André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Instituto de Ciência e Tecnologia
Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação
Resumo
Professor Titular, desde 2006, e atual Diretor, desde 2022, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), Campus São Carlos, e Vice-Diretor do Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (CIAAM) da USP. Membro da Comissão de Orçamento e Patrimônio da USP de 2024-2026. Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A do CNPq. É coordenador da rede IARA, Inteligência Artificial Recriando Ambientes. Membro do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação do CNPq (CA-CC), de 2024-2027. Coordena o WG12.2 Working Group on Machine Learning and Data Mining da International Federation for Information Processing (IFIP). Membro do Steering Committee of the Artificial Intelligence for Global Health (AI4GH) Project, IDRC, Canada. Foi Vice-Presidente da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), de 2019 a 2023, membro do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação do CNPq (CA-CC), de 2018 a 2021 (coordenador de 2019 a 2020). De 2013 a 2017 foi membro do conselho da International Association for Statistical Computing (IASC), do International Institute of Statistics (ISI). Possui Bacharelado (1987) e Mestrado em Ciência da Computação (1990) pela Universidade Federal de Pernambuco, e doutorado em Electronic Engineering pela University of Kent (1994). Seus principais interesses de pesquisa são Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Ciência de Dados, com aplicações em várias áreas. Publicou vários artigos nessas áreas, alguns deles premiados em conferências organizadas por ACM, IEEE and SBC. Escreveu vários livros, entre eles Inteligência Artificial: Uma abordagem de Aprendizado de Máquina, publicado pelo GrupoGen em 2011 e prêmio Jabuti 2012, e A General Introduction to Data Analytics, publicado pela Wiley, em 2018.Foi Professor Associado na University of Guelph, Canada. Foi ainda Professor Visitante na University of Kent e Pesquisador Visitante na University of Kent e no Alan Turing Institute, UK. Avalia projetos para agências de fomento a pesquisa nacionais: CAPES, CNPq, FAPERJ, FAPESP, FACEPE, FAPEMIG, FINEP e Fundação Serrapilheira, e internacionais: Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica, CONICYT (Chile), Croatian Science Foundation, HRZZ (Croácia), Czech Science Foundation, GACR (República Tcheca), Engineering and Physical Sciences Research Council, EPSRC (Reino Unido), Israel Science Foundation, ISF (Israel), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, NSERC (Canada), Leverhulme Trust (Reino Unido), Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca, MIUR (Itália) e Swiss National Science Foundation, SNSF (Suíça). Diretor do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP. É ainda Vice-Coordenador do MBA em Ciência de Dados do ICMC-USP. , do Conselho Consultivo da Rede MCTI-EMBRAPII de Inovação em Inteligência Artificial (IA), da Rede Ciência para Educação (CpE), do Comitê Diretivo para América Latina e Caribe da International Network for Government Science Advice (INGSA), do Conselho Universitário da Universidade de São Paulo e do Comitê Científico do Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2), do Strategy and Partnerships Board of the UKRI Centre for Doctoral Training in Accountable, Responsible and Transparent AI (ART-AI), at University of Bath, UK. Membro associado da Artificial Intelligence Institute - Te Ipu o te Mahara da University of Waikato, Nova Zelândia e do Grupo de Governança da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações, do Conselho Tecnológico da Associação Gestora de Fundo Patrimonial Chronos (CHRONOS) e do Comitê de Governança do Indicações Geográficas (IG) São Carlos. Foi membro do Conselho Técnico Científico da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (EMAp-FGV) de 2018 a 2020. Membro do UK Expert Advisory Panel of State of Science Report for the risks associated with frontier AI.
Fonte: Lattes CNPq
Nomes em citações bibliográficas
de Carvalho, A. C. P. L. F.;Carvalho, A.;André C. P. L. F. de Carvalho;de Carvalho, André C.P.L.F.;André C. P. L. F. Carvalho;DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRE C.P.L.F.;CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.;DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. DE;ANDRÉ C. P. L. F. DE CARVALHO;DE CARVALHO, ANDRÉ P.L.F.;de Carvalho, A.C.P.L.F.;CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE;CARVALHO, ANDRE CARLOS;DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS P. L. F.;CARVALHO, ANDRÉ CARLOS P.L.F.;L.F Carvalho, A.;L.F. Carvalho, A.C.P.;PONCE DE LEON FERREIRA CARVALHO, ANDRE;FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ PONCE DE LEÓN;PONCE DE LEON FERREIRA CARVALHO, ANDRÉ CARLOS;CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE;CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRE DE;De L. F. de Carvalho André;DE L F DE CARVALHO ANDRÉ P;DE L. F. DE CARVALHO ANDRÉ P.;P. L. F. DE CARVALHO, ANDRÉ C.;CARVALHO, ANDRE;Carvalho, André;CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F.;CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE;DE CARVALHO, ANDRE C. P. DE L. F.;DE CARVALHO, ANDRE;CARVALHO, ANDRE P. L. F.;de Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira;C. P. L. F. DE CARVALHO, ANDRE;CARVALHO, ANDRE C. P. DE L. F. DE;CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE;CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. DE;DE CARVALHO, ANDRÉ C.P.F.L.;DE CARVALHO, A.;DE CARVALHO, A.C.P.L.;PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS;PONCE DE LEON F. DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS;Carvalho, Andre Ponce de Leon Ferreira;DE CARVALHO, ANDRÉ C P L F;CARVALHO, ANDRE CPLF;PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ;L. F CARVALHO, ANDRÉ C P;CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE;CARVALHO, ANDRE C.P.L.;DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE;PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS;CARVALHO, ANDRÉ DE
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Formação
Livre Docência
Universidade de São Paulo
Concluído em 1998
Doutorado em Electronic Engineering
TOWARDS AN INTEGRATED BOOLEAN NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION
Inteligência Artificial
Orientação: Michael Fairhurst
University of Kent
Mestrado em Ciências da Computação
UM NOVO MODELO DE NEURONIO PARA O RECONHECIMENTO DE SEQUENCIAS
Inteligência Artificial
Orientação: CLYLTON GALAMBA FERNANDES
Universidade Federal de Pernambuco
1987 a 1990
Graduação em Ciência da Computação
Universidade Federal de Pernambuco
1984 a 1987
Produção
2024
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SWINN: Efficient nearest neighbor search in sliding windows using graphs (2024)
Artigo publicado
Autores: MASTELINI, SAULO MARTIELLO; VELOSO, BRUNO; HALFORD, MAX; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Information Fusion , v. 101 , p. 101979 - Extrato QUALIS: A1
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What rating they will probably give: A cognitive diagnosis approach for recommending items based on polytomous responses and latent attributes (2024)
Artigo publicado
Autores: MARANA, FERNANDA TOSTES; DA SILVA FERNANDES, RENATO; GUZMÁN, JORGE LUIS BAZÁN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; CÚRI, MARIANA
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 245 , p. 122981 - Extrato QUALIS: A1
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Better trees: an empirical study on hyperparameter tuning of classification decision tree induction algorithms (2024)
Artigo publicado
Autores: GOMES MANTOVANI, RAFAEL; HORVÁTH, TOMÁ?; ROSSI, ANDRÉ L. D.; CERRI, RICARDO; BARBON JUNIOR, SYLVIO; VANSCHOREN, JOAQUIN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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A review on preprocessing algorithm selection with meta-learning (2024)
Artigo publicado
Autores: PIO, PEDRO B.; Rivolli, Adriano; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Garcia, Luís P. F.
Fonte: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS , v. 66 , p. 1 - Extrato QUALIS: A2
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Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting (2024)
Artigo publicado
Autores: DE CASTILHO BRAZ, DOUGLAS DONIZETI; DOS SANTOS, MOISÉS ROCHA; DE PAULA, MARCOS BASILE SAVIANO; DA SILVA FILHO, DONATO; GUARNIER, EWERTON; ALÍPIO, LUCAS PENIDO; TINÓS, RENATO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 133 , p. 108125 - Extrato QUALIS: A1
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How to balance financial returns with metalearning for trend prediction (2024)
Artigo publicado
Autores: Alvaro Valentim Pereira de Menezes Bandeira; Gabriel Monteiro Ferracioli; SANTOS, MOISES R.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 15 , p. 142 - Extrato QUALIS: B1
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Empirical Comparison of EEG Signal Classification Techniques through Genetic Programming-based AutoML: An Extended Study (2024)
Artigo publicado
Autores: Icaro M. Miranda; Claus Aranha; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Luís P. F. Garcia
Fonte: Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 15 , p. 175 - Extrato QUALIS: B1
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Two Meta-learning approaches for noise filter algorithm recommendation (2024)
Artigo publicado
Autores: PIO, PEDRO B.; Adriano Rivolli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; GARCIA, LUIS PAULO F.
Fonte: Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 15 , p. 132 - Extrato QUALIS: B1
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BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification (2024)
Artigo publicado
Autores: AVILA SANTOS, ANDERSON P.; DE ALMEIDA, BRENO L. S.; BONIDIA, ROBSON P.; STADLER, PETER F.; STEFANIC, POLONCA; MANDIC-MULEC, INES; ROCHA, ULISSES; SANCHES, DANILO S.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: RNA Biology , v. 21 , p. 1 - Extrato QUALIS: A2
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Forecasting financial market structure from network features using machine learning (2024)
Artigo publicado
Autores: Castilho, Douglas; SOUZA, THÁRSIS T. P.; KANG, SOONG MOON; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A2
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BioPrediction-RPI: Democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning (2024)
Artigo publicado
Autores: FLORENTINO, BRUNO RAFAEL; PARMEZAN BONIDIA, ROBSON; SANCHES, NATAN HENRIQUE; DA ROCHA, ULISSES N.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL , v. 23 , p. 2267 - Extrato QUALIS: A2
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CONVNEXT FOR THE CLASSIFICATION OF ORAL POTENTIALLY MALIGNANT DISORDERS AND SQUAMOUS CELL CARCINOMA. (2024)
Artigo publicado
Autores: ARAUJO, ANNA LUIZA DAMACENO; DE SOUZA, EDUARDO SANTOS CARLOS; SALDIVIA-SIRACUSA, CRISTINA; LOPES, MARCIO AJUDARTE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SANTOS-SILVA, ALAN ROGER; KOWALSKI, LUIZ PAULO
Fonte: Oral Surgery Oral Medicine Oral Pathology Oral Radiology , v. 137 , p. e296 - Extrato QUALIS: A2
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2023
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Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: A convolutional neural networks approach (2023)
Artigo publicado
Autores: ARAÚJO, ANNA LUÍZA DAMACENO; PEARSON, ALEXANDER T.; KOWALSKI, LUIZ PAULO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SANTOS'SILVA, ALAN ROGER; MORAES, MATHEUS CARDOSO; DA SILVA, VIVIANE MARIANO; KUDO, MAÍRA SUZUKA; DE SOUZA, EDUARDO SANTOS CARLOS; SALDIVIA'SIRACUSA, CRISTINA; GIRALDO'ROLDÁN, DANIELA; LOPES, MARCIO AJUDARTE; VARGAS, PABLO AGUSTIN; KHURRAM, SYED ALI
Fonte: JOURNAL OF ORAL PATHOLOGY & MEDICINE , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Feature Selection using Complex Networks to Support Price Trend Forecast in Energy Markets (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: Castilho, Douglas; JUNIOR, EDMUR A. M.; ALIPIO, LUCAS P.; Santos, Moisés R.; TINÓS, RENATO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; PAULA, MARCOS B. S.; LADEIRA, LUCAS; GUARNIER, EWERTON; FILHO, DONATO SILVA; SUIAMA, DANILO Y.
Fonte: 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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BioPrediction: Democratizing Machine Learning in the Study of Molecular Interactions (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: FLORENTINO, BRUNO RAFAEL; SANCHES, NATAN HENRIQUE; BONIDIA, ROBSON PARMEZAN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023) , p. 525
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Avaliação de frameworks para Recuperação de Documentos Legislativos: um Estudo de Caso na Câmara dos Deputados Brasileira (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: Flávio C. Rocha; Ellen Souza; Douglas Vitório; Nádia F. F. da Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Adriano L. I. Oliveira
Fonte: Anais do XI WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA EM GOVERNO ELETRÔNICO , p. 244
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Multi-agent City Expansion With Land Use and Transport (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: Luiz F. S. Eugênio dos Santos; Claus Aranha; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the ALIFE 2023: Ghost in the Machine: Proceedings of the 2023 Artificial Life Conference , p. 1
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GPU Acceleration of Clustering Meta-feature Extraction using RAPIDS (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: Lucas L. Silva; Ricardo Franco; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Wellington Martins
Fonte: Anais do WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE) , p. 121
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Nonparametric Dimensionality Reduction Quality Assessment based on Sortedness of Unrestricted Neighborhood (2023)
Trabalhos em eventos
Autores: Davi P. dos Santos; Tácito Trindade Araújo Tiburtino Neves; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Fernando Paulovich
Fonte: Proceedings of the EuroVis Workshop on Visual Analytics (EuroVA) , p. 1
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Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: A perspective on PCA meta-features (2023)
Artigo publicado
Autores: HORVÁTH, TOMÁ?; MANTOVANI, RAFAEL G.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 134 , p. 109969 - Extrato QUALIS: A1
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Continual Object Detection: A review of definitions, strategies, and challenges (2023)
Artigo publicado
Autores: MENEZES, ANGELO G.; DE MOURA, GUSTAVO; ALVES, CÉZANNE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NEURAL NETWORKS , v. 161 , p. 476 - Extrato QUALIS: A1
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Clinicians? perceptions of oral leukoplakia: a pitfall for image annotation in Supervised Learning (2023)
Artigo publicado
Autores: ARAÚJO, ANNA LUÍZA DAMACENO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SANTOS-SILVA, ALAN ROGER; DE SOUZA, EDUARDO SANTOS CARLOS; FAUSTINO, ISABEL SCHAUSLTZ PEREIRA; SALDIVIA-SIRACUSA, CRISTINA; BRITO-SARRACINO, TAMIRES; LOPES, MÁRCIO AJUDARTE; VARGAS, PABLO AGUSTIN; PEARSON, ALEXANDER T.; KOWALSKI, LUIZ PAULO
Fonte: Oral Surgery Oral Medicine Oral Pathology Oral Radiology , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A2
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Previsão do preço do carbono por modelos de aprendizado de máquina (2023)
Artigo publicado
Autores: KANDA, JORGE YOSHIO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: REVISTA AMAZÔNIA, ORGANIZAÇÕES E SUSTENTABILIDADE , v. 12 , p. 158 - Extrato QUALIS: B1
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A NEW MODELLING FOR THE AIRCRAFT LANDING PROBLEM AND MATHEURISTIC APPROACH TO SOLVE THE PROBLEM WITH A LARGE NUMBER OF AIRCRAFT (2023)
Artigo publicado
Autores: SILVA, LORRANY CRISTINA DA; UENO, FERNANDA YUKA; SANTOS, MARISTELA OLIVEIRA DOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: PESQUISA OPERACIONAL (ONLINE) , v. 43 , p. 1 - Extrato QUALIS: B2
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DEEP LEARNING FOR AUTOMATIC SEGMENTATION OF CLINICAL PHOTOGRAPHS OF ORAL PREMALIGNANT AND MALIGNANT LESIONS (2023)
Artigo publicado
Autores: ARAUJO, ANNA LUIZA DAMACENO; SOUZA, EDUARDO SANTOS CARLOS DE; FAUSTINO, ISABEL SCHAUSLTZ PEREIRA; SIRACUSA, CRISTINA SALDIVIA; LOPES, MARCIO AJUDARTE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SANTOS-SILVA, ALAN ROGER
Fonte: Oral Surgery Oral Medicine Oral Pathology Oral Radiology , v. 136 , p. e31 - Extrato QUALIS: A2
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Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors (2023)
Artigo publicado
Autores: PEREIRA, GEAN T.; SANTOS, IURY B.A.; GARCIA, LUÍS P.F.; URRUTY, THIERRY; VISANI, MURIEL; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 649 , p. 119642 - Extrato QUALIS: A1
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The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes (2023)
Artigo publicado
Autores: AVILA SANTOS, ANDERSON PAULO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; STADLER, PETER F.; SIPOLI SANCHES, DANILO; ROCHA, ULISSES; KABIRU NATA?ALA, MUHAMMAD; KASMANAS, JONAS COELHO; BARTHOLOMÄUS, ALEXANDER; KELLER-COSTA, TINA; JURBURG, STEPHANIE D.; TAL, TAMARA; CAMARINHA-SILVA, AMÉLIA; SARAIVA, JOÃO PEDRO
Fonte: Animal Microbiome , v. 5 , p. 1 - Extrato QUALIS: C
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Named Entity Recognition: a Survey for the Portuguese Language (2023)
Artigo publicado
Autores: Hidelberg O. Albuquerque; Adriano L. I. Oliveira; Ellen Souza; Carlos Gomes; Matheus Henrique de Cerqueira Pinto; Ricardo P. S. Filho; Rosimeire Costa; Vinícius Teixeira de M. Lopes; Nádia F. F. da Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Procesamiento Del Lenguaje Natural , v. 70 , p. 171
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Online Extra Trees Regressor (2023)
Artigo publicado
Autores: MARTIELLO MASTELINI, SAULO; NAKANO, FELIPE KENJI; VENS, CELINE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , v. 34 , p. 6755 - Extrato QUALIS: A1
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Model Performance Prediction: A Meta-Learning Approach for Concept Drift Detection (2023)
Capítulo de livro publicado
Autores: Melo, Fernanda A.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; LORENA, ANA C.; Garcia, Luís P. F.
