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Atualmente é Professora Associada da Universidade Federal de São Carlos. Fez pós-doutorado, doutorado (ICMC-USP), com estágio sanduíche na Carnegie Mellon University e mestrado (UFSCar) em Ciência da Computação. Possui graduação em Engenharia de Computação (UFSCar). Trabalha na área de Banco de Dados, envolvendo a problemática de integração, armazenamento e mineração de grandes volumes de dados, imagens, séries temporais e dados complexos em geral. Trabalha com a análise a partir de mineração e visualização de dados, tendo bastante interesse em padrões espaço-temporais. Atualmente é considerada uma das pesquisadoras brasileiras com maior ênfase na tarefa de mineração de regras de associação.
Informações coletadas do Lattes em 28/10/2019
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2004 - 2008
Universidade de São Paulo
Título: Suporte a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico e de Recuperação de Imagens por Conteúdo usando Mineração de Regras de Associação
Orientador: em Carnegie Mellon University ( Christos Faloutsos)
com Agma Juci Machado Traina. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: mineração de imagens; mineração de regras de associação; auxílio ao diagnóstico; busca por conteúdo em imagens.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Banco de Dados. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Mineração de Dados e Imagens. Setores de atividade: Desenvolvimento de Produtos Tecnológicos Voltados Para A Saúde Humana.
Mestrado em Ciência da Computação
2002 - 2004
Universidade Federal de São Carlos
Título: Mineração de Dados em Múltiplas Tabelas Fato de um Data Warehouse,Ano de Obtenção: 2004
Marina Teresa Pires Vieira.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: descoberta de conhecimento em data warehouses; data mining; mineração de dados; data warehouse; descoberta de padrões em dados de múltiplas tabela.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Engenharia de Software.
Graduação em Engenharia de Computação
1997 - 2002
Universidade Federal de São Carlos
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Pós-doutorado
2009 - 2009
Pós-Doutorado. , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP, ICMC, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências da Saúde / Área: Medicina. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Banco de Dados.
Formação complementar
Extensão universitária em Capacitação Tecnológica em Telecomunicações. (Carga horária: 200h). , Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Mineração de Imagens.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.
Organização de eventos
RIBEIRO, M. X. . Congresso de Iniciação Científica e Congresso de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação. 2019. (Congresso).
RIBEIRO, M. X. . Congresso de Iniciação Científica e Congresso de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação. 2018. (Congresso).
RIBEIRO, M. X. . 28th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems. 2015. (Congresso).
RIBEIRO, M. X. . II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 2014. (Congresso).
RIBEIRO, M. X. . ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2008) F. 2008. (Congresso).
Participação em eventos
1o Workshop Agrocomputing.Net.Mineração de Padrões Sequenciais. 2015. (Encontro).
IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems. 2015. (Congresso).
II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). 2014. (Simpósio).
Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe). 2013. (Simpósio).
12th International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA 2012). Exploring Fuzzy Ontologies in Mining Generalized Association Rules. 2012. (Congresso).
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2012. (Simpósio).
21th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). How To Improve Medical Image Diagnosis through Association Rules:The IDEA Method. 2008. (Congresso).
23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing.A new Algorithm for Data Discretization and Feature Selection. 2008. (Simpósio).
19th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems. Statistical Association Rules and Relevance Feedback: Powerful Allies to Improve the Retrieval of Medical Images. 2006. (Congresso).
3rd International Workshop on Knowledge Discovery from Data Streams in conjunction with the 23th International Conference on Machine Learning. Tracking the Intrinsic Dimension of Evolving Data Streams to Update Association Rules. 2006. (Congresso).
II Workshop em Algoritmos e Aplicacões de Mineração de Dados do XX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (II WAAMD -SBBD 2006). Apoiando a Busca por Conteúdo em Imagens Médicas através da Mineração de Regras de Associação Estatística. 2006. (Congresso).
X Congresso Brasileiro de Informática e Saúde. Combatendo os Pesadelos da Busca Por Conteúdo em Imagens Médicas. 2006. (Congresso).
II Simpósio de Instrumentação e Imagens Médicas.Usando Regras de Associação Estatísticas para a Seleção de Características Relevantes. 2005. (Simpósio).
I Workshop de Visão Computacional. Seleção de Atributos Relevantes para a Busca por Similaridade e Classificação de Imagens Médicas. 2005. (Congresso).
VII Congresso de Iniciação Científica da UFSCar. Paralelizaçõ de Processamento de Previsão de Tempestade Solar. 1999. (Congresso).
Participação em bancas
SOARES, E. G.; MURTA JUNIOR, L. O.;RIBEIRO, M. X.. Processamento e análise de imagens histológicas de pólipos para o auxílio ao diagnóstico de câncer colorretal. 2019. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.
FERNANDES, M. M.;RIBEIRO, M. X.; RODRIGUES JUNIOR, J. F.. Técnicas de Reconhecimento de Imagem para Incorporação em Ferramentas de Auxílio a Deficientes Visuais. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
KATO, E. R. R.;RIBEIRO, M. X.; TRONCO, M. L.. Método para Otimização de Rotas na Agricultura. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SOUSA, E. P. M.; REZENDE, S. O.;RIBEIRO, M. X.. Mineração de sequências em séries temporais multivariadas. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.SANTOS, M. T. P.Romani, L. A. S.. ST-Vis: Uma Ferramenta para Visualização Espaço-Temporal. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA, G. E. A. P. A.; DELBEM, A. C. B.;RIBEIRO, M. X.; TINOS, R.. Seleção de grupos a partir de hierarquias: uma modelagem baseada em grafos. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
BARIONE, M. C.; PAIVA, E. R. F.;RIBEIRO, M. X.. Combinando semi-supervisão e hubness para aprimorar o agrupamento de dados em alta dimensão. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.
BUENO, R.RIBEIRO, M. X.; RAZENTE, H. L.. Inclusão de Diversidade em Consultas por Similaridade Utilizando Múltiplos Descritores. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.BUENO, R.FELIPE, J. C.. Uso de Múltiplos Descritores com Condições de Contorno e Visualização Hierárquica em CBIR. 2017.
SANTOS, MARILDE T. P.RIBEIRO, M. X.; HERNANDES, E. C. M.. USOM4SIMD: Um método semântico baseado em ontologia para detectar similaridade entre documentos. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FELIPE, J. C.BUENO, R.RIBEIRO, M. X.. Técnicas de aprendizado não supervisionado baseado no algoritmo da Caminhada do Turista. 2017. Dissertação (Mestrado em Bioengenharia) - Universidade de São Paulo.
