Marcos Gonçalves Quiles nacionalidade brasileira

Universidade Federal de São Paulo

Instituto de Ciência e Tecnologia

Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação

E-Mail: quiles@unifesp.br


101
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De 2020 a 2024
Trabalhos publicados

Resumo

Marcos G. Quiles is an Associate Professor at the Department of Science and Technology, Federal University of São Paulo, Brazil. He received his BS degree, with honors, in 2003 from the State University of Londrina, Brazil, and his M.Sc. and Ph.D. degrees in Computer Science from the University of São Paulo, Brazil, in 2004 and 2009, respectively. From January to July of 2008, Quiles was a Visiting Scholar in the Perception and Neurodynamics Lab at The Ohio State University, Columbus-OH-US. From January to December of 2017, Quiles was an Academic Visitor at the University of York, York-UK. He was awarded a Brazilian research productivity fellowship from the Brazilian National Research Council (CNPq). His research interests include nature-inspired computing, machine learning, complex networks, and their applications in interdisciplinary problems.

Fonte: Lattes CNPq

Nomes em citações bibliográficas

Quiles, Marcos G.;QUILES, M. G.;QUILES, M.G.;QUILES, M.;Quiles, Marcos;QUILES, MARCOS GONCALVES;QUILES, MARCOS GONÇALVES;GONCALVES QUILES, MARCOS;Marcos Gonçalves Quiles;QUILES SR, MARCOS GONÇALVES


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Formação

  • Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

    Redes com dinâmica espaço-temporal e aplicações computacionais

    Orientação: Roseli Aparecida Francelin Romero

    Universidade de São Paulo

      Desde 2009

  • Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

    Sistema de Visão Baseado em Redes Neurais Artificiais para o Controle de Robôs Móveis

    Orientação: Dra. Roseli Aparecida Francelin Romero

    Universidade de São Paulo

    2003 a 2004

  • Graduação em Ciência da Computação

    Modelagem Matemática dos Neurônios Biológicos

    Orientação: Dr. Pedro Paulo da Silva Ayrosa

    Universidade Estadual de Londrina

    1999 a 2003

  • Produção


    2022


    • Importance of Numerical Implementation and Clustering Analysis in Force-Directed Algorithms for Accurate Community Detection

      Artigo publicado

      Autores: GOUVÊA, ALESSANDRA M.M.M.; RUBIDO, NICOLÁS; Elbert Einstein Nehrer Macau; Quiles, Marcos G.

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION , v. 431 , p. 127310

    • Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder

      Artigo publicado

      Autores: OLIVEIRA, ANDRÉ F.; DA SILVA, JUAREZ L. F.; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 62 , p. 817

    • SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning

      Artigo publicado

      Autores: PINHEIRO, GABRIEL A.; DA SILVA, JUAREZ L. F.; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 62 , p. 3948

    • Screening of the Role of the Chemical Structure in the Electrochemical Stability Window of Ionic Liquids: DFT Calculations Combined with Data Mining

      Artigo publicado

      Autores: MORAES, ALEX S.; PINHEIRO, GABRIEL A.; LOURENÇO, TUANAN C.; LOPES, MAURO C.; Marcos Gonçalves Quiles; DIAS, LUIS G.; DA SILVA, JUAREZ L. F.

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 1 , p. 1

    • Theoretical Framework Based on Molecular Dynamics and Data Mining Analyses for the Study of Potential Energy Surfaces of Finite-Size Particles

      Artigo publicado

      Autores: DE MENDONÇA, JOÃO PAULO A.; CALDERAN, FELIPE V.; LOURENÇO, TUANAN C.; Marcos Gonçalves Quiles; DA SILVA, JUAREZ L. F.

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. XX , p. 1

    • A divide-and-conquer approach for genomic prediction in rubber tree using machine learning

      Artigo publicado

      Autores: AONO, ALEXANDRE HILD; DE SOUZA, ANETE PEREIRA; FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; SOUZA, LIVIA MOURA; GONÇALVES, PAULO DE SOUZA; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO J.; LE GUEN, VINCENT; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; GORJANC, GREGOR; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Scientific Reports , v. 12 , p. 1

    • The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network

      Trabalhos em eventos

      Autores: Gabriel A. Pinheiro; Felipe Vaiano Calderan; DA SILVA, JUAREZ L. F.; Marcos Gonçalves Quiles

      2022

      Fonte: Proceedins of the IEEE ICMLA 2022 , p. 1


    2021


    • Fake news agenda in the era of COVID-19: Identifying trends through fact-checking content

      Artigo publicado

      Autores: CERON, WILSON; DE-LIMA-SANTOS, MATHIAS-FELIPE; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Online Social Networks and Media , v. 21 , p. 100116

    • Correlation-Based Framework for Extraction of Insights from Quantum Chemistry Databases: Applications for Nanoclusters

      Artigo publicado

      Autores: MUCELINI, JOHNATAN; Marcos Gonçalves Quiles; Ronaldo Cristiano Prati; Juarez Lopes Ferreira da Silva

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 61 , p. 1125

    • Topological indexes and community structure for urban mobility networks: Variations in a business day

      Artigo publicado

      Autores: LAMOSA, JÉSSICA D.; TOMÁS, LÍVIA R.; Quiles, Marcos G.; LONDE, LUCIANA R.; SANTOS, LEONARDO B. L.; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: PLoS One , v. 16 , p. e0248126

    • COVID-19 fake news diffusion across Latin America

      Artigo publicado

      Autores: CERON, WILSON; GRUSZYNSKI SANSEVERINO, GABRIELA; DE-LIMA-SANTOS, MATHIAS-FELIPE; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING , v. 11 , p. 47

    • Energy Decomposition to Access the Stability Changes Induced by CO Adsorption on Transition-Metal 13-Atom Clusters

      Artigo publicado

      Autores: BATISTA, KRYS E. A.; SOARES, MARINALVA D.; Marcos Gonçalves Quiles; PIOTROWSKI, MAURÍCIO J.; DA SILVA, JUAREZ L. F.

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 61 , p. 2294

    • Force-directed algorithms as a tool to support community detection

      Artigo publicado

      Autores: GOUVÊA, ALESSANDRA M. M. M.; DA SILVA, TIAGO S.; MACAU, ELBERT E. N.; Marcos Gonçalves Quiles

      2021

      Fonte: European Physical Journal-Special Topics , v. 1 , p. 1

    • The Wild Sugarcane and Sorghum Kinomes: Insights Into Expansion, Diversification, and Expression Patterns

      Artigo publicado

      Autores: Alexandre Hild Aono; Lucas Borges dos Santos; James Shiniti Nagai; Luciana Rossini Pinto; Marcos Guimarães de Andrade Landell; Monalisa Sampaio Carneiro; Thiago Willian Balsalobre; Marcos Gonçalves Quiles; Welison Andrade Pereira; Gabriel Rodrigues Alves Margarido; Anete Pereira de Souza; Ricardo José Gonzaga Pimenta; Ana Letycia Basso Garcia; Fernando Henrique Correr; Guilherme Kenichi Hosaka; Marishani Marin Carrasco; Claudio Benicio Cardoso-Silva; Melina Cristina Mancini; Danilo Augusto Sforça

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Frontiers in Plant Science , v. 12 , p. 589

    • Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition

      Artigo publicado

      Autores: CESAR DE AZEVEDO, LUIS; PINHEIRO, GABRIEL A.; Marcos Gonçalves Quiles; DA SILVA, JUAREZ L. F.; PRATI, RONALDO C.

