda suaviza a curva de confiabilidade obtida pelo modelo não paramétrico. Já para os dados com histórico de degradação será utilizada uma abordagem de análise de confiabilidade, em que cada variável de condição de operação será transformada de acordo com sua distribuição, gerando o espaço normal-padrão. Nesse espaço, será utilizado um modelo de inteligência artificial para obter a função de estado limite, ou seja, a função que descreve a fronteira entre as condições que falham e as que não falham. Com isso, serão aplicadas metodologias de análise de confiabilidade para obter-se a curva de confiabilidade no tempo. No caso dos elementos sem dados será utilizada a análise de elementos finitos (FEA) para a produção de dados, com o intuito de serem utilizados nas metodologias propostas. Por fim, serão utilizadas metodologias de engenharia de características, com o objetivo de elencar as condições de operação que possuem maior impacto na confiabilidade dos componentes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Kelton Augusto Pontara da Costa - Integrante / Guilherme Brandão Martins - Integrante / Marcos Cleison Silva Santana - Integrante / JODAS, DANILO - Integrante / Edilson Machado de Assis - Integrante / Celso Luiz Santiago Figueiroa Filho - Integrante., Financiador(es): Petrobras - Auxílio financeiro.
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2024 - Atual
Centro Multidisciplinar para o Desenvolvimento de Tecnologia Assistiva (CMDTA), Descrição: A Universidade Estadual Paulista (UNESP) é uma das maiores e mais importantes universidades brasileiras, com destacada atuação no ensino, na pesquisa e na extensão de serviços à comunidade. Mantida pelo governo do estado de São Paulo, é uma das três universidades públicas de ensino gratuito, ao lado da USP (Universidade de São Paulo) e da Unicamp (Universidade Estadual de Campinas). Criada em 1976, a partir da reunião de institutos isolados de ensino superior que existiam em várias regiões do estado de São Paulo, a Unesp tem 34 unidades em 24 cidades, sendo 22 no interior, uma na capital, e uma no litoral paulista, mais especificamente na cidade de São Vicente. Tendo esta característica multi-campus, é fundamental que os docentes atuem em forma de rede, para compartilhar conhecimento e principalmente, infra-estrutura de pesquisa. Estrategicamente localizado no centro geográfico do Estado de São Paulo, o câmpus de Bauru congrega três faculdades da UNESP, que cobrem quase a totalidade do conhecimento científico e tem se destacado como referência na área de biotecnologia, buscando tornar-se referência estadual em desenvolvimento e inovação tecnológica. Assim, a partir da Chamada de Propostas da FAPESP, para a implantação dos Centros de Ciência para o Desenvolvimento (CCD), vimos uma excelente e única oportunidade para a UNESP liderar e consolidar o trabalho de cooperação na área de Tecnologia Assistiva (TA), envolvendo diversos laboratórios da UNESP e de outras IES do estado de São Paulo, com vistas à produção de conhecimento científico, à capacitação de pessoal e ao desenvolvimento tecnológicos, à inovação e ao empreendedorismo. Tais laboratórios e pessoal envolvidos na proposta, já vem desenvolvendo ações conjuntas e cooperativas de maneira não sistemática e, portanto, esta é uma grande oportunidade de organizar e consolidar estas ações em um Centro Multidisciplinar para o Desenvolvimento de Tecnologias Assistivas (CMDTA), uma rede de laboratórios voltada para a área de Tecnologia Assistiva. Recentemente, a UNESP criou a Coordenadoria de Ações Afirmativas, Diversidade e Equidade (CAADI), que tem entre suas assessoras uma Comissão de Acessibilidade e Inclusão, além de comissões locais em todos os Campus. Ainda recentemente, com o apoio da FINEP, foi implantado o Centro de Inovação Tecnológica de Bauru (CITeBauru)/UNESP. O CITeBauru é credenciado à Rede Paulista de Centros de Inovação Tecnológica (RPCITec) e, recentemente, foi contemplado pela SDE do Estado de São Paulo no Sistema Paulista de Inovação (SPAI), para ampliar as atividades nas áreas de manufatura aditiva, design de projetos e produtos e materiais avançados. A proposta em questão, possui adesão aos objetivos de desenvolvimento sustentável, estabelecidos pela Organização das Nações Unidas (ONU) na sua Agenda 2030, especificamente aos objetivos: número 3, que estabelece a garantia do acesso à saúde de qualidade e promover o bem-estar para todos, em todas as idades; o de número 4, que estabelece a necessidade de garantir o acesso à educação inclusiva, de qualidade e equitativa, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos; o de número 9, que estabelece a construção de infraestruturas resilientes, promover a industrialização inclusiva e sustentável e fomentar a inovação; o de número 10, que estabelece a redução das desigualdades no interior dos países e entre países e o de número 17, que estabelece o reforço Reforçar os meios de implementação e revitalizar a parceria global para o desenvolvimento sustentável.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (12) / Doutorado: (10) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jurandy Gomes de Almeida Junior - Integrante / Carlos Roberto Grandini - Coordenador / Ignacio Maria Poveda Velasco - Integrante / Fabio Augusto Barbieri - Integrante / José Angelo Barela - Integrante / Lúcia Pereira Leite - Integrante / Paulo Noronha Lisboa Filho - Integrante / Vera Lucia Messias Fialho Capellini - Integrante / Adriane Pinto Wasko - Integrante / Aila Narene Dahwache Criado Rocha - Integrante / Ana Flávia Sanches Borges - Integrante / Ana Paula Zerbato - Integrante / Carla Cristina Reinaldo Gimenes de Sena - Integrante / Carlos Alberto Fortulan - Integrante / Cesar Renato Foschini - Integrante / Cleyton Fernandes Ferrarini - Integrante / Dalton Müller Pessôa Filho - Integrante / Daniel Boari Coelho - Integrante / Diana Gabriela Soares dos Passos - Integrante / Diego Rafael Nespeque Correa - Integrante / Dionísia Aparecida Cusin Lamônica - Integrante / Eduardo Carlos Bianchi - Integrante / Eliana Marques Zanata - Integrante / Elidiane Cipriano Rangel da Cruz - Integrante / FAUSTO ORSI MEDOLA - Integrante / Ivando Severino Diniz - Integrante / Joel Mesa Hormaza - Integrante / Ketilin Mayra Pedro - Integrante / Luciana Ramos Baleotti - Integrante / Luis Carlos Paschoarelli - Integrante / Manoel Osmar Seabra Junior - Integrante / Miguel Ángel Aires Borrás - Integrante / Nilson Cristino da Cruz - Integrante / Nise Ribeiro Marques - Integrante / Patricia Saltorato - Integrante / Paulo Eduardo Capel Cardoso - Integrante / Rosângela Gavioli Prieto - Integrante / Silvia Regina Vieira da Silva - Integrante / Suely Maciel - Integrante / Sérgio Tosi Rodrigues - Integrante / Thiago Valle França - Integrante / Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Plínio César Marins - Integrante / Uilian Donizeti Vigentim - Integrante.
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2022 - 2023
Entendendo o Comportamento Tribológico de Medidas XRD de Cobre Utilizando Aprendizado de Máquina, Descrição: O projeto objetiva responder à seguinte pergunta: conseguirmos inferir parâmetros tribológicos em imagens obtidas por difração de raios-X? A ideia consiste no uso de técnicas de aprendizado de máquina em um protocolo experimental que faz uso de uma bola de safira e uma placa de cobre para estabelecer uma correlação tribométrica entre os parâmetros de fricção obtidos por técnicas de tribologia comum com os obtidos por meio das imagens.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Marcos Cleison Silva Santana - Integrante / Christian Greiner - Integrante / Nikolay Garabedian - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2022 - Atual
Aprendizado de Modelos Profundos Utilizando Metaheurísticas, Descrição: Modelos profundos têm sido utilizados para endereçar inúmeros problemas na comunidade científica e, de maneira geral, nas empresas como um todo. Tais abordagens, também conhecidas por técnicas de aprendizado em profundidade, do inglês deep learning, são consideradas estado da arte em diversos domínios de aplicações, tais como medicina, engenha- ria, sensoriamento remoto e processamento de linguagem natural, dentre outros. No entanto, a boa eficácia paga o preço do desenvolvimento de modelos bastante complexos e com milhões de parâmetros, o que requer uma etapa de treinamento com um número suficiente de dados, que podem ser rotulados ou não. Um outro problema está associado ao projeto da arquitetura desses modelos neurais, etapa que envolve tanto o aprendizado dos seus hiperparâmetros quanto de suas configurações internas, ou seja, quais camadas devemos utilizar e em qual quantidade, quais são seus parâmetros intrínsecos e qual o tipo de função de custo e regularização a ser aplicada, dentre outros itens que são essenciais para um bom desempenho e entendimento do processo interno de decisão para fins de explicação dos resultados obtidos. Neste projeto, propomos o aprendizado das informações supracitadas por meio de técnicas de otimização por metaheurísticas, que envolvem o uso de modelos bioinspirados, principalmente, para a so- lução de problemas de maneira geral. Outros domínios para a busca de soluções nesses modelos também serão estudados, tais como abordagens que envolvem o uso de números complexos, hipercomplexos e quânticos. As ideias oriundas do projeto serão avaliadas em aplicações que envolvem vídeos, imagens e texto, principalmente. A proposta contempla pesquisas com alunos de graduação, pós-graduação e pós-doutorado, e será validada tanto em âmbito acadêmico quanto em problemas reais por meio de parcerias com empresas. O projeto também envolve pesquisadores parceiros de outras universidades nacionais e internacionais, principalmente por conta de projetos com a iniciativa pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2021 - Atual
ProtoRADIAR: Métodos de Captura e Disseminação do Conhecimento, através de Processamento de Linguagem Natural na Área de Poços, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 31/05/2021., 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. O projeto tem como principais eixos de pesquisa e desenvolvimento os temas mais promissores identificados em pesquisa já realizada, além de contar com clientes identificados nos ambientes da indústria do petróleo. Por fim, o projeto também prevê a disseminação dos métodos e ferramentas desenvolvidas como um de seus objetivos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / AFONSO, LUIS CLAUDIO SUGI - Integrante / Gustavo José de Sousa - Integrante / Pedro Ivo Monteiro Privatto - Integrante / PEDRONETTE, DANIEL CARLOS GUIMARÃES - Integrante / Rafael Bezerra de Menezes Rodrigues - Integrante / Rafael Pizzirani Murari - Integrante., Financiador(es): Petrobras - Bolsa.
