Ronaldo Cristiano Prati

Pós-doutorado

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Produções bibliográficas

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• BIONDI, GABRIELA ; PRATI, RONALDO ; BORELLI, FABRIZIO ; OTTOLINI, DENER ; DE OLIVEIRA, NELSON GONÇALVES ; KAMIENSKI, CARLOS . IoTracker: A probabilistic event tracking approach for data-intensive IoT smart applications. Internet of Things , v. 19, p. 100556, 2022.

• TOGNERI, RODRIGO ; FELIPE DOS SANTOS, DIEGO ; CAMPONOGARA, GLAUBER ; NAGANO, HITOSHI ; CUSTÓDIO, GILLIARD ; PRATI, RONALDO ; FERNANDES, STÊNIO ; KAMIENSKI, CARLOS . Soil Moisture Forecast for Smart Irrigation: The Primetime for Machine Learning. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 207, p. 117653, 2022.

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• BATISTA, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; MILARÉ, Claudia Regina ; PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . A Comparison of Methods for Rule Subset Selection Applied to Associative Classification. In: VIII Argentine Symposium on Artificiall Intelligence (ASAI'2006), 2006, Mendoza. Proceedings do VIII Argentine Symposium on Artificiall Intelligence, 2006. p. 29-35.

• PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . Combinando métodos de seleção de subconjuntos de atributos baseados na abordagem filtro. In: I Workshop on Computational Intelligence, 2006, Ribeirão Preto. Proceedings do Iberamia/SBIA/SBRN 2006 International joint Conference, 2006.

• Pila, AD ; Giusti, R. ; PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . A Multi-Objective Evolutionary Algorithm to Build Knowledge Classification Rules with Specific Properties. In: 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS?06) and 4th Conference on Neuro-Computing and Evolving Intelligence (NCEI?06), 2006, Aukland(Nova Zelandia. Proceedingos do 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS?06) and 4th Conference on Neuro-Computing and Evolving Intelligence (NCEI?06), 2006.

• PRATI, R. C. ; FLACH, Peter A . ROCCER: an Algorithm for Rule Learning Based on ROC Analysis. In: International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2005), 2005, Edimburgo. Proceedings of the Nineteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. Denver (Colorado): Professional Book Center, 2005. p. 823-828.

• BATISTA, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . Balancing Strategies and Class Overlapping. In: 6th International Symposium on Intelligent Data Analysis, 2005, Madrid. Advances in Intelligent Data Analysis VI, 6th International Symposium on Intelligent Data Analysis. Berlin: Springer-Verlag, 2005. v. 3646. p. 24-35.

• BERNARDINI, Flávia Cristina ; MONARD, Maria Carolina ; PRATI, R. C. . Constructing Ensembles of Symbolic Classifiers. In: Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2005, Rio de Janeiro. Proceedings of the Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2005. p. 315-322.

• PRATI, R. C. ; BATISTA, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; MONARD, Maria Carolina . Learning with Class Skews and Small Disjuncts. In: Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA 2004), 2004, Sao Luis. Proceedings of the XVII Brazilian Symposium on Artificial Intelligence. Berlin: springer, 2004. v. 3171. p. 296-306.

• PRATI, R. C. ; FLACH, Peter A . ROCCER: A ROC Hull rule learning algorithm. In: ECML Workshop on Advances in Rule Learning, 2004, Pisa. Proceedings of the ECML Workshop on Advances in Rule Learning, 2004. p. 144-153.

• Prati, Ronaldo Cristiano ; BATISTA, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; MONARD, Maria Carolina . Class Imbalances versus Class Overlapping: An Analysis of a Learning System Behavior. In: Mexican International Conference on Artificial Intelligence, 2004, Cidade do México. Proceedings of Mexican International Conference on Artificial Intelligence, 2004. v. 2972. p. 312-321.

• PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Refinando Regras de Conhecimento por meio de Exceções. In: IV Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2003), 2003, Campinas. Anais do XXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (IV Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA). Campinas: SBC, 2003. v. VII. p. 477-486.

• PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . A Method for Refining Knowledge Rules Using Exceptions. In: V Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2003), 2003, Buenos Aires. Anais do V Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI 2003), 2003.

• PRATI, R. C. ; GEROMINI, Marcos Roberto ; MONARD, Maria Carolina . An Integrated Environment for Data Mining. In: IV Congress of Logic Applied to Technology (LAPTEC 2003), 2003, Marília. Anais do IV Congress of Logic Applied to Technology (LAPTEC 2003), 2003.

• PRATI, R. C. ; GEROMINI, Marcos Roberto ; MONARD, Maria Carolina . A Framework to Integrate Data Mining Components. In: XXIX Conferencia Latinoamericana de Informatica (CLEI 2003), 2003, La Paz. Anais do CLEI 2003, 2003.