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 51
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Exploratory Study of Data Sampling Methods for Imbalanced Legal Text Classification (2023)
Capítulo de livro publicado
Autores: Freire, Daniela L.; de Almeida, Alex M. G.; de S. Dias, Márcio; Rivolli, Adriano; Pereira, Fabíola S. F.; de Godoi, Giliard A.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 108
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On the Assessment of Deep Learning Models for Named Entity Recognition of Brazilian Legal Documents (2023)
Capítulo de livro publicado
Autores: Albuquerque, Hidelberg O.; SOUZA, ELLEN; Oliveira, Adriano L. I.; Macêdo, David; Zanchettin, Cleber; Vitório, Douglas; da Silva, Nádia F. F.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 93
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Threshold-Based Classification to Enhance Confidence in Open Set of Legal Texts (2023)
Capítulo de livro publicado
Autores: Freire, Daniela L.; de Almeida, Alex M. G.; de S. Dias, Márcio; Rivolli, Adriano; Pereira, Fabíola S. F.; de Godoi, Giliard A.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 269
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2022
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Lessons learned from the NeurIPS 2021 MetaDL challenge: Backbone fine-tuning without episodic meta-learning dominates for few-shot learning image classification (2022)
Trabalhos em eventos
Autores: Adrian El Baz; Ullah Ihsan; Edésio Alcobaca; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Outros autores
Fonte: Proceedings of the NeurIPS 2021 Competitions and Demonstrations Track , p. 80
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Machine Learning Approach for Trend Prediction to Improve Returns on Brazilian Energy Market (2022)
Trabalhos em eventos
Autores: SANTOS, MOISES R.; FERREIRA, LORENA E.; JUNIOR, JOSE E. CARMO; BRAZ, DOUGLAS D. C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; TINOS, RENATO; PAULA, MARCOS B. S.; DORETTO, GABRIEL; GUARNIER, EWERTON; FILHO, DONATO SILVA; SUIAMA, DANILO Y.
Fonte: 2022 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI) , p. 1
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Market Movement Prediction Algorithm Selection by Metalearning (2022)
Trabalhos em eventos
Autores: Alvaro Valentim Pereira de Menezes Bandeira; Gabriel Monteiro Ferracioli; ROCHA DOS SANTOS, MOISES; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, KDMILE 2022 - Main Track , p. 1
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Meta-features for meta-learning (2022)
Artigo publicado
Autores: Rivolli, Adriano; GARCIA, LUÍS P.F.; SOARES, CARLOS; VANSCHOREN, JOAQUIN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 240 , p. 108101 - Extrato QUALIS: A1
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MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical descriptors (2022)
Artigo publicado
Autores: BONIDIA, ROBSON P; DOMINGUES, DOUGLAS S; SANCHES, DANILO S; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS , v. 23 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Using meta-learning for multi-target regression (2022)
Artigo publicado
Autores: AGUIAR, GABRIEL J.; SANTANA, EVERTON J.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; BARBON JUNIOR, SYLVIO
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 584 , p. 665 - Extrato QUALIS: A1
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Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses (2022)
Artigo publicado
Autores: MASTELINI, SAULO MARTIELLO; CASSAR, DANIEL R.; ALCOBAÇA, EDESIO; Tiago Botari; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; ZANOTTO, EDGAR D.
Fonte: ACTA MATERIALIA , v. 240 , p. 118302 - Extrato QUALIS: A1
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Information Theory for Biological Sequence Classification: A Novel Feature Extraction Technique Based on Tsallis Entropy (2022)
Artigo publicado
Autores: BONIDIA, ROBSON P.; AVILA SANTOS, ANDERSON P.; DE ALMEIDA, BRENO L. S.; STADLER, PETER F.; NUNES DA ROCHA, ULISSES; SANCHES, DANILO S.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Entropy , v. 24 , p. 1398 - Extrato QUALIS: A2
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MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes (2022)
Artigo publicado
Autores: NATA?ALA, MUHAMMAD KABIRU; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; STADLER, PETER F.; SIPOLI SANCHES, DANILO; NUNES DA ROCHA, ULISSES; AVILA SANTOS, ANDERSON P.; COELHO KASMANAS, JONAS; BARTHOLOMÄUS, ALEXANDER; SARAIVA, JOÃO PEDRO; GODINHO SILVA, SANDRA; KELLER-COSTA, TINA; COSTA, RODRIGO; GOMES, NEWTON C. M.
Fonte: Environmental Microbiome , v. 17 , p. 1
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BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria (2022)
Artigo publicado
Autores: Robson Parmezan Bonidia; SANTOS, ANDERSON P AVILA; DE ALMEIDA, BRENO L S; STADLER, PETER F; DA ROCHA, ULISSES N; SANCHES, DANILO S; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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UlyssesNER-Br: A Corpus of Brazilian Legislative Documents for Named Entity Recognition (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Hidelberg O. Albuquerque; Augusto Nunes; Felipe Siqueira; João P. Tarrega; Joao V. Beinotti; Marcio Dias; Matheus Silva; Miguel Gardini; Vinicius Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Adriano Lorena; Rosimeire Costa; SILVESTRE, GABRIEL DALFORNO; Ellen Souza; Nádia Félix; Douglas Vitório; Gyovana Moriyama; Lucas Martins; Luiza Soezima
Fonte: Computational Processing of the Portuguese Language. PROPOR 2022 , p. 3
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Ulysses-RFSQ: A Novel Method to Improve Legal Information Retrieval Based on Relevance Feedback (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Douglas Vitório; Ellen Souza; Lucas Martins; Nádia Félix; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Adriano L.I. Oliveira
Fonte: BRACIS 2022 , p. 1
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Computação: ciência, engenharia e arte (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Cláudia Bauzer de Medeiros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Helder Takashi Imoto Nakaya; João Marcos Travassos Romano; Marcelo Knörich Zuffo; Virgílio Augusto Fernandes Almeida
Fonte: FAPESP 60 Anos: A ciência no desenvolvimento nacional , p. 1
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Content-Based Lawsuits Document Image Retrieval (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Daniela L. Freire; Francisco Antonio Cavalcanti Lima; Roberto Mendes Portela; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Leonardo Carneiro Feltran; Lara Ayumi Nagamatsu; Kelly Cristina Ramos da Silva; Claudemir Firmino; João Eduardo Ferreira; Danilo Carlotti; Pedro Losco Takecian
Fonte: Progress in Artificial Intelligence: EPIA 2022 , p. 29
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Lawsuits Document Images Processing Classification (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Daniela Lopes Freire; Francisco Antonio Cavalcanti Lima; Roberto Mendes Portela; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Leonardo Carneiro Feltran; Lara Ayumi Nagamatsu; Kelly Cristina Ramos da Silva; Claudemir Firmino; João Eduardo Ferreira; Danilo Carlotti; Pedro Losco Takecian
Fonte: Progress in Artificial Intelligence: EPIA 2022 , p. 41
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UlyssesSD-Br: Stance Detection in Brazilian Political Polls (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Nádia Félix; Fabíola S. F. Pereira; Dyéssica F. Maia; Ingrid A. Ribeiro; Dyonnatan F. Maia; Ellen Souza; Guthemberg da S. Sampaio; Augusto S. Nunes; Lucas C. Procópio; Márcio de S. Dias; Adrio O. Alves; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Progress in Artificial Intelligence: EPIA 2022 , p. 85
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Expanding UlyssesNER-Br Named Entity Recognition Corpus with Informal User-Generated Text (2022)
Capítulo de livro publicado
Autores: Rosimeire Costa; João Pedro M. Tarrega; João Vitor P. Beinotti; Marcio Dias; Fabiola Pereira; Miguel Gardini; Vinicius Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Adriano Lorena; Nádia Félix; Matheus Silva; Hidelberg Oliveira Albuquerque; Ellen Souza; Douglas Vitório; Gabriel Silvestre; Augusto Nunes; Felipe Siqueira
Fonte: Progress in Artificial Intelligence: EPIA 2022 , p. 767
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2021
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An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms (2021)
Artigo publicado
Autores: Márcio P. Basgalupp; RODRIGO C. BARROS; DE SÁ, A. G. C.; PAPPA, G. L.; MANTOVANI, R. G.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex A. Freitas
Fonte: Evolutionary Intelligence (Print) , v. 14 , p. 1895 - Extrato QUALIS: A3
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Seasonal-Trend decomposition based on Loess + Machine Learning: Hybrid Forecasting for Monthly Univariate Time Series (2021)
Trabalhos em eventos
Autores: SILVESTRE, GABRIEL DALFORNO; DOS SANTOS, MOISES ROCHA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Assessing the data complexity of imbalanced datasets (2021)
Artigo publicado
Autores: BARELLA, VICTOR H.; GARCIA, LUÍS P.F.; de Souto, Marcilio C.P.; Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 553 , p. 83 - Extrato QUALIS: A1
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DropLeaf: A precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage (2021)
Artigo publicado
Autores: BRANDOLI, BRUNO; SPADON, GABRIEL; ESAU, TRAVIS; HENNESSY, PATRICK; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; AMER-YAHIA, SIHEM; RODRIGUES-JR, JOSE F.
Fonte: COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 180 , p. 105906 - Extrato QUALIS: A1
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SmartSORT: an MLP-based method for tracking multiple objects in real-time (2021)
Artigo publicado
Autores: MENESES, MICHEL; MATOS, LEONARDO; PRADO, BRUNO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; MACEDO, HENDRIK
Fonte: Journal of Real-Time Image Processing , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A3
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Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features (2021)
Artigo publicado
Autores: BONIDIA, ROBSON P; SAMPAIO, LUCAS D H; DOMINGUES, DOUGLAS S; PASCHOAL, ALEXANDRE R; LOPES, FABRÍCIO M; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SANCHES, DANILO S
Fonte: BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS , v. 1 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Using dynamical quantization to perform split attempts in online tree regressors (2021)
Artigo publicado
Autores: MASTELINI, SAULO MARTIELLO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 145 , p. 37 - Extrato QUALIS: A2
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Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data (2021)
Artigo publicado
Autores: ROSSI, ANDRE L. D.; Carlos Soares; Bruno Feres de Souza; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 565 , p. 262 - Extrato QUALIS: A1
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Inteligência Artificial: riscos, benefícios e uso responsável (2021)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: ESTUDOS AVANÇADOS (ONLINE) , v. 35 , p. 21 - Extrato QUALIS: A1
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Predicting and interpreting oxide glass properties by machine learning using large datasets (2021)
Artigo publicado
Autores: CASSAR, DANIEL R.; MASTELINI, SAULO MARTIELLO; Tiago Botari; ALCOBAÇA, EDESIO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; ZANOTTO, EDGAR D.
Fonte: CERAMICS INTERNATIONAL , v. 47 , p. 23958 - Extrato QUALIS: A1
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CRISPRloci:comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems (2021)
Artigo publicado
Autores: ALKHNBASHI, OMER S; SANCHES, DANILO S; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; BACKOFEN, ROLF; MITROFANOV, ALEXANDER; Robson Parmezan Bonidia; RADEN, MARTIN; TRAN, VAN DINH; EGGENHOFER, FLORIAN; SHAH, SHIRAZ A; ÖZTÜRK, EKREM; PADILHA, VICTOR A
Fonte: NUCLEIC ACIDS RESEARCH , v. 1 , p. gkab456 - Extrato QUALIS: A1
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Performance evaluation of outlier rules for labelling outliers in multidimensional dataset (2021)
Artigo publicado
Autores: Kelly Cristina Ramos da Silva; OLIVEIRA, HELDER L. COSTA DE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA MINING , v. 19 , p. 135 - Extrato QUALIS: B2
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HumanMetagenomeDB: a public repository of curated and standardized metadata for human metagenomes (2021)
Artigo publicado
Autores: KASMANAS, JONAS COELHO; NUNES DA ROCHA, ULISSES; BARTHOLOMÄUS, ALEXANDER; CORRÊA, FELIPE BORIM; TAL, TAMARA; JEHMLICH, NICO; HERBERTH, GUNDA; VON BERGEN, MARTIN; STADLER, PETER F; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NUCLEIC ACIDS RESEARCH , v. 49 , p. D743 - Extrato QUALIS: A1
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Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques (2021)
Artigo publicado
Autores: SOARES, JULIANA COATRINI; SCABINI, LEONARDO; BRAZACA, LAÍS C.; CORREA, DANIEL S.; MATTOSO, LUIZ HENRIQUE C.; DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA FERREIRA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; CARRILHO, EMANUEL; BRUNO, ODEMIR M.; MELENDEZ, MATIAS ELISEO; OLIVEIRA, OSVALDO N.; SOARES, ANDREY COATRINI; RODRIGUES, VALQUIRIA CRUZ; OITICICA, PEDRO RAMON ALMEIDA; RAYMUNDO-PEREIRA, PAULO AUGUSTO; BOTT-NETO, JOSÉ LUIZ; BUSCAGLIA, LORENZO A.; DE CASTRO, LUCAS DANIEL CHIBA; RIBAS, LUCAS C.