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2019 - 2023
PD-00063-3067/2019? Plataforma para Detecção de Falhas Incipientes em Transformadores de Óleo Isolante a partir do Uso e Desenvolvimento de Nanosensores, Descrição: Plataforma nanosensora autossuficiente em energia com uso de energy harvesting para monitoramento das concentrações de gases dissolvidos no óleo dos transformadores e um sistema utilizando técnicas de inteligência artificial para tratamento dos dados e desenvolvimento de curvas de tendência a falhas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / André Nunes de Souza - Coordenador.
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2019 - 2023
Aprendizado Fracamente Supervisionado para Análise de Vídeos no Domínio Comprimido em Tarefas de Recuperação e Classificação para Alertas Visuais, Descrição: Várias técnicas de aprendizagem de máquina baseiam-se em grandes conjuntos de dados rotulados para construir modelos preditivos em tarefas de aprendizado supervisionado. O uso de técnicas de aprendizado profundo pode ser destacado, já que tem sido amplamente utilizado com sucesso em vários domínios. Por outro lado, em muitas circunstâncias, os conjuntos rotulados não estão disponíveis ou são insuficientes para treinar modelos supervisionados efetivos. Tais cenários foram abordados principalmente por técnicas de aprendizagem não supervisionado, que consideram os dados não rotulados para descoberta de padrões em sua estrutura. No entanto, o uso de métodos completamente não supervisionados continua sendo um desafio de pesquisa em muitos cenários e situações. Uma solução promissora baseia-se no uso de abordagens fracamente supervisionadas, capazes de realizar tarefas de aprendizado com base em conjuntos rotulados incompletos ou inexatos. Neste projeto, pretendemos investigar a análise, recuperação e classificação de vídeos no domínio comprimido utilizando pequenos conjuntos de treinamento. O objetivo principal do projeto consiste em investigar e propor métodos capazes de analisar sequências de vídeo comprimido e e gerar alertas de acordo com as aplicações consideradas. Tais abordagens podem ser úteis e relevantes em vários domínios, desde ambientes de vigilância, aplicações médicas e industriais, incluindo também casas inteligentes. O desafio de pesquisa fundamental consiste em fazer uso de diferentes técnicas para analisar, representar e classificar vídeos usando dados rotulados restritos. A abordagem proposta visa explorar o máximo de informação disponível, de forma a tornar a abordagem adequada para operar com pequenos conjuntos de dados de treinamento. Pretendemos explorar: (i) representações de aprendizado profundo; (ii) medidas contextuais não supervisionadas e; (iii) técnicas de fusão, para ampliar os conjuntos rotulados iniciais. O primeiro desafio a ser abordado é analisar e representar vídeos no domínio comprimido usando técnicas de aprendizado profundo. Com base nessas representações, pretendemos investigar estratégias para expandir os conjuntos de treinamento usando medidas contextuais não supervisionadas. Dado os conjuntos rotulados obtidos, as estratégias de fusão serão usadas para combinar diversos métodos de classificação e alertas desencadeantes. Embora os métodos que serão investigados possam ser usados em vários domínios, pretendemos selecionar domínios para validar as abordagens propostas. A seleção será realizada considerando a existência de conjuntos de dados públicos disponíveis para realizar avaliações experimentais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / ALMEIDA, JURANDY - Integrante / PEDRONETTE, DANIEL CARLOS GUIMARAES - Integrante / FARIA, FABIO A. - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
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2019 - 2022
Adaptação de Domínio e suas Aplicações para o Diagnóstico de Câncer, Descrição: Machine learning techniques are usually helpful when we have a sufficient amount of information to teach the model how to generalize well over unseen data. However, a problem that arises with large amounts of data concerns the fact that most of them are unlabeled. Among some approaches to cope with such an issue, we can refer to domain adaptation techniques, which aim at transferring the learning acquired from some source domain to a target one. The applications vary from remote sensing imagery, engineering, and medicine, to cite a few. In this proposal, we intend to investigate whether computer-assisted cancer diagnosis can benefit from the framework provided by domain adaptation techniques. We will examine how to perform cross-domain-oriented pattern classification from multi-modal datasets in two different applications: liver and esophagus cancer diagnosis. Another primary goal is to verify whether we can learn from one type of cancer to help the automatic diagnosis of one another, i.e., can we perform liver cancer classification by learning from examples from esophagus cancerous images? The proposal comprises undergraduate, graduate, post-docs, and collaborators from German academic institutions and clinics.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / Luis Antônio de Souza Júnior - Integrante / Christoph Palm - Integrante / Nilceu, Aparecido - Integrante / Fernanda Tostes Marana - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2018 - 2023
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. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Kelton Augusto Pontara da Costa - Integrante / Leandro Aparecido Passos Junior - Integrante / Daniel Felipe Silva Santos - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Nilceu, Aparecido - Integrante / Danilo Colombo - Integrante / Henrique Leal Tavares - Integrante / Claudio Filipi Gonçalves dos Santos - Integrante / Marcos Cleison Silva Santana - Integrante / Thierry Pinheiro Moreira - Integrante / Diego de Souza Oliveira - Integrante / Leonardo Tadeu Lopes - Integrante / Lucas Pascotti Valem - Integrante.
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2017 - 2023
AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Xavier Falcão em 06/01/2017., Descrição: Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagens de treinamento. À medida que as imagens e amostras por imagem não rotuladas crescem em número, a anotação manual delas se torna inviável, nos conduzindo às seguintes questões: Qual é a forma mais intuitiva dos especialistas ensinarem às máquinas a anotar imagens? Quais são as tarefas e desafios envolvidos neste processo? Como minimizar o esforço do especialista com máxima eficácia no aprendizado de máquina? O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? Este projeto temático visa encontrar respostas para estas questões por meio do estudo e desenvolvimento de métodos para anotação de imagem em larga escala, e construção de sistemas de tomada de decisão (sem a participação do usuário) e de sistemas de apoio à decisão, onde especialistas e máquinas cooperam e aprendem uns com os outros continuamente. A metodologia explora as habilidades complementares dos seres humanos, melhores em abstrair o conhecimento, e máquinas, superiores no processamento de dados em larga escala, de modo repetitivo e sem fadiga. O problema é dividido em duas etapas: extração de amostras das imagens e aprendizado interativo de máquina, visando a construção de uma sequência de operações para anotar novas imagens automaticamente ou com o mínimo de intervenção humana. O estudo busca combinar características de imagem obtidas dos dados com características provenientes do conhecimento sobre a aplicação. O projeto visa ainda inovações científicas e tecnológicas para o diagnóstico de parasitos gastrintestinais em humanos e animais vertebrados, por meio da aquisição e anotação automatizadas de imagens microscópicas, e para demonstrar a extensão dos métodos em outros domínios, o projeto inclui estudos de anotação de imagem médica por modelos de forma multi-objeto, e anotação interativa de imagem de sensoriamento remoto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Paulo André Vechiatto de Miranda - Integrante / Falcão, A. X. - Coordenador / Pedro Jussieu de Rezende - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / TORRES, RICARDO DA S. - Integrante / Priscila Tiemi Maeda Saito - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Katia Denise Saraiva Bresciani - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2017 - 2020
RADIAR: Método para a disseminação do conhecimento, Projeto certificado pela empresa Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz em 03/07/2017., Descrição: Objetivo deste projeto de pesquisa aplicada é o desenvolvimento experimental de métodos, utilizando as mais modernas técnicas da inteligência artificial, visando a inovação dos processos de aquisição do conhecimento de textos para a posterior catalogação semiautomática por conteúdo na área de petróleo (processo inexistente no mundo) e da disseminação do conhecimento na forma textual disponível na comunidade de construção de poços de petróleo. 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. Um protótipo será desenvolvido e a avaliação dos métodos propostos serão feita comparando com outras abordagens existentes e experimentalmente através da utilização dos métodos por profissionais da comunidade de construção de poços de petróleo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / Alexandro José Baldassin - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante., Financiador(es): Petrobras - Outra.