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 61 , p. 4210

    • Automation of Article Selection Process in Systematic Reviews Through Artificial Neural Network Modeling and Machine Learning: Protocol for an Article Selection Model

      Artigo publicado

      Autores: Gabriel Ferraz Ferreira; Marcos Gonçalves Quiles; Tiago Santana Nazaré; Solange Oliveira Rezende; Marcelo Demarzo

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: JMIR RESEARCH PROTOCOLS , v. 10 , p. e26448


    2020


    • Community Detection in Very High-Resolution Meteorological Networks

      Artigo publicado

      Autores: Wilson Seron; Leonardo Bacelar Santos Lima; Giovanni Dolif Neto; Marcos Gonçalves Quiles; Onofre A. Candido

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 17 , p. 2007

    • Ab Initio Investigation of CO 2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters

      Artigo publicado

      Autores: BATISTA, KRYS E. A.; OCAMPO-RESTREPO, VIVIANNE K.; SOARES, MARINALVA D.; Marcos Gonçalves Quiles; PIOTROWSKI, MAURÍCIO J.; DA SILVA, JUAREZ L. F.

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling , v. 60 , p. 537

    • Ab Initio Insights into the Formation Mechanisms of 55-Atom Pt-Based Core-Shell Nanoalloys

      Artigo publicado

      Autores: MENDES, PAULO C. D.; JUSTO, STELLA G.; MUCELINI, JOHNATAN; SOARES, MARINALVA D.; BATISTA, KRYS E. A.; Marcos Gonçalves Quiles; PIOTROWSKI, MAURÍCIO J.; DA SILVA, JUAREZ L. F.

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: Journal of Physical Chemistry C , v. 124 , p. 1158

    • A biochemical network modeling of a whole-cell

      Artigo publicado

      Autores: BURKE, PAULO E. P.; Claudia Barbosa Ladeira de Campos; COSTA, LUCIANO DA F.; QUILES, MARCOS G.

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: Scientific Reports , v. 10 , p. 10:13303

    • Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset

      Artigo publicado

      Autores: PINHEIRO, GABRIEL A.; MUCELINI, JOHNATAN; SOARES, MARINALVA D.; PRATI, RONALDO C.; DA SILVA, JUAREZ L. F.; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY A , v. 124 , p. 9854

    • Spatiotemporal data analysis with chronological networks

      Artigo publicado

      Autores: FERREIRA, LEONARDO N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHÉ; CARDOSO, MANOEL F.; Quiles, Marcos G.; Zhao, Liang; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: Nature Communications , v. 11 , p. 4036

    • A Graph-based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors

      Trabalhos em eventos

      Autores: Gabriel A. Pinheiro; DA SILVA, JUAREZ L. F.; SOARES, MARINALVA D.; Marcos Gonçalves Quiles

      2020

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science LNCS , p. 1

    • Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks

      Trabalhos em eventos

      Autores: COTACALLAPA, MOSHE; BERTON, LILIAN; FERREIRA, LEONARDO N.; Quiles, Marcos G.; Zhao, Liang; Elbert Einstein Nehrer Macau; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Monitoring Night Skies with Deep Learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Yuri Galindo; Marcelo De Cicco; Marcos Gonçalves Quiles; Ana Carolina Lorena

      2020

      Fonte: Neural Information Processing, Communications in Computer and Information Science (CCIS) , p. 460

    • Dynamic community detection into analyzing of wildfires events

      Trabalhos em eventos

      Autores: Alessandra M. M. M. Gouvêa; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; Moshé Cotacallapa; Leonardo N. Ferreira; Elbert Einstein Nehrer Macau; Marcos Gonçalves Quiles

      2020

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science LNCS , p. 1


    2019


    • How do urban mobility (geo)graph?s topological properties fill a map?

      Artigo publicado

      Autores: LIMA SANTOS, LEONARDO BACELAR; CARVALHO, LUIZ MAX; SERON, WILSON; COELHO, FLÁVIO C.; Elbert Einstein Nehrer Macau; Quiles, Marcos G.; V. MONTEIRO, ANTÔNIO M.

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: Applied Network Science , v. 4 , p. 91

    • From spatio-temporal data to chronological networks

      Trabalhos em eventos

      Autores: VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHÉ; FERREIRA, LEONARDO N.; Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; MACAU, ELBERT E. N.; CARDOSO, MANOEL F.

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: Proceedings of the 34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing - SAC '19 , p. 675

    • Qualitative data clustering: a new Integer Linear Programming model

      Trabalhos em eventos

      Autores: NOGUEIRA LORENA, LUIZ HENRIQUE; GONCALVES QUILES, MARCOS; NOGUEIRA LORENA, LUIZ ANTONIO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; CESPEDES, JULIANA GARCIA

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Clustering Data Streams: A complex network approach

      Trabalhos em eventos

      Autores: Sandy Porto; Marcos Gonçalves Quiles

      2019

      Fonte: Proceedings of the 19th ICCSA, Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 1

    • Improving the performance of an integer linear programming community detection algorithm through clique filtering

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luiz Henrique Nogueira Lorena; Marcos Gonçalves Quiles; Luiz Antonio Nogueira Lorena

      2019

      Fonte: Proceedings of the 19th ICCSA, Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 1


    2018


    • A correlation-based approach for event detection in Instagram

      Artigo publicado

      Autores: DOS SANTOS, ELDER DONIZETTI; QUILES, MARCOS GONÇALVES; Fabio Augusto Faria

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 1 , p. 1

    • Recurrence Density Enhanced Complex Networks for Nonlinear Time Series Analysis

      Artigo publicado

      Autores: COSTA, DIEGO G. DE B.; REIS, BARBARA M. DA F.; ZOU, YONG; Quiles, Marcos G.; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS , v. 28 , p. 1850008

    • An approach for applying Test-Driven Development (TDD) in the development of randomized algorithms

      Artigo publicado

      Autores: IVO, ANDRÉ A. S.; Guerra, Eduardo M.; Sandy Moreira Porto; CHOMA, JOELMA; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: JOURNAL OF SOFTWARE ENGINEERING RESEARCH AND DEVELOPMENT , v. 6 , p. 9

    • Preprocessing technique for Cluster Editing via Integer Linear Programming

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luiz Henrique Nogueira Lorena; Marcos Gonçalves Quiles; André Ponce de Leon F de Carvalho; Luiz Antonio Nogueira Lorena

      2018

      Fonte: Lecture Notes in Computer Sciences (LNCS) , p. 1

    • Controle baseado em redes neurais artificiais para agentes móveis em formação

      Trabalhos em eventos

      Autores: FREITAS, VANDER LUIS DE SOUZA; QUILES, MARCOS GONÇALVES; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte:


    2017


    • Community detection in complex networks via adapted kuramoto dynamics

      Artigo publicado

      Autores: MAIA, DANIEL M.N.; DE OLIVEIRA, JOÃO E.M.; Quiles, Marcos G.; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation , v. 53 , p. 130

    • An alternative approach for binary and categorical self-organizing maps

      Trabalhos em eventos

      Autores: SANTANA, ALESSANDRA; MORAIS, ALESSANDRA; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 2604

    • Classification of cocaine dependents from fMRI data using cluster-based stratification and deep learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Jeferson S. Santos; Ricardo M. Savii; Jaime Shinsuke Ide; Chiang-shan R. Li; Marcos Gonçalves Quiles; Marcio Porto Basgalupp

      2017

      Fonte: Computational Science and Its Applications -- ICCSA 2017, Lecture Notes in Computer Science LNCC

    • Automatically Design Distance Functions for Graph-Based Semi-Supervised Learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: MIQUILINI, PATRICIA; ROSSI, RAFAEL G.; QUILES, MARCOS G.; MELO, VINICIUS V. DE; Márcio Porto Basgalupp

      2017

      Fonte: 2017 IEEE Trustcom/BigDataSE/ICESS , p. 933

    • Escala meteorológica em redes dinâmicas de precipitação

      Trabalhos em eventos

      Autores: Wilson Seron; Onofre Aparecido Cândido; Leonardo Bacelar Santos Lima; Marcos Gonçalves Quiles

      2017

      Fonte: Proceeding Series of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics , p. 1

    • Parallel Algorithm for Dynamic Community Detection

      Trabalhos em eventos

      Autores: RESENDE, HUGO; Álvaro Luiz Fazenda; QUILES, MARCOS GONCALVES

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: 2017 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW) , p. 55


    2016


    • An object-based visual selection framework

      Artigo publicado

      Autores: Alcides Xavier Benicasa; Marcos Gonçalves Quiles; SILVA, THIAGO C.; Liang Zhao; ROMERO, ROSELI A.F.