CORDEIRO, R. L. F.; BATISTA, G. E. A. P. A.; MEIRA JUNIOR, W.;RIBEIRO, M. X.. Seleção de atributos efetiva e não-supervisionada em grandes bases de dados: aplicando a Teoria de Fractais para remover correlações lineares e não-lineares. 2017. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; VALENCIO, C. R.. Obtenção de Padrões Sequenciais em Data Streams Atendendo Requisitos do Big Data. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA, G. E. A. P. A.; CORDEIRO, R. L. F.; PRUDENCIO, R. B. C.;RIBEIRO, M. X.. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
NASCIMENTO, H. A. D.;RIBEIRO, M. X.; LAUREANO, G. T.. Fazendo as melhores escolhas - um estudo sobre aprendizado de máquina e a utilização de foco de algoritmos em desenho de grafos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás.
SANTOS, MARILDE T. P.RIBEIRO, M. X.; CIFERRI, R. R.; MORAES, S. M. W.. Análise de sentimentos em redes sociais: identificando tendências à depressão. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, MARILDE T. P.RIBEIRO, M. X.; OLIVEIRA, A. C. M.. Análise de Dados Sequenciais Heterogêneos baseada em árvores de classificação e modelos de Markov: aplicação na logística de transportes. 2015. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CIFERRI, C. D. A.; BARBOSA, E. F.;RIBEIRO, M. X.. Uma arquitetura para mecanismos de busca na web usando integração de esquemas e padrões de metadados heterogêneos de recursos educacionais abertos em repositórios dispersos. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
FERNANDES, M. M.;RIBEIRO, M. X.FELIPE, J. C.. Uma abordagem para o Reconhecimento de Logomarcas de Veículos usando Surf. 2015. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RODRIGUES JUNIOR, J. F.;RIBEIRO, M. X.; QUILES, M. G.; CAMPELLO, R. J. G. B.. Técnicas baseadas em bloco e em estrutura para o processamento e visualização de grafos em larga escala. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.TRAINA, A. J. M.; VALLE JUNIOR, E. A.. Classificação de Data Streams Utilizando Árvore de Decisão Estatística e a Teoria dos Fractais na Análise Evolutiva dos Dados. 2014. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.Romani, L. A. S.; RODRIGUES JUNIOR, J. F.. Consultas por Similaridade e Mineração de Regras de Associação: Maximizando o conhecimento extraído de séries temporais. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; AMO, S. A.. Algoritmo para Extração Incremental de Sequências Relevantes com Janelamento e Pós-Processamento Aplicado a Dados Hidrográficos. 2013. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SOUSA, E. P M de; BATISTA, G. E. A. P. A.;RIBEIRO, M. X.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Classificação Semissupervisionada de Séries Temporais Extraídas de Imagens de Satélite. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.SANTOS, M. T. P.; TRAINA, AGMA J. M.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Classificação de Data Streams Utilizando Árvore de Decisão Estatística Aplicada a Dados Agrometeorológicos. 2013. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
TRAINA JR, C.; RODRIGUES JUNIOR, J. F.;RIBEIRO, M. X.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Consultas por Similaridade Aninhadas. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
Minghim, R.;RIBEIRO, M. X.; TELLES, G. P.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Técnicas de análise visual de relações entre conjuntos aplicadas à biologia molecular. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
CIFERRI, C. D. A.RIBEIRO, M. X.BUENO, R.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Algoritmos de bulk-loading para o método de acesso métrico Onion-tree. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RODRIGUES JUNIOR, J. F.;BATISTA NETO, J. E. S.RIBEIRO, M. X.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Mineração de Dados Multi-relacional Suportada por Técnicas de Indexação de Semântica Latente. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.; LIZIER, M. A. S.;BUENO, R.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Maximizando a Análise de Consultas por Conteúdo via Mineração Visual de Imagens. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.VIEIRA, M. T. P.. Mineração de Regras de Associação Generalizadas utilizando Ontologias Fuzzy e Similaridade Baseada no Contexto. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SILVA, Júnia Coutinho Anacleto; PIZZOLATO, E. B.;RIBEIRO, M. X.. (EXAME DE QUALIFICAÇÃO) Explorando NUI para apoiar o processo terapêutico de doentes mentais crônicos focando no controle de uma aplicação de estimulação sensorial. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Minghim, R.;RIBEIRO, M. X.BATISTA NETO, J. E. S.. Uma abordagem baseada em técnicas de visualização de informações para avaliação de características de imagens e aplicações. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
PAULOVICH, F. V.; NONATO, L. G.;RIBEIRO, M. X.. Empregando técnicas de projeção multidimensional para transformação interativa de espaços de características. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.; RODRIGUES JUNIOR, J. F.;SANTOS, M. T. P.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Aplicando a Mineração Visual para Apoiar a Análise de Dados Agrometeorológicos. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.SANTOS, M. T. P.FELIPE, J. C.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Desenvolvimento de Técnicas de Recuperação de Imagens por Conteúdo Usando Agrupamento e Otimização. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, M. T. P.; ALVARENGA, M.B.;VIEIRA, M. T. P.RIBEIRO, M. X.. M. Junior. Método Risk-On para Pré-processamento de Análises de Risco em Analitos e Amostras de Leite Baseado em Ontologias e Lógica Difusa. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Fabbri, S. C. P. F.; SANTOS, A. C.;RIBEIRO, M. X.; SPINOLA, M. M.. Desenho da melhoria de um processo para atender a necessidade de informações gerenciais de uma empresa do setor bancário. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Minghim, R.; Schwartz, W. R.;RIBEIRO, M. X.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Uma Abordagem Baseada em Técnicas de Visualização de Informações para Avaliação de Características de Imagens e Aplicações. 2011. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
SOUSA, E. P. M.RIBEIRO, M. X.TRAINA JR, C.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Detecção de agrupamentos em data streams evolutivas. 2011. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; CIFERRI, R. R.; PANCHER, A. M.. Simbolização de Mapas Temáticos utilizando uma Ontologia Cartográfica. 2011. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
OLIVEIRA, S. R. M.;RIBEIRO, M. X.Zullo Jr, J.. Aplicação da Mineração de Dados na Identificação de Áreas Cultivadas. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual de Campinas.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; ALVARENGA, M.B.. M. Junior. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) Método Risk-On para Pré-processamento de Análises de Risco em Analitos e Amostras de Leite Baseado em Ontologias e Lógica Difusa. 2010. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CIFERRI, R. R.;FELIPE, J. C.RIBEIRO, M. X.TRAINA JR, C.. (BANCA DE QUALIFICAÇÃO) iCUBE: Um cubo de Dados para Imagens Médicas Baseado em Similaridade. 2010. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, M. T. P.; AMO, S. A.;RIBEIRO, M. X.VIEIRA, M. T. P.. Tarefas de Mineração de Dados com Aplicação de Contexto: Estudo de Caso na Meta Referencial Médica. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