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2017 - 2019
Modelos de Aprendizado Baseados em Energia e suas Aplicações, Descrição: Modelos de aprendizado baseados em energia têm sido utilizados nas mais variadas áreas de pesquisa, dado que fazem parte de um amplo arcabouço que compreende técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Dentre os principais representantes desse segmento, podemos citar as Máquinas de Boltzmann Restritas e suas variantes no contexto de aprendizado em profundidade: Redes de Crença em Profundidade e Máquinas de Boltzmann em Profundidade. Tais modelos possuem, também, certos pontos fracos que serão explorados na presente proposta de projeto de pesquisa, tais como a otimização de seus parâmetros de maneira automática, a melhoria da eficácia do seu processo de treinamento por meio de amostragem em campos de Markov, e como diferentes técnicas de regularização baseadas em temperaturas e corte de neurônios podem ser empregadas. O projeto de pesquisa irá atuar em duas frentes: (i) aplicação e (ii) teoria. Na primeira delas, buscaremos aplicações que ainda não avaliaram os modelos de aprendizado baseados em energia acima citados, principalmente aquelas baseadas em biometria e da área médica. Já na parte teórica, esperamos contribuir com diferentes modelos para amostragem em cadeias de Markov visando uma melhoria no processo de inferência desses modelos. A presente proposta também conta com colaboradores nacionais e internacionais, bem como diversos alunos de graduação e pós-graduação. Dado que não existem muitos grupos de pesquisa no Brasil que trabalham na temática dessa proposta, acredita-se que a mesma poderá trazer muitos benefícios para toda a comunidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Dinesh Kant Kumar - Integrante / Gustavo Kunde Rohde - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2017 - 2019
Modelos Probabilísticos para Detecção de Perdas Comerciais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) André Nunes de Souza em 18/07/2017., Descrição: Detecção de perdas não técnicas é um problema de grande interesse atualmente, principalmente no Brasil, onde a quantidade de ligações clandestinas pode chegar a níveis bastante preocupantes. Tais ligações podem comprometer a vida útil de dispositivos utilizados para transmissão e transformação de energia, dado que foram dimensionados para trabalhar de acordo com a quantidade de usuários conhecida pela concessionária de energia. O presente projeto de pesquisa objetiva o estudo e desenvolvimento de algoritmos probabilísticos para a detecção de fraudes em sistemas de energia domésticos e industriais. Tais técnicas conseguem modelar a dinâmica de padrões de dados, podendo ser mais eficazes em dados que mudam conforme o tempo como, por exemplo, usuários de energia. Assim, a ideia seria também prever quando um usuário pode vir a tornar-se clandestino, e não apenas identificá-lo após ele se tornar um fraudador. Tal sistema é de grande valia para o acompanhamento do perfil dos usuários, possibilitando, assim, a tomada de ações mais eficazes no combate à esse tipo de ilegalidade. Cabe destacar que medidas preventivas e educacionais podem ser realizadas, principalmente no intuito de evitar com que uma determinada região, por exemplo, com mais propensão à cometer fraudes, venha a prejudicar a companhia de energia e, por conseguinte, a população como um todo. A presente proposta também contempla pesquisadores de. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / André Nunes de Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2016 - 2019
Sistema de Monitoramento e Diagnóstico por Meio de Processamento de Imagens na Identificação Ocorrências e Falhas na Segurança em Áreas de Preservação Permanente (APPs) e Reservatórios de UHEs, Descrição: O projeto de pesquisa contempla o desenvolvimento de um sistema computacional inteligente de monitoramento aplicado ao diagnóstico de ocorrências (desmatamento, queimadas, invasão de pessoas e animais, pesca predatória, construções indevidas, construção de cercas, rede elétricas, etc.) avaliando os aspectos de segurança ambiental e humana em áreas de preservação permanentes (APPs) e reservatórios utilizando técnicas não convencionais de processamento de imagem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Kelton Augusto Pontara da Costa - Integrante / Gustavo Henrique de Rosa - Integrante / Willian Paraguassu Amorim - Integrante / MARANA, A. - Integrante / Rogério Thomazella - Coordenador / José Eduardo Cogo Castanho - Integrante / Ricardo Achilles Filho - Integrante / Breno Augusto Canson Caldato - Integrante / Fernando de Rosa - Integrante / Marcos César de Carvalho - Integrante / Richard José Algarve - Integrante / Wenderson Nascimento Lopes - Integrante.
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2016 - 2018
Development of Cardiovascular Disease and Diabetes Risk Assessment model for Ethnically diverse Populations, Descrição: We aim to develop an improved cardiovascular disease model and diabetic risk assessment approach, overcoming the weakness of the current risk assessment methods shortcomings that are only suitable for narrow demographics. We also aim to test methods for improving the current approach of risk assessment by using non-linear machine learning approaches instead of the linear equation methods currently being used. The project will also test the relevance of many of the health parameters that are being recorded but not being used by the current risk assessment equations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Dinesh Kant Kumar - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2016 - 2017
Meta-Heuristic-based Optimization of Probabilistic Neural Networks, Descrição: Probabilistic Neural Networks (PNNs) have been of great interest considering pattern recognition-oriented applications, mainly due to their very good results in several applications. However, the main problems related to such techniques are the presence of outliers and how to choose proper architectures for PNNs. The former shortcoming has been wisely addressed by the American coordinator of this proposal by considering the information about nearby samples when modeling the probability density function that describes the training data. But we still have the problem of choosing good architectures for such models, i.e., the number of Gaussian distributions and their parameters. In this proposal, we aim at modeling such task as a meta-heuristic-based optimization problem by employing techniques based on swarm and evolutionary intelligence. The reason why using such techniques concern with their simplicity and very good results in several research areas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Hojjat Adeli - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
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2015 - 2020
Sobre a Aplicação de Floresta de Caminhos Ótimos em Ambientes de Aprendizado em Profundidade, Descrição: Arquiteturas de aprendizado em profundidade tem sido amplamente estudadas nos últimos anos, dado que a sua filosofia consiste na utilização de uma complexa estrutura hierárquica para o aprendizado e representação de informações, de maneira análoga ao processamento neural humano. Tais arquiteturas consistem em várias etapas, que correspondem, basicamente, em submeter uma imagem (no caso de aplicações voltadas à estudos na área de visão computacional, por exemplo) a um processo de filtragem utilizando um banco de filtros para posterior extração de informações e amostragem da mesma. Em seguida, essa imagem modificada é então submetida a uma nova camada de operações, iguais às conduzidas na camada anterior. Ao final do processo, obtém-se uma descrição em alta dimensão dessa imagem, sendo esta representação então utilizada em um processo de classificação tradicional. Geralmente, técnicas tradicionais de reconhecimento de padrões tem sido aplicadas nesta última etapa, tais como Máquinas de Vetores de Suporte, por exemplo. Ocorre que tais abordagens são bastante conhecidas pelo alto custo computacional de sua etapa de treinamento, a qual é bastante sensível à escolha dos seus parâmetros. Esse projeto de pesquisa objetiva o estudo e emprego do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em ambientes de aprendizado em profundidade, o qual foi ainda pouco abordado nesse contexto, bem como possui versões não paramétricas que tem obtido resultados similares e, muitas vezes, superiores aos resultados obtidos por classificadores estado-da-arte, porém com uma etapa de treinamento muito mais rápida. Outros objetivos incluem a orientação de alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado no âmbito dessa proposta, que também contempla a renovação do projeto de pesquisa em produtividade vigente do proponente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Luis Alexandre da Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1
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2015 - 2017
Sobre a Otimização de Parâmetros em Técnicas de Aprendizado de Máquina: Avanços e Paradigmas, Descrição: Técnicas de aprendizado de máquina tem sido bastante empregadas nos últimos anos em diversas área de pesquisa. Embora sejam conhecidas pelo seu alto poder de generalização, muitas dessas técnicas são paramétricas, o que resulta em um alto custo computacional para o aprendizado desse conjunto de parâmetros, tornando seu emprego inviável em aplicações que envolvem grandes bases de dados e situações onde a resposta ao usuário deve ser dada em tempo real. O presente projeto de pesquisa visa o estudo de técnicas de otimização por meta-heurísticas mono e multi-objetivos e suas aplicações para otimização de arquiteturas de aprendizado de máquina, tais como seleção de modelos e funções de núcleo (kernels), seleção de características e fusão de informações, dentre outras aplicações. A proposta objetiva também investigar a viabilidade da otimização de parâmetros em arquiteturas de aprendizado em profundidade com vistas à sua eficiência e eficácia, principalmente em Redes Neurais por Convolução, Máquinas de Boltzmann Restritas, Redes de Crença por Profundidade e Auto-codificadores. Este projeto focará, principalmente, em abordagens de otimização multi-objetivos, dado que muito pouco trabalho nessa área tem sido realizado com vistas ao aprendizado de parâmetros em abordagens de reconhecimento de padrões, por exemplo. A proposta também conta com a presença do Prof. Dr. Xin-She Yang (Middlesex University, Inglatera), o qual é um pesquisador bastante ativo na área de otimização por meta-heurísticas, sendo que os novos algoritmos recentemente desenvolvidos por ele serão utilizados e validados pela presente proposta de projeto de pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Yang, Xin-She - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2015 - 2017