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 180 , p. 35

    • Dynamical detection of network communities

      Artigo publicado

      Autores: Quiles, Marcos G.; Elbert Einstein Nehrer Macau; RUBIDO, NICOLÁS

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: Scientific Reports , v. 6 , p. 25570

    • Sentiment and Behavior Analysis of one Controversial American Individual on Twitter

      Trabalhos em eventos

      Autores: João Eliakin Mota de Oliveira; Frank Moshé; Wilson Seron; Rafael D. C. Santos; Marcos Gonçalves Quiles

      2016

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 509

    • Active Consensus-Based Semi-Supervised Growing Neural Gas

      Trabalhos em eventos

      Autores: Vinícius Maximo; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento; Fabricio A. Breve; Marcos Gonçalves Quiles

      2016

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 126


    2015


    • Particle Competition and Cooperation for Semi-Supervised Learning with Label Noise

      Artigo publicado

      Autores: Fabricio A. Breve; Zhao; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 160 , p. 63

    • Interactive Image Segmentation of Non-contiguous Classes Using Particle Competition and Cooperation

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fabricio A. Breve; Marcos Gonçalves Quiles; Zhao

      2015

      Fonte: Computational Science and Its Applications - ICCSA 2015, Lecture Notes in Computer Science LNCC , p. 203

    • Interactive image segmentation using particle competition and cooperation

      Trabalhos em eventos

      Autores: Breve, Fabricio; Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Uso de transformada wavelet discreta ortogonal e gráfico de recorrência para caracterização de sistemas dinâmicos não-lineares

      Trabalhos em eventos

      Autores: Barbara Maximino da Fonseca Reis; Elbert Macau; Marcos Gonçalves Quiles; Margarete Oliveira Domingues

      2015

      Fonte: Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics , p. 1

    • Using Growing Neural Gas in Prototype Generation for Nearest Neighbor Classifiers

      Trabalhos em eventos

      Autores: Jussara Dias; Marcos Gonçalves Quiles; Ana Carolina Lorena

      2015

      Fonte: Proceedings of the 22nd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2015), Lecture Notes in Computer Science LNCC , p. 276

    • Inferring MicroRNA-Disease Associations using Self-Organizing Maps

      Trabalhos em eventos

      Autores: Alessandra de França Santana; Marcos Gonçalves Quiles

      2015

      Fonte: Anais do ENIAC/BRACIS , p. 1

    • Community detection, with lower time complexity, using coupled Kuramoto oscillators

      Trabalhos em eventos

      Autores: DE OLIVEIRA, JOÃO E. M.; Marcos Gonçalves Quiles; Marcos Daniel Nogueira Maia; MACAU, ELBERT E. N.

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '15 , p. 1160

    • #Worldcup2014 on Twitter

      Trabalhos em eventos

      Autores: Wilson Seron; Ezequiel Roberto Zorzal; Marcos Gonçalves Quiles; Marcio Porto Basgalupp; Fabricio A. Breve

      2015

      Fonte: Computational Science and Its Applications -- ICCSA 2015, Lecture Notes in Computer Science LNCC , p. 447


    2014


    • Community Detection in Complex Networks Using Coupled Kuramoto Oscillators

      Trabalhos em eventos

      Autores: OLIVEIRA, JOAO ELIAKIN MOTA DE; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 14th International Conference on Computational Science and Its Applications , p. 85

    • Development of Adaptive Information Visualization Systems with Augmented Reality

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ezequiel Roberto Zorzal; SOUSA, CELSO A.R. DE; Alexandre Cardoso; Claudio Kirner; LAMOUNER, EDGARD A.; Quiles, Marcos G.

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 18th International Conference on Information Visualisation , p. 211

    • An Object-Based Visual Selection Model Combining Physical Features and Memory

      Trabalhos em eventos

      Autores: BENICASA, ALCIDES X.; Marcos Gonçalves Quiles; SILVA, THIAGO C.; Zhao, Liang; Romero, Roseli A.F.

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 234

    • A Methodology for Generating Time-Varying Complex Networks with Community Structure

      Trabalhos em eventos

      Autores: Sandy Porto; Marcos Gonçalves Quiles

      2014

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 344

    • Icon and Geometric Data Visualization with a Self-Organizing Map Grid

      Trabalhos em eventos

      Autores: Alessandra Marli M. Morais; Marcos Gonçalves Quiles; Rafael D. C. Santos

      2014

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , p. 562

    • A consensus-based semi-supervised growing neural gas

      Trabalhos em eventos

      Autores: MAXIMO, VINICIUS R.; Marcos Gonçalves Quiles; NASCIMENTO, MARIA C. V.

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 2019


    2013


    • An Oscillatory Correlation Model for Semi-Supervised Classification

      Artigo publicado

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Marcio Porto Basgalupp; Rodrigo Barros

      Conteúdo completo

      2013

      Fonte: LEARNING AND NONLINEAR MODELS , v. 11 , p. 3

    • A dynamical model for community detection in complex networks

      Trabalhos em eventos

      Autores: Quiles, Marcos G.; ZORZAL, EZEQUIEL R.; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2013

      Fonte: The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Top-Down Biasing and Modulation for Object-Based Visual Attention

      Trabalhos em eventos

      Autores: Alcides X. Benicasa; Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; Romero, Roseli A. F.

      2013

      Fonte: Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science , p. 325


    2012


    • Particle Competition and Cooperation in Networks for Semi-Supervised Learning

      Artigo publicado

      Autores: Breve, Fabricio; Zhao, Liang; Marcos Gonçalves Quiles; Pedrycz; Liu, Jiming

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print) , v. 24 , p. 1686

    • Clus-DTI: Improving Decision-Tree Classification with a Clustering-based Decision-Tree Induction Algorithm

      Artigo publicado

      Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; M.Quiles; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 18 , p. 351

    • An Object-Based Visual Selection Model with Bottom-Up and Top-Down Modulations

      Trabalhos em eventos

      Autores: BENICASA, ALCIDES X.; Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; Romero, Roseli A.F.