Fonte: Materials Chemistry Frontiers , v. 5 , p. 5658 - Extrato QUALIS: A1
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An Ensemble of Autonomous Auto-Encoders for Human Activity Recognition (2021)
Artigo publicado
Autores: Garcia, Kemilly Dearo; de Sá, Cláudio Rebelo; POEL, MANNES; Carvalho, Tiago; Mendes-Moreira, João; CARDOSO, JOÃO M.P.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Kok, Joost N.
Fonte: NEUROCOMPUTING , v. 439 , p. 271 - Extrato QUALIS: A1
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A Study of the Correlation of Metafeatures Used for Metalearning (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: Rivolli, Adriano; Garcia, Luís P. F.; LORENA, ANA C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 471
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Evaluate Pseudo Labeling and CNN for Multi-variate Time Series Classification in Low-Data Regimes (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: Ienco, Dino; Pereira-Santos, Davi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 126
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Time-Series in Hyper-parameter Initialization of Machine Learning Techniques (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: Tomas Horvath; Rafael Mantovani; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Data Engineering and Automated Learning ? IDEAL 2021 , p. 246
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An Information Retrieval Pipeline for Legislative Documents from the Brazilian Chamber of Deputies (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: Ellen Souza; Hidelberg O. Albuquerque; Adriano L.I. Oliveira; Douglas Vitório; Gyovana Moriyama; Luiz Santos; Lucas Martins; Mariana Souza; Márcio Fonseca; Nádia Félix; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Legal Knowledge and Information Systems - {JURIX} 2021: The Thirty-fourth Annual Conference, Vilnius, Lithuania, 8-10 December 2021 , p. 119
-
Evaluating Clustering Meta-features for Classifier Recommendation (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: GARCIA, LUIS P. F.; Felipe Campelo; Guilherme Ramos; Rivolli, Adriano; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Systems. BRACIS 2021 , p. 1
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Evaluating Topic Models in Portuguese Political Comments About Bills from Brazil?s Chamber of Deputies (2021)
Capítulo de livro publicado
Autores: Nádia Félix; Marilia Silva; Fabiola Pereira; João Pedro M. Tarrega; João Vitor P. Beinotti; Márcio Fonseca; Francisco Edmundo de Andrade; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Systems. BRACIS 2021 , p. 1
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2020
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Explainable Machine Learning Algorithms To Predict Glass Transition Temperature (2020)
Artigo publicado
Autores: ALCOBACA, EDESIO; MASTELINI, SAULO M.; Tiago Botari; Bruno de Almeida Pimentel; Daniel R. Cassar; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Edgar Zanotto
Fonte: ACTA MATERIALIA , v. 188 , p. 92 - Extrato QUALIS: A1
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An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning (2020)
Artigo publicado
Autores: Rivolli, Adriano; Jesse Read; Carlos M. Soares; Bernhard Pfahringer; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: MACHINE LEARNING , v. 109 , p. 1509 - Extrato QUALIS: A2
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A Meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms (2020)
Artigo publicado
Autores: PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 195 , p. 105682 - Extrato QUALIS: A1
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An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions (2020)
Artigo publicado
Autores: MANO, LEANDRO Y.; FAIÇAL, BRUNO S.; GONÇALVES, VINÍCIUS P.; PESSIN, GUSTAVO; GOMES, PEDRO H.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; UEYAMA, JÓ
Fonte: SOFT COMPUTING , v. 24 , p. 8467 - Extrato QUALIS: A1
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Ensemble of Classifiers Based on Multiobjective Genetic Sampling for Imbalanced Data (2020)
Artigo publicado
Autores: FERNANDES, EVERLANDIO R. Q.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; YAO, XIN
Fonte: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING , v. 32 , p. 1104 - Extrato QUALIS: A1
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CRISPRcasIdentifier: Machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems (2020)
Artigo publicado
Autores: PADILHA, VICTOR A; ALKHNBASHI, OMER S; SHAH, SHIRAZ A; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; BACKOFEN, ROLF
Fonte: GigaScience , v. 9 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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An analysis of COVID-19 mortality underreporting based on data available from official Brazilian government internet portals (Preprint) (2020)
Artigo publicado
Autores: VEIGA E SILVA, LENA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; LISBOA FRANCES, CARLOS RENATO; DE ANDRADE ABI HARB, MARIA DA PENHA; TEIXEIRA BARBOSA DOS SANTOS, AUREA MILENE; DE MATTOS TEIXEIRA, CARLOS ANDRÉ; MACEDO GOMES, VITOR HUGO; SILVA CARDOSO, EVELIN HELENA; SILVA DA SILVA, MARCELINO; LANKALAPALLI VIJAYKUMAR, NANDAMUDI; VENÂNCIO CARVALHO, SOLON
Fonte: JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH , v. 22 , p. e21413 - Extrato QUALIS: A1
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Characterizing the Impact of Social Inequality on COVID-19 propagation in developing countries (2020)
Artigo publicado
Autores: SILVA CARDOSO, EVELIN HELENA; DA SILVA, MARCELINO SILVA; DE ALBUQUERQUE FELIX, FRANCISCO EGUINALDO; DE CARVALHO, SOLON VENANCIO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; VIJAYKUMAR, NANDAMUDI; FRANCES, CARLOS RENATO LISBOA
Fonte: IEEE Access , v. 8 , p. 172563 - Extrato QUALIS: A3
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A Novel Decomposing Model With Evolutionary Algorithms for Feature Selection in Long Non-Coding RNAs (2020)
Artigo publicado
Autores: BONIDIA, ROBSON P.; MACHIDA, JAQUELINE SAYURI; NEGRI, TATIANNE C.; ALVES, WONDER A. L.; KASHIWABARA, ANDRE Y.; DOMINGUES, DOUGLAS S.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; PASCHOAL, ALEXANDRE R.; SANCHES, DANILO S.
Fonte: IEEE Access , v. 8 , p. 181683 - Extrato QUALIS: A3
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MFE: towards reproducible meta-feature extraction (2020)
Artigo publicado
Autores: Edésio Alcobaca; Felipe Siqueira; Rivolli, Adriano; GARCIA, LUIS; Jefferson T. Oliva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH , v. 21 , p. 4503 - Extrato QUALIS: A1
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?Boosting Meta-Learning with Simulated Data Complexity Measures (2020)
Artigo publicado
Autores: GARCIA, LUIS P. F.; Adriano Rivolli; Edesio Pinto de Souza Alcobaça Neto; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F
Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 24 , p. 1011 - Extrato QUALIS: B2
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A Study on Hyperparameter Configuration for Human Activity Recognition (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Garcia, Kemilly D.; Carvalho, Tiago; Mendes-Moreira, João; Cardoso, João M. P.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Advances in Intelligent Systems and Computing , p. 47
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Gradient Boosting Machine and LSTM Network for Online Harassment Detection and Categorization in Social Media (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Pereira, Fabíola S. F.; Andrade, Thiago; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Communications in Computer and Information Science , p. 314
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Local Interpretation Methods to Machine Learning Using the Domain of the Feature Space (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Tiago Botari; Rafael Izbicki; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16?20, 2019, Proceedings, Part II , p. 1
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Multi-objective Basic Variable Neighborhood Search for Portfolio Selection (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: de Queiroz, Thiago Alves; Mundim, Leandro Resende; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 67
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Evaluation of Error Metrics for Meta-learning Label Definition in the Forecasting Task (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Santos, Moisés R.; Mundim, Leandro R.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 397
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Simulating Complexity Measures on Imbalanced Datasets (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: BARELLA, VICTOR H.; Garcia, Luís P. F.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 498
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Combining Mutation and Gene Network Data in a Machine Learning Approach for False-Positive Cancer Driver Gene Discovery (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Renato Feijo; Ramos, Rodrigo Henrique; de Oliveira Lage Ferreira, Cynthia; Evangelista, Adriane Feijo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Simao, Adenilso
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 81
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2019
-
Qualitative data clustering: a new Integer Linear Programming model (2019)
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
Fonte: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
-
Inducing Hierarchical Multi-label Classification rules with Genetic Algorithms (2019)
Artigo publicado
Autores: Ricardo Cerri; Rodrigo Coelho Barros; Márcio P. Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 77 , p. 584 - Extrato QUALIS: A1
-
Unsupervised Meta-Learning for Clustering Algorithm Recommendation (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
-
-
A Study on Hyperparameter Configuration for Human Activity Recognition (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: Kemilly Dearo; Tiago Carvalho; Moreira, João Mendes; João Cardoso; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO) 2019 , p. 47
-
Online Clustering for Novelty Detection and Concept Drift in Data Streams (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: Kemilly Dearo; Mannes Poel; Joost N. Kok; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Progress in Artificial Intelligence, 19th EPIA Conference on Artificial Intelligence, (EPIA) 2019 , p. 448
-
Feature-Based Time Series Classification for Service Request Opening Prediction in the Telecom Industry (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: Fabiola Pereira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Rafael Assis; Maxley Costa; Elaine Faria; Rita Maria da Silva Julia; Umberto Barcelos; Jony Melo
Fonte: Progress in Artificial Intelligence, 19th EPIA Conference on Artificial Intelligence, (EPIA) 2019 , p. 120
-
Online Local Boosting: Improving Performance in Online Decision Trees (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: TURRISI DA COSTA, VICTOR GUILHERME; MARTIELLO MASTELINI, SAULO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; BARBON, SYLVIO
Fonte: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 132
-
The Influence of Sampling on Imbalanced Data Classification (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: BARELLA, VICTOR; GARCIA, LUIS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 210
-
Selecting the Most Relevant Features for the Identification of Long Non-Coding RNAs in Plants (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: PARMEZAN BONIDIA, ROBSON; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; ROSSI PASCHOAL, ALEXANDRE; SIPOLI SANCHES, DANILO
Fonte: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 539
-
Explainable Machine Learning for Breast Cancer Diagnosis (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: BRITO-SARRACINO, TAMIRES; ROCHA DOS SANTOS, MOISES; FREIRE ANTUNES, ERIC; BATISTA DE ANDRADE SANTOS, IURY; COELHO KASMANAS, JONAS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 681
-
A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: MÁRQUEZ, RENNY; WEBER, RICHARD; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining , p. 728
-
Empirical Investigation of Active Learning Strategies (2019)
Artigo publicado
Autores: D. Santos; Ricardo Prudêncio; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NEUROCOMPUTING , v. 326 , p. 15 - Extrato QUALIS: A1
-
The utiml Package: Multi-label Classification in R (2019)
Artigo publicado
Autores: Adriano Rivolli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: R Journal , v. 10 , p. 24 - Extrato QUALIS: A2
-
New label noise injection methods for the evaluation of noise filters (2019)
Artigo publicado
Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Jens Lehmann; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena
Fonte: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 163 , p. 693 - Extrato QUALIS: A1
-
A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning (2019)
Artigo publicado
Autores: Bruno de Almeida Pimentel; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 477 , p. 203 - Extrato QUALIS: A1
-
Evolutionary inversion of class distribution in overlapping areas for multi-class imbalanced learning (2019)
Artigo publicado
Autores: Everlândio Fernandes; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 494 , p. 141 - Extrato QUALIS: A1
-
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers (2019)
Artigo publicado
Autores: Rafael Mantovani; ROSSI, ANDRE L. D.; ALCOBACA, EDESIO; Joaquin Vanschoren; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , p. 193 - Extrato QUALIS: A1
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Adaptive Biometric Systems (2019)
Artigo publicado
Autores: Paulo H. Pisani; Abir Mhenni; Romain Giot; Estelle Cherrier; Norman Poh; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Christophe Rosenberger; Najoua Essoukri Ben Amara
Fonte: ACM COMPUTING SURVEYS , v. 52 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
-
Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information (2019)
Artigo publicado
Autores: PADILHA, VICTOR ALEXANDRE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 85 , p. 105688 - Extrato QUALIS: A1
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Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators (2019)
Artigo publicado
Autores: SPADON, GABRIEL; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A.
Fonte: Scientific Reports , v. 9 , p. 11801 - Extrato QUALIS: A1
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A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm (2019)
Artigo publicado
Autores: AGUIAR, GABRIEL JONAS; MANTOVANI, RAFAEL GOMES; MASTELINI, SAULO M.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; CAMPOS, GABRIEL F.C.; JUNIOR, SYLVIO BARBON
Fonte: PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 128 , p. 480 - Extrato QUALIS: A2
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Bringing robustness against adversarial attacks (2019)
Artigo publicado
Autores: Gean Trindade; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Nature Machine Intelligence , v. 1 , p. 499 - Extrato QUALIS: A1
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Anomaly Detection in Sequential Data: Principles and Case Studies (2019)
Capítulo de livro publicado
Autores: Andrade, Thiago; João Gama; Ribeiro, Rita P.; Sousa, Wesllen; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering , p. 1
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Improving Portfolio Optimization Using Weighted Link Prediction in Dynamic Stock Networks (2019)
Capítulo de livro publicado
Autores: Castilho, Douglas; João Gama; Mundim, Leandro R.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 340
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Ensemble Clustering for Novelty Detection in Data Streams (2019)
Capítulo de livro publicado
Autores: Garcia, Kemilly Dearo; de Faria, Elaine Ribeiro; de Sá, Cláudio Rebelo; Mendes-Moreira, João; Aggarwal, Charu C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Kok, Joost N.
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 460
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Improving the AHT in Telecommunication Companies by Automatic Modeling of Call Center Service (2019)
Capítulo de livro publicado
Autores: de Castro Neto, Henrique; de Assis, Josiane Esteves; Julia, Rita Maria Silva; Paiva, Elaine Ribeiro Faria; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Junior, Anisio Pereira Santos; Peres, Diansley Raphael Santos; Julia, Etienne Silva; de Melo, Jony Teixeira; Barcelos, Umberto Maia
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 96
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2018
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Multi-label Feature Selection Techniques for Hierarchical Multi-label Protein Function Prediction (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: CERRI, RICARDO; MANTOVANI, RAFAEL G.; BASGALUPP, MARCIO P.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Preprocessing Technique for Cluster Editing via Integer Linear Programming (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: LORENA, LUIZ HENRIQUE NOGUEIRA; Quiles, Marcos Gonçalves; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; LORENA, LUIZ ANTONIO NOGUEIRA
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 287
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A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18 , p. 1393
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A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: MACHADO, BRUNO BRANDOLI; SPADON, GABRIEL; ARRUDA, MAURO S.; GONCALVES, WESLEY N.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; RODRIGUES-JR, JOSE F.