Sobre a Detecção de Anomalias em Redes de Computadores Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos: Avanços e Aplicações em Redes de Computadores, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Kelton Augusto Pontara da Costa em 24/03/2016., Descrição: Nota-se, nesses últimos anos, que o número de pessoas interessadas em acessar informações não autorizadas vem crescendo exponencialmente em conjunto com o diferente número de ataques que acompanham na mesma velocidade. Considera-se, também, que certas ferramentas, tais como antivírus e firewalls são importantes para a segurança de uma rede de computadores, porém devido a grande quantidade de anomalias presentes em tais ambientes, torna-se difícil uma aplicação apresentar grande eficiência e eficácia na detecção desses códigos maliciosos. Assim, considerando a diversificação dos ataques, bem como suas complexidades, empresas tem aumentado seus investimentos em estudos para a elaboração de sistemas de detecção de intrusões mais eficientes utilizando técnicas de inteligência artificial. O presente projeto de pesquisa objetiva o estudo e desenvolvimento de técnicas de detecção de anomalias em redes de computadores utilizando o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos, o qual ainda não foi empregado nesse contexto. Ademais, o projeto visa contribuir com uma biblioteca para o classificador OPF no intuito de ampliar a sua divulgação entre pesquisadores nacionais e internacionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Kelton Augusto Pontara da Costa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2013 - 2016
ARPaVid: Aprendizado e Reconhecimento de Padrões em Vídeos, Descrição: Abordagens para processamento e aprendizado de padrões em vídeos tem obtido crescente atenção nos últimos anos, principalmente devido à grande quantidade de conteúdo digital que vem sendo disponibilizado diariamente na internet, em especial via redes sociais. Sistemas de recomendação de filmes, por exemplo, amplamente empregados em lojas virtuais, são umas das principais aplicações de avanços nos estudos na área de processamento de vídeos. Com o intuito de acelerar o processo de recomendação e economizar armazenamento, técnicas para categorização e sumarização de vídeos utilizando aprendizado de máquina tem sido utilizadas para explorar conteúdo informativo e também redundante. Características que são inerentes de vídeos como, por exemplo, classificação com múltiplos-rótulos, tem permitido o desenvolvimento de uma nova classe de algoritmos de aprendizado de máquina, possibilitando, assim, novos estudos nessa área. Codificadores e compressores de sinais também são explorados visando uma transmissão de dados com mais qualidade e eficiência, beneficiando os novos padrões de transmissão de TV digital e interativa. Esse projeto de pesquisa objetiva o estudo e aplicação de novos algoritmos de aprendizado de máquina nas diversas áreas que envolvem o reconhecimento de padrões em vídeos. Objetiva-se, também, aplicar algoritmos de otimização evolucionistas nesse contexto, dado que poucos trabalhos tem abordado essa frente de pesquisa. O presente projeto também descreve trabalhos que serão derivados do mesmo, os quais empregarão alunos de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Yang, Xin-She - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2012 - 2015
Além das Técnicas Tradicionais de Reconhecimento Supervisionado de Padrões: Explorando Aprendizado Sequencial e Suporte a Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Abordagens tradicionais de reconhecimento supervisionado de padrões, geralmente, assumem que os dados são amostrados por uma distribuição idêntica e independente. Nesse contexto, um conjunto de treinamento é utilizado pelo método com o intuito de aprender o comportamento dos dados para posterior classificação dos mesmos em um conjunto de teste, atribuindo a cada amostra um rótulo. Ocorre que, muitas vezes, os dados não são independentes e possuem uma correlação espacial, no caso de pixels de uma determinada vizinhança, e uma correlação temporal. Nesse caso, abordagens de aprendizado sequencial levam em consideração tais dependências entre as amostras. Em um outro contexto, existem várias aplicações que permitem com que uma dada amostra possua mais de um rótulo como, por exemplo, classificação de documentos: podemos encontrar um artigo de jornal que possa ser rotulado como sendo científico e, ao mesmo tempo, possa ser classificado como religioso. Aplicações de aprendizado sequencial com suporte a múltiplos rótulos tem sido bastante investigadas nos últimos anos para vários classificadores, dentre eles Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte, inclusive por pesquisadores brasileiros. Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa objetiva estudar os paradigmas de aprendizado supervisionado sequencial e aprendizado com suporte a múltiplos rótulos para um classificador recentemente proposto na literatura, denominado Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), dado que o mesmo ainda não foi adaptado para estes fins. O presente projeto espera contribuir sobremaneira com os avanços nessa área de pesquisa, dado que seus resultados serão incorporados a uma biblioteca de código aberto disponível para o classificador OPF. Processo #303182/2011-3.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Daniel Osaku - Integrante / Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura - Integrante / Luís Augusto Martins Pereira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 8
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2011 - 2013
Reconhecimento Automático Robusto de Impressões Digitais Baseado em Características Biométricas de Terceiro Nível, Descrição: Dentre as diversas características biométricas possíveis de serem utilizadas para identificação de pessoas, a impressão digital é a mais utilizada. Os sistemas atuais de identificação automática de impressões digitais são baseados nos padrões das cristas, classificadas como características de primeiro nível, e nas minúcias (terminações ou bifurcações das cristas), classificadas como características de segundo nível. No entanto, com a evolução dos sensores de captura das impressões digitais e a crescente demanda por sistemas mais seguros, torna-se possível, e necessário, o uso de um conjunto adicional de características discriminativas presentes no interior das cristas, conhecidas como características de terceiro nível. Nesse conjunto de características incluem-se os poros sudoríparos, cujo emprego já está consolidado em exames de impressões latentes realizados manualmente por especialistas forenses e que podem ser encontrados em abundância nas impressões digitais. Pesquisas recentes têm focado no desenvolvimento de métodos para extração e casamento de poros, com ênfase na segmentação, uma etapa bastante crítica no processo de extração. Também têm recebido a atenção dos pesquisadores as aplicações de reconhecimento de impressões digitais nas quais as técnicas baseadas em características de primeiro e segundo níveis geralmente apresentam baixas taxas de reconhecimento correto, tais como no reconhecimento de fragmentos de impressões digitais ou no reconhecimento de impressões digitais latentes. O objetivo principal desse projeto de pesquisa é propor métodos mais robustos de reconhecimento de impressões digitais baseados em características de terceiro nível. Pretende-se também promover a fusão dos novos métodos propostos com métodos já descritos na literatura, baseados em características de segundo nível. Outro objetivo é criar uma base de dados de impressões digitais cujas imagens sejam capturadas por meio de sensores eletrônicos com resolução adequada para a extração. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Coordenador / Marcus de Assis Angeloni - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2010 - 2014
Novas Tendências em Reconhecimento de Padrões baseado em Floresta de Caminhos Ótimos (FAPESP - Jovem Pesquisador), Descrição: Classificadores de padrões tradicionais, tais como Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM) e redes neurais, pagam o preço de uma etapa de treinamento muito custosa para atingir taxas de exatidão aceitáveis em um conjunto de teste. Ainda assim, são inviáveis em situações que exigem um constante retreinamento dos dados e, principalmente, em aplicações com grande volume de dados (segmentação interativa de imagens de ressonância magnética do cérebro e de partículas de ferro em imagens metalográficas de alta resolução, por exemplo). Recentemente, um novo algoritmo de reconhecimento de padrões denominado Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF) foi proposto na literatura, o qual demonstrou ser superior a redes neurais e classificadores bayesianos e similar às SVM, porém extremamente mais rápido (500x-1000x, dependendo do tamanho da base de dados), sendo ainda contemplado com 3 prêmios no ano de 2009. O classificador OPF modela a tarefa de classificação dos dados como sendo um problema de partição de um grafo induzido pelo espaço de características em árvores de caminhos ótimos (Optimum-Path Tree - OPT), onde cada amostra está mais fortemente conexa à raiz de sua árvore do que a qualquer outra raiz nessa floresta. Amostras pertencentes a uma mesma OPT recebem o mesmo rótulo no processo de classificação dos dados. Embora o classificador OPF tenha sido utilizado em diversas áreas de pesquisa nos últimos 2 anos, tais como sensoriamento remoto, visão computacional (impressão digital e reconhecimento de faces), identificação de doenças parasitárias em humanos e processamento de sinais biomédicos, existem ainda muitas outras que necessitam validar a sua aplicabilidade. O presente projeto de pesquisa objetiva um amplo e completo estudo do classificador OPF, bem como o desenvolvimento de novas variantes do mesmo, sua implementação em GPU (Graphics Processing Unit) e sua aplicação em diversas outras áreas de pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Falcão, A. X. - Integrante / Caio Oba Ramos - Integrante / André Nunes de Souza - Integrante / Luis Cláudio Súgi Afonso - Integrante / André Franco Pagnin - Integrante / Daniel Osaku - Integrante / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante / Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura - Integrante / Alex Fernandes Mansano - Integrante / Ariane Dutra Vieira - Integrante / Marcos Vinícius Trigo Romero - Integrante / Rafael Gonçalves Pires - Integrante / Luís Augusto Martins Pereira - Integrante / Adriana Sayuri Iwashita - Integrante / Luís Augusto Pereira - Integrante / Talissa Gaspareli de Barros - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 47
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2010 - 2012
Desenvolvimento e Avaliação de Técnicas de Localização de Faltas em Sistemas de Distribuição Subterrâneos, Descrição: A proposta deste Projeto consiste em estudar, avaliar e implementar técnicas de localização de faltas em sistemas de distribuição subterrâneos. Após um levantamento do estado da arte sobre o assunto, pretende-se aplicar alguns dos métodos disponíveis na literatura. Para atingir satisfatoriamente estes objetivos, será necessário avaliar o comportamento dinâmico de sistemas de distribuição de energia, os modelos físicos consagrados para sua representação, os modelos matemáticos propostos para solução numérica e as técnicas e os recursos computacionais disponíveis para o tratamento do problema. Esses fatores evidenciam a dimensão deste estudo de maneira original, uma vez que o Brasil possui um dos maiores sistemas subterrâneos da América latina.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / André Nunes de Souza - Coordenador / Pedro da Costa Júnior - Integrante / Karila Martins dos Santos - Integrante.