• PRATI, R. C. ; GEROMINI, Marcos Roberto ; MONARD, Maria Carolina . Um Framework baseado em Patterns para a Integração de Componentes de Mineração de Dados. In: IV Workshop de Inteligência Artificial, 2003, Chilán. Anais do IV WAI, 2003.

• PRATI, R. C. ; BATISTA, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; MONARD, Maria Carolina . Uma Experiência no Balanceamento Artificial de Conjuntos de Dados para Aprendizado com Classes Desbalanceadas utililizando Análise ROC. In: IV Workshop de Inteligência Artificial, 2003, Chilán. Anais do IV WAI, 2003.

• PARREIRA, P. H. ; PRATI, RONALDO . Adversarial effects of intermediate latency in Active Learning on Data Streams. In: LatinX in AI Research at ICML 2020, 2020, Vienna, Austria. Proceedings of the LatinX in AI Research at ICML 2020, 2020.

• GONZÁLEZ, YUBIRY ; PRATI, RONALDO . Characterization of the sonority associated to woodwinds instruments through spectral analysis. In: Simpósio Brasileiro de Computação Musical, 2019, Brasil. Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Musical (SBCM 2019). p. 215.

• Prati, Ronaldo C. . Improving Biomarker Identication through Ensemble Feature Rank Aggregation. In: Brazilian Symposium on Bioinformatics (BSB), 2010, Búzios. BSB 2010 Poster Proceedings, 2010.

• FARIAS, D. I. H. ; Cristiano Prati, Ronaldo ; HERRERA, F. ; ROSSO, P. . Irony Detection in Twitter with Imbalanced Class Distributions. In: 7th International Symposium on Language & Knowledge Engineering, 2019, Dublin. Proceedings of 7th International Symposium on Language & Knowledge Engineering, 2019.

• Prati, Ronaldo C. ; LUENGO, JULIÁN ; HERRERA, FRANCISCO . Emerging topics and challenges of learning from noisy data in non-standard classification: A survey beyond binary class noise. In: IX Simposio Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos, 2018, Granada. Emerging topics and challenges of learning from noisy data in non-standard classification: A survey beyond binary class noise, 2018.

• VILLANI, L. ; Cristiano Prati, Ronaldo . Classificação Multirrótulo na Anotação Automática de Nódulo Pulmonar Solitário. In: XIII Congresso Brasileiro em Informática em Saúde, 2012, Curitiba. Anais do XIII Congresso Brasileiro em Informática em Saúde, 2012. p. 1-2.

• PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Looking for Exceptions on Knowledge Rules Induced from HIV Cleavage Dataset. In: International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2003, Ribeirão Preto. Anais do International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2003.

• PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . Projeto e Implementação do Framework de Integração do Sistema Discover. In: VII Simpósio de Teses e Dissertações, 2002, São Carlos. VII Workshop de Teses e Dissertações em Andamento (WTDA), 2002.

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Extração de Informações Padronizadas para a Avaliação de Regras Induzidas por Algoritmos de Aprendizado de Máquina Simbólico. In: IX Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2001, São Paulo. Anais do VIII SICUSP, 2001.

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Uma Proposta de Unificação da Linguagem de Representação de Conceitos de Algoritmos de Aprendizado de Máquina. In: VIII Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2000. VIII SIICUSP, 2000.

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Aquisição Automática de Conhecimento Utilizando a Biblioteca de Aprendizado de Máquina MLC++. In: VII Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 1999. Anais do VII SICUSP, 1999.

• SOARES, M. V. B. ; PRATI, R. C. ; MONARD, Maria Carolina . PreText II: Descrição da resstruturação da ferramenta de pré-processamento de textos. São Carlos: ICMC/USP, 2008 (Relatório Técnico).

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Uma Proposta de Unificação da Linguagem de Representação de Conceitos de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Sombólicos. São Carlos: ICMC, 2001 (Relatório Técnico).

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Extração de informações padronizadas para a avaliação de regras induzidas por algoritmos de aprendizado de máquina simbólico. São Carlos: ICMC/USP, 2001 (Relatório Técnico).