Fonte: Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18 , p. 956
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Data Complexity Measures for Imbalanced Classification Tasks (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: BARELLA, VICTOR H.; GARCIA, LUIS P. F.; DE SOUTO, MARCILIO P.; Ana Carolina Lorena; DE CARVALHO, ANDRE
Fonte: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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CF4CF (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems - RecSys '18 , p. 357
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Statistical versus Distance-Based Meta-Features for Clustering Algorithm recommendation Using Meta-Learning (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Label Expansion for Multi-label Classification (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: Rivolli, Adriano; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 414
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Dimensionality Reduction for the Algorithm Recommendation Problem (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: ALCOBACA, EDESIO; G. MANTOVANI, RAFAEL; ROSSI, ANDRE L. D.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 318
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Making Data Stream Classification Tree-Based Ensembles Lighter (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: COSTA, VICTOR G. TURRISI DA; MASTELINI, SAULO M.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; BARBON, SYLVIO
Fonte: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 480
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A Study of Biclustering Coherence Measures for Gene Expression Data (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: PADILHA, VICTOR ALEXANDRE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 546
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A comparative analysis of the automatic modeling of Learning Styles through Machine Learning techniques (2018)
Trabalhos em eventos
Autores: FERREIRA, LUCAS D; SPADON, GABRIEL; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; RODRIGUES, JOSE F
Fonte: 2018 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) , p. 1
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An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams (2018)
Artigo publicado
Autores: Alberto Verdecia-Cabrera; Isvani Frías-Blanco; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 22 , p. 787 - Extrato QUALIS: B2
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Metalearning and Recommender Systems: A literature review and empirical study on the algorithm selection problem for Collaborative Filtering (2018)
Artigo publicado
Autores: Cunha, Tiago; Carlos M. Soares; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 423 , p. 128 - Extrato QUALIS: A1
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Enhancing multilabel classification for food truck recommendation (2018)
Artigo publicado
Autores: Rivolli, Adriano; Carlos M. Soares; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: EXPERT SYSTEMS , v. 35 , p. e12304 - Extrato QUALIS: A3
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Adaptive Biometric Systems using Ensembles (2018)
Artigo publicado
Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F
Fonte: IEEE INTELLIGENT SYSTEMS , v. PP , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Predicting glass transition temperatures using neural networks (2018)
Artigo publicado
Autores: Daniel R. Cassar; Edgar Zanotto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: ACTA MATERIALIA , v. 159 , p. 249 - Extrato QUALIS: A1
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Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining (2018)
Artigo publicado
Autores: Victor G. T. da Costa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Sylvio Barbon Jr
Fonte: PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 116 , p. 22 - Extrato QUALIS: A2
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A General Introduction to Data Analytics (2018)
Livro publicado ou organizado
Autores: Moreira, João Mendes; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Horváth, Tomá¿
Fonte:
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CF4CF-META: Hybrid Collaborative Filtering Algorithm Selection Framework (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 114
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$$S^2FS$$: Single Score Feature Selection Applied to the Problem of Distinguishing Long Non-coding RNAs from Protein Coding Transcripts (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: Kümmel, Bruno C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Brigido, Marcelo M.; Ralha, Célia G.; Walter, Maria Emilia M. T.
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 103
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A Cluster-Based Prototype Reduction for Online Classification (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: Garcia, Kemilly Dearo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Mendes-Moreira, João
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 603
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Unsupervised Domain Adaptation for Human Activity Recognition (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: Barbosa, Paulo; Garcia, Kemilly Dearo; Mendes-Moreira, João; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 623
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Aprendizado de Máquina: Aprendendo a ser artificialmente inteligente (2018)
Textos em jornais de notícias/revistas
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: https://blogs.oglobo.globo.com/ciencia-matematica/post/aprendizado-de-maquina-aprendendo-ser-artificialmente-inteligente.html
2017
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Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem (2017)
Artigo publicado
Autores: MÁXIMO, VINÍCIUS R.; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Computers & Operations Research , v. 78 , p. 129 - Extrato QUALIS: A1
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Metalearning for Context-aware Filtering (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems - RecSys '17 , p. 14
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Anomaly Detection Through Temporal Abstractions on Intensive Care Data: Position Paper (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: GELATTI, GIOVANA JASKULSKI; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; RODRIGUES, PEDRO PEREIRA
Fonte: 2017 IEEE 30th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS) , p. 354
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A Machine Learning-Based Approach for Prediction of Plant Protection Product Deposition (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: JUNIOR, CARLOS R. G.; GOMES, PEDRO H.; MANO, LEANDRO Y.; DE OLIVEIRA, RONE B.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; FAICAL, BRUNO S.
Fonte: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 234
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A Comparison of Hierarchical Biclustering Ensemble Methods (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: PADILHA, VICTOR ALEXANDRE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 318
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Using a multi-objective artificial immune system approach for biodiversity conservation (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; Walter, Maria Emilia; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; TELLES, MARIANA P. C.; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F.
Fonte: 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD) , p. 1063
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Detectar anomalias a fim de facilitar o diagnóstico médico por meio de agrupamento de dados e abstrações temporais (2017)
Trabalhos em eventos
Autores: GELATTI, GIOVANA JASKULSKI; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; RODRIGUES, PEDRO PEREIRA
Fonte: Anais da XXIV Jornadas de Classificação e Análise de Dados (JOCLAD 2017) , p. 97
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Adaptive Algorithms applied to Accelerometer Biometrics in a Data Stream Context (2017)
Artigo publicado
Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F
Fonte: Intelligent Data Analysis (Print) , v. 21 , p. 353 - Extrato QUALIS: B2
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Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research (2017)
Artigo publicado
Autores: HORVÁTH, TOMÁ?; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Natural Computing , v. 16 , p. 441 - Extrato QUALIS: A4
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A guidance of data stream characterization for meta-learning (2017)
Artigo publicado
Autores: André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos M. Soares; Bruno Feres de Souza
Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 21 , p. 1015 - Extrato QUALIS: B2
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The NoiseFiltersR Package: Label Noise Preprocessing in R (2017)
Artigo publicado
Autores: Pablo Morales Alvarez; Julian Luengo; Luis Paulo Faina Garcia; A Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; F. Herrera
Fonte: R Journal , v. 9 , p. 219 - Extrato QUALIS: A2
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An adaptive approach for UAV-based pesticide spraying in dynamic environments (2017)
Artigo publicado
Autores: Bruno Faiçal; Heitor Lopes; Pedro Gomes; Leandro Mano; Gustavo Pessin; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Bhaskar Krishnamachari; Jo Ueyama
Fonte: COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 138 , p. 210 - Extrato QUALIS: A1
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Deep Learning for Biological Image Classification (2017)
Artigo publicado
Autores: Carlos Oliveira Affonso; André Rossi; Fábio Henrique Antunes Vieira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 85 , p. 114 - Extrato QUALIS: A1
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Score normalization applied to adaptive biometric systems (2017)
Artigo publicado
Autores: Paulo Henrique Pisani; Norman Poh; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena
Fonte: COMPUTERS & SECURITY , v. 70 , p. 565 - Extrato QUALIS: A1
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Effects of Random Sampling on SVM Hyper-parameter Tuning (2017)
Capítulo de livro publicado
Autores: Horváth, Tomá¿; MANTOVANI, RAFAEL G.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Advances in Intelligent Systems and Computing , p. 268
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Food Truck Recommendation Using Multi-label Classification (2017)
Capítulo de livro publicado
Autores: Rivolli, Adriano; Parker, Larissa C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 585
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Recommending Collaborative Filtering Algorithms Using Subsampling Landmarkers (2017)
Capítulo de livro publicado
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 189
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2016
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Fast adaptive stacking of ensembles (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: FRÍAS-BLANCO, ISVANI; VERDECIA-CABRERA, ALBERTO; ORTIZ-DÍAZ, AGUSTÍN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '16 , p. 929
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Hyper-Parameter Tuning of a Decision Tree Induction Algorithm (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: MANTOVANI, RAFAEL G.; HORVATH, TOMAS; CERRI, RICARDO; VANSCHOREN, JOAQUIN; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 37
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Automatic Selection of Learning Bias for Active Sampling (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: SANTOS, DAVI P. DOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 55
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DualRadviz: Preserving Context between Classification Evaluation and Data Exploration with RadViz (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: CORREA, IGOR BUENO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 241
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The Use of Autonomous UAVs to Improve Pesticide Application in Crop Fields (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: FAICAL, BRUNO S.; UEYAMA, JO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM) , p. 32
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MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams (2016)
Artigo publicado
Autores: Elaine Faria; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery , v. 30 , p. 640 - Extrato QUALIS: A1
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Endowing a Content-Based Medical Image Retrieval System with Perceptual Similarity Using Ensemble Strategy (2016)
Artigo publicado
Autores: BEDO, MARCOS VINICIUS NAVES; PEREIRA DOS SANTOS, DAVI; PONCIANO-SILVA, MARCELO; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; TRAINA, CAETANO
Fonte: Journal of Digital Imaging , v. 29 , p. 22 - Extrato QUALIS: A2
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Novelty detection in data streams (2016)
Artigo publicado
Autores: Elaine Faria; Isabel J. C. R. Gonçalves; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Artificial Intelligence Review , v. 45 , p. 235 - Extrato QUALIS: A1
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Fine-Tuning of UAV Control Rules for Spraying Pesticides on Crop Fields: An Approach for Dynamic Environments (2016)
Artigo publicado
Autores: FAICAL, BRUNO S.; PESSIN, GUSTAVO; FILHO, GERALDO P.R.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Pedro Gomes; Jo Ueyama
Fonte: International Journal on Artificial Intelligence Tools , v. 25 , p. 1660003 - Extrato QUALIS: B1
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Enhanced Template Update: Application to Keystroke Dynamics (2016)
Artigo publicado
Autores: PISANI, PAULO H.; Romain Giot; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena
Fonte: Computers & Security , v. 60 , p. 134 - Extrato QUALIS: A1
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Automatic learning of pre-miRNAs from different species (2016)
Artigo publicado
Autores: Ivani de Oliveira Negrão Lopes; Alexander Schliep; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: BMC Bioinformatics , v. 17 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Online Adaptive Decision Trees Based on Concentration Inequalities (2016)
Artigo publicado
Autores: Isvani Frías-Blanco; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Gonzalo Ramos; José del Campo Ávila; Rafael Morales
Fonte: Knowledge-Based Systems , v. 104 , p. 179 - Extrato QUALIS: A1
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Meta-learning to Select the Best Meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a Comparison of Meta-features (2016)
Artigo publicado
Autores: Jorge Kanda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Eduardo Hruschka; Carlos M. Soares; Pavel Brazdil
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 12 , p. 393 - Extrato QUALIS: A1
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Ensembles of label noise filters: a ranking approach (2016)
Artigo publicado
Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; Stan Matwin; CARVALHO, ANDRÉ C P L F
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery (Dordrecht. Online) , v. 30 , p. 1192 - Extrato QUALIS: A1
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Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction (2016)
Artigo publicado
Autores: Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Rodrigo Barros; Yaochu Jin
Fonte: BMC Bioinformatics , v. 17 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Selecting Collaborative Filtering Algorithms Using Metalearning (2016)
Capítulo de livro publicado
Autores: Cunha, Tiago; SOARES, CARLOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 393
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2015
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An evolutionary sampling approach for classification with imbalanced data (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: FERNANDES, EVERLANDIO R. Q.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; COELHO, ANDRE L.V.
Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Ensemble of Adaptive Algorithms for Keystroke Dynamics (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE
Fonte: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 310
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Hierarchical classification of Gene Ontology-based protein functions with neural networks (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: CERRI, RICARDO; Rodrigo C. Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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To tune or not to tune: Recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: MANTOVANI, RAFAEL G.; ROSSI, ANDRE L. D.; VANSCHOREN, JOAQUIN; BISCHL, BERND; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Effectiveness of Random Search in SVM hyper-parameter tuning (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: MANTOVANI, RAFAEL G.; ROSSI, ANDRE L. D.; VANSCHOREN, JOAQUIN; BISCHL, BERND; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1
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Meta-learning Recommendation of Default Hyper-parameter Values for SVMs in Classification Tasks (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: Rafael Mantovani; André Rossi; Joaquin Vanschoren; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the MetaSel 2015: Meta-Learning and Algorithm Selection , p. 1
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Transmission of Wireless Neural Signals through a 0.18um CMOS Low-Power Amplifier (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: Mário Gazziro; Dilvan Moreira; J F Rodrigues Jr.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; S. E. Saddow
Fonte: Proceedings of the 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Societ, 2015 , p. 5094
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Using Multi-Objective Artificial Immune Systems to Find Core Collections Based on Molecular Markers (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; WALTER, MARIA EMILIA M.T.; TIMMIS, JON; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; TELLES, MARIANA P.C.; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F.
Fonte: Proceedings of the 2015 on Genetic and Evolutionary Computation Conference - GECCO '15 , p. 1271
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Selectively Inhibiting Learning Bias for Active Sampling (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: SANTOS, DAVI P. DOS; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 62
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Adapting Noise Filters for Ranking (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; GARCIA, LUIS PAULO FAINA; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE
Fonte: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 299
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Challenges in Computational Sustainability: a New Multi-Objective Artificial Immune System Approach to Deal with Biodiversity Conservation (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; Walter, Maria Emilia M. T.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; TELLES, MARIANA P. C.; Diniz-Filho, José Alexandre
Fonte: Proceedings of the Workshop on Evolutionary Multi-Objective Optimization at the IEEE 2015 InternationalCongress on Evolutionary Computation, CEC?2015 , p. 1
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Filter Feature Selection for One-Class Classification (2015)
Artigo publicado
Autores: LORENA, LUIZ H N; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena
Fonte: Journal of Intelligent & Robotic Systems , v. 80 , p. 227 - Extrato QUALIS: A2
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Adaptive Positive Selection for Keystroke Dynamics (2015)
Artigo publicado
Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.
Fonte: Journal of Intelligent & Robotic Systems , v. 80 , p. 277 - Extrato QUALIS: A2
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Effect of label noise in the complexity of classification problems (2015)
Artigo publicado
Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Carvalho, André C. P. L. F.; Ana Carolina Lorena
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 160 , p. 108 - Extrato QUALIS: A1
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Noise detection in the meta-learning level (2015)
Artigo publicado
Autores: Luís P. Garcia; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 176 , p. 14 - Extrato QUALIS: A1
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Multi-objective optimization for plant germplasm collection conservation of genetic resources based on molecular variability (2015)
Artigo publicado
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; WALTER, MARIA EMÍLIA M. T.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SOARES, THANNYA N.; TELLES, MARIANA P. C.; LOYOLA, RAFAEL D.; DINIZ-FILHO, JOSÉ ALEXANDRE F.