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 1

    • Um Modelo de Correlação Oscilatória para Classificação Semi-Supervisionada

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Marcio Porto Basgalupp; Rodrigo Barros

      2012

      Fonte: 2012 Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS'2012) , p. 1


    2011


    • Particle Competition and Cooperation for Uncovering Network Overlap Community Structure

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Breve, Fabricio; Zhao, Liang; Marcos Gonçalves Quiles; Pedrycz; Liu, Jiming

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 426

    • Selecting salient objects in real scenes: An oscillatory correlation model

      Artigo publicado

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Wang, DeLiang; Zhao, Liang; Romero, Roseli A.F.; Huang, De-Shuang

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Neural Networks , v. 24 , p. 54

    • Particle Competition and Cooperation for Uncovering Network Overlap Community Structure

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fabricio A. Breve; Liang Zhao; Marcos Gonçalves Quiles; Witold Pedrycz; Jiming Liu

      2011

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science, ISSN' 2011

    • Um algoritmo de indução de árvore de decisão baseado em agrupamento

      Trabalhos em eventos

      Autores: Rodrigo Barros; Marcio Porto Basgalupp; André Ponce de Leon F de Carvalho; Marcos Gonçalves Quiles

      2011

      Fonte: Anais do XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação , p. 1

    • A clustering-based decision tree induction algorithm

      Trabalhos em eventos

      Autores: Barros, Rodrigo C.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. R; Márcio Porto Basgalupp; QUILES, MARCOS G.

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: 2011 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications , p. 543


    2010


    • Artificial Neural Networks and the Study of the Psychoactivity of Cannabinoid Compounds

      Artigo publicado

      Autores: Honório, Káthia M.; De Lima, Emmanuela F.; Marcos Gonçalves Quiles; Romero, Roseli A. F.; Molfetta, Fábio A.; Da Silva, Albérico B. F.

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: Chemical Biology & Drug Design (Print) , v. 75 , p. 632

    • Label Propagation Through Neuronal Synchrony

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Zhao; Fabricio A. Breve; ROCHA

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: Proceedings of the 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2010) , p. 2517

    • Semi-Supervised Learning from Imperfect Data through Particle Cooperation and Competition

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fabricio A. Breve; Zhao; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: Proceedings of the 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2010) , p. 3686


    2009


    • Particle Competition in Complex Networks for Semi-supervised Classification

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Breve, Fabricio; Zhao, Liang; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering , p. 163

    • Uncovering Overlap Community Structure in Complex Networks Using Particle Competition

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Breve, Fabricio; Zhao, Liang; Marcos Gonçalves Quiles

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 619

    • A network of integrate and fire neurons for visual selection

      Artigo publicado

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; Breve, Fabricio A.; Romero, Roseli A.F.

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 72 , p. 2198

    • Chaotic phase synchronization and desynchronization in an oscillator network for object selection

      Artigo publicado

      Autores: Breve, Fabricio A.; Zhao, Liang; Quiles, Marcos G.; Elbert Einstein Nehrer Macau

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Neural Networks , v. 22 , p. 728

    • An Oscillatory Correlation Model of Object-based Attention

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; D.L. Wang; Liang Zhao; Roseli; De-Shuang Huang

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Proceedings of the 2009 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2009) , p. 2596

    • Chaotic Phase Synchronization for Visual Selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fabricio A. Breve; Liang Zhao; Marcos Gonçalves Quiles; Elbert Macau

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Proceedings of the 2009 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2009) , p. 383

    • Detecção de comunidades em redes complexas: um modelo de correlação oscilatória

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; Breve, Fabricio A.; Romero, Roseli A. F.

      2009

      Fonte: XXX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação , p. 889


    2008


    • Particle competition for complex network community detection

      Artigo publicado

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Zhao, Liang; Alonso, Ronaldo L.; Romero, Roseli A. F.

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Chaos (Woodbury) , v. 18 , p. 033107

    • Visual Selection with Feature Contrast-Based Inhibition in a Network of Integrate and Fire Neurons

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Fabricio A. Breve; Roseli Aparecida Francelin Romero; Liang Zhao

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: IEEE Proceedings of the 4th International Conference on Natural Computation (ICNC'08) , p. 601


    2007


    • Visual Selection and Shifting Mechanisms Based on a Network of Chaotic Wilson-Cowan Oscillators

      Trabalhos em eventos

      Autores: Liang Zhao; Fabricio A. Breve; Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: 3rd International Conference on Natural Computation , p. 754

    • A Visual Selection Mechanism Based on a Pulse-Coupled Neural Network

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Liang Zhao; Roseli Aparecida Francelin Romero

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: Proceedings of the 20th International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2007) , p. 1566

    • A Network of Dynamically Coupled Elements for Pixel Clustering

      Trabalhos em eventos

      Autores: Liang Zhao; Marcos Gonçalves Quiles; Antônio P. Damiance Jr.; Roseli Aparecida Francelin Romero

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: Proceedings of the 20th International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'2007) , p. 2770

    • A Visual Selection Mechanism Based on Network of Chaotic Wilson-Cowan Oscillators

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Fabricio A. Breve; Liang Zhao; Roseli Aparecida Francelin Romero

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: Proceedings of the 7th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'07) , p. 919


    2006


    • A Computer Vision System based on Multi-Layer Perceptrons for Controlling Mobile Robots

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2006

      Fonte: ABCM Symposium Series in Mechatronics , p. 661

    • A Pulse-Coupled Neural Network as a Simplified Bottom-up Visual Attention Model

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero; Liang Zhao

      Conteúdo completo

      2006

      Fonte: Proceedings of the IX Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks , p. 178


    2005


    • A Computer Vision System based on Multi-Layer Perceptrons for Controlling Mobile Robots

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2005

      Fonte: Procedings of COBEM 2005 , p. 1


    2004


    • Um Ambiente Computacional para Modelagem e Simulação do Efeito de Priming Semântico

      Trabalhos em eventos

      Autores: Pedro Paulo da Silva Ayrosa; Alan Salvany Felinto; Jandira Genka Palma; Maria Angélica de Oliveira Camargo Brunetto; Marcos Gonçalves Quiles

      2004

      Fonte: Anais da 3ra Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática (CISCI'2004) , p. 1

    • A theoretical study on the psychoactivity of cannabinoid compounds

      Trabalhos em eventos

      Autores: Káthia Maria Honório; Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero; Alberico Borges Ferreira da Silva

      2004

      Fonte: The 2nd Brazilian Symposium on Medical Chemistry , p. 68

    • Controle de um Robô Móvel Através do Reconhecimento de Cores e Formas

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2004

      Fonte: Anais do SBC 2004 , p. 1

    • Configuração de Topologia para Redes Neurais Multi-Camadas com Algoritmo Evolutivo aplicado ao Controle de Robôs Móveis

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Mauro Miazaki; Roseli Aparecida Francelin Romero; Eduardo do Valle Simões

      2004

      Fonte: Anais do SBC 2004 , p. 1

    • Um Sistema de Visão Computacional Baseado em Cores Aplicado ao Controle de um Robô Móvel

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2004

      Fonte: Anais do IV CBComp , p. 379


    2002


    • Construção de um Ambiente Computacional para Simulações em Redes Neurais Ampliadas

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Pedro Paulo da Silva Ayrosa

      2002

      Fonte: Anais do XI Encontro Anual de Iniciação Científica

    • Uma Ferramenta para Criação de Grafos Conceituais

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Maria Angélica de Oliveira Camargo Brunetto

      2002

      Fonte: Anais do XI Encontro Anual de Inciação Científica


    2001


    • Simulador Determinístico para a Máquina de Post

      Software

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Vitor Hugo Manfredini; Thiago Prado de Campos; Alan Gavioli

      2001

      Fonte:

    • A Transformada de Gabor Aplicada a Visão Estéreo

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Alan Salvany Felinto

      2001

      Fonte: Anais do X Encontro Anual de Iniciação Científica e I Encontro de Pesquisa da UEPG


    2000


    • Utilizando o algoritmo Self-Organizing Maps na Implementação de um Mapa Semântico em Delphi

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles; Pedro Paulo da Silva Ayrosa