• PRATI, R. C. ; BARANAUSKAS, J. A. ; MONARD, Maria Carolina . Bib View :um sistema para auxiliar a manutenção de registros para o BibTEX. São Carlos: ICMC/USP, 1999 (Relatório Técnico).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Computational Material Science and Chemistry, Descrição: Much of the energy consumed in the world comes from the burning of petroleum-based fossil fuels (oil diesel, gasoline, kerosene for aviation, and liquefied gas). Beyond the fuels to run our modern society, petroleum is also the raw material of an extensive chain of products, e.g., paraffin, asphalt products, petrochemical naphtha, solvents, plastics, etc. Despite the great importance of fossil fuels, there are several reasons for the research of renewable and new alternative energy sources, which includes environmental problems and the fact that petroleum will exhaust in the future. Therefore, there is a great interest in the use of renewable energy resources such as hydroelectric, biomass, offshore/inland wind, photovoltaics, hydrogen, as well as the development of new energy carriers from the conversion of methane or/and from CO2 captured from ar combined with H2 from water splitting. Due to the large demand, we believe that those technologies will be combined in future to yield a sustainable planet with net-zero emissions, however, our Computational Material Science and Chemistry (CMSC) Division will focus only on few of those pathways. We believe strongly that among all those energy sources, four pathways should be followed, namely, $(i)$ photons to electrons using photovoltaics devices as photovoltaics is expected to contribute with about \SI{30}{\percent} (Shell report) for our energy matrix in future, $(ii)$ energy storage using batteries and ultra(super)capacitors to support inland/offshore wind energy growth, $(iii)$ CO2 capture and conversion to value-added products -- methanol, gasoline-range hydrocarbons, which can provide a crucial role to our future as an environmental problem can be part of the solution, $(iv)$ methane conversion to high density liquid carriers -- methanol, etc, which is expected to play an important role due the large supply of natural gas world-wide. To address those problems, we propose to employ the state-of-the-art in ComputationalMaterial Science tools to deliver cutting-edge solutions. For practical organization, we propose nine projects, which includes two projects for photons to electrons conversion based on photovoltaics (in particular perovskites) and photochemistry, two projects to study the conversion of methane and CO2 captured from air to high-value products such as high density energy carriers (methanol) employing porous materials combined with transition-metal finite size particles. For energy storage, we explore batteries and ultra(super)capacitors, in particular, we are interested in beyond-Li technologies and employing cheap ionic conductors. Beyond of the six projects, we proposed three cross-boundary projects with the potential to contribute to the previous six projects, as well as to provide their on solo contribution, which includes: nanocatalysts engineering, fluid dynamics to address the flow of ionic liquids, and machine learning techniques, which will be applied to explore theoretical and experimental data from the remaining three Divisions. Therefore, our Division combined with the additional three Center Divisions have a great potential to yield important contributions to the generation of New Energies.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Coordenador / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gustavo Enrique Almeida Prado Alves Batista - Integrante / Juarez Lopes Ferreira da Silva - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / BG E & P Brasil - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  Intelligent Traps and Sensors: an Innovative Approach to Control Insect Pests and Disease Vectors, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista em 16/08/2018., Descrição: Insects are undoubtedly important to agriculture, the environment and human health. Many insect species are beneficial to the environment and humans. For example, insects are responsible for pollinating at least two-thirds of all food consumed in the world. Due to its importance to humans, the recent decline in populations of pollinator insects, especially bees, is considered a serious environmental problem; frequently associated with pesticide exposure. In contrast, insect pests destroy over 40 billion U.S. dollars worth of food each year and vectors are responsible for spreading diseases that kill over one million people annually, such as malaria, dengue and chikungunya fevers and zika virus. In this project, we propose an intelligent trap that captures harmful insect species. Such a trap uses a sensor that we have developed over the last years to automatically recognize insect species using wingbeat data. The insect recognition will allow the creation of real-time insect density maps that can be used to support local interventions. For instance, in the case of insect pests, these maps will allow more local use of insecticides and, therefore, a reduced impact over the environment. In the case of disease vectors, this trap will make some sophisticated but highly costly interventions, such as SIT (Sterile Insect Technique), more cost-effective. In this project, we show how this real application can expand the limits of the state-of-the-art research in Computer Science, particularly in Machine Learning and Data Stream Mining areas. In order to demonstrate the practical aspects of our proposal, we will concentrate in the identification of two species: the Asian citrus psyllid, vector of greening, a terrible citrus disease and the Aedes aegypti vector of dengue, chikungunya and yellow fevers, as well as, the zika virus, recently associated with cases of microcephaly in newborns.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Gustavo Enrique Almeida Prado Alves Batista - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2017 - Atual