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2010 - 2011
Inteligência Artificial Aplicada na Identificação e Classificação de Harmônicos em Redes de Distribuição de Energia Elétrica, Descrição: Os altos níveis de distorções harmônicas em uma instalação elétrica podem causar vários problemas para as redes de distribuição das concessionárias, para a própria instalação e também para os equipamentos instalados no sistema. Como conseqüência destes problemas, pode-se ocorrer a parada total de importantes equipamentos em linhas de produção, acarretando grandes prejuízos, tanto para a concessionária como também para os consumidores. Não obstante, essas ocorrências acabam interferindo de maneira negativa no relacionamento entre a concessionária e seus clientes, sobretudo, na confiança da conta de energia paga pelo cliente. Devido à importância destes casos, é crescente a pesquisa na área. O estudo detalhado de cada caso é essencial para uma solução eficaz do problema, trazendo benefícios para as empresas e seus clientes. Dentro deste contexto, situa-se esta pesquisa, que se caracteriza principalmente pela proposta de integrar elementos da Inteligência Computacional com ensaios experimentais visando identificar os efeitos e as causas das interferências de harmônicas nas medições de energia, buscando melhorar a eficiência energética.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Caio Oba Ramos - Integrante / André Nunes de Souza - Coordenador / Lucas I Pereira - Integrante / Danilo S. Gastaldello - Integrante / Maria Goretti ZAgo - Integrante / José Roberto Sanches Mantovani - Integrante / André Christóvão Pio Martins - Integrante / Paulo Sérgio da Silva - Integrante / Manoel Rodrigues Porcino da Silva - Integrante / Rubén Romero - Integrante / Sérgio Azevedo de Oliveira - Integrante / Antonio Padilha Feltrin - Integrante.
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2010 - 2011
Reconhecimento Facial Humano Utilizando Transformada Census Modificada e Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Muito embora a impressão digital seja a técnica de reconhecimento biométrico mais utilizada, esta abordagem é muito sensível a imperfeições nos dedos, sejam elas congênitas ou adquiridas com o passar do tempo. O reconhecimento através da íris é uma alternativa, embora sistemas deste porte ainda possuam um elevado custo, sendo também bastante desconfortáveis para o usuário. Outras abordagens têm utilizado o reconhecimento facial como uma alternativa, pois é uma técnica pouco invasiva. Entretanto, tais sistemas são muito sensíveis a variações de luminosidade e oclusões na face. Entretanto, objetivando solucionar o problema de luminosidade em imagens faciais do espectro visível, uma filtragem não linear foi proposta com o nome de Transformada Census, sendo que posteriormente uma melhoria da mesma foi apresentada com o nome de Transformada Census Modificada. Outro problema é que as técnicas convencionais de classificação consideram cada pixel da imagem facial como sendo uma amostra a ser classificada, originando bases com milhares de dados, inviabilizando as tradicionais técnicas de reconhecimento de padrões como Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte, por exemplo, de serem utilizadas em sistemas de vigilancia com treinamento dos dados em tempo real, devido ao alto custo computacional para treinamento dessas abordagens. Recentemente, um novo classificador de padrões chamado Floresta de Caminhos Ótimos foi proposto com o intuito de aliar eficiência e eficácia na solução de problemas de reconhecimento de padrões, mesmo em grandes volumes de dados. Assim, a proposta do presente projeto de pesquisa é explorar o reconhecimento facial de humanos combinando as técnicas Transformada Census Modificada e o classificador Floresta de Caminhos Ótimos, objetivando o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento facial menos sensível a variações de iluminação com alta eficiência e eficácia.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Jéssica Akemi Matsuoka - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3
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2009 - 2012
Classificação de padrões por Floresta de Caminhos Ótimos: Avanços e Aplicações, Descrição: Técnicas de classificação de padrões têm por objetivo discrimir e rotular informações presentes em um conjunto de dados, sendo que amostras que compartilham algum tipo de característica devem possuem o mesmo rótulo. Para tal, é necessário que o classificador aprenda o comportamento dos dados em um conjunto de treinamento e seja validado em um conjunto de teste. Baseadas na quantidade de informação disponível no conjunto de treinamento, as técnicas de reconhecimento de padrões podem ser divididas em (i) não supervisionadas (nenhuma informação disponível), (ii) supervisionadas (conhecimento total dos rótulos das amostras do conjunto de treinamento) e, finalmente, iii) semi-supervisionadas (informação parcial do conjunto de treinamento). Dentre as técnicas supervisionadas, as que mais destacam-se atualmente são, dentre outras, redes neurais com perceptron multicamadas (ANN-MLP -Artificial Neural Networks using Multilayer Perceptron) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM - Support Vector Machines). Entretanto, tais técnicas sofrem por sua alta complexidade computacional devido, entre outros fatores, à escolha de parâmetros empíricos, geralmente determinantes em seu sucesso na tarefa de classificação dos dados. Recentemente desenvolvido, um classificador supervisionado de padrões baseado em grafos denominado Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), tem demonstrado resultados bastante satisfatórios, sendo superior a ANN-MLP e similar a SVM, porém muito mais rápido. O classificador OPF destaca-se por ser extremamente eficiente em sua fase de treinamento e teste, possuindo alta precisão. Entretanto, o mesmo necessita ser melhor explorado em termos de variantes e aplicações, visto que trata-se de uma abordagem recente. Assim sendo, o presente projeto de pesquisa tem por objetivo um estudo sobre novas variações do classificador OPF com vistas a um aumento em sua eficácia, bem como sua utilização em outras áreas de pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Coordenador / André Augusto Spadotto - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Caio Oba Ramos - Integrante / André Nunes de Souza - Integrante / André Franco Pagnin - Integrante / Clayton Reginaldo Pereira - Integrante., Número de produções C, T & A: 6
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2009 - 2011
Projeto ARPIs: Aprendizado e Reconhecimento de Padrões em Imagens por Floresta de Caminhos Ótimos, Descrição: Novas tecnologias permitem adquirir e armazenar milhares de imagens com milhões de pixels cada, gerando grandes volumes de dados para análise. Técnicas de aprendizado e reconhecimento de padrões em imagens têm um papel fundamental na análise, mas o custo computacional elevado para grandes bases de dados (milhões de amostras) compromete a eficácia dessas técnicas, inviabilizando o uso de métodos populares (como redes neurais e máquinas de vetores de suporte) em aplicações onde o aprendizado com milhares de amostras deve ser repetido diversas vezes durante o processamento dos dados. Este projeto aborda o problema explorando e estendendo uma técnica recente de projeto de classificadores de padrões por floresta de caminhos ótimos. Esta técnica tem gerado resultados promissores em diversas aplicações, onde sua eficácia é maior ou equivalente à obtida por redes neurais e máquinas de vetores de suporte, sendo dezenas a milhares de vezes mais rápida do que ambas. Neste contexto, o projeto investigará técnicas de segmentação de imagens; descritores, combinação de descritores e classificação de padrões para pixels, imagens e objetos de imagem; recuperação de imagens em grandes bases de dados por conteúdo de forma, cor e textura; e mineração de dados. A proposta envolve o trabalho de alunos de mestrado e doutorado, favorece o amadurecimento científico de recém-doutores e contempla a inovação tecnológica por visar algumas aplicações práticas, tais como: ferramentas computacionais para delimitação de plantações de café em imagens de satélite; edição de fotos; rastreamento de objetos em vídeo; diagnóstico automatizado de parasitos em imagens de microscopia óptica; entendimento de doenças cerebrais por análise de assimetrias a partir de imagens de ressonância magnética; etc. Pretende-se, também, desenvolver novos algoritmos de aprendizado (supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado) usando floresta de caminhos ótimos. Número do projeto: 481556/2009-5. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
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2009 - 2011
DAPI -- Automatização do Diagnóstico de Parasitos Intestinais do Homem por Análise de Imagens, Descrição: Este projeto visa o estudo, o desenvolvimento e a validação de um sistema automatizado para aquisição e análise de imagens de microscopia óptica, visando o diagnóstico de parasitos intestinais do homem. O projeto envolve técnicas parasitológicas, técnicas de aquisição de imagens com ajuste automático de foco, métodos de segmentação de imagens, extração de atributos e reconhecimento de padrões para diagnóstico das espécies.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Celso Tetsuo Nagase Suzuki - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Sumie Hoshino Shimizu - Integrante / Maíra Sabóia - Integrante.