      2000

      Fonte: Anais do 8º Simpósio de Estudantes do Cesulon , p. 181

    Atuações

    Universidade de São Paulo

    • Aluno de Mestrado

      Bolsista Aluno de Mestrado

      2003 a 2004

    • Aluno de Doutorado

      Bolsista Aluno de Doutorado

      2005 a 2009

    • Bolsista de Pós-Doutorado

      Pós-Doutorando

      2009 a 2009

    Centro Universitário da Fundação Octávio Bastos

    • Professor Mestre I

      Professor

      2005 a 2005

    Neural Networks

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    Neurocomputing (Amsterdam)

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    Universidade Federal de São Paulo

    • Professor Adjunto II

      2011 a 2013

    • Professor Adjunto I

      2009 a 2011

    • Professor Adjunto III

      2013 a 2015

    • Professor Adjunto IV

      2015 a 2017

    • Professor Associado I

      2017 a 2019

    • Professor Associado II

      2019 a 2021

    • Professor Associado III

      Desde 2021

    IEEE Transactions on Neural Networks

    • Revisor de periódico

      Desde 2010

    International Journal of Imaging

    • Revisor de periódico

      2010 a 2022

    Journal of Physics. Conference Series (Online)

    • Revisor de periódico

      2010 a 2022

    Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

    • Orientador no Programa de Computação Aplicada

      Desde 2011

    Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

    • Revisor de projeto de fomento

      Desde 2010

    Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

    • Revisor de projeto de fomento

      Desde 2013

    Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation

    • Revisor de periódico

      2013 a 2022

    The European Physical Journal. Special Topics

    • Revisor de periódico

      Desde 2014

    University of York

    • Researcher

      Academic Visitor

      2017 a 2017

    Policy & Internet

    • Revisor de periódico

      2016 a 2022

    INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS

    • Revisor de periódico

      Desde 2018

    EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS

    • Revisor de periódico

      Desde 2017

    IEEE Access

    • Revisor de periódico

      Desde 2018

    KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS

    • Revisor de periódico

      2015 a 2022

    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS

    • Revisor de periódico

      Desde 2018

    IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING

    • Revisor de periódico

      Desde 2018

    The European Physical Journal Special Topics

    • Revisor de periódico

      2021 a 2022

    Journal of the Mexican Chemical Society

    • Revisor de periódico

      Desde 2021

    Chemical Physics Letters

    • Revisor de periódico

      Desde 2021

    Current Opinion in Chemical Engineering

    • Revisor de periódico

      Desde 2021

    Briefings in Bioinformatics

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Health Education Journal

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Engineering Applications of Artificial Intelligence

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Scientific Reports

    • Revisor de periódico

      Desde 2023

    The Journal of Physical Chemistry

    • Revisor de periódico

      Desde 2023

    Journal of Chemical Theory and Computation

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Communications Chemistry

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Ensino

    Orientações e supervisões

    Supervisão de pós-doutorado em andamento

    Tese de doutorado em andamento

    • Gabriel Augusto Lins Leal Pinheiro

      Predição de propriedades moleculares com alta acurácia: uma abordagem via aprendizado semi-supervisionado

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2020

    • Felipe Vaiano Calderan

      A definir

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Antônio Fabricio Guimarães de Sousa

      Detecção de padrões em séries temporais (provisório)

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2021

    • Juliano Elias Cardoso Cruz

      Causality Analysis in Climate Networks

      Computação Aplicada

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Desde 2018

    Dissertação de mestrado em andamento

    • Otaviano da Cruz Neto

      Active Learning in Machine Learning Force Fields

      Computação Aplicada

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Desde 2021

    • Rafael Melhem Moana El Khouri

      Detecção de Atividade Coordenada em Redes Sociais

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    Tese de doutorado concluídas

    • Frank Moshé Cotacallapa Choque

      Detecção de padrões em dados espaciais e temporais via redes complexas

      Computação Aplicada

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2020

    • Luiz Henrique Nogueira Lorena

      Novas Formulações e Técnicas de Pré-Processamento para o Prolema de Particionamento de Grafos em Cliques

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2019

    • Alessandra Marli Maria Morais

      Detecção de Comunidades em Redes Complexas por Dinâmica de Partículas

      Ciência da Computação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2022

    • Wilson Francisco Moreira de Souza Seron

      Complex Networks Across Disciplines: Community Detection Methods in Social and Meteorological Networks

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2022

    • Sandy Moreira Porto

      Rede Protótipo: um algoritmo para agrupamento de fluxo de dados baseado em redes complexas

      Computação Aplicada

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2019

    Dissertação de mestrado concluídas

    • Wilson Francisco Moreira de Souza Seron

      Análise de Redes Sociais: Um Estudo do Twitter

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2015

    • Sandy Moreira Porto

      Metodologia para evolução de comunidades em redes complexas dinâmicas

      Computação Aplicada

      Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2014

    • Diego Guimarães de Brito Costa

      Uso de Gráfico de Recorrência e Redes Complexas para Caracterização de Sistemas Complexos de Baixa Dimensão

      Computação Aplicada

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2014

    • João Eliakin Mota de Oliveira

      Detecção de Comunidades em Redes Complexas: Uma Abordagem com Modelos Dinâmicos

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2015

    • Paulo Eduardo Pinto Burke

      Representacão de células completas utilizando redes complexas

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2016

    • Thiago Henrique Rizzi Donato

      Machine learning systems applied in lithium-ion battery set impedance estimation

      Computação Aplicada

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2018

    • Barbara Maximino da Fonseca Reis

      Uso de Gráfico de Recorrência e Transformada Wavelet Discreta para Caracterização de Sistemas Dinâmicos

      Computação Aplicada

      Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2016

    • Alessandra de França Santana

      Associações de MiRNAs via Mapas Auto-Organizáveis Binários e Categóricos

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2017

    • Jéssica Domingues Santos

      Mobilidade urbana em um dia típico - (Geo)grafos variantes no tempo

      Computação Aplicada

      Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2018

    • Gabriel Augusto Lins Leal Pinheiro

      Predição de propriedades moleculares via aprendizado de máquina e representação SMILES

      Computação Aplicada

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2020

    • Carlos Augusto Guimarães Junior

      Recomendação de Modelos do Sistema Terrestre via Índices de Redes Complexas e Aprendizado de Máquina

      Computação Aplicada

      Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

      Concluído em 2022

    • Jussara Miranda Dias

      Utilização da rede Growing Neural Gás para geração de protótipos

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2016

    • Elder Donizetti dos Santos

      A Comparative Study on Regression Approaches for Event Detection in Instagram

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2017

    Gestão

    Universidade Federal de São Paulo

    • Coordenador dos Trabalhos de Conclusão de Curso

      Campus São José dos Campos

        Desde 2010

    • Coordenador em Exercício do Bacharelado em Ciência da Computação

      Campus São José dos Campos

        Desde 2011

    • Vice-Coordenador do Bacharelado em Ciência da Computação

      Campus São José dos Campos

        Desde 2012

    Pesquisa

    Universidade de São Paulo

    • FAPESP TIDIA-Aprendizado Eletronico sobre Plataforma de Redes de Alta Velocidade

      Os principais objetivos do Projeto de Aprendizagem Eletrônica (TIDIA-Ae) são a pesquisa e o desenvolvimento na área de tecnologia da informação voltada para especificação, projeto e implementação de ferramentas aplicáveis à área de Educação a Distância (EaD). A idéia é desenvolver soluções flexíveis de grande impacto social, porém a um baixo custo, devido à utilização de plataformas livres no seu desenvolvimento. O TIDIA-Ae também prevê o desenvolvimento de um ambiente de aprendizagem eletrônica (Ae), que servirá como base para a criação de novas ferramentas de EaD. O desenvolvimento desse ambiente deverá ser fundamentado em uma arquitetura baseada em componentes, facilitando, assim, sua elaboração, implementação, manutenção e principalmente, sua evolução, permitindo que novas funcionalidades sejam acrescidas ao longo do tempo. A principal aplicação do projeto TIDIA-Ae é dar suporte à EaD via software livre, tanto em termos teóricos-metodológicos quanto tecnológicos. Para ser executado, o projeto envolverá técnicas de Engenharia de Software para análise, projeto, implementação e teste dos componentes, bem como teorias das áreas de Educação a Distância, Interfaces Humano-Computador, Inteligência Artificial, além das tecnologias empregadas para o desenvolvimento de sistemas Hipermídia e outras que sejam necessárias para a conclusão dos objetivos iniciais previstos.