Fonte: Tree Genetics & Genomes (Print) , v. 11 , p. 16 - Extrato QUALIS: A1
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Evaluation of Multiclass Novelty Detection Algorithms for Data Streams (2015)
Artigo publicado
Autores: Elaine Faria; Isabel J. C. R. Gonçalves; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print) , v. 27 , p. 2961 - Extrato QUALIS: A1
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Multi-objective optimization in systematic conservation planning and the representation of genetic variability among populations (2015)
Artigo publicado
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; WALTER, MARIA EMÍLIA M. T.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SOARES, THANNYA N.; TELLES, MARIANA P. C.; LOYOLA, RAFAEL D.; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F.
Fonte: Genetics and Molecular Research , v. 14 , p. 6744 - Extrato QUALIS: B2
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Using the One-vs-One decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems (2015)
Artigo publicado
Autores: GARCIA, LUÍS P.F.; SÁEZ, JOSÉ A.; LUENGO, JULIÁN; Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.; HERRERA, FRANCISCO
Fonte: Knowledge-Based Systems , v. 90 , p. 153 - Extrato QUALIS: A1
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An Extensive Evaluation of Decision Tree-Based Hierarchical Multilabel Classification Methods and Performance Measures (2015)
Artigo publicado
Autores: CERRI, RICARDO; PAPPA, GISELE L.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; FREITAS, ALEX A.
Fonte: Computational Intelligence , v. 31 , p. 1 - Extrato QUALIS: A4
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A Projection Pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets (2015)
Artigo publicado
Autores: ESPEZUA, SOLEDAD; VILLANUEVA, EDWIN; MACIEL, CARLOS D.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 149 , p. 767 - Extrato QUALIS: A1
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Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms (2015)
Livro publicado ou organizado
Autores: Rodrigo Barros; Alex Freitas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte:
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A Multi-objective Optimization Approach Associated to Climate Change Analysis to Improve Systematic Conservation Planning (2015)
Capítulo de livro publicado
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; TIMMIS, JON; Walter, Maria Emilia; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Simon, Lorena; Loyola, Rafael; Diniz-Filho, José Alexandre
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 458
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2014
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Evolutionary Design of Decision-Tree Algorithms Tailored to Microarray Gene Expression Data Sets (2014)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; Alex Freitas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 18 , p. 873 - Extrato QUALIS: A1
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Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation (2014)
Artigo publicado
Autores: Márcio Basgalupp; Rodrigo Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: Information Sciences , v. 258 , p. 160 - Extrato QUALIS: A1
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Investigating fitness functions for a hyper-heuristic evolutionary algorithm in the context of balanced and imbalanced data classification (2014)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo C. Barros; BASGALUPP, MÁRCIO P.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Genetic Programming and Evolvable Machines (Print) , v. 16 , p. 241 - Extrato QUALIS: A3
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Comparison of Active Learning Strategies and Proposal of a Multiclass Hypothesis Space Search (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: David S. dos Santos Jr; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 9th International Conference of Hybrid Artificial Intelligence Systems, HAIS 2014 , p. 618
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A flocking-like technique to perform semi-supervised learning (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: GUELERI, ROBERTO A.; CUPERTINO, THIAGO H.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Liang Zhao
Fonte: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1579
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PVis ? Partitions visualizer: Extracting knowledge by visualizing a collection of partitions (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: Katti Faceli; SAKATA, TIEMI C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; DE SOUTO, MARCILIO C. P.
Fonte: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 3056
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Adaptive Algorithms in Accelerometer Biometrics (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE CARLOS
Fonte: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 336
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Fine-Tuning of UAV Control Rules for Spraying Pesticides on Crop Fields (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: FAICAL, BRUNO S.; PESSIN, GUSTAVO; FILHO, GERALDO P.R.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; FURQUIM, GUSTAVO; UEYAMA, JO
Fonte: 2014 IEEE 26th International Conference on Tools with Artificial Intelligence , p. 527
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Ensembles de Classificadores para Bases de Dados Desbalanceadas: Uma Abordagem Baseada em Amostragem Evolucionária. (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: Everlândio Fernandes; André Luis Coelho; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe) , p. 1
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Multi-objective optimization applied to systematic conservation planning and spatial conservation priorities under climate change (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: SCHLOTTFELDT, SHANA; TIMMIS, JON; WALTER, MARIA EMILIA M.T.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F.; SIMON, LORENA M.; LOYOLA, RAFAEL D.; TELLES, MARIANA P.C.
Fonte: Proceedings of the 2014 conference companion on Genetic and evolutionary computation companion - GECCO Comp '14 , p. 177
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Evolving relational hierarchical classification rules for predicting gene ontology-based protein functions (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: CERRI, RICARDO; Rodrigo C. Barros; FREITAS, ALEX A.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 2014 conference companion on Genetic and evolutionary computation companion - GECCO Comp '14 , p. 1279
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Unsupervised density-based behavior change detection in data streams (2014)
Artigo publicado
Autores: Rosane Maffei Vallim; José Augusto de Andrade Jr.; Rodrigo Mello; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Intelligent Data Analysis (Print) , v. 18 , p. 181 - Extrato QUALIS: B2
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A framework for bottom-up induction of oblique decision trees (2014)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Barros; Pablo A. Jaskowiak; Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 135 , p. 3 - Extrato QUALIS: A1
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MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data (2014)
Artigo publicado
Autores: André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos M. Soares; Bruno Feres
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 127 , p. 52 - Extrato QUALIS: A1
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Hierarchical multi-label classification using local neural networks (2014)
Artigo publicado
Autores: CERRI, RICARDO; Rodrigo C. Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of Computer and System Sciences (Print) , v. 80 , p. 39 - Extrato QUALIS: A2
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The discriminant power of RNA features for pre-miRNA recognition (2014)
Artigo publicado
Autores: Ivani de Oliveira Negrão Lopes; Alexander Schliep; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: BMC Bioinformatics , v. 15 , p. 124 - Extrato QUALIS: A1
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A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters (2014)
Artigo publicado
Autores: Péricles B. C. de Miranda; Ricardo Prudêncio; Carlos M. Soares; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NEUROCOMPUTING , v. 143 , p. 27 - Extrato QUALIS: A1
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Proceedings of the International Joint Conference SOCO13-CISIS13-ICEUTE13 (2014)
Livro publicado ou organizado
Autores: Álvaro Herrero; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Bruno Baruque; Fanny Klett; Ajith Abraham; Vaclav Snasel; Pablo Bringas; Ivan Zelinka; Héctor Quintián; Emilio Corchado
Fonte:
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Proceedins of the Hybrid Artificial Intelligence Systems - 9th International Conference, HAIS 2014 (2014)
Livro publicado ou organizado
Autores: Marios M. Polycarpou; Jeng-Shyang Pan; Michal Wozniak; Héctor Quintián; Emilio Corchado; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte:
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Clustering Search Applied to Rank Aggregation (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: LORENA, LUIZ HENRIQUE NOGUEIRA; Ana Carolina Lorena; LORENA, LUIZ ANTONIO NOGUEIRA; CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE
Fonte: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 198
2013
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A grammatical evolution approach for software effort estimation (2013)
Trabalhos em eventos
Autores: Rodrigo C. Barros; BASGALUPP, MÁRCIO P.; Ricardo Cerri; DA SILVA, TIAGO S.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceeding of the fifteenth annual conference on Genetic and evolutionary computation conference - GECCO '13 , p. 1413
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Software effort prediction (2013)
Trabalhos em eventos
Autores: BASGALUPP, MÁRCIO P.; Rodrigo C. Barros; DA SILVA, TIAGO S.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '13 , p. 1109
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Automatic Design of Decision-Tree Algorithms with Evolutionary Algorithms (2013)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Coelho Barros; Márcio P. Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex A. Freitas
Fonte: EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 21 , p. 659 - Extrato QUALIS: A1
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A grammatical evolution algorithm for generation of Hierarchical Multi-Label Classification rules (2013)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; Rodrigo C. Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; FREITAS, ALEX A.
Fonte: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation , p. 454
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Novelty detection algorithm for data streams multi-class problems (2013)
Trabalhos em eventos
Autores: FARIA, ELAINE R.; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '13 , p. 795
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Algoritmos Imunológicos Adaptativos em Dinâmica da Digitação: um Contexto de Fluxo de Dados (2013)
Trabalhos em eventos
Autores: Paulo H. Pisani; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional , p. 1
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Cluster ensemble selection based on relative validity indexes (2013)
Artigo publicado
Autores: Murilo Coelho Naldi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Ricardo J. G. B. Campello
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery , v. 27 , p. 259 - Extrato QUALIS: A1
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Predicting execution time of machine learning tasks for scheduling (2013)
Artigo publicado
Autores: Rattan Priya; Bruno Feres; André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: International Journal of Hybrid Intelligent Systems , v. 10 , p. 23 - Extrato QUALIS: B3
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Data stream clustering (2013)
Artigo publicado
Autores: Jonathan de Andrade Silva; Elaine Ribeiro; Rodrigo Barros; Eduardo Hruschka; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: ACM Computing Surveys , v. 46 , p. 1 - Extrato QUALIS: A1
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Online behavior change detection in computer games (2013)
Artigo publicado
Autores: Rosane Maffei Vallim; José Augusto de Andrade Jr.; Rodrigo Mello; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Expert Systems with Applications , v. 40 , p. 6258 - Extrato QUALIS: A1
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Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning (2013)
Artigo publicado
Autores: Thiago Ferreira Covões; Rodrigo Barros; Tiago Silva da Silva; Eduardo Hruschka; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 4 , p. 357 - Extrato QUALIS: B1
2012
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Clus-DTI: Improving Decision-Tree Classification with a Clustering-based Decision-Tree Induction Algorithm (2012)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; M.Quiles; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 18 , p. 351 - Extrato QUALIS: A2
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A hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically designing decision-tree algorithms (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference (GECCO '12) , p. 1237
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A Survey of Evolutionary Algorithms for Decision Tree Induction (2012)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part C, Applications and Reviews , v. 42 , p. 291
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Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms Tailored to Flexible-Receptor Docking Data (2012)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Barros; Ana T. Winck; Karina Machado; Márcio Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Duncan Ruiz; Osmar Norberto de Souza
Fonte: BMC Bioinformatics , v. 13 , p. 310 - Extrato QUALIS: A1
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A hybrid heuristic for the k-medoids clustering problem (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference (GECCO '12) , p. 417
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Using Genetic Algorithms to Improve Prediction of Execution Times of ML Tasks (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Rattan Priya; Bruno Feres de Souza; André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Note of Computer Science - 7th International Conference on Hybrid Artificial Intelligent System (HAIS) , p. 196
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An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Péricles B. C. de Miranda; Ricardo Prudêncio; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos Soares
Fonte: LNCC - Proceedings of the Computational Science and Its Applications´ ICCSA 2012 , p. 562
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A Genetic Algorithm for Hierarchical Multi-Label Classification (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; Rodrigo Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC´2012) , p. 250
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Improving the offline clustering stage of data stream algorithms in scenarios with variable number of clusters (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Elaine Ribeiro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Proceedings of the 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC´2012) , p. 829
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Multi-objective optimization and Meta-learning for SVM parameter selection (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Péricles B. C. de Miranda; Ricardo Prudêncio; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos M. Soares
Fonte: Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks IJCNN 2012 , p. 1
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Combining a Multi-Objective Optimization Approach with Meta-Learning for SVM Parameter Selection (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Péricles B. C. de Miranda; Ricardo Prudêncio; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos Soares
Fonte: Proceedings da IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, IEEE SMC'12 , p. 1
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A Meta-Learning Approach to Select Meta-Heuristics for the Traveling Salesman Problem Using MLP-Based Label Ranking (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Jorge Kanda; Carlos Manuel Soares; Eduardo Hruschka; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the Neural Information Processing - 19th International Conference, ICONIP 2012 , p. 488
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Meta-Learning for Periodic Algorithm Selection in Time-Changing Data (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: ROSSI, ANDRE LUIS DEBIASO; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SOARES, CARLOS
Fonte: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 7
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A Density-Based Clustering Approach for Behavior Change Detection in Data Streams (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: VALLIM, ROSANE M.M.; FILHO, JOSE A. ANDRADE; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; GAMA, JOAO
Fonte: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 37
-
A Study on Class Noise Detection and Elimination (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F.