COSTA, L. F.; RITTNER, L.;RIBEIRO, M. X.. Conquering knowledge from images: improving image mining with region-based analysis and associated information. 2019. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RIBEIRO, M. X.; REZENDE, S. O.; VALENCIO, C. R.;BUENO, R.; CAMARGO, H. A.. Mineração de Regras de Associação Espaço-Temporais Temáticas Aplicada a Imagens de Explosões Solares. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
Traina, Agma J.M.;SOUSA, E. P. M.RIBEIRO, M. X.; FELIPE, JOAQUIM C.. Agrupamento de dados complexos para apoiar consultas por similaridade com tratamento de restrições. 2018. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
OLIVEIRA, M. C. F.; FREITAS, C. M. D. S.; SHIMABUKURO, M. H.; SILVA, C. G.;RIBEIRO, M. X.. Visualização como apoio à identificação de atributos relevantes em dados multidimensionais variantes no tempo. 2018. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
SOUSA, E. P. M.; REZENDE, S. O.; PAPPA, G. L.; BARIONE, M. C.;RIBEIRO, M. X.. Agrupamento de fluxos de dados utilizando dimensão fractal. 2018. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
CIFERRI, R. R.;RIBEIRO, M. X.SANTOS, MARILDE T. P.; SANTANCHE, A.; TIMES, V. C.. Processamento Eficiente de Junção Espacial em Ambiente Paralelo e Distribuído Baseado em SpatialHadoop. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TRAINA, AGMA J. M.; QUILES, M. G.; CARVALHO, A. P.;RIBEIRO, M. X.. Classificação de séries temporais utilizando diferentes representações de dados e ensembles. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
BATISTA, G. E. A. P. A.; SILVA, I. N.;RIBEIRO, M. X.; ZUBEN, F. J. V.; GAMA, J. M. P.. Classificação de dados não estacionários com aplicação em sensores identificadores de insetos. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
FIGUEIREDO, J. M.; NOGUEIRA, M. C. J. A.; MARTINS, C. A.; GANCHEV, T.;RIBEIRO, M. X.. MiMi - plataforma computacional para mineração de dados micrometeorológicos.. 2015. Tese (Doutorado em Física Ambiental) - Universidade Federal de Mato Grosso.
CIFERRI, RICARDO RODRIGUES; ZIMANYI, E.; VANSUMMEREN, S.; VAISMAN, A.;RIBEIRO, M. X.SANTOS, M. T. P.. The Design of Vague Spatial Data Warehouses. 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA, G. E. A. P. A.;SOUSA, E. P. M.; ENEMBRECK, F.;RIBEIRO, M. X.. Learning from non-stationary data under more realistic. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
ALUISIO, S. M.; BARBOSA, E. F.; ZAINA, L. A. M.;RIBEIRO, M. X.. Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando técnicas de processamento de línguas naturais. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
CORDEIRO, R. L. F.; MURTA, V. B.;RIBEIRO, M. X.. Indexando domínios de atributos em SGBDs Relacionais. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
LOPES, A. A.; JORGE, A. M. G.;RIBEIRO, M. X.. Redes de Regras de Associação. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
NONATO, L. G.; OLIVEIRA, M. C. F.;RIBEIRO, M. X.. Inverse Mapping: Employing Interactive User Manipulation to Transform Computational Models. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
BUENO, R.; CARVALHO, A. P. L. F.;RIBEIRO, M. X.. Integração de base de dados disjuntas por meio de perfis de indivíduos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FIGUEIREDO, J. M.; NOGUEIRA, M. C. J. A.; MARTINS, C. A.; GANCHEV, T.;RIBEIRO, M. X.. MiMi - plataforma computacional para mineração de dados micrometeorológicos.. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Física Ambiental) - Universidade Federal de Mato Grosso.
GOULARTE, R.; MURTA, V. B.;RIBEIRO, M. X.. Similaridade em Big Data. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
CARVALHO, A. P. L. F.; AMO, S.;RIBEIRO, M. X.. Agrupamento Hierárquico e de Variáveis em Data Streams. 2014.
REZENDE, S. O.; FERREIRA, J. E.;RIBEIRO, M. X.. Indexação de grafos e recuperação por estrutura em sistemas de gerenciamento de bases de dados relacionais. 2013.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; CECATTO, J. R.. Uma ontologia de eventos solares com foco na predição de explosões solares. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.; PONTI JUNIOR, M. P.; CAMARGO, H. A.. Amostragem para dados desbalanceados e seus efeitos no classificador C4.5. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.; COMIN, C. H.; CORDEIRO, R. L. F.. Efeitos do redimensionamento de imagens em CBIR. 2019.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; CECHINEL, C.. Abordagem de recomendação de recursos educacionais abertos baseada em ontologias com foco na licença de uso. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.; ISOTANI, S.. Onto4CC - Uma abordagem baseada em ontologia para escolha de condições de contorno em consultas por similaridade. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
FERNANDES, M. M.; MENOTTI, R.;RIBEIRO, M. X.. Técnicas de Reconhecimento de Imagem para Incorporação em Ferramentas de Auxílio a Deficientes Visuais. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
CAMARGO, H. A.;RIBEIRO, M. X.; LOPES, P. A.. APRENDIZADO SEMISSUPERVISIONADO EM FLUXO CONTÍNUO DE DADOS UTILIZANDO FRAMEWORK ONLINE-OFFLINE. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
TRAINA JR, C.SOUSA, E. P. M.RIBEIRO, M. X.. Identificação de correlações entre domínios complexos baseadas em comparações por similaridade. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
CORDEIRO, R. L. F.;RIBEIRO, M. X.; REZENDE, S. O.. Análises de redes sociais de jogos digitais. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
FERNANDES, M. M.; MENOTTI, R.;RIBEIRO, M. X.. Técnicas de Reconhecimento de Imagem para Incorporação em Ferramentas de Auxílio a Deficientes Visuais. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
REZENDE, S. O.; CORDEIRO, R. L. F.;RIBEIRO, M. X.. Classificação semissupervisionada de séries temporais com aprendizado ativo. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
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BUENO, R.SANTOS, M. T. P.RIBEIRO, M. X.. Inclusão de diversidade e variedade em consultas por similaridade na recuperação de imagens por conteúdo. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.BUENO, R.; LIZIER, M. A. S.. Consultas por conteúdo de imagens odontológicas apoiadas por técnicas de visualização baseadas em árvores de similaridade. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
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FERNANDES, M. M.;RIBEIRO, M. X.; BONATO, V.. Abordagem para Reconhecimento de Logomarcas de Veículos usando SURF. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
BATISTA, G. E. A. P. A.; SOUSA, E. P. M.; PONTI JUNIOR, M. P.;RIBEIRO, M. X.. Classificação em Fluxo de Dados com Mudança de Conceito e Latência de Verificação Extrema. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
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RIBEIRO, M. X.BUENO, R.SANTOS, M. T. P.. Análise e Comparação de SGBDs. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
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FERNANDES, M. M.;RIBEIRO, M. X.. Implementação de Algoritmo Genético em Hardware para Construção Automática de Filtros de Imagens. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
RIBEIRO, M. X.; FERNANDES, M. M.. Implementação de Algoritmos Genéticos em Hardware para a Construção Automática de Filtros de Imagens. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
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NERIS, L. O.;RIBEIRO, M. X.. Identificação de Culturas Agrícolas do Noroeste Paulista por Sensoriamento Remoto. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de São Carlos.