      2005 a 2005

    • Transmissão de Sinal Neural em Redes Complexas (Edital nº 09/2010 - PDI - CNPq)

      O cérebro humano (animal) são sistemas altamente não lineares e complexos. Modelagem e simulação computacional de sistemas neurais são abordagens importantes não apenas para a neurociência, mas também para o desenvolvimento de técnicas de inteligência artificial bio-inspiradas. Esta proposta de pesquisa visa estudar a transmissão de sinal neural em redes complexas. Diferentemente de estudos anteriores baseados principalmente em topologias de redes estáticas, nós investigamos a influência de estruturas de rede variantes no tempo na transmissão de sinal neural. Especificamente, consideramos redes de pequeno mundo e redes de comunidade que são construídas de acordo com experimentos recentes em redes cerebrais. Esperamos que nosso trabalho possa servir como uma explanação alternativa para entender ambos os mecanismos funcionais e patológicos de transmissão de sinal neural em redes cerebrais. Além disso, como as redes neurais artificiais atuais usam topologias de rede regulares e estáticas, o estudo de transmissão de sinal neural em redes com topologia complexa e variante no tempo pode ser uma abordagem alternativa para o desenvolvimento de novas e mais poderosas redes neurais artificiais.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Maria da Graca Campos Pimentel

      2010 a 2013

    • Ciência Computacional de Materiais

      Grande parte da energia consumida no mundo vem da queima de combustíveis fósseis à base de petróleo (óleo diesel, gasolina, querosene para aviação e gás liquefeito). Além dos combustíveis utilizados em nossa sociedade moderna, o petróleo também é matéria-prima de uma extensa cadeia de produtos, por exemplo, parafina, produtos de asfalto, nafta petroquímica, solventes, plásticos, etc. Apesar da grande importância dos combustíveis fósseis, existem vários motivos para a pesquisa de fontes de energia alternativas e renováveis, que inclui problemas ambientais e o fato de que o petróleo vai se esgotar no futuro. Por conseguinte, existe um grande interesse no uso de recursos de energia renovável, como a energia hidrelétrica, a biomassa, o mar, o vento interior, a energia fotovoltaica, o hidrogênio, bem como o desenvolvimento de novos veículos de energia a partir da conversão de metano e/ou do CO2 capturado de ar combinado com H2 da água. Devido à grande demanda, acreditamos que essas tecnologias serão combinadas no futuro para produzir um planeta sustentável. A Divisão de Computação de Ciência e Química de Materiais (CMSC) se concentrará apenas em algumas dessas vias. Acreditamos firmemente que, entre todas essas fontes de energia, devem seguir-se quatro caminhos, a saber: (i) conversão de fótons para elétrons que utilizando dispositivos fotovoltaicos, como a energia fotovoltaica deve contribuir com cerca de 30 por cento (relatório Shell) para a nossa matriz de energia no futuro, (ii) armazenamento de energia com baterias e supercapacitores para suportar o crescimento da energia eólica, (iii) captura de CO2 e conversão para produtos de valor agregado - metanol, gasolina -range hidrocarbonetos, que podem fornecer um papel crucial para o nosso futuro como um problema ambiental pode ser parte da solução, (iv) conversão de metano em novos combustíveis de alta densidade - metanol, etc., que deverá desempenhar um papel importante devido à grande oferta de gás natural no mundo todo. Para abordar esses problemas, propomos empregar o estado da arte nas ferramentas de Ciência Computacional de Materiais para oferecer soluções de ponta. Para a organização prática, propomos nove projetos, que incluem dois projetos de conversão de fótons para elétrons à utilizando fotovoltaica (em particular perovskites) e fotoquímica, dois projetos para estudar a conversão de metano e CO2 capturados de ar para produtos de alto valor, como altos portadores de energia de densidade (metanol) empregando materiais porosos combinados com partículas de tamanho finito de metal de transição. Para o armazenamento de energia, exploramos baterias e supercapacitores, em particular, estamos interessados em tecnologias além de Li e empregamos condutores iônicos baratos. Além dos seis projetos, propusemos três projetos transversais com o potencial de contribuir para os seis projetos anteriores, bem como para oferecer sua contribuição individual, que inclui: engenharia de nanocatalisadores, dinâmica de fluidos para abordar o fluxo de líquidos iônicos e as técnicas de aprendizado da máquina, que serão aplicadas para explorar dados teóricos e experimentais das três divisões restantes. Portanto, nossa Divisão combinada com as três Divisões Centrais adicionais têm um grande potencial para produzir importantes contribuições para a geração de Novas Energias.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Liang Zhao, Fabricio A. Breve, Elbert Macau

      Desde 2018

    • Redes Complexas para Clusterização de Dados

      A clusterização de dados pode oferecer diversas maneiras de entender e extrair informações relevantes de grandes conjuntos de dados. Através da detecção de grupos é possível organizar padrões com características semelhantes e estabelecer hierarquias, permitindo uma análise mais detalhada desses dados. As técnicas desse processo são utilizadas cada vez mais em diversas áreas, tais como: reconhecimento de padrões, mineração de dados, bioinformática, tomada de decisão, aprendizado de máquina, segmentação de imagens, etc. A presente proposta visa o desenvolvimento de novas técnicas de clusterização de dados baseadas em redes complexas. O processo de clusterização consistirá em duas etapas: formação da rede a partir de um conjunto de dados de entrada, e partição da rede produzindo clusters. Inicialmente, a técnica de formação da rede será baseada na extensão de um método desenvolvido recentemente pelo presente grupo. Na segunda etapa, várias técnicas de partição da rede serão investigadas, tais como partição via sincronização, via movimentação dos vértices e via caminhada aleatória. A representação de dados em rede pode revelar estruturas topológicas dos dados de entrada, portanto, espera-se que as técnicas desenvolvidas sejam capazes de detectar clusters de formas, densidades e tamanhos variados. Além disso, espera-se que estas técnicas também viabilizem uma representação hierárquica de clusters, permitindo a escolha da melhor partição dentre várias possibilidades. As técnicas de partiçao de rede que serão desenvolvidas neste projeto não possuem como objetivo encontrar soluções ótimas via busca exaustiva, mas sim soluções aproximadamente ótimas com grande eficiência e robustez que são características desejáveis para processamento de grande quantidade de dados..