Fonte: , p. 13
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Combining Meta-Learning with Multi-objective Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection: An Experimental Analysis (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: MIRANDA, PERICLES B.C.; PRUDENCIO, RICARDO B.C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; SOARES, CARLOS
Fonte: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 1
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Combining Meta-Learning and Search Techniques to Select Parameters for Support Vector Machines (2012)
Artigo publicado
Autores: Taciana Gomes; Ricardo Prudêncio; Carlos Manuel Soares; André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NEUROCOMPUTING , v. 75 , p. 3 - Extrato QUALIS: A1
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Linking Sound, Image and Space in an Interactive Installation: Real-Time Sound Synthesis and Live Image in I/VOID/O (2012)
Artigo publicado
Autores: Daniel Luís Barreiro; Sandro Canavezzi de Abreu; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Ideas Sonicas / Sonic Ideas , v. 4(8) , p. 61 - Extrato QUALIS: B1
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2011
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Towards the Automatic Design of Decision Tree Induction Algorithms (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: 1st Workshop on Evolutionary Computation for Designing Generic Algorithms - GECCO 2011 , p. 1
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A graph clustering algorithm based on a clustering coefficient for weighted graphs (2011)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 17 , p. 19 - Extrato QUALIS: A2
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Spectral methods for graph clustering - a survey (2011)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: European Journal of Operational Research , v. 211 , p. 221 - Extrato QUALIS: A1
-
-
Hierarchical multi-label protein function prediction using local neural networks (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Advances in Bioinformatics and Computational Biology , p. 10
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Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Jorge Kanda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Eduardo Hruschka; Carlos Soares
Fonte: Anais do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional - CBIC 2011 , p. 1
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Modelagem de comportamento de jogadores por meio de agrupamento online e detecção de novidades (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Rosane Maffei Vallim; Ivan C. Andrade; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional - CBIC 2011 , p. 1
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Hierarchical Multi-label Classification for Protein Function Prediction: A Local Approach based on Neural Networks (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; Rodrigo Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais da 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications , p. 337
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Using meta-learning to recommend meta-heuristics for the traveling salesman problem (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Jorge Kanda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Eduardo Hruschka; Carlos Manuel Soares
Fonte: Proceedings of the Tenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'11) , p. 346
-
Quantifying Features Using False Nearest Neighbors: An Unsupervised Approach (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: José Augusto de Andrade Jr.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Rodrigo Mello; Salem Alelyani; Huan Liu
Fonte: Proceedings of the IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence , p. 994
-
Predicting Execution Time of Machine Learning Tasks using Metalearning (2011)
Trabalhos em eventos
Autores: Rattan Priya; Bruno Feres de Souza; André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the World Congress on Information and Communication Technologies (WICT), 2011 , p. 1193
-
Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning (2011)
Artigo publicado
Autores: Jorge Kanda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Eduardo Hruschka; Carlos Soares
Fonte: International Journal of Hybrid Intelligent Systems , v. 8 , p. 117 - Extrato QUALIS: B3
-
Efficiency Issues of Evolutionary k-Means (2011)
Artigo publicado
Autores: Murilo Coelho Naldi; Ricardo J. G. B. Campello; Eduardo Hruschka; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Applied Soft Computing (Print) , v. 11 , p. 1938 - Extrato QUALIS: A1
-
-
Adapting Non-Hierarchical Multilabel Classification Methods for Hierarchical Multilabel Classification (2011)
Artigo publicado
Autores: Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: Intelligent Data Analysis (Print) , v. 15 , p. 861 - Extrato QUALIS: B2
-
Comparing machine learning classifiers in potential distribution modelling (2011)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; Jacintho, Luis F.O.; Siqueira, Marinez F.; Giovanni, Renato De; Lohmann, Lúcia G.; de Carvalho, André C.P.L.F.; Yamamoto, Missae
Fonte: Expert Systems with Applications , v. 38 , p. 5268 - Extrato QUALIS: A1
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-
-
Machne Learning (2011)
Capítulo de livro publicado
Autores: João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Machine Learning , p. 13
2010
-
Evolutionary Model Tree Induction (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: Rodrigo Barros; Márcio Basgalupp; Duncan Ruiz; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas
Fonte: Proceedings ACM SAC 2010 , p. 1131
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Investigation of a new GRASP-based clustering algorithm applied to biological data (2010)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Computers & Operations Research , v. 37 , p. 1381 - Extrato QUALIS: A1
-
Knowledge Discovery from Data Streams (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: João Gama; Pedro Pereira Rodrigues; Eduardo Jaques Spinosa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: NATO Science for Peace and Security Series - D: Information and Communication Security , p. 125
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-
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Determinação Automática do Número Ótimo de Iterações do Filtro de Difusão Anisotrópica para Redução de Ruídos de Imagens 3D de Ressonância Magnética do Cérebro (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: Yuri Saito; Jefferson Teixeira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Antonio Carlos dos Santos; P. Marques; R. Ferrari
Fonte: XXX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação , p. 1600
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-
Hierarchical Multilabel Classification Using Top-Down Label Combination and Artificial Neural Networks (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do XI Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN´2010)
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Improvements on the Partitions Selection Strategy for Set of Clustering Solutions (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: Katti Faceli; Tiemi Sakata; Marcílio Souto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do XI Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN´2010)
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Empirical Evaluation of Ranking Prediction Methods for Gene Expression Data Classification (2010)
Trabalhos em eventos
Autores: Bruno Feres de Souza; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos Manuel Soares
Fonte: Lecture Notes in Computer Science Iberamia 2010 , p. 194
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Modelo Estatístico para a Determinação do Número Ótimo de Iterações do Filtro de Difusão Anisotrópica Aplicado à Redução de Ruído de Imagens de Ressonância Magnética do Cérebro (2010)
Artigo publicado
Autores: Yuri Saito; R. Ferrari; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques; Antonio Carlos dos Santos; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Revista de Informática Teórica e Aplicada (Impresso) , v. 17 , p. 31 - Extrato QUALIS: B3
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-
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Partitions Selection Strategy for Set of Clustering Solutions (2010)
Artigo publicado
Autores: Katti Faceli; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Tiemi Sakata; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 73 , p. 2809 - Extrato QUALIS: A1
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Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures (2010)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 73 , p. 2837 - Extrato QUALIS: A1
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2009
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Lexicographic multi-objective evolutionary induction of decision trees (2009)
Artigo publicado
Autores: Márcio Basgalupp; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Rodrigo Barros; Duncan Ruiz; Alex Freitas
Fonte: International Journal of Bio-Inspired Computation (Print) , v. 1 , p. 105 - Extrato QUALIS: A2
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LEGAL-tree: a lexicographic multi-objective genetic algorithm for decision tree induction (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Márcio Basgalupp; Rodrigo Barros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas; Duncan Ruiz
Fonte: Proceedings of the 2009 ACM symposium on Applied Computing , p. 1085
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Consensus Clustering Using Spectral Theory (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 461
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The multi-label OCS with a genetic algorithm for rule discovery: implementation and first results (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Rosane Maffei Vallim; Thyago Duque; David Goldberg; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation , p. 1323
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Use of Classification Algorithms in Noise Detection and Elimination (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Luís P. Garcia; André L. Miranda; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence , p. 417
-
Comparing methods for multilabel classification of proteins using machine learning techniques (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; Renato da Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics , p. 109
-
Ensembles of Pre-processing Techniques for Noise Detection in Gene Expression Data (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Giampaolo Libralon; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 486
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Bioinspired Parameter Tuning of MLP Networks for Gene Expression Analysis: Quality of Fitness Estimates vs. Number of Solutions Analysed (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: André Rossi; Carlos Soares; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 252
-
-
A Hybrid Approach to Learn with Imbalanced Classes using Evolutionary Algorithms (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Claudia Regina Milaré; G. Batista; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais da 9th International Conference Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering , p. 701
-
Desenvolvimento de uma Ferramenta Inteligente para o Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: T R Alencar; P. Leite; Adriano Alber de França Mendes; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do 8th Latin-American Congress on Electricity Generation and Transmission - CLAGTEE 2009 , p. 1
-
-
Novelty detection with application to data streams (2009)
Artigo publicado
Autores: Eduardo Jaques Spinosa; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 13 , p. 405 - Extrato QUALIS: B2
-
A Survey of Evolutionary Algorithms for Clustering (2009)
Artigo publicado
Autores: Eduardo Hruschka; Ricardo J. G. B. Campello; Alex Freitas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part C, Applications and Reviews , v. 39 , p. 133
-
Multi-objective Clustering Ensemble for Gene Expression Data Analysis (2009)
Artigo publicado
Autores: Katti Faceli; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Daniel Araújo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 72 , p. 2763 - Extrato QUALIS: A1
-
Quality indices for practical clustering evaluation (2009)
Artigo publicado
Autores: Margarida Cardoso; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 13 , p. 725 - Extrato QUALIS: B2
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Meta-learning Approach to Gene Expression Data Classification (2009)
Artigo publicado
Autores: Bruno Feres de Souza; Carlos Soares; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics (Print) , v. 2 , p. 285
-
Pre-processing for noise detection in gene expression classification data (2009)
Artigo publicado
Autores: Giampaolo Libralon; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society , v. 15 , p. 3 - Extrato QUALIS: A2
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Evaluation Functions for the Evolutionary Design of Multiclass Support Vector Machines (2009)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: International Journal on Computational Intelligence and Applications , v. 8 , p. 53 - Extrato QUALIS: B1
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-
-
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-
Evolutionary Fuzzy Clustering: An Overview and Efficiency Issues (2009)
Capítulo de livro publicado
Autores: Danilo Horta; Murilo Coelho Naldi; Ricardo J. G. B. Campello; Eduardo Hruschka; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Foundations of Computational Intelligence: Bio-Inspired Data Mining , p. 167
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-
2008
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Cluster-based novel concept detection in data streams applied to intrusion detection in computer networks (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo Jaques Spinosa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Proceedings of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing , p. 976
-
A New Approach for Multi-label Classification Based on Default Hierarchies and Organizational Learning (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Rosane Maffei Vallim; David Goldberg; Xavier Llorà; Thyago Duque; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the IWLCS, 11th International Workshop on Learning Classifier Systems, part of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2008) , p. 2017
-
Potential Distribution Modelling Using Machine Learning Classifiers (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; Marinez F. Siqueira; renato giovanni; André C. P. L. F. de Carvalho; ronaldo cristiano prati
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Proceedings The Twenty First International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems , p. 255
-
Tree Decomposition of Multiclass Problems (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: IEEE Proceedings of the Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 189
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A Strategy for the Selection of Solutions of the Pareto Front Approximation in Multi-objective Clustering Approaches (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Katti Faceli; Marcílio Carlos Pereira de Souto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do X Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 27
-
Bio-inspired Optimization Techniques for SVM Parameter Tuning (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do X Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 57
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Data clustering based on complex networks community detection (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Tatyana B. S. de Oliveira; Liang Zhao; Katti Faceli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the IEEE Congress of Evolutionary Computation - CEC 2008 , p. 1
-
Bio-inspired parameter tunning of MLP networks for gene expression analysis (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: André Rossi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos Soares
Fonte: Anais da 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 435
-
Metalearning for gene expression data classification (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Bruno Feres de Souza; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Carlos Manuel Soares
Fonte: Anais da 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 441
-
An application of a clustering lagrangian heuristic to identify cancer subtypes (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do XXXIX Annual Conference of the Italian Operational Research Society , p. 1
-
Top-Down Hierarchical Ensembles of Classifiers for Predicting G-Protein-Coupled-Receptor Functions (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo P. Costa; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho; Alex A. Freitas
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics , p. 35
-
Classificação Hierárquica de Proteínas Utilizando Abordagens Top-Down e Big-Bang (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Cerri; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Eduardo de Paula Costa; Alex Freitas
Fonte: Anais do IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, 2008 , p. 46
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-
Seleção de Atributos para Classificação de Grãos (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Thiago Ferreira Covões; Eduardo Hruschka; Leandro Nunes de Castro Silva; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados - WAAMD 2008 , p. 64
-
A Hybrid Case Adaptation Approach for Case-Based Reasoning (2008)
Artigo publicado
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alexandre Claudio Botazzo Delbem
Fonte: Applied Intelligence (Boston) , v. 28 , p. 101 - Extrato QUALIS: A3
-
THE DIMENSION OF ECOCs FOR MULTICLASS CLASSIFICATION PROBLEMS (2008)
Artigo publicado
Autores: PIMENTA, EDGAR; João Gama; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: International Journal of Artificial Intelligence Tools , v. 17 , p. 433 - Extrato QUALIS: B1
-
-
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Hybrid classification algorithms based on boosting and support vector machines (2008)
Artigo publicado
Autores: Thiago Turchetti Maia; A. Braga; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Kybernetes , v. 37 , p. 1469 - Extrato QUALIS: A2
-
Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems (2008)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; DECARVALHO, A
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 71 , p. 3326 - Extrato QUALIS: A1
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A review on the combination of binary classifiers in multiclass problems (2008)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F.; Gama, João M. P.
Fonte: ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. 30 , p. 19 - Extrato QUALIS: A1
-
-
-
Computational Intelligence applied to the Automatic Monitoring of Dressing Operations in an Industrial CNC Machine (2008)
Capítulo de livro publicado
Autores: Arthur Plínio de Souza Braga; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Fernando Oliveira
Fonte: Advances of Computational Intelligence in Industrial Systems , p. 249
-
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Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas (2008)
Patente
Autores: Leandro Nunes de Castro Silva; Helder Kindel; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; LORENA, ANA C.; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Helder Knide
Fonte:
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2007
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Aplicação de um Sistema Inteligente Híbrido no Planejamento de Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: P. Leite; A. Carneiro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do 28th Iberian Latin-American Conference on Computational Methods on Engineering, XXVIII CILAMCE , p. 1
-
-
Applying Case Based Based Reasoning to Sensor Fusion (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the Third International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing, ISSNIP07 , p. 1
-
OLINDDA: a cluster-based approach for detecting novelty and concept drift in data streams (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo Jaques Spinosa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Proceedings of the The 22nd Annual ACM Symposium on Applied Computing , p. 448
-
-
-
-
Comparing Several Approaches for Hierarchical Classification of Proteins with Decision Trees (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo de Paula Costa; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas; Nicholas Holden
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics - Brazilian Symposium on Bioinformatics, BSB´07 , p. 126
-
A Review of Performance Evaluation Measures for Hierarchical Classifiers. (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo de Paula Costa; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alex Freitas; Nicholas Holden
Fonte: Proceedings of the Workshop on Evaluation Methods for Machine Learning II, part of the Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence, AAAI´2007 , p. 1
-
A Hybrid Case Based Reasoning Approach for Wine Classification (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; L.H.C. Mattoso; E. Minatti; Ednaldo José Ferreira; Borato, C.; Zanus, M.