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FIGUEIREDO, M. F.; HRUSCHKA, E. R.;RIBEIRO, M. X.. Investigação de Estratégias para Compor um Sistema de Recomendação. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
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RIBEIRO, M. X.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Outsourcing aplicado à Área de Telefonia Móvel. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.
RIBEIRO, M. X.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Especificação de Um Sistema para a Geração Automática de Documentação para Sistemas em PL/SQL. 2006.
RIBEIRO, M. X.; MALDONADO, J. C.. Desenho, desenvolvimento e testes funcionais de módulos satélites ao sistema de billing em telefonia celular 2006. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.
RIBEIRO, M. X.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Aprimoramento do módulo de busca textual na base de dados do Sistema Memória Virtual. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.
RIBEIRO, M. X.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Um estudo para o problema de roteamento de veículos. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.
DISCOLA JUNIOR, Sérgio LuisirRIBEIRO, M. X.; CASTANHEIRA, L. G.. Engenharia Reversa do Sistema para a Informatização do Setor de Protocolo da Prefeitura Municipal de Araraquara. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Faculdades Integradas de Araraquara.
MANZATO, M. G.;RIBEIRO, M. X.; DIAS, I.. Processo seletivo para a contratação de 1 (um) docente por prazo determinado. 2019. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
RODRIGUES JUNIOR, J. F.; SCHIABEL, H.;Ribeiro, Marcela X.. Processo seletivo de contratação de professor assistente. 2012. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
Comissão julgadora das bancas
VIEIRA, Marina Teresa Pires; Medeiros. C.M.B.; TRAINA JÚNIOR, Caetano. Mineração de Dados em Múltiplas Tabelas Fato de um Data Warehouse. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
VIEIRA, Marina Teresa Pires. Desenvolvimento de Estratégias para a Mineração de Regras de Associação Multifatos. 2003. Outra participação, Universidade Federal de São Carlos.
TRAINA, A. J. M.;dos Santos, Antonio Carlos; CESAR JR, R. M.; BELLON, O. R. P.; GONCALVES, M. A.. Suporte a sistemas de auxílio ao diagnóstico e de recuperação de imagens por conteúdo usando mineração de regras de associação. 2008. Tese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
JOHNSON, T. S. P.;LAHNI, Cláudia Regina; CARAVELA, G. B. M.. Apropriações midiáticas do feminismo negro na contemporaneidade: estudo cartográfico do "Geledés Instituto da Mulher Negra". 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Jornalismo) - Universidade Federal de Juiz de Fora.
Traina Jr., C..Medeiros, C. M. B.VIEIRA, Marina Teresa Pires. Mineração de Dados em Múltiplas Tabelas Fato de um Data Warehouse. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.
REZENDE, S. O.; BIAJIZ, Mauro; MEIRA JUNIOR, Wagner. Estudo e Desenvolvimento de Técinicas para a mineração de imagens médicas utilizando regras de associação. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
TRAINA, A. J. M.; BELLÓN, O.; Gonçalves, M. A.; CESAR JR, Roberto Marcondes; SANTOS, Antonio Carlos dos. Suporte a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico e de Recuperação de Imagens por Conteúdo usando Mineração de Regras de Associação. 2008. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
Orientou
Amostragem para Data Mining; Início: 2017; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Redução de Imagens em CBIR; Início: 2017; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Anotação Semântica de Imagens; Início: 2017; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Mineração de Regras de Associação Temporais para Análise de Dados Agrometeorológicos; Início: 2015; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Extração de Características de Mamografias; Início: 2018; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Visualização de Dados de Atividades Físicas; Início: 2018; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; (Orientador);
Uma Ferramenta para a Visualização de dados Espaço-Temporais; 2017; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos,; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Uso de Múltiplos Descritores com Condições de Contorneo e Visualização Hierárquica em CBIR; 2017; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos,; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Classificação de Data Streams; 2014; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Mineração de Séries Temporais com Distanciamento de Tempo; 2014; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos,; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
MINERAÇÃO VISUAL DE IMAGENS ALIADA A CONSULTAS PELOS K-VIZINHOS DIVERSOS MAIS PRÓXIMOS: FLEXIBILIZANDO E MAXIMIZANDO O ENTENDIMENTO DE CONSULTAS POR CONTEÚDO DE IMAGENS; 2013; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Mineração de Regras de Associação Sequenciais em Séries Temporais e Vi-sualização: Aplicação em Dados Agrometeorológicos; 2012; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Redução de Dimensionalidade usando Agrupamento e Discretização Ponderada para a Recuperação de Imagens por Conteúdo; 2012; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Tarefas de Mineração de Dados com Aplicação de Contexto: Estudo de Caso na Meta Referencial Médica; 2010; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos,; Coorientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Mineração de Regras de Associação Espaço-Temporais Temáticas Aplicada a Imagens de Explosões Solares; 2018; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos,; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Identificação do IMC a partir de Imagens de Imagens da Face; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Análise e Comparação de SGBDs; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Visualização de Séries Temporais: Uma Implementação da Técnica Continuous Triangular Model; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Uma análise de SVM e suas aplicações; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
OCR e Armazenamento de Dados; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Utilizando Técnicas de Aprendizagem de Máquina para o Reconhecimento de Atividades Físicas; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Market4All-Programa Web visando comparação de preços praticados por Supermercados; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Desenvolvimento de Software para Dispositivos Móveis; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Melhorando o Realismo em Cenas 3D: como shadow mapping pode ser otimizado; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Mineração de Imagens Faciais para a Análise de Índice de Massa Corporal para Aplicações Terapêuticas; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Renderização da Cultura de Cana de Açúcar; 2016; Orientação de outra natureza; (Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Análise de Dados Agrometerológicos; 2015; Orientação de outra natureza; (Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos; Orientador: Marcela Xavier Ribeiro;
Foi orientado por
Mineração de Dados em Múltiplas Tabelas Fato de um Data Warehouse; 2004; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marina Teresa Pires Vieira;
Paralelização de Processamento de Previsão de Tempestades Solares; 1999; Iniciação Científica - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Noritsuna Furuya;
Suporte a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico e de Recuperação de Imagens por Conteúdo usando Mineração de Regras de Associação; 2008; 0 f; Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Agma Juci Machado Traina;
2009; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Agma Juci Machado Traina;
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Outras produções
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JOAO, R. S. ; RIBEIRO, M. X. . RAMiner (Rule-based Associative classifier Miner). 2017.