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2008 - 2013
Métodos de Aproximação para Computação Visual, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos, técnicas matemáticas e ferramentas de software para problemas de computação visual (processamento de imagens, computação gráfica e visão computacional). O projeto envolve vários pesquisadores da UNICAMP.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Integrante / Neucimar Jerônimo Leite - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Thiago Vallin Spina - Integrante / Jorge Stolfi - Coordenador / Maíra Sabóia - Integrante.
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2008 - 2009
Detecção Precoce de Problemas de Perfuração de Poços de Petróleo por Meio da Análise de Cascalhos, Descrição: A exploração de petróleo no mar começou há mais de um século. Nos últimos 70 anos, o desenvolvimento de novas tecnologias permitiu colocar ao alcance das sondas perfuratrizes praticamente todos os lençóis de petróleo, a qualquer profundidade do mar. No Brasil, a Petrobrás desenvolveu tecnologia para a perfuração e a exploração de Petróleo e Gás a profundidades no mar de até 2000 metros. Apesar de todo desenvolvimento tecnológico, a Engenharia de Perfuração avançou de forma discreta na área de análise de dados de perfuração. As técnicas de análise de dados de perfuração não se consolidaram o suficiente para acompanhar o aumento na disponibilidade de dados. Nas atividades de perfuração de poços de petróleo são gerados grandes volumes de dados. A análise desses dados requer o conhecimento especializado de técnicos e engenheiros envolvidos nas atividades, para se obter informações úteis que possam prevenir ou minimizar problemas. Ao se perfurar um poço de petróleo produz-se cascalho, proveniente da rocha triturada. O cascalho gerado é uma das importantes fontes de informação que podem ser utilizadas no diagnóstico de ocorrências de anormalidades. Os cascalhos, em geral, apresentam formas e tamanhos semelhantes quando a perfuração está sendo executada em operação normal. Mudanças no formato ou no tamanho podem indicar a ocorrência de anormalidades, como, por exemplo, o desmoronamento do poço. O desmoronamento do poço é caracterizado pela queda de blocos ou fragmentos que se desprendem após a passagem da broca de perfuração. Uma das principais causas do desmoronamento é a insuficiência de pressão hidrostática no interior do poço. Como resultado do desmoronamento pode ocorrer o alargamento do poço. Condições severas de desmoronamento podem provocar packer hidráulico e prisão da coluna de perfuração. Uma das maneiras de identificar a ocorrência do desmoronamento é através da observação dos cascalhos provenientes do poço.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / Kazuo Miura - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / Evandro de Castro Carmo - Integrante / Tiago Bertoni Scarton - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
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2005 - 2008
Análise de Imagens de Parasitos Intestinais do Homem, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas de segmentação e reconhecimento de padrões para análise de imagens de parasitos intestinais do homem, obtidas por uma câmera digital acoplada a um microscópio biológico. O projeto tem colaboração de pesquisadores da Parasitologia - UNICAMP e Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP - SP. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Jancarlo Ferreira Gomes - Integrante / Celso Tetsuo Nagase Suzuki - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Sumie Hoshino Shimizu - Integrante / Luiz Cândido de Souza Dias - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4
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2003 - 2007
Algoritmos Para Reconstrução Tomográfica: Otimização, Reconstrução, Quantificação e Aplicação Clínica, Descrição: A Reconstrução Tomográfica revolucionou a Medicina, permitindo a visualização anatômica, metabólica e funcional de estruturas humanas de modo não-invasivo. Nestes últimos 30 anos, têm havido progressos notáveis na reconstrução tomográfica a partir de projeções, tanto no que se refere à qualidade e velocidade, quanto em estudos dinâmicos e tridimensionais [Udupa, 2000]. Contudo, ainda há várias questões em aberto nesta área, principalmente em relação à tomografia por emissão, modalidade esta muito utilizada em Medicina Nuclear. São desafios importantes, tais como: a) assegurar resultados verdadeiramente quantitativos ao SPECT - Single Photon Emission Computed Tomography e ao PET- Positron Emission Tomography (remoção de artefatos causados pela atenuação, espalhamento e ruído); b) algoritmos de reconstrução verdadeiramente 4D para estruturas dinâmicas; c) segmentação e quantificação tridimensional robustas; e d) avaliações objetivas dos métodos tomográficos. A tomografia por emissão (SPECT e PET) é uma modalidade de imagens médicas importantíssima porque permite, através do uso de radiofármacos, a obtenção de informações funcionais e metabólicas. Essas informações, muitas vezes, indicam mudanças em processos biológicos que podem levar a identificação de doenças, antes mesmo que modificações anatômicas possam ser detectadas em imagens radiológicas ou por ressonância magnética nuclear. São encontradas ainda situações em que não existem sintomas manifestos e as imagens por emissão já mostram funções alteradas. O projeto aqui apresentado tem, como objetivo principal, unir esforços e conhecimentos de várias equipes com longa experiência em Tomografia, visando soluções práticas e otimizadas de algoritmos de reconstrução, de restauração de imagens, de quantificação de volumes reconstruídos e de aplicações clínicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (9) Doutorado: (4) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Nelson Delfino d` Ávila Mascarenhas - Integrante / Sérgio Shiguemi Furuie - Coordenador / Murillo Rodrigo Petrucelli Homem - Integrante / MÁRCIA LUCIANA DA SILVA AGUENA - Integrante / FERNANDO Vernal SALINA - Integrante / Moacir Pereira Ponti Junior - Integrante / Will Ricardo dos Santos Machado - Integrante / Murilo Stelzer - Integrante / Marcelo Zorzan - Integrante / Ana Luísa Dine Martins - Integrante / Álvaro Rodolfo de Pierro - Integrante / Talita Perciano Costa Leite - Integrante / José Claudio Meneghetti - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2002 - 2002
Carcinoma escamoso basalóide na mucosa bucal: Análise dos índices proliferativo e apoptótico, Descrição: Auxiliou na captura e processamento das imagens analisadas utilizando software específico em Projeto de Tese de Doutorado a pós-graduanda Fernanda Costa Grizzo de Sampaio Góes, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Patologia Bucal da Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo ? USP sob coordenação da Profa Dra Denise Tostes Oliveira. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Denise Tostes Oliveira - Coordenador / Fernanda Costa Grizzo de Sampaio Góes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
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2001 - 2001
Análise morfométrica comparativa do bulbo cardíaco de (Corydoras aeneus e Moenkhausia intermedia), Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.
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2001 - 2001
Estilo reprodutivo em fêmeas de Corydoras aeneus (GILL, 1858) (SILURIFORMES, CALLICHTHYDAE). Características estruturais da ovogênse, Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico em projeto de Iniciação Científica da graduanda Luciene Patrici Papa, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2001 - 2001
Expressão da eotaxina em carcinomas espinocelulares de boca, Descrição: Auxiliou na captura e processamento das imagens analisadas utilizando software específico em Projeto de Dissertação de Mestrado da pós-graduanda Simone Cristina Martins Lorena, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Patologia Bucal da Faculdade de Odontologia de Bauru, Universidade de São Paulo ? USP sob coordenação da Profa Dra Denise Tostes Oliveira.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Denise Tostes Oliveira - Coordenador / Simone Cristina Martins Lorena - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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1999 - 2002
Análise estrutural e comparativa do ventrículo cardíaco de peixes teleósteos (Corydoras aeneus e Moenkhausia intermedia), Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria ventricular utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante.