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Juarez Lopes Ferreira da Silva, Ataualpa Albert Carmo Braga, Leonardo José Amaral de Siqueira, Luis Gustavo Dias, Matheus Paes Lima, Ronaldo Cristiano Prati

      2007 a 2009

    Universidade Federal de São Paulo

    • Aprendizado Semi-Supervisionado Dinâmico Baseado em Grafos (CNPq Universal 14/2011)

      O desenvolvimento de técnicas que possam "aprender" com base na observação do ambiente é um dos grandes objetivos da área de Aprendizado de Máquina. Para a construção de classificadores, as técnicas tradicionais de aprendizado de máquina necessitam de uma grande quantidade de dados rotulados a fim de induzir um bom classificador. Estes dados rotulados são geralmente caros de serem obtidos, principalmente quando envolvem a rotulação manual por parte de um especialista. Por outro lado, a aquisição de dados não rotulados pode ser uma tarefa simples em diversos domínios. Recentemente, uma nova vertente da área de aprendizado de máquina, denominada aprendizado semi-supervisionado, tem se destacado como uma linha bastante promissora. Esta forma de aprendizado utiliza tanto dados rotulados como dados não rotulados na geração de classificadores. Outro tópico importante relacionado ao tratamento de dados está na forma dinâmica como esses podem são obtidos, pois, no mundo real, os dados não são estáticos, mas sofrem alterações continuamente. Nesse contexto, este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de novos modelos de aprendizado semi-supervisionado capazes de tratar dados dinâmicos sem a necessidade de um processo de reaprendizagem. Como base para o desenvolvimento desta pesquisa, alguns modelos com dinâmica espaço-temporal em grafos, como a sincronização de neurônios e a competição de partículas, serão considerados.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Liang Zhao, Fabricio A. Breve, João Roberto Bertini Junior, Roseli A. F. Romero, Marcos Gonçalves Quiles, Liang Zhao, Elbert Macau, Marcio Porto Basgalupp

      2011 a 2013

    • Programação Genética para evolução de algoritmos de indução de árvores de decisão

      Árvores de Decisão constituem uma técnica poderosa e amplamente utilizada em tarefas de mineração de dados. Geralmente, algoritmos de indução de árvores de decisão usam uma estratégia gulosa, top down e com particionamento recursivo para a construção das árvores. No entanto, há pelo menos dois problemas relacionados a essas características: (i) estratégias gulosas geralmente produzem soluções ótimas locais ao invés de globais, (ii) particionamento recursivo degrada iterativamente a qualidade do \emph{dataset} e, consequentemente, a qualidade dos resultados obtidos. Para lidar com essas dificuldades, diferentes abordagens foram sugeridas, tais como Options Trees, ensembles (ex: boosting e bagging), e algoritmos evolutivos. No entanto, tais algoritmos evolutivos são usados para evoluir árvores de decisão específicas para cada problema de classificação, e não para evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão para qualquer problema de classificação. Uma das subáreas de algoritmos evolutivos, a Programação Genética (PG) é uma ferramenta adequada para evoluir programas de computadores. Um programa evoluído por Programação Genética pode produzir a mesma solução desenvolvida por um humano para solucionar um problema, mas também pode produzir algo completamente diferente e talvez melhor. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é estudar programação genética com o intuito de utilizá-la para evoluir algoritmos de indução de árvores de decisão. A ideia é evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão, ou seja, o resultado final da PG será um algoritmo de indução árvores de decisão, e não apenas uma árvore de decisão. Nesse sentido, pode-se considerar um algoritmo de meta-learning, pois o objetivo é aprender um algoritmo de aprendizagem..

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Marcio Porto Basgalupp, Rodrigo Barros, André Ponce de Leon F de Carvalho, Alex A. Freitas

      2011 a 2015

    • Dynamic Semi-Supervised and Active Learning Based on Complex Networks

      The main purpose of this project is the development of new techniques for semi-supervised learning-based networks for dynamic data sets. Properties of complex networks that represent the data and dynamic computational models for label propagation will be taken into account. Measures of complex networks will be extracted and used as parameters for selection of vertices. This selection is two-fold: indicate which are the best samples for labeling (active learning); and which vertices of the network attach the new instances (dynamic network). The label propagation in the network (semi-supervised classification) is performed by dynamic computational models, focusing on particle competition and neuronal synchronization models. From the study conducted during this project and the development of new techniques, we expected to generate original contributions in three main fields: 1) representation of dynamic datasets in networks; 2) development of techniques capable of dealing with dynamic data; and 3) active learning based on properties of complex networks to optimize the annotator work.

      2012 a 2016

    • Aprendizado Ativo: Uma Abordagem Utilizando Redes Complexas

      A velocidade de aquisição e a grande capacidade de armazenamento de dados têm sido algo surpreendente nos últimos anos. Embora o processo de aquisição possa ser considerado algo relativamente simples e barato, a analise e rotulação desses dados é algo que demanda trabalho manual por parte de um especialista, logo, acarretando num alto custo. Com o objetivo de reduzir esse custo minimizando o trabalho do especialista, técnicas de aprendizado ativo têm sido propostas e utilizadas para guiar o processo de seleção de exemplos a serem rotulados. Tais técnicas buscam solicitar ao especialista apenas a análise e rotulação de exemplos importantes e fornecem uma grande vantagem à seleção e rotulação aleatória de exemplos. Neste projeto será investigado a utilização de medidas topológicas de redes complexas como forma alternativa de aprendizado ativo. Para isso, numa primeira etapa, um conjunto de dados é transformado numa rede. Após, medidas topológicas serão extraídas da rede, analisadas e utilizadas para guiar o processo de seleção de vértices (exemplos) a serem rotulados. Dois cenários podem ser observados nesse contexto: 1) redes estáticas e 2) redes dinâmicas. No cenário 1), a rede é gerada a partir dos dados existentes e não é alterada, este é um cenário mais simples, contudo, menos realista. No cenário 2), uma rede inicial é gerada a partir dos dados disponíveis, porém, ao longo do tempo, novos exemplos podem ser agregados, removidos, ou mesmo reclassificados pelo especialista. Os dois cenários serão abordados nesse projeto. A análise da representatividade de cada medida no processo de seleção será conduzida utilizando o paradigma de aprendizado semi-supervisionado. Por fim, os resultados obtidos serão comparados àqueles produzidos por técnicas tradicionais de aprendizado ativo.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Liang Zhao, Elbert Macau, Marcio Porto Basgalupp

      2014 a 2017

    • Cadastro de ativos em redes compartilhadas via Visão Computacional

      Projeto referente ao termo de cooperação entre a UNIFESP e a Empresa Matrix Engenharia em Energia LTDA.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Fabricio A. Breve, Sandy Porto, João Eliakin Mota de Oliveira

      2015 a 2018

    • Modelos Dinâmicos em Aprendizado de Máquina

      O desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina capazes de lidar com dados dinâmicos tem sido pouco explorado. Nesse contexto, este projeto de pesquisa tem como objetivo principal desenvolver novas técnicas de aprendizado de máquina baseadas em redes, tanto no paradigma não-supervisionado quanto no paradigma semi-supervisionado. Para isso, utilizar-se-a da capacidade de representação das redes complexas para modelagem dos dados e modelos dinâmicos como base para o desenvolvimento das técnicas propostas. Especificamente, partindo-se da técnica de interação de partículas proposta por Quiles et al. (2016), novos modelos serão confeccionados, analisados e aplicados em domínios reais. Dentre as diversas contribuições almejadas, as seguintes podem ser destacadas: 1)desenvolvimento de novas técnicas de aprendizado de máquina capazes de tratar dados dinâmicos de maneira intrínseca. Em especial, novos modelos de detecção de comunidades, técnicas de agrupamento de dados e técnicas de classificação semi-supervisionadas; 2) incorporação do aprendizado ativo nos modelos de classificação semi-supervisionada; 3) aplicação dos modelos em problemas reais, como por exemplo na detecção de comunidades em redes climáticas; 4) formação de recursos humanos.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Fabio Augusto Faria, Fábio Augusto Menocci Cappabianco, Jurandy Gomes de Almeida Junior