2017 - Atual
Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems (MIVisBD), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Agma Juci Machado Traina em 19/10/2017., Descrição: Hoje, quase todas as atividades humanas geram e/ou demandam armazenar e processar conjuntos de dados cada vez maiores, que muitas vezes são diversos e complexos. Esse cenário de crescimento vertiginoso, que ocorre tanto no meio científico, acadêmico, empresarial e até mesmo nas atividades de lazer, demanda novos métodos eficientes para organização e acesso. Tal cenário está sendo chamado como a "era do big data". Atividades e sistemas relacionados à saúde estão no centro desse cenário, pois produzem grandes quantidades de dados diversificados e complexos. É importante que avancemos tecnologicamente, de modo a nos beneficiarmos desse volume de dados para ampliar o conhecimento das áreas, de modo, por exemplo, a apoiar o processo de tomada de decisão. Esse apoio à decisão em sistemas complexos está cada vez mais orientado pelas informações extraídas e o que se aprende desses grandes volumes de dados. Em um ambiente clínico, os registos eletrônicos dos pacientes (REP) constituem uma plataforma propícia ao desenvolvimento de estratégias para extração de informações dos pacientes, seus perfis e mesmo de grupos que possuem uma mesma casuística. Neste projeto, pretende-se integrar suportes inovadores de bancos de dados, processamento de imagens e métodos de análise visuais de dados com base em REPs e repositórios de dados clínicos para reunir informações valiosas e significativas para a tomada de decisões que apoiem o diagnóstico e tratamento de pacientes. O tamanho e a complexidade das bases de dados de REPs oferecem grandes desafios de processamento, tanto em termos de desenvolvimento e aplicação de técnicas de análise e de extração de conhecimento, quanto ao apoio ao desenvolvimento de ferramentas práticas para uso clínico. No entanto, também incorporam uma infinidade de oportunidades para criar algoritmos e métodos capazes de exibir informações relevantes relacionadas com um paciente particular ou grupos de pacientes, que estariam usualmente ocultas pelo grande volume de dados. Além disso, uma manipulação eficiente desses dados possui alto potencial para tornar os REPs em uma plataforma mais eficaz para apoiar os profissionais de saúde, lidando com aplicações médicas de rápida demanda bem como decisões governamentais estratégicas em saúde. Neste projeto iremos desenvolver métodos e algoritmos que serão materializados em uma plataforma modular a ser disponibilizada para a comunidade da área, apoiando o cotidiano da tomada de decisões em sistemas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (8) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (14) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / TRAINA, A. J. M. - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2015 - Atual
AgroComputing.net Digital Infrastructure and Novel Computational Methods for Analyzing and Mining Climate and Remote Sensing Large Databases to improve Agricultural Monitoring and Forecasting, Descrição: This project aims at developing a computational platform to integrate climatic and remote sensor data obtained from several databases; and to propose computational methods to consist data, to fill absent data in the series, to identify new and useful patterns in order to improve the agricultural yield monitoring and forecasting models. The challenge for Computer Science comprehends the development of new algorithms to process, store, mine and analyze vast volumes of data (big data), as well as to propose a mechanism to provide autonomy for agricultural meteorologists to access data with parameterized query, to define new research needs, and to reformulate, intercompare and integrate agroenvironmental models. On the other hand, the scientific advance in Agrometeorology depends on a consistent, reliable and complete climatic database with spatial and temporal density (regular grades) for all country in order to generate models that can better support decisions in the agricultural business. Considering the climate change scenarios, the integration between computer scientists and agrometeorologists becomes essential, especially due to the increased amount of data generated by simulations of climate models, and from ground-based meteorological stations and remote sensors. In this context, improving computational methods for visual analytics, data mining, pattern recognition and visualization related to scientific workflow will allow upgrading models to analyze data in the current and future agroclimatic perspective. In an effort to better understand Climate Change and its impact on Agriculture, investigators of Embrapa Agricultural Informatics, ICMC-USP (São Carlos), Cepagri/UNICAMP, CPTEC/INPE, UFSCar, UFABC e UFU have been working together for several years, generating important contributions in both Computer Science and Agrometeorology fields. The validation of results will be done with economically and socially relevant agriculture crops in Brazil, such as sugar cane and coffee. Workshops and a virtual environment will be used to facilitate and support the integration, collaboration and communications among researchers in the project.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Luciana Alvim Santos Romani - Coordenador / Jurandir Zullo Jr - Integrante / Traina, Agma J.M. - Integrante / Robson L. F. Cordeiro - Integrante / Maria Camila Barione - Integrante / Humberto L. Razente - Integrante / Elaine Parros Machado de Sousa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
2014 - Atual
Mineração de Imagens e Recuperação Perceptual de Imagens por Conteúdo para Sistemas de Apoio ao Diagnóstico Médico, Descrição: A proposta deste projeto consiste em promover a aproximação dos sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) à realidade médica e explorar sua capacidade em Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis) por imagens integrando essas duas novas abordagens: percepção do especialista e perfil do usuário no processo de recuperação e de mineração de imagens médicas. Para isso, serão disponibilizadas aos sistemas CBIR técnicas e ferramentas que permitam incorporar a perspectiva de análise de imagens e dados do ponto de vista do conhecimento do especialista, diminuindo o gap semântico. A inclusão da percepção do especialista e dos perfis dos usuários na construção de ferramentas CBIR irá aproximar essa tecnologia do especialista médico, quebrando a barreira entre a ciência médica e a ciência da computação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / TRAINA, A. J. M. - Coordenador.