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1999 - 2001
Biologia da reprodução e cinética da espermatogênese de peixes teleósteos de água doce, Descrição: Auxiliou na criação de banco de dados composto de imagens histológicas, na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação do Prof. Dr. Carlos Alberto Vicentini.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Coordenador / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Integrante / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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1999 - 2000
Características ultraestruturais e cinética da espermatogênese em Liposarcus anisitsi, Descrição: Auxiliou na captura, processamento e análise de imagens e na realização de morfometria testicular utilizando software específico em Projeto de Dissertação de Mestrado do pós-graduando Claudinei da Cruz intitulado, realizado junto ao Programa de Pós-Graduação em Aqüicultura em Águas Continentais do Centro de Aqüicultura da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Campus de Jaboticabal sob coordenação do Prof. Dr. Carlos Alberto Vicentini.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Coordenador / Claudinei da Cruz - Integrante.
Projetos de desenvolvimento
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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2002 - 2004
Desenvolvimento de Tecnologia para a produção de camarões Macrobracium amazonicum (Heller, 1862). Aspectos da nutrição de reprodutores e manejo alimentar de larvas e juvenis, Descrição: Auxilia atualmente na captura, processamento e análise de imagens utilizando software específico, realizado junto ao Laboratório de Morfologia de Organismos Aquáticos do Departamento de Ciências Biológicas da Faculdade de Ciências da Universidade Estadual Paulista ? UNESP, Campus de Bauru sob coordenação da Profa. Dra. Irene Bastos Franceschini Vicentini com apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: João Paulo Papa - Integrante / Carlos Alberto Vicentini - Integrante / Irene Bastos Franceschini Vicentini - Coordenador / Luciene Patrici Papa - Integrante., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
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Prêmios
2025
Ibn Sina Global Scholarship, King Fahd University of Petroleum and Minerals, Reino da Arábia Saudita.
2025
Membro da National Academy of Artificial Intelligence (NAAI).
2025
Segundo colocado no Low-latency track, AVSEC-4 Challenge 2025.
2025
Melhor trabalho do XXXVII Congresso de Iniciação Científica da Unesp - Curso BSI, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", Faculdade de Ciências.
2025
Melhor trabalho do XXXVII Congresso de Iniciação Científica da Unesp - Curso BCC, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", Faculdade de Ciências.
2025
International Excellence Fellowship of KIT, Karlsruhe Institute of Technology, Alemanha.
2025
Menção Honrosa pelo trabalho "Redes neuronales convolucionales multiclasificadoras para el diagnóstico clínico del cáncer bucal", XIX Reunión de la Academia Iberoamericana de Patología y Medicina Bucal, Argentina.
2024
Google LATAM Undergraduate Research Program Matching Results - Mentor Award, Google Explore CSR.
2024
17ª Edição do Prêmio Inventores da Unicamp, Agência de Inovação da Unicamp.
2024
Fellow - Associação Internacional de Reconhecimento de Padrões (IAPR), IAPR.
2024
Menção honrosa no XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP-FC/Bauru pela orientação do trabalho "Redes Neurais Convolucionais Quânticas para a Detecção de Câncer de Mama Utilizando Mamografia", UNESP_FC.
2024
Menção honrosa no XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP-FC/Bauru pela co-orientação do trabalho "Aplicação de Redes Neurais Convolucionais para Diagnóstico de Infecções Fúngicas", UNESP-FC.
2024
Fellow da Asia-Pacific Artificial Intelligence Association (AAIA).
2023
Menção Honrosa no Prêmio Capes Tese - Área Ciência da Computação, Capes.
2023
Prêmio Profa Dra. Rosa Maria Fernandes Scalvi - XXXV Congresso de Iniciação Científica da Unesp-FC/Bauru (Primeiro Lugar), Faculdade de Ciências, Unesp/Bauru.
2023
Menção Honrosa no XXXV Congresso de Iniciação Cientifica da Unesp-Fc/Bauru, Faculdade de Ciências, Unesp/Bauru.
2023
Prêmio Profa Dra. Rosa Maria Fernandes Scalvi - XXXV Congresso de Iniciação Científica da Unesp-FC/Bauru (Terceiro Lugar), Faculdade de Ciências.
2023
Segundo Lugar na Categoria Melhores Trabalhos na Área de Ciências Exatas e da Terra - XXXV Congresso de Iniciação Científica, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2023
Prêmio "Que Venha o Mestrado!' pela orientação de Arissa Yoshida na área de Ciências Exatas e da Terra - XXXV Congresso de Iniciação Científica, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2022
Menção honrosa no XXXIV Congresso de Iniciação Científica da Unesp., Universidade Estadual Paulista.
2022
Prêmio Startups do Futuro, Sebrae-SP.
2022
Menção Honrosa no Workshop of Theses and Dissertations/Sibgrapi - Track Doutorado - 2022, Sociedade Brasileira de Computação.
2022
Prêmio Profa. Dra. Rosa Maria Fernandes Scalvi no XXXIV Congresso de Iniciação Científica da Unesp., Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2020
Chair of the IEEE Task Force on Business Intelligence and Knowledge Management, IEEE.
2020
3o Lugar no XXXII Congresso de Iniciação Científica da Unesp na categoria "Ciências, Exatas, da Terra e Engenharias" pela orientação do aluno Rafael Junqueira Martarelli, Universidade Estadual Paulista.
2019
Prêmio Inventores 2019 - Categoria Patente Concedida, Agência de Inovação Inova - Unicamp.
2018
Best Paper Award na 2nd International Conferenceon Biosignal Analysis, Processing and Systems, IEEE Signal Processing Society Malaysia Chapter.
2018
Menção Honrosa no VIII Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da da Unesp, Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2017
Capes-Humboldt Research Fellow, Capes/Alexander von Humboldt Foundation.
2017
IEEE Senior Member, IEEE.
2015
Menção honrosa durante o "V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação" pelo trabalho "Análise do Classificador Baseado em Floresta de Caminhos Ótimos no Contexto de Spam"., Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2015
Menção honrosa no "V Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação" pelo trabalho "Sumarização Estática de Vídeos utilizando Agrupamento de Dados por Floresta de Caminhos Ótimos"., Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho".
2015
Best paper award, 12th International Conference on Applied Computing.
2014
Pattern Recognition - Best Paper Award at International Conference on Pattern Recognition 2014, Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence.
2011
Eleito como um dos três melhores trabalhos com apresentação oral durante o VII Workshop de Visão Computacional..
2010
Menção Honrosa no 18 SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica, Universidade de São Paulo - USP.
2009
Trabalho "Land use classification using Optimum-path forest" premiado como um dos 5 melhores na categoria Categoria ? Uso de dados do satélite CBERS?, XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2009
Trabalho "Optimizing POCS Parameters Through GP and its Application for CBERS-2 Satellite Image Restoration premiado como um dos 5 melhores na categoria Categoria ?Uso de dados do satélite CBERS?, XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2009
Finalista na categoria Tese de Doutorado do XXII Concurso de Teses e Dissertações do XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, Sociedade Brasileira de Computação.
2009
Premio de melhor tese de doutorado em computacao grafica e processamento de imagens, XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.
2009
Finalista para o "Caianiello Prize" no 15th International Conference on Image Analysis and Processing, 15th International Conference on Image Analysis and Processing.
2003
1º Lugar da EXPOCOM 2003 pelo Sistema Gerenciador de Notícias RPOnline-Bauru, área Relações Públicas, sub-área Newsletter Digital, INTERCOM.
Histórico profissional
Endereço profissional
-
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação. , Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Jardim Paraíso, 17033360 - Bauru, SP - Brasil, Telefone: (19) 31036079, Ramal: 208, Fax: (19) 31036079, URL da Homepage:
Experiência profissional
2010 - 2010
Universidade do PortoVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor visitante
2009 - 2015
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Pesquisador Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador, Carga horária: 8
2008 - 2009
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Bolsista de Pós-doutorado - FAPESP, Carga horária: 32
2005 - 2008
Universidade Estadual de CampinasVínculo: professor conferencista, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação, Carga horária: 20
Atividades
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03/2005
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Computação.Linhas de pesquisa
-
08/2008 - 12/2008
Ensino, Matemática Aplicada e Computacional, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores
-
02/2008 - 07/2008
Ensino, Matemática Aplicada e Computacional, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estruturas de Dados
-
08/2007 - 12/2007
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores
-
02/2007 - 07/2007
Ensino, Engenharia Química, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores
-
08/2006 - 12/2006
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores
-
02/2006 - 07/2006
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores, Introdução ao Processamento de Dados
-
08/2005 - 12/2005
Ensino, Bacharelado em Física, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores
2023 - Atual
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2016 - Atual
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Professor adjunto, Regime: Dedicação exclusiva.
2009 - 2016
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Assistente Doutor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
1999 - 2002
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita FilhoVínculo: Aluno de graduação, Enquadramento Funcional: Iniciaçao Científica, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
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02/2026
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Membro titular do Conselho do Departamento de Computação.