Fonte: Anais da 7th International Conference onIntelligent Systems Design and Applications, ISDA´07 , p. 395
-
Comparing Several Evaluation Functions in the Evolutionary Design of Multiclass Support Vector Machines (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: IEEE Proceedings of the 7th International Conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 53
-
Learning novel concepts: beyond one-class classification with OLINDDA (2007)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo Jaques Spinosa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Proceedings of the ECML/PKDD-2007 International Workshop on Knowledge Discovery from Ubiquitous Data Streams , p. 1
-
-
Protein cellular localization prediction with Support Vector Machines and Decision Trees? (2007)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; DECARVALHO, A
Fonte: Computers in Biology and Medicine , v. 37 , p. 115 - Extrato QUALIS: A2
-
Intelligent Monitoring of Dressing Operations Based on Textural Features of Acoustic Maps (2007)
Artigo publicado
Autores: Arthur Plínio de Souza Braga; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Fernando Oliveira
Fonte: International Journal of Manufacturing Technology and Management , v. 12 , n. 1 , p. 171 - Extrato QUALIS: B2
-
-
Evolutionary Design of Multiclass SVMs Applied to Protein Structural Class Prediction (2007)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 18 , p. 445 - Extrato QUALIS: A2
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-
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-
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A Tutorial on Hierarchical Classification with Applications in Bioinformatics (2007)
Capítulo de livro publicado
Autores: Alex Freitas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Research and Trends in Data Mining Technologies and Applications: Advances in Data Warehousing and Mining , p. 176
-
-
-
Artificial Ants in the Real World: Solving On-line Problems Using Ant Colony Optimization (2007)
Capítulo de livro publicado
Autores: Bruno Rodrigues Nery; Rodrigo Mello; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Laurence Yan
Fonte: Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization , p. 217
-
2006
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An online learning technique for coping with novelty detection and concept drift in data streams (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: Eduardo Jaques Spinosa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama
Fonte: Proceedings of the 3rd International Workshop on Knowledge Discovery in Data Streams, IWKDDS'06 , p. 1
-
Multiclass SVM Design and Parameter Selection with Genetic Algorithms (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: IEEE Proceedings 9th Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 131
-
Hybrid Genetic Algorithm Applied to the Determination of the Optimal Operation of Hydrothermal Systems (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: P. Leite; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; A. Carneiro
Fonte: Proceedings of the IX Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, SBRN'2006 , p. 1
-
-
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Multiclass SVM Model Selection Using Particle Swarm Optimization (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: Bruno Feres de Souza; R. Ishii; R. Carvo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do Sixth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'06) , p. 1
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Multi-objective Clustering Ensemble (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: Katti Faceli; Marcílio Carlos Pereira de Souto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais da Sixth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'06) , p. 6
-
Process Scheduling using Ant Colony Optimization Techniques (2006)
Trabalhos em eventos
Autores: Bruno Rodrigues Nery; Rodrigo Mello; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Lawrence Yang
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 304
-
Automatic Knowledge Learning and Case Adaptation with a Hybrid Committee Approach (2006)
Artigo publicado
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Fonte: Journal of Applied Logic , v. 4 , n. 1 , p. 26 - Extrato QUALIS: B1
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Use of Gene Dependent Mutation Probability in Evolutionary Neural Networks for Non-Stationary Problems (2006)
Artigo publicado
Autores: Renato Tinós; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 70 , n. 1 , p. 44 - Extrato QUALIS: A1
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Utilização de Redes Neurais Artificiais para Classificação de Diferentes Soluções Ultra Diluídas (2006)
Artigo publicado
Autores: Pettras Santos; Cláudio Policastro; Antônio Riul Jr.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica , v. 6 , n. 2 , p. 64 - Extrato QUALIS: C
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2005
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Minimum Spanning Trees in Hierarchical Multiclass Support Vector Machines Generation (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes of Artificial Intelligence , p. 422
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Classification of Ophthalmologic Images Using an Ensemble of Classifiers (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: Giampaolo Luiz Libralão; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Osvaldo Pinheiro
Fonte: Lecture Notes of Artificial Intelligence , p. 380
-
A Self-Organized Network for Data Clustering (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: Antonio P. G. Damiance; Liang Zhao; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes on Artificial Intelligence , p. 1189
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Applying Text Mining and Machine Learning Techniques to Gene Clusters Analysis (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: Debora Rossi de Medeiros; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais da VI International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'05 , p. 23
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Automatic Monitoring and Diagnosis of the Dressing Operation Through the Classification of Textural Patterns in Acoustic Maps (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Braga; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; J. Oliveira
Fonte: Anais do 18th International Congress of Mechanical Engineering - COBEM 2005 , p. 1
-
Support Vector Machines Applied to White Blood Cell Recognition (2005)
Trabalhos em eventos
Autores: Daniela Mayumi Ushizima; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho
Fonte: IEEE Proceedings of the 5th International conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 49
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-
Main Chain Representation for Evolutionary Algorithm Applied to Distribution System Reconfiguration (2005)
Artigo publicado
Autores: Alexandre Claudio Botazzo Delbem; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; N. Bretas
Fonte: IEEE Transactions on Power Systems , v. 20 , n. 1 , p. 425 - Extrato QUALIS: A1
-
Evolutionary Radial Basis Functions for Credit Assessment (2005)
Artigo publicado
Autores: E. Lacerda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; A. Braga; T. Ludermir
Fonte: Applied Intelligence (Boston) , v. 22 , n. 3 , p. 167 - Extrato QUALIS: A3
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Utilização de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Evolutivos para Análise de Nível Expressão Gênica (2005)
Artigo publicado
Autores: Murilo Coelho Naldi; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica , v. 5 , n. 3 , p. 21 - Extrato QUALIS: C
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2004
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Applying Genetic and Symbolic Learning Algorithms to Extract Rules from Artificial Neural Networks (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Claudia Regina Milaré; G. Batista; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Monard
Fonte: LECTURE NOTES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, LNAI , p. 833
-
A Genetic Algorithm with Gene Dependent Mutation Probability for Non-Stationary Optimization Problems (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Renato Tinós; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC´2004 , p. 1
-
An Evolutionary Neural Network for Fault Classification in Non-Stationary Problems (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Renato Tinós; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Marco Henrique Terra
Fonte: Anais do IEEE/RAS/CSS International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics , p. 749
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Sistema Inteligente para Interpretação de Imagens para Medição de Erros Refrativos Oculares (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Maria Cristina Oliveira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do XVII Concurso de Teses e Dissertações, CTD 2004, XXIV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação , p. 1
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Node-depth Encoding Applied to the Degree-Constrained Minimum Spanning (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Karen Honda; Adriano Pinto; Anderson Garcia; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Fonte: Anais do VIII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, SBRN'04 , p. 1
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Machine Learning Techniques for Ocular Errors Analysis (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Giampaolo Luiz Libralão; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; Oswaldo de Almeida; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do IEEE Machine Learning for Signal Processing Workshop 2004 , p. 1
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Gene Selection Using Genetic Algorithms (2004)
Trabalhos em eventos
Autores: Bruno Feres de Souza; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: LECTURE NOTES OF COMPUTER SCIENCE , p. 479
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A Genetic Algoritm Based Approach to Track Voltage and Current Harmonics in Electrical Power Systems (2004)
Artigo publicado
Autores: Adriano Alber de Franca Mendes Carneiro; Donato da Silva Filho; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Denis Vinicius Coury; Renata Araripe de Macedo
Fonte: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , v. 13 - Extrato QUALIS: A2
-
Combining Intelligent Techniques for Sensor Fusion (2004)
Artigo publicado
Autores: Katti Faceli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; S. Rezende
Fonte: Applied Intelligence (Boston) , v. 20 , n. 3 , p. 199 - Extrato QUALIS: A3
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Wine classification by taste sensors made from ultrathin films and using neural networks (2004)
Artigo publicado
Autores: A. Riul; Humberto Costa de Sousa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; David S. dos Santos Jr; O.N. Oliveira Jr; L.H.C. Mattoso
Fonte: Sensors and Actuators. B, Chemical , v. 98 , p. 77 - Extrato QUALIS: A1
-
Graph Chain Representation Associated to an Evolutionary Algorithm for Restoration of Radial Distribution Systems (2004)
Artigo publicado
Autores: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; N. Bretas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: International Journal of Engineering Intelligent Systems for Electrical Engineering and Communications , v. 12 , n. 1 , p. 3
-
Pixel Clustering by Adaptive Pixel Moving and Chaotic Synchronization (2004)
Artigo publicado
Autores: Liang Zhao; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Zhaohui Li
Fonte: IEEE Transactions on Neural Networks , v. 15 , n. 5 , p. 1176 - Extrato QUALIS: A1
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A dynamical model with adaptive pixel moving for microarray image segmentation (2004)
Artigo publicado
Autores: Antonio P. G. Damiance; Liang Zhao; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Real-Time Imaging , v. 10 , n. 4 , p. 189
-
Evaluation of Gene Selection Metrics for Tumor Cell Classification (2004)
Artigo publicado
Autores: Katti Faceli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Wilson Araújo da Silva Jr.
Fonte: Genetics and Molecular Biology , v. 27 , n. 4 , p. 651 - Extrato QUALIS: A3
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Evaluation of noise reduction techniques in the splice junction recognition problem (2004)
Artigo publicado
Autores: Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F. de
Fonte: Genetics and Molecular Biology , v. 27 , n. 27 , p. 665 - Extrato QUALIS: A3
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Looking for Exceptions on Knowledge Rules Induced from HIV Cleavage Data Set (2004)
Artigo publicado
Autores: Ronaldo Prati; M. Monard; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Genetics and Molecular Biology , v. 27 , n. 4 , p. 637 - Extrato QUALIS: A3
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2003
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E. Coli Promoter Gene Sequence and Human Splice Site Identification with Explanation by Extracting Rules from Trained Artificial Neural Networks (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Rodrigo Bianchi; C, Milaré; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the II Brazilian Workshop on Bioinformatics , p. 19
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Abordagens Híbridas para Recuperação e Adaptação de Casos em Sistemas de Raciocínio Baseado em Casos (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alexandre Claudio Botazzo Delbem
Fonte: Anais do IV Encontro Nacional de Inteligência Artificial, ENIA 2003 , p. 455
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Hybrid Approaches for Case Retrieval and Adaptation (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Cláudio Policastro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alexandre Claudio Botazzo Delbem
Fonte: Lecture Notes on Artificial Intelligence - German Conference on Artificial Intelligence, KI 2003 , p. 297
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Técnicas de Aprendizado de Máquina para análise de imagens oftalmológicas (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Giampaolo Luiz Libralão; Rodrigo Oshiro; Maria Cristina Oliveira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do III Workshop de Informática Médica (WIM2003), II Simpósio de Qualidade de Software , p. 1
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A Method for Refining Knowledge Rules Using Exceptions (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Ronaldo Prati; M. Monard; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do Argentine Symposium on Artificial Intelligence, ASAI 2003, parte da Argentine Conference on Computer Science and Operational Research, 32 JAIIO - 2003 , p. 1
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Interpretação e análise de imagens oftalmológicas para medição de vícios de refração ocular (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: Maria Cristina Oliveira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do II Workshop de Teses e Dissertações em Computação Gráfica e Processamento de Imagens, WTDCGPI 2003 , p. 1
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Aplicação de Inteligência Artificial no Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência (2003)
Trabalhos em eventos
Autores: P. Leite; A. Carneiro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do VII Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica ?SNPTEE´2003 , p. 1
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Optimal Energy Restoration in Radial Distribution Systems Using a Genetic Approach and Graph Chain Representation (2003)
Artigo publicado
Autores: Alexandre Claudio Botazzo Delbem; N. Bretas; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Electric Power Systems Research , v. 67 , n. 3 , p. 197 - Extrato QUALIS: A1
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Model Selection via Genetic Algorithms for RBF Networks (2003)
Artigo publicado
Autores: E. Lacerda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; T. Ludermir
Fonte: JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 13 , n. 2-4 , p. 111 - Extrato QUALIS: A2
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A Genetic Algorithm Based Approach to Track Voltage and Current Harmonics in Electrical Power Systems (2003)
Artigo publicado
Autores: Renata Macêdo; Donato Silva; D. Coury; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , v. 13 , n. 2-4 , p. 167 - Extrato QUALIS: A2
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A Network of Coupled Chaotic Maps for Adaptive Multi-Resolution Image Segmentation (2003)
Artigo publicado
Autores: Liang Zhao; Rogério Furukawa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: International Journal of Neural Systems , v. 13 , n. 2 , p. 131 - Extrato QUALIS: A1
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Sequence and Human Splice Site Identification with Explanation by Extracting Rules from Trained Artificial Neural Networks (2003)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Bianchi; Claudia Regina Milaré; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Revista Tecnologia da Informação , v. 3 , n. 2 , p. 21
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2002
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Redes Neurais Artificiais Multicamadas Aplicadas à Adubação para a Cultura da Goiabeira (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: S. da Silva; Humberto de Souza; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do III Congresso da Sociedade Brasileira de Informática na Agricultura (Sbi-Agro) , p. 103
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Extracting Knowledge from Artificial Neural Networks: an Empirical Comparison of Trepan and Symbolic Learning Algorithms (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: C, Milaré; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Monard
Fonte: Lecture Notes of Artificial Intelligence - Proceedings of the Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI'2002 , p. 272
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A Network of Globally Coupled Chaotic Maps for Adaptive Multi-Resolution Image Segmentation (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: Liang Zhao; Rogério Furukawa; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 92
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A New Technique Based on Genetic Algorithms for Tracking of Power System Harmonics (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: Renata Macêdo; D. Coury; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 7
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A Study of Crossvalidation and Holdout as Objective Functions for Genetic Algorithms (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: E. Lacerda; T. Ludermir; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 118
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The Influence of Noisy Patterns in the Performance of Learning Methods in the Splice Junction Recognition Problem (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: Ana Carolina Lorena; Gustavo E. A. P. A. Batista; André C. P. L. F. de Carvalho; Maria Carolina Monard
Fonte: Proceedings of the VII Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 31
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Um Sistema de Rede Neural Artificial Associada à Estimulação Elétrica Neuro Muscular para o Controle da Marcha em Pacientes Lesados Modulares (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: Daniel Pavano; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Alberto Cliquet
Fonte: Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica , p. 1
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Aprendizado de máquina aplicado ao estudo de marcadores moleculares para produção de carne bovina (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: S. da Silva; Ana Carolina Lorena; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Danielle Tambasco; Luciana Regitano
Fonte: Anais do I Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2002 , p. 105
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New Data Structure and Spanning Forest Operators for Evolutionary Algorithms - Application to Electrical Distribution Restauration (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Delben; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the XXVIII Latin-American Conference on Informatics (CLEI 2002) , p. 1
-
Using ontologies for intelligent information retrieval in an e-commerce application case study (2002)
Trabalhos em eventos