2012 - 2014
Processamento Perceptual de Consultas por Similaridade Integrando Perfil do Especialista em Imagens Apoiando o Diagnóstico Médico, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de um sistema robusto de apoio ao diagnóstico por imagens (CliniCAD) que busca a aproximação dos sistemas CBIR à realidade médica por meio da inclusão de parâmetros perceptuais do especialista médico nas etapas de processamento de imagens, extração de características, consulta por similaridade e a etapa opcional de Realimentação por Relevância. Tais parâmetros são obtidos por meio de entrevistas com os especialistas e acompanhamento das atividades de análise e laudo dos exames. Serão utilizados perfis dos especialistas de modo a tornar o sistema mais próximo do que o especialista busca, conseguindo desse modo contornar o problema de lacuna semântica ( semantic gap ). Serão desenvolvidas técnicas de mineração de imagens e de textos (para integrar os laudos às imagens), e serão utilizadas técnicas de visualização de informação como uma ferramenta de apoio à calibração dos algoritmos e métodos implementados. Os resultados serão avaliados por meio de um protótipo que será utilizado no Centro de Ciências de Imagens e Física Médica do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. O sistema será disponibilizado para utilização pela comunidade da área.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Elaine P. M. Sousa - Integrante / Caetano Traina Jr - Integrante / Carolina Y. V. Watanabe - Integrante / Pedro Henrique Bugatti - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques - Integrante / Sérgio Francisco da Silva - Integrante / Renato Bueno - Integrante / Robson L. F. Cordeiro - Integrante / Jose Fernando Rodrigues Junior - Integrante / Marcelo Ponciano da Silva - Integrante / Alceu Ferraz Costa - Integrante / Letrícia Pereira Soares Avalhais - Integrante / Daniel Y. T. Chino - Integrante / Renato Fileto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2010 - 2012
Avaliação biomatemática e análise quantitativa de riscos sanitários e fitossanitários no escopo da defesa agropecuária nacional., Descrição: Edital MEC/CAPES e MCT/CNPq/FINEP Nº 28/2010 - Programa Nacional de Pós-Doutorado - PNPD 2010, processo número 560461/2010-0. http://www.cnpq.br/resultados/2010/028_2.htm. O projeto objetiva a pesquisa, desenvolvimento e inovação de métodos computacionais de mineração e exploração visual de dados, e de técnicas e algoritmos nas áreas de modelagem matemática, estatística aplicada, simulação e otimização de sistemas visando:a) determinar os principais fatores de produção que afetam as concentrações de resíduos de produtos de uso veterinário e contaminantes em leite, incluindo desde questões relativas à raça, alimentação, manejo, uso de pesticidas na propriedade, uso de medicamentos veterinários, índices de produção, status ambiental da propriedade etc; b) auxiliar na avaliação do grau de exposição de culturas brasileiras aos resíduos de agrotóxicos, no âmbito do Plano Nacional de Controle de Resíduos de Origem Vegetal (PNCRC/Vegetal) do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA); e c) avaliar o risco de pragas e doenças nas culturas de milho, banana e mandioca observando características da dinâmica espaço-temporal das populações em estudo, e possibilitando a previsão da ocorrência de surtos epidêmicos visando a adoção de medidas preventivas de controle. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Marilde Terezinha Prado Santos - Integrante / Sônia Ternes - Coordenador / Marcelo Bonnet Alvarenga - Integrante / Celso Moretti - Integrante / Alvaro Eleuterio da Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2010 - 2012
MIDaC - Mineração de Imagens e Dados Complexos para Análise de Dados Médicos e Agrometeorológicos, Descrição: A visão é o sentido humano que capta uma maior quantidade de informações por unidade de tempo. Por isso, a exploração de imagens e visualização têm se tornado componentes essenciais em muitas áreas de pesquisa, como a medicina e a agrometeorologia. Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de um ferramental envolvendo mineração visual e mineração de imagens para a análise de dados complexos, aplicado a dados médicos e a dados agrometeorológicos. A análise desses dados requer sofisticadas ferramentas computacionais para o processamento, mineração e visualização. Este projeto propõe o desenvolvimento de um conjunto de técnicas e algoritmos que combinam a mineração visual e a mineração de imagens, de maneira a aumentar o potencial de análise computacional dos dados complexos. O objetivo é que as técnicas desenvolvidas aumentem a compreensão semântica dos dados. Por sua vasta aplicabilidade e por ter apresentado resultados proeminentes em pesquisas recentes, a principal tarefa de mineração a ser utilizada neste projeto de pesquisas é a mineração de regras de associação. Esse projeto também objetiva integrar a mineração visual à mineração de imagens para permitir o aumento da exploração dos dados complexos envolvendo imagens, promovendo o desenvolvimento de ferramentas computacionais de suporte a tomada de decisão mais robustas do que o atual estado da arte.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2009 - 2012
AgroDataMine: Desenvolvimento de Métodos e Técnicas de Mineração de Dados para apoiar Pesquisas em Mudanças Climáticas com Ênfase em Agrometeorologia, Descrição: O aquecimento global e suas conseqüências trazem novos desafios para os pesquisadores do Século XXI. Apesar da comunidade científica não ter dúvidas sobre o aquecimento do planeta, é premente a identificação das causas do aumento da temperatura média global, bem como a quantificação desse aquecimento e suas consequências para os ecossistemas. Modelos matemáticos e estatísticos têm sido empregados para analisar os possíveis cenários futuros e consequentemente uma grande quantidade de dados tem sido gerada. Além disso, o avanço tecnológico tem propiciado melhorias nos diversos sensores utilizados para medições de dados climáticos e de imageamento da superfície terrestre, contribuindo para o aumento na quantidade e complexidade dos dados gerados. As pesquisas envolvendo grande volume e diversidade de dados remete a dois dos Grandes Desafios da Computação: a gestão da informação em grandes volumes de dados e a modelagem computacional de sistemas complexos. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe investigar e desenvolver técnicas e métodos computacionais para analisar os conjuntos de dados complexos utilizados por meteorologistas e agrometeorologistas, para auxiliá-los na pesquisa de impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira. Em linhas gerais, o objetivo deste projeto é desenvolver métodos para analisar os resultados dos modelos regionais de prognóstico de mudanças climáticas e compará-los com medidas reais coletadas pelas estações de superfície, a fim de avaliar a qualidade dos dados gerados e dar subsídios para a calibração dos modelos de previsão. Adicionalmente, pretende-se desenvolver novos métodos para filtrar, analisar e extrair padrões da associação entre dados climáticos e dados extraídos de sensores remotos para auxiliar nas pesquisas agrícolas. . O projeto embasa-se na parceria de pesquisadores do Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI) do ICMC-USP, da Embrapa Informática Agropecuária, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climática. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Elaine P M de Sousa - Integrante / Caetano Traina - Integrante / Luciana Alvim Santos Romani - Integrante / Jurandir Zullo Jr - Integrante / Ana Maria H Avila - Integrante., Financiador(es): Instituto Microsoft Research - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2009 - 2011
Consultas por Similaridade em Imagens Médicas: Da Viabilidade Clínica à Prática do Auxílio ao Diagnóstico Médico: Aplicações em um Hospital Escola - 476520/2009-6 CNPq - Universal - Edital MCT/CNPq 14/2009, Descrição: Os sistemas de informação para medicina têm por objetivo disponibilizar a informação necessária ao médico de modo rápido e preciso visando assim melhorar a qualidade do cuidado e tratamento de pacientes. Em radiologia, a aplicação de técnicas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based Image Retrieval- CBIR) incorporadas aos Sistemas de Comunicação e Armazenamento de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) proporciona um avanço na recuperação de imagens armazenadas, antes vinculadas a um identificador do paciente ou de um exame. Com essa nova abordagem as buscas passam a ser realizadas por meio de comparações diretas entre imagens por meio de seus descritores pictóricos, possibilitando efetuar buscas por similaridade e abrindo novos caminhos para utilização do computador e das imagens médicas em atividades de auxílio ao diagnóstico. Este projeto visa permitir integrar a percepção do especialista do que é similar, no processo de recuperação de imagens baseada em seu conteúdo. Assim, deve-se diminuir um dos principais problemas dos sistemas CBIR, quando aplicados em ambientes de apoio ao diagnóstico (Computer-Aided Diagnosis - CAD), que é a lacuna semântica (semantic gap). Tal lacuna origina-se do fato que medidas de similaridade sobre os descritores das imagens, baseados na distribuição de cores/níveis de intensidade, textura e formas, em geral não possuem correlação direta com a semântica subjetiva humana. A idéia principal é desenvolver um mecanismo automático de otimização de consulta por similaridade baseado em parâmetros de percepção levantados pelos próprios radiologistas. Esse método fará uma escolha automática de quais os parâmetros perceptuais deverão ser considerados relevantes no processamento da consulta. Esses parâmetros serão detectados automaticamente, através de mineração de palavras-chave nas justificativas do pedido de exame, dos dados contidos no cabeçalho DICOM das imagens sob processamento .. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina - Integrante / Carolina Y. V. Watanabe - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2010