      2016 a 2019

    • Caracterização de Redes Complexas Dinâmicas

      O estudo de sistemas reais via redes complexas tem sido uma área bastante ativa nos últimos anos. Contudo, grande parte do progresso obtido nesse período está relacionado ao estudo das propriedades de redes com topologia fixa (estática). Comumente, o estudo e a síntese de redes complexas faz uso de medidas capazes de caracterizar seus principais atributos topológicos. A caracterização da rede é útil tanto no entendimento e reconhecimento de sistemas reais quanto em modelagem e simulação de sistemas sintéticos. No cenário dinâmico, a estrutura topológica pode variar ao longo do tempo, podendo, inclusive, acarretar na alteração de funções e propriedades do sistema em estudo. Dessa forma, a definição de medidas capazes de caracterizar as propriedades estruturais de redes dinâmicas e suas respectivas alterações ao longo do tempo são essenciais em diversos cenários não estacionários, i.e. o clima. Nesse contexto, este projeto de pesquisa tem como um de seus objetivos desenvolver novas abordagens para caracterizar redes dinâmicas tanto em micro quanto em macro escala. Em especial, pretende-se estender o modelo proposto por Quiles et al. \citep{quiles2016dynamical} nos seguintes aspectos: 1) caracterização da estrutura de comunidades em redes dinâmicas genéricas e 2) estudo da representação via espaço de partículas para extração de novas medidas. Este projeto também prevê a aplicação dos métodos desenvolvidos no estudo da evolução de redes reais, como redes meteorológicas, climáticas e redes de queimadas.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Sandy Porto, Alessandra Marli M. Morais, Wilson Seron, Frank Moshé, DE OLIVEIRA, JOÃO E.M., Luiz Henrique Nogueira Lorena

      2018 a 2022

    Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

    • Projeto de Pesquisa Temático da FAPESP - Fenômenos Dinâmicos em Redes Complexas: Fundamentos e Aplicações

      Processo 2015/50122-0 - Ao longo da última década, o enfoque de rede entre agentes dinâmicos com topologias complexas tem se tornado uma poderosa e eficaz metodologia a ser usada para entender sistemas elaborados, envolvendo um número muito elevado de agentes que interagem entre si. Esse enfoque vem sendo utilizado em várias áreas, desde Neurociência e Engenharia, até Sociologia e Economia. Contudo, até agora, a maior parte dos estudos têm se concentrado em situações onde a topologia é fixa, o que restringe sobremaneira sua utilização em cenários mais elaborados e próprios dos sistemas reais. Este projeto tem por objetivo estudar os princípios e fundamentos da auto-organização em redes complexas mais gerais, onde a topologia não é simples e a complexidade é muito elaborada. Visando aplicações em situações atuais de interesse, pretende-se, por conseguinte, compreender o papel que a heterogeneidade da estrutura, os atrasos em múltiplas escalas de tempo e espaço e a estocasticidade têm na dinâmica da rede. Esses estudos teóricos estão interconectados a investigações experimentais da dinâmica de redes naturais com complexidade crescente, o que compreende sistemas de distribuição de energia, propagação de infecções, interação entre neurônios híbridos e o sistema Terra. Este último representa um formidável desafio para a teoria das redes complexas e é um dos tópicos centrais no âmbito da presente iniciativa. Assim, via utilização do enfoque de redes complexas, tenciona-se entender a dinâmica de interação entre os vários subsistemas da Terra diante de condições variantes, em especial no que se refere ao aquecimento global e ao desmatamento da Amazônia. Este projeto é uma iniciativa internacional de colaboração envolvendo pesquisadores brasileiros e alemães do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Humboldt University at Berlin, Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Universidade de São Paulo (USP), Technical University of Berlin (TU), Potsdam University (UP), Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Universidade Federal do ABC (UFABC), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) and Centro Nacional de Monitoramento e Alestras de Desastres Naturais (CEMADEM). Esta iniciativa de pesquisa é financiada conjuntamente pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e pela Deutshe Forschungsgemeinschaft (DFG).

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, João Eliakin Mota de Oliveira, Alessandra Marli M. Morais, Wilson Seron, Elbert Einstein Nehrer Macau, Frank Moshé, Manoel Cardoso Ferreira, Leonardo Bacelar Santos Lima, Sâmia Regina Garcia Calheiros

      2017 a 2022

    • Fenômenos Dinâmicos em Redes Complexas: Fundamentos e Aplicações

      Projeto Temático FAPESP 2011/50151-0 de colaboração internacional entre Brasil e Alemanha envolvendo as instituições Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Universidade de São Paulo (USP), UNICAMP, Universidade Federal do ABC (UFABC), Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK) e Humboldt University at Berlin, que também conta com o financiamento da agência alemã DFG. - Ao longo da última década, o enfoque de rede entre agentes dinâmicos com topologias complexas tem se tornado uma poderosa e eficaz metodologia a ser usada para entender sistemas elaborados, envolvendo um número muito elevado de agentes que interagem entre si. Esse enfoque vem sendo utilizado em várias áreas, desde Neurociência e Engenharia, até Sociologia e Economia. Contudo, até agora, a maior parte dos estudos tem se concentrado em situações onde a topologia é fixa, o que restringe sobremaneira sua utulização em cenários mais elaborados e próprios dos sistemas reais. Este projeto tem por objetivo estudar os princípios e fundamentos da auto-organização em redes complexas mais gerais, onde a topologia não é simples e a complexidade é muito elaborada. Visando aplicações em situações atuais de interesse, pretende-se, por conseguinte, compreender o papel que a heterogeneidade da estrutura, os atrasos em múltiplas escalas de tempo e espaço e a estocasticidade têm na dinâmica da rede. Esses estudos teóricos estarão interconectados a investigações experimentais da dinâmica de redes naturais com complexidade crescente, partindo de sistemas que envolvem alguns lasers, passando pela interação entre neurônios híbridos e chegando-se no sistema Terra. Esse último representa um formidável desafio para a teoria das redes complexas e será um dos tópicos centrais no âmbito desta iniciativa. Assim, via utilização do enfoque de redes complexas, tenciona-se entender a dinâmica de interação entre os vários subsistemas da Terra diante de condições variantes, em especial no que se refere ao aquecimento.

      Autores: Marcos Gonçalves Quiles, Jürgen Kurths, Ibere Luiz Caldas, Henrique M. J. Barbosa, Tiago Pereira, Arkady Pikovsky, Francisco Rodrigues, Antônio Roque da Silva Filho, Sten Rüdiger, Paulo Ruffino, Gilvan Sampaio de Oliveira, Lutz Schimansky-Geier, Kirsten Thonicke, Jan Volkholz, Michael Zaks, Roland Körbele, Alexandre Kihara, Liang Zhao, MACAU, ELBERT E.N., J. J. Barroso, José A. Marengo, Igor Sokolov, Michael Rosenblum, Antônio Mário de Torres Ramos, Gabriela Antunes, Manoel Cardoso Ferreira, Pedro José Catuogno, Chou Sin Chan, Reik Donner, Martin Falcke, Benjamin Lindner, Rene Orlando Medrano Torricos, Christian Horácio Oliveira, Guillermo Obregon, Nicolas Perkowski, Susane Rolinski, Marco Antonio Saidel, Leonardo Bacelar Santos Lima, Michael Scheutzow, Ralf Toenjes, Ricarda Winkelmann, Serhly Yanchuck, Lincoln Muniz Alves, Mariana Sacrini Ferraz, Jobst Heitzig, Anja Ramming

      2011 a 2016

    University of York

    Outras atividades técnico científicas

    Atualização Lattes em 2023-03

    Processado em 2023-12-28