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01/2025
Conselhos, Comissões e Consultoria, Universidade Estadual Paulista, Reitoria.Cargo ou função, Membro da Comissão Permanente de Avaliação.
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12/2016
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro, Instituto de Geociências e Ciências Exatas de Rio Claro.Atividade realizada, 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..
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08/2025 - 12/2025
Ensino, Ciências da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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08/2025 - 12/2025
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Aprendizado de Máquina Aplicado à Sistemas de Informação
-
08/2025 - 12/2025
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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02/2024 - 12/2025
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Representante Docente do Departamento de Computação junto à Comissão Permanente de Pesquisa.
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03/2025 - 07/2025
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise de Algoritmos, Teoria da Computacão e Linguagens Formais
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08/2024 - 12/2024
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Aprendizado de Máquina Aplicado à Sistemas de Informação
-
08/2024 - 12/2024
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
-
08/2024 - 12/2024
Ensino, Ciências da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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04/2021 - 12/2024
Conselhos, Comissões e Consultoria, Universidade Estadual Paulista, Reitoria.Cargo ou função, Membro titular da Comissão Permanente de Avaliação.
-
02/2024 - 06/2024
Ensino, Ciências da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computacão e Linguagens Formais, Análise de Algoritmos
-
08/2023 - 12/2023
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Aprendizado de Máquina Aplicado à Sistemas de Informação
-
08/2023 - 12/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
-
08/2023 - 12/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
-
09/2022 - 09/2023
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Vice-Coordenador do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação.
-
09/2022 - 01/2023
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Matemática Discreta
-
09/2022 - 01/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
-
09/2022 - 01/2023
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
-
03/2022 - 06/2022
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos, Teoria da Computação e Linguagens Formais e Autômatos
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02/2020 - 01/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru.Cargo ou função, Membro titular da congregação da Faculdade de Ciências.
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01/2020 - 01/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Membro Titular da Comissão Permanente de Ensino.
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08/2021 - 12/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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08/2021 - 12/2021
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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03/2021 - 06/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computacão e Linguagens Formais, Complexidade de Algoritmos
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06/2017 - 05/2021
Direção e administração, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.Cargo ou função, Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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06/2017 - 05/2021
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru.Cargo ou função, Membro titular da Comissão Permanente de Ensino.
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11/2017 - 04/2021
Conselhos, Comissões e Consultoria, Universidade Estadual Paulista, Reitoria.Cargo ou função, Membro Titular do Comitê Superior de Tecnologia de Informação.
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08/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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08/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais Aprendizado de Máquina
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08/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computacão e Linguagens Formais
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02/2020 - 08/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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03/2020 - 07/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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06/2017 - 05/2020
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.Cargo ou função, Membro titular do conselho do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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08/2019 - 12/2019
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos II
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08/2019 - 12/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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03/2019 - 07/2019
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos I
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03/2019 - 07/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
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03/2019 - 07/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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08/2017 - 07/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Universidade Estadual Paulista.Cargo ou função, Membro titular da Câmara Central de Pós-Graduação.
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08/2018 - 12/2018
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos II
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08/2018 - 12/2018
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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03/2018 - 07/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
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03/2018 - 07/2018
Ensino, Ciências da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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02/2016 - 02/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Membro Titular da Comissão Permanente de Pesquisa.
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08/2017 - 12/2017
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos II
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08/2017 - 12/2017
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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03/2017 - 07/2017
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos I
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03/2017 - 07/2017
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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03/2017 - 07/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
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07/2015 - 06/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru.Cargo ou função, Membro titular da Comissão Permanente de Administração.
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07/2015 - 06/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru.Cargo ou função, Membro titular da Congregação da Faculdade de Ciências.
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07/2015 - 05/2017
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Chefe do Departamento de Ciência da Computação.
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09/2016 - 02/2017
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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08/2016 - 02/2017
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos II
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03/2016 - 08/2016
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Algoritmos I
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03/2016 - 06/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina
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09/2015 - 01/2016
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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09/2015 - 01/2016
Ensino, Ciências da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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04/2015 - 08/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos, Segurança em Sistemas de Informação
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04/2015 - 08/2015
Ensino, Sistema de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Computação e Tecnologia de Informação
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03/2015 - 06/2015
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Tópicos Aprendizado de Máquina
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07/2013 - 06/2015
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Vice-Chefe do Departamento de Computação segundo Portaria do Diretor da FC.C.BRU n 065, de 10 de Julho de 2013..
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07/2013 - 06/2015
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Coordenador do Laboratório de Ensino Pesquisa e Extensão em Computação.
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04/2012 - 04/2014
Direção e administração, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Vice-coordenador do curso de Bacharelado em Ciência da Computação.
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08/2013 - 01/2014
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computação e Linguagens Formais
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08/2013 - 12/2013
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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02/2012 - 12/2013
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru.Cargo ou função, Representante docente do Departamento de Computação na Comissão de Permanente de Pesquisa da Faculdade de Ciências.
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03/2013 - 07/2013
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação, Complexidade de Algoritmos
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03/2013 - 07/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
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03/2013 - 07/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise de Algoritmos, Teoria da Computação e Linguagens Formais e Autômatos
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06/2010 - 06/2013
Direção e administração, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.Cargo ou função, Vice-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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06/2010 - 05/2013
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto, Departamento de Ciência da Computação e Estatística.Cargo ou função, Membro Titular do Conselho do Curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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10/2010 - 10/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Computação.Cargo ou função, Membro titular do conselho do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação.
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02/2012 - 06/2012
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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02/2012 - 06/2012
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
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08/2011 - 12/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Teoria da Computacão e Linguagens Formais
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08/2011 - 12/2011
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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03/2011 - 07/2011
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
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03/2011 - 07/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Complexidade de Algoritmos
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03/2011 - 07/2011
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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08/2010 - 12/2010
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Redes de Computadores
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08/2010 - 12/2010
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Segurança em Sistemas de Informação
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08/2010 - 12/2010
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estudos Especiais I
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02/2010 - 07/2010
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Computação, Segurança em Sistemas de Informação
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02/2010 - 07/2010
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Fundamentos de Computação e Tecnologia de Informação
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03/2010 - 06/2010
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos
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08/2009 - 12/2009
Ensino, Bacharelado em Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Sistemas de Informação I, Sistemas de Informação III
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08/2009 - 12/2009
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Sistemas de Informação
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03/1999 - 03/2002
Estágios , Faculdade de Ciências de Bauru, Departamento de Ciências Biológicas.Estágio realizado, Estágio extracurricular (morfometria bidimensional).
2001 - 2002
Universidade de São PauloVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2003 - 2005
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorVínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação - Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Bolsista com projeto de pesquisa intutulado "Restauração de Imagens do Satélite CBERS-1 Utilizando POCS", sob orientação do Prof. Dr. Nelson Delfino d' Ávila Mascarenhas.
2011 - 2024
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Orientador de pós-graduação
2004 - 2004
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Estágio docência, Enquadramento Funcional: Bolsista Pós-Graduação - Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
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08/2004 - 11/2004
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Análise de Sinais e Sistemas
2018 - 2019
Ostbayerische Technische Hochschule RegensburgVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Research Fellow, Carga horária: 40
Outras informações:
Research Fellow da Fundação Alexander von Humboldt/Capes.
2017 - 2018
Ostbayerische Technische Hochschule RegensburgVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Research Fellow, Carga horária: 40
Outras informações:
Research Fellow da Fundação Alexander von Humboldt/Capes.
2015 - 2015
Ostbayerische Technische Hochschule RegensburgVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor convidado, Carga horária: 15
Atividades
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10/2015 - 10/2015
Ensino, Technical Computer Science, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Machine Learning
2016 - Atual
Sociedade Brasileira de Computação - Porto AlegreVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Representante Brasileiro na IAPR, Carga horária: 1
2015 - 2017
Sociedade Brasileira de Computação - Porto AlegreVínculo: Membro de comissão, Enquadramento Funcional: Não se aplica
Atividades
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08/2015 - 07/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, CEGRAPI.Cargo ou função, Membro da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI).
2024 - Atual
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloVínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Coordenador de Programa eScience, Carga horária: 5
2024 - Atual
Instituto de Pesquisas Eldorado - BrasíliaVínculo: Servidor público, Enquadramento Funcional: Membro do Comitê Técnico Científico, Carga horária: 2
2024 - Atual
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPqVínculo: Membro CA-CC, Enquadramento Funcional: Membro CA-CC
Propriedade Intelectual
Patentes (2)
| Tipo | Título | Data depósito |
|---|---|---|
| INVENTOR | Sistema para diagnóstico de parasitos intestinais por análise computadorizada de imagens e uso do referido sistema | 23/07/2008 |
| INVENTOR | Sistema para diagnóstico de parasitos intestinais por análise computadorizada de imagens | 30/11/2006 |
Criando um monitoramento
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Confirma a exclusão?