MICAD - Mineração de Imagens Médicas por Conteúdo apoiando CAD: Aplicações em um Hospital Escola, Descrição: O volume de dados e imagens gerados nos hospitais e clínicas médicas cresce a um ritmo cada vez mais acelerado, devido ao barateamento do custo de coletar e armazenar tais informações. O diagnóstico baseado em imagens pode ser grandemente aprimorado se o especialista da área médica puder recuperar de modo rápido e pertinente informações que o apoiem na tomada de decisão. Por exemplo, recuperar casos parecidos com o que está sendo analisado, verificar o inter-relacionamento entre itens de dado e tratamentos/resultados alcançados, bem como visualizar num piscar de olhos a evolução de casos semelhantes e já diagnosticados por colegas especialistas. Este projeto visa o desenvolvimento de técnicas e algoritmos que constituirão o arcabouço teórico e prático para o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem compreender o inter-relacionamento entre as características das imagens (que as representam) e seu significado semântico, de modo a obter os dados mais relevantes para serem utilizados para responder consultas por similaridade para apoiar o processo de decisão na elaboração de diagnósticos médicos. Os resultados alcançados por este projeto serão aplicados a sistemas de arquivamento e recuperação de imagens médicas (PACS), permitindo alcançar um patamar mais elevado em tais sistemas. Ou seja, sistemas PACS que já organizam as imagens e dados e pacientes, passarão a apoiar a tomada de decisão para suporte ao diagnóstico médico por imagens.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (7) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / e Outros - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2010
Operadores e Algoritmos para Recuperação de Dados Complexos por Similaridade, Descrição: Desenvolvimento de um sistema para armazenagem e comunicação de imagens (Picture Archiving and Communication System-PACS) destinado a manipular imagens médicas. O objetivo é o desenvolvimento de um ambiente de consulta envolvendo bases de dados relacionais tradicionais e imagens. As imagens são buscadas como um novo tipo de dados, que podem ser integrados às aplicações já existentes e a um gerenciador de bases de dados em uma arquitetura aberta. Com isso cria-se um ambiente de consultas por conteudo de imagens utilizando operadores de busca por similaridade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Caetano Traina Jr - Coordenador / e Outros - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2006 - 2009
MIRVisIM - Mining, Indexing, Retrieval and Visualization of Medical Images Data Sets - Regional Program STIC - Amsud, Descrição: Este projeto visa propor e implementar novas técnicas e ferramentas que permitam extrair o conhecimento inerente a exames médicos por imagens, aumentando a funcionalidade de um sistema PACS em desenvolvimento (cbPACS). O ferramental a ser desenvolvido depende de quatro vertentes de pesquisa, desde o suporte básico do desenvolvimento de técnicas de extração de características de imagens de modo a propiciar sua recuperação por conteúdo e efetuar consultas por similaridade; o desenvolvimento e aprimoramento de métodos de acesso eficientes para processar tais consultas de modo rápido e efetivo; o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados através de regras de associação e seleção de atributos. Todas as vertentes anteriores serão suportadas por técnicas de visualização de dados que serão propostas e implementadas visando auxiliar o desenvolvimento e afinamento dos algoritmos das vertentes anteriores. A recuperação de imagens por conteúdo vale-se da extração de características das imagens, porém as características extraídas individualmente têm pouco significado de forma isolada para a busca de imagens específicas. Assim, para que as consultas por similaridade recuperem imagens significativas em aplicações destinadas ao usuário final, é necessário que as consultas especifiquem detalhadamente como as características devem ser comparadas, integrando diversas características na mesma consulta. Este projeto objetiva também disponibilizar ferramental para auxiliar o preparo das consultas que serão embutidas em aplicativos para o usuário final. Para atingir tal meta, o projeto deve explorar a utilização de maneira integrada sistemas de bancos de dados relacionais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (9) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / e Outros - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2005 - 2007
MIRVis - Indexação, Recuperação, Visualização e Mineração de Imagens Por Conteúdo: Aplicações em Imagens Médicas, Descrição: Quando é necessário manipular informações complexas e volumosas, como são as imagens de exames médicos, um dos problemas a serem tratados é o de como armazenar e recuperar tais informações de maneira rápida e precisa. Uma técnica usual é a extração de características (parâmetros) da imagem, que idealmente possibilitem a identificação da mesma de forma inequívoca, ou com a menor ambiguidade possível. Muitas vezes esse processo é baseado na redução da dimensionalidade dos dados: parâmetros são extraídos das imagens e a seguir utilizados para indexá-las agilizando sua busca e recuperação. As estruturas de indexação são ferramentas fundamentais nos sistemas de gerenciamento de bancos de dados, pois habilitam os sistemas gerenciadores de dados a armazenar e recuperar eficientemente os dados de interesse dentre um grande volume de dados. Este projeto propõe construir um Subsistema de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (SiRIC), utilizando duas grandes frentes de atuação. Esse subsistema servirá como base para um sistema de armazenagem e recuperação de imagens médicas que será utilizado no núcleo de um protótipo de um sistema PACS, chamado cb-PACS. A primeira frente de atuação corresponde à construção do módulo de indexação de imagens, o qual utilizará uma estrutura de indexação métrica adequada. Para isso iremos utilizar a Slim-tree, devido às suas características de ser dinâmica e possibilitar a otimização de acessos a disco necessários para responder consultas por similaridade. Um tratamento adicional, para minimizar também o cálculo de distâncias na Slim-tree, deverá ser realizado no escopo do projeto proposto. A segunda grande frente de atuação refere-se ao desenvolvimento do módulo de extração de características (parâmetros) das imagens a serem indexadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Caetano Traina Jr - Coordenador / e Outros - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2002 - 2005
Mineração de Dados em Tabelas Multifatos e Hierarquias de Generalização, Descrição: Atualmente é comum o uso de técnicas de mineração de dados aplicadas em data warehouses, considerando que nestes os dados já se encontram preparados para a mineração. As técnicas são aplicadas de uma forma natural em data warehouses modelados segundo o esquema estrela. Em data warehouses modelados segundo o esquema constelação de fatos, regras interessantes podem ser extraídas envolvendo mais de uma tabela fato e tabelas dimensões que não estão diretamente relacionadas, isto é, não estão relacionadas com a mesma tabela fato. Neste caso, as técnicas de mineração de dados existentes não podem ser diretamente aplicadas, requerendo um tratamento dos dados e em certos casos uma adaptação dos algoritmos de mineração de dados existentes. Da mesma forma, em hierarquias de generalização a extração de regras conjuntas envolvendo a tabela pai e as filhas pode fornecer uma análise mais rica do que se realizada individualmente na tabela pai e nas filhas. Assim, este projeto objetiva investigar novas técnicas para a mineração de dados em data warehouses modelados segundo esquemas constelação de fatos (ou esquemas multifatos) e envolvendo hierarquias de generalização.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Marina Teresa Pires Vieira - Coordenador / Luciene Cristina Pizzi - Integrante / Juliano Brito da Justa Neves - Integrante.