  Smart Water Management Platform (SWAMP), Descrição: The SWAMP project develops IoT based methods and approaches for smart water management in precision irrigation domain, and pilots them in Italy, Spain, and Brazil (2). Water is vital for ensuring food security to the world?s population, and agriculture is the biggest consumer amounting for 70% of freshwater. The water wastages are caused mainly by leakages in distribution and irrigation systems, and in the field application methods. The most common technique, surface irrigation wastes a high percentage of the water by wetting areas where no plants benefit from it. Localized irrigation can use water more efficiently and effectively, avoiding both under-irrigation and over-irrigation. However, in an attempt to avoid under-irrigation, farmers feed more water than is needed resulting not only to productivity losses, but also water is wasted. Therefore, technology should be developed and deployed for sensing the level of water needed by the plantation and for flowing the water to places where and when needed. The SWAMP project addresses these issues by use of the Internet of Things (IoT), data analytics, autonomous devices and other related technologies. The challenges addressed by SWAMP project are following: 1) Reducing effort in software development for IoT-based smart applications. 2) Automating advanced platforms and integrating different technologies and components. 3) The integration of heterogeneous and advanced sensors, particularly flying sensors (drones) providing precision in the water supply for irrigation. 4) The use of a Software Platform together with technologies such as IoT, Big Data, Cloud/Fog and drones for the deployment of pilot applications for smart water management. 5) Proposing, testing and validating new business models for using IoT in smart water management settings. 6) Technological components must be flexible and adaptable enough in order to adapt to different contexts and to be replicable to different locations and contexts.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / João Henrique Kleinschmidt - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro / Comissão Européia - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Modelagem Computacional de Sistemas Complexos utilizando Mineração de Dados, Imagens e Textos, Descrição: Edital MCT/CNPq/CT-INFO n 07/2007 - PD&I-TI - Edital MCT/CNPq/CT-INFO n 07/2007 - PD&I-TI - Faixa C. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / José Augusto Baranauskas - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / Gustavo Enrique Almeida Prado Alves Batista - Integrante / Huei Diana Lee - Integrante / Wu Feng Chung - Integrante / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / agma juci camargo traina - Integrante / caetano traina jr - Integrante / andre guilherme balan - Integrante / josé fernandes rodrigues jr - Integrante / maria camila nardoni baroni - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 2008 - 2010

  Pesquisa e desenvolvimento de métodos para seleção de exemplos usando grafos, Descrição: Existem diversas situações em que é vantajoso selecionar um subconjunto dos exemplos e não utilizar todo o conjunto de exemplos para compor o conjunto de treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. Além disso, em muitos casos, não é interessante extrair apenas uma amostra aleatória, pois essa amostra aleatória tende a conservar os mesmos problemas do conjunto disponível (uma amostra aleatória de um conjunto de dados com ruído continuaria tendo ruído; uma amostra aleatória de um conjunto de dados desbalanceado continuaria sendo desbalanceada; etc.). Neste projeto serão pesquisados algoritmos baseados em grafos para a seleção de exemplos para compor conjuntos de treinamento para algoritmos de aprendizado de máquina.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Coordenador / Maria Carolina Monard - Integrante / Gustavo Enrique Almeida Prado Alves Batista - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2008

  Programa Primeiros Projetos, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2008

  Instituto Fábrica do Milenio (IFM II), Descrição: Mesmo com os excelentes resultados obtidos através dos programas desenvolvidos no IFM I, observou-se que é possível aperfeiçoar a metodologia adotada. Assim, o IFM II está sendo concebido com o propósito de pesquisar, desenvolver e disseminar de forma integrada e colaborativa um corpo de conhecimento capaz de contribuir para a busca de sustentabilidade em nível mundial à cadeia produtiva brasileira de bens de capital. Portanto, nesta nova fase, buscar-se-á aperfeiçoar as formas de integração com empresas, integração regional e intercâmbio com instituições estrangeiras de renome. E, além destes esforços, serão concebidas formas ainda melhores (mais eficazes, acessíveis e inovadoras), a fim de consolidar os resultados obtidos. O IFM I era dividido em áreas que desenvolviam trabalhos de relevância, mas que possuíam uma integração relativa. Os pesquisadores do IFM pertenciam a uma determinada área e desenvolviam projetos daquela área única e exclusivamente. Agora, no IFM II, vamos trabalhar com pacotes de trabalho, work packages (WPs) e subprojetos (SPs). Todos os pesquisadores estarão alocados em diferentes SPs, conforme se necessite de sua capacitação para o desenvolvimento de alguma atividade específica. Além das atividades conjuntas com as empresas, o IFM tem oferecido informações tecnológicas aos pesquisadores e às empresas através de seus portais. O portal www.ifm.org.br é o sistema de gestão das informações acadêmicas do instituto. Detalhes sobre o projeto podem ser obtidos no portal do IFM.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Gustavo Enrique Almeida Prado Alves Batista - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

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  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

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  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

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  Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (7) Doutorado: (8) . , Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube RAUBE - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

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Prêmios