2000 - 2005
IMiMD - Indexing and Data Mining in Multimedia Databases, Descrição: Este projeto envolve cooperação científica entre instituições de pesquisa brasileiras coordenadas pelo Instituto de Ciências Matemáticas e Computacionais - ICMC da USP em São Carlos e a Carnegie Mellon University - CMU. A duração do projeto é de 4 anos, e pretende enfocar dois problemas relacionados: a indexação de informações multimídia, tratadas como conjuntos de dados em espaços métricos; e o desenvolvimento de técnicas de data mining para a visualização e descoberta de padrões nesses conjuntos. Uma consulta típica envolvendo esses tipos de dados poderia ser: encontre todos os rostos de pessoas que estejam dentro de determinado grau de similaridade de um rosto dado . Já uma consulta cuja resposta necessita o emprego de técnicas de data mining seria: encontre todos os pares de impressões digitais dentro de determinado grau de similaridade . A função de dissimilaridade é específica para o domínio de dados em questão, e sempre que ela for comutativa e respeitar a desigualdade triangular, o conjunto de dados será considerado em um espaço métrico. Técnicas já desenvolvidas pelo coordenador americano mostraram como mapear objetos de um espaço métrico para um espaço vetorial de características ( features ). Assim, espaços vetoriais (ou espaciais), métricos e espaços multimídia são conceitos estreitamente ligados. Para as tarefas de indexação dos dados multimídia, este projeto propõe: prover técnicas de estimativa de seletividade e de acessos a disco para responder esses tipos de consultas; e tornar mais eficientes as estruturas de indexação em espaços métricos existentes, melhorando os algoritmos e estruturas de dados empregadas. Nosso otimismo em atingir esses objetivos são baseados em trabalhos conjuntos já realizados, que indicaram que a distribuição de distâncias em espaços métricos e espaciais frequentemente segue uma razão de potíncias. Essa é a primeira e ainda única evidência de alguma regularidade observada em conjuntos de dados métricos reais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcela Xavier Ribeiro - Integrante / Marina Teresa Pires Vieira - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Integrante / Caetano Traina Jr - Coordenador / e Outros - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Prêmios
2018
Menção honrosa de resumo com maior pontuação do curso de Ciência da Computação no XXV Congresso de Iniciação Científica de 2018, Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) - campus de São Carlos.
2014
Best Demo Paper Award of SBBD 2014 - Have You Met VikS? A Novel Framework for Visual Diversity Search Analysis, SBC.
2008
Runner-up of the Best student paper of the 21th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), IEEE.
2008
Google Academic Prize, outorgado para o aluno destaque do Programa de Pós-Graduação do ICMC/USP em 2008, Google.
Histórico profissional
Endereço profissional
Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. , Universidade Federal de São Carlos, Jardim Guanabara, 13565905 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 676, Telefone: (16) 33518581, URL da Homepage:
Experiência profissional
2004 - 2009
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USPVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador
2004 - 2008
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USPVínculo: Estagiária, Enquadramento Funcional: Auxiliar de Ensino, Carga horária: 6
Outras informações:
Estágiaria no Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) das seguintes disciplinas: - Tópicos Especiais de Banco de Dados (segundo semestre de 2005); - Computação Gráfica (primeiro semestre de 2006); - Computação Gráfica (segundo semestre de 2006); - Computação Gráfica (primeiro semestre de 2007); - Computação Gráfica (segundo semestre de 2007).
2004 - 2005
Faculdades Integradas de AraraquaraVínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professora Horista, Carga horária: 11
Outras informações:
Disciplinas Ministradas: 1. Laboratório de Programação de Computadores I (segundo semestre de 2004) 2. Organização e Recuperação da Informação (segundo semestre de 2004) 3. Laboratório de Algoritmos e Programação (primeiro semestre de 2005); 4. Estrutura de Dados (primeiro semestre de 2005); 5. Sistemas Distribuídos (primeiro semestre de 2005); 6. Laboratório de Programação de Computadores II (primeiro semestre de 2005);
2017 - Atual
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Progressão em 9-9-2017
2015 - Atual
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto 4, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
04/09/2014 data da úlltima progressão
2013 - 2015
Universidade Federal de São CarlosVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto 3, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
a partir de 25/08/2013
2012 - 2014
Universidade Federal de São CarlosVínculo: , Enquadramento Funcional: Coordenação do Curso Ciência da Computação, Regime: Dedicação exclusiva.
2011 - 2013
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto 2, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2009 - 2011
Universidade Federal de São CarlosVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto 1, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2002 - 2005
Universidade Federal de São CarlosVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Discente Autor
Atividades
Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, .,Linhas de pesquisa
2001 - 2002
Fundação Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações, CPqDVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Engenheira de Software, Carga horária: 30
Outras informações:
Desenvolveu Sistemas de Análise e Visualização de Medidas de Desempenho de Sistemas de Comunicação sem Fio.
Atividades
Estágios , Diretoria de Comunicação Sem Fio, .,Estágio realizado, Engenharia de Software.
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