Autores: Luis Antonio de Santa Eulalia; Henrique Rozenfeld; E. Moreira; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: . EWork and Business in Architecture, Engineering and Construction , p. 277
-
Energetic Operation Planning Using Genetic Algorithms (2002)
Artigo publicado
Autores: P. Leite; A. Carneiro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE Transactions on Power Systems , v. 17 , n. 1 , p. 173 - Extrato QUALIS: A1
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Artificial Taste Sensor: Efficient combination of sensors made from Langmuir-Blodgett films of conducting polymers and a ruthenium complex and self-assembled films of an azobenzene-containing polymer (2002)
Artigo publicado
Autores: A. Riul; D. Santos; K. Wohnrath; R. Di Tommazob; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; F.J. Fonseca; O.N. Oliveira Jr; D.M. Taylor; L.H.C. Mattoso
Fonte: Langmuir , v. 18 , p. 239 - Extrato QUALIS: A2
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2001
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Combining RBF Networks Trained with Different Clustering Techniques (2001)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Brizotti
Fonte: Neural Processing Letters , v. 14 , n. 3 , p. 227 - Extrato QUALIS: A3
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Evolutionary Design of Radial Basis Function Networks (2001)
Artigo publicado
Autores: E. Lacerda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; T. Ludermir
Fonte: International Journal of Neural Systems , v. 11 , n. 3 , p. 287 - Extrato QUALIS: A1
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Experiments on Machine Learning Techniques for Sensor Fusion. (2001)
Trabalhos em eventos
Autores: Katti Faceli; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; S. Rezende
Fonte: Proceedings of the IV International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'01 , p. 1
-
Extracting Rules from Neural Networks Using Symbolic Algorithms: Preliminary Results (2001)
Trabalhos em eventos
Autores: C, Milaré; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Monard
Fonte: Proceedings of the IV International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'01 , p. 1
-
A Case-Based Reasoning Development Environment (2001)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Sovat; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the IV International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'01 , p. 1
-
Retrieval and Adaptation of Cases Using an Artificial Neural Network (2001)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Sovat; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the Workshop of Soft Computing in Case-Based Reasoning da 4th International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR-01)
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RaBeCa: A Hybrid Case-Based Reasoning Development Environment (2001)
Trabalhos em eventos
Autores: Ricardo Sovat; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; S. Aluísio
Fonte: Proceedings of the XIII Annual International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-2001 , p. 1
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2000
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An Algorithm for Analysis and Validation of Segmentation Points in Oversegmented Cursive Handwriting (2000)
Trabalhos em eventos
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Brijesh Verma; Kuldeep Kumar
Fonte: Proceedings of the International Conference on Knowledge Based Computer Systems (KBCS'2000) , p. 13
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Applying One-sided Selection to Unbalanced Datasets (2000)
Trabalhos em eventos
Autores: G. Batista; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Monard
Fonte: Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI'2000 , p. 315
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Evolutionary optimization of RBF networks (2000)
Trabalhos em eventos
Autores: E. Lacerda; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; T. Ludermir
Fonte: Proceedings of the VIth Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 219
-
Comparing Different Clustering Techniques RBF Networks Training (2000)
Trabalhos em eventos
Autores: M. Brizotti; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the VIth Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 225
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1999
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Knowledge extraction: a comparison between symbolic and connectionist methods (1999)
Artigo publicado
Autores: C. Nobre; Edmar Martineli; A. Braga; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; T. Ludermir; S. Rezende; J. Braga
Fonte: International Journal of Neural Systems , v. 9 , n. 3 , p. 257 - Extrato QUALIS: A1
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Computerized Classification of Breast Lesions: shape and texture analysis using an artificial neural network (1999)
Trabalhos em eventos
Autores: R. Ferrari; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; P. Marques; A. Frere
Fonte: Seventh International Conference on Image Processing and its Applications, IPA'99 , p. 527
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Architecture design of artificial neural networks based on box & jenkins models for time series prediction (1999)
Trabalhos em eventos
Autores: H. Diniz; L. Andrade; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Andrade
Fonte: 3rd International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'99 , p. 29
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Pattern recognition using constructive algorithms (1999)
Trabalhos em eventos
Autores: COSTA DE SOUSA, H.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IJCNN'99. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings (Cat. No.99CH36339) , p. 3092
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1998
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Applying Adaptive Logic Networks to Character Recognition (1998)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Farhurst
Fonte: Pattern Recognition Letters , v. 19 , n. 5-6 , p. 469 - Extrato QUALIS: A2
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Artificial Neural Network Classification of Milk Using Chromatograms of its Lipidic Portion Obtained by HRGC (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Souza; F. Lanças; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 7th Latin-American Congress on Chromatography and Related Techniques ? COLACRO VII , p. 29
-
-
Automatic target recognition using a constructive approach (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: VARGAS, E.C.; DE SOUSA, H.C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings 5th Brazilian Symposium on Neural Networks (Cat. No.98EX209) , p. 112
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Bankruptcy Prediction Using Connectionist and Symbolic Learning Algorithms (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: Edmar Martineli; H. Diniz; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; S. Rezende
Fonte: IEEE World Congress on Computational Intelligence, WCCI'98 , p. 1
-
-
Optimal Energy Operation of Hydrothermal Systems Using Artificial Intelligence Techniques (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Carneiro; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; P. Leite; M. Silva Filho; M. Kadowaki
Fonte: VI Symposium of Specialists in Electric Operational and Expantion Planning - VI SEPOPE , p. 1
-
Recognition of Vehicles Using Combination of Classifiers (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: P. Prampero; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: IEEE World Congress on Computational Intelligence, WCCI'98 , p. 1
-
Neural networks applied in intrusion detection systems (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: J. Bonifácio Jr.; A. Cansian; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; E. Moreira
Fonte: IEEE World Congress on Computational Intelligence, WCCI'98 , p. 1
-
-
Chemical Classification of Monoterpenes by Their Mass Spectra Using Artificial Neural Networks of the Multilayer Perceptron Model (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Souza; F. Lanças; J. Vilegas; R. Romero; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: 20th International Symposium on Capillary Chromatography
-
Um Ambiente de Segurança Distribuído para a Integração de Firewalls com Sistemas de Detecção de Intrusão (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: J. Bonifácio Jr.; A. Cansian; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; E. Moreira
Fonte: XVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, SBRC'98 , p. 61
-
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Artificial Neural Networks Applied to Power System Protection (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: M. Oleskovicz; D. Coury; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: V Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 247
-
Target recognition using evolutionary neural networks (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: FILHO, E.F.M.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings 5th Brazilian Symposium on Neural Networks (Cat. No.98EX209) , p. 226
-
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-
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-
-
Evaluation of neural classifiers using statistic methods for identification of laryngeal pathologies (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: DE O. ROSA, M.; PEREIRA, J.C.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings 5th Brazilian Symposium on Neural Networks (Cat. No.98EX209) , p. 220
-
A genetic algorithm approach to optimize the operation planning of hydrothermal system scheduling (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: CARNEIRO, A.A.F.M.; LEITE, P.T.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings 5th Brazilian Symposium on Neural Networks (Cat. No.98EX209) , p. 253
-
-
-
Genetic Algorithms Applied to Hydrothermal System Scheduling (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Carneiro; P. Leite; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Anais do International Conference on Power System Technology, POWERCON'98 , p. 547
-
Multi-Thread Object Oriented Simulator of Ontogenic Neural Networks (1998)
Trabalhos em eventos
Autores: Ernesto Vargas; Marco Alvarez Vega; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: II International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'98 , p. 276
-
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1997
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Combining Boolean Neural Architectures for Image Recognition (1997)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. FAIRHURST; D. BISSET
Fonte: Connection Science (Print) , v. 9 , n. 4 , p. 405
-
-
-
-
Implementation and Test of a Distance Relay using Artificial Neural Networks (1997)
Trabalhos em eventos
Autores: A. Delben; A. Bretas; L. Alberto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; D. Coury
Fonte: International Conference on Engineering Applications of Neural Networks, EANN'97 , p. 261
-
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-
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-
-
Evolutionary design of MLP neural network architectures (1997)
Trabalhos em eventos
Autores: FILHO, E.F.M.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings 4th Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 58
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-
1996
-
-
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-
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-
-
Training Algorithms for GSNf Neural Networks (1996)
Trabalhos em eventos
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. FAIRHURST; D. BISSET
Fonte: II Workshop de Visão Cibernética , p. 74
1995
-
-
-
-
Sistema de Reconhecimento de Peças Mecânicas para Robô de Montagem - Abordagem Utilizando Rede Neural com Arquitetura Baseada no Modelo GSN (1995)
Trabalhos em eventos
Autores: M. Tronco; A. Porto; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais , p. 49
-
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-
1994
-
An Integrated Boolean Neural Network for Pattern Classification (1994)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. FAIRHURST; D. BISSET
Fonte: Pattern Recognition Letters , v. 15 , p. 807 - Extrato QUALIS: A2
-
A Modular Boolean Architecture for Pattern Recognition (1994)
Trabalhos em eventos
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. FAIRHURST; D. BISSET
Fonte: IEEE World Congress on Computational Intelligence , p. 4349
-
-
Progressive learning algorithm for GSN feedfoward neural architectures (1994)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. Farhurst; D. BISSET
Fonte: ELECTRONICS LETTERS , v. 30 , p. 506 - Extrato QUALIS: A3
1993
-
Classifying images using goal-seeking neural network architectures (1993)
Artigo publicado
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; M. FAIRHURST; D. BISSET
Fonte: IEE Proceedings I Communications, Speech and Vision , v. 140 , n. 1 , p. 12
-
1992
-
-
-
-
-
-
Real-Time Classification of Handprinted Characters through Parallelisation of Processing Architecture (1992)
Capítulo de livro publicado
Autores: M. FAIRHURST; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; K. Cowley
Fonte: From Pixels to Features III: Frontiers in Handwriting Recognition , p. 415
1991
1990
Atuações
Universidade de São Paulo
-
Professor Associado
Professor Associado
1998 a 2006
-
Professor Doutor
Professor Doutor
1994 a 1998
-
Professor Titular
Desde 2006
University of Guelph
-
Professor Associado
Professor Contratado
2000 a 2001
Universidade Católica de Pernambuco
-
horista
Professor Assistente
1990 a 1990
Imperial College Press
-
Um dos Editores Chefe do IJCIA
Um dos Editores Chefe
2000 a 2004
-
Um dos Editores Chefe
2005 a 2008
Sociedade Brasileira de Computação
-
Sócio
Sócio
Desde 1992
-
Vice-Presidente
Vice-Presidente
Desde 2019
University of Kent of Canterbury
-
Teaching Assistant
Monitor
1990 a 1993
-
Full Time
Professor vistante
Desde 2010
Forschungszentrum Informationstechnik GmbH
-
Visitante
1996 a 1996
-
Visitante
1998 a 1998
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais
-
Avaliador de Condições de Ensino
Consultor
Desde 2002
Int. Journal of Comp. Intel and Ap. (1469-0268)
-
Membro de corpo editorial
2001 a 2008
International Review on Computers and Software 1828-6003
-
Membro de corpo editorial
Desde 2006
IEEE Transactions on Neural Networks
-
Revisor de periódico
Desde 1995
IEEE transactions on evolutionary computation (1089-778X)
-
Revisor de periódico
Desde 2000
Pattern Recognition Letters (0167-8655)
-
Revisor de periódico
Desde 1994
SBA. Sociedade Brasileira de Automática
-
Revisor de periódico
Desde 2001
Neurocomputing (Amsterdam)
-
Revisor de periódico
Desde 2003
IEEE Transactions on Power Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2002
Journal of the Brazilian Computer Society
-
Revisor de periódico
Desde 1997
Intelligent Data Analysis
-
Revisor de periódico
Desde 2006
Journal of Intelligent Systems
-
Revisor de periódico
Desde 1998
Image and Vision Computing
-
Revisor de periódico
Desde 1998
Artificial Intelligence
-
Revisor de periódico
Desde 2002
Neural Processing Letters
-
Revisor de periódico
Desde 2003
Information Fusion
-
Revisor de periódico
Desde 2003
IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B, Cybernetics
-
Revisor de periódico
Desde 2006
IEE Proceedings. Vision, Image and Signal Processing
-
Revisor de periódico
Desde 2000
Integrated Computer-Aided Engineering
-
Revisor de periódico
Desde 2000
Genetics and Molecular Biology
-
Revisor de periódico
Desde 2003
Journal of Applied Logic
-
Revisor de periódico
Desde 2003
Soft Computing (Heidelberg)
-
Revisor de periódico
Desde 2006
International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
-
Revisor de periódico
Desde 2005
Ciência Hoje
-
Revisor de periódico
Desde 2002
Genetics and Molecular Research
-
Revisor de periódico
Desde 2004
Computer Networks
-
Revisor de periódico
Desde 2007
journal of of Computer Science and Technology
-
Revisor de periódico
Desde 2007
TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional
-
Revisor de periódico
Desde 2005
Journal of Intelligent Manufacturing
-
Revisor de periódico
Desde 2008
International Journal of Computational Intelligence Systems ISSN 1875 6891
-
Revisor de periódico
Desde 2008
International Journal of Hybrid Intelligent Systems ISSN 1448-5869
-
Revisor de periódico
Desde 2008
International Journal of Autonomic Computing (ISSN 1741-8577)
-
Membro de corpo editorial
Desde 2008
Auckland University of Technology
-
Pesquisador Visitante
2006 a 2006
Central Queensland University
-
Pesquisador Visitante
Pesquisador Visitante
2007 a 2007
Universidade do Porto
-
Pesquisador Visitante
2005 a 2006
-
Coordenação Pós-graduação BI and Analytics
Desde 2017
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
-
Revisor de periódico
Desde 2008
International Journal of Neural Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2008
International Journal of Hybrid Inteligent Systems (IJHIS) - 1448-5869
-
Membro de corpo editorial
Desde 2008
Guest editor (Neurocomputing)
-
Membro de corpo editorial
2004 a 2010
Guest editor (Journal of Intelligent & Fuzzy Systems)
-
Membro de corpo editorial
2004 a 2006
Guest editor (International Journal of Neural Systems)
-
Membro de corpo editorial
2000 a 2001
Guest editor (Journal of Retailing and Consumer Services)
-
Membro de corpo editorial
2005 a 2006
Information Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2008
Guest editor (International Journal of Hybrid Intelligent Systems)
-
Membro de corpo editorial
2007 a 2007
Guest editor (Journal of Hybrid Intelligent Systems)
-
Membro de corpo editorial
2008 a 2008
International Journal of Bio-inspired Computation (ISSN: 1758-0366)
-
Membro de corpo editorial
Desde 2008
Memetic Computing
-
Revisor de periódico
Desde 2008
Parallel Computing
-
Revisor de periódico
Desde 2008
IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part A, Systems and Huma
-
Revisor de periódico
Desde 2008
Journal of Computational Intelligence: Theory and Practice
-
Revisor de periódico
Desde 2008
Advances in Complex Systems
-
Revisor de periódico
2009 a 2009
Pesquisa Operacional
-
Revisor de periódico
Desde 2009
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2009
Int. Journ. of Nat Comp. Res. 1947-928X
-
Revisor de periódico
Desde 2009
International Journal of Computer Mathematics 0020-7160
-
Revisor de periódico
Desde 2009
Applied Soft Computing (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2009
Applied Mathematics and Computation
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Decision Support Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2010
International Journal of Organizational and Collective Intelligence
-
Revisor de periódico
Desde 2010
International Journal of Financial Markets & Derivatives - ISSN 1756-7130
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Guest editor (Information Scieces)
-
Membro de corpo editorial
2010 a 2010
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva
-
Consultor Ad Hoc
Avaliador externo
Desde 2010
Journal of Mathematical Imaging and Vision
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Computers & Operations Research
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Machine Learning
-
Revisor de periódico
Desde 2011
Universidade Federal de Pernambuco
-
Colaborador
2008 a 2010
Journal of Computational Science - ISSN: 1877-7503
-
Revisor de periódico
Desde 2011
IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine
-
Revisor de periódico
Desde 2011
IEEE Intelligent Systems Applications TC
-
Membro do TC
Desde 2011
International Journal of Computational Science and Engineering (IJCSE)
-
Revisor de periódico
Desde 2011
Swarm Intelligence ISSN: 1935-3812
-
Revisor de periódico
Desde 2011
Journal of Computer and System Sciences (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2011
International Journal of Engineering, Science and Technology (IJEST)
-
Revisor de periódico
Desde 2011
IEEE Systems, Man, and Cybernetics on Soft Computing TC
-
TC Member
Desde 2011
Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento ISSN: 1984-3534
-
Revisor de periódico
Desde 2011
Information Sciences
-
Revisor de periódico
Desde 2008
Data Mining and Knowledge Discovery
-
Revisor de periódico
Desde 2011
Universidade Federal de Uberlândia
-
Avaliador
2012 a 2012
-
Avaliador
2012 a 2012
University of Kent
-
Visitante
Professor vistante
2010 a 2011
Expert Systems (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2012
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2012
Knowledge and Information Systems (electronic resource)
-
Revisor de periódico
Desde 2012
IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part C, Applications and
-
Revisor de periódico
Desde 2012
Guest editor do International Journal Of Artificial Intelligence and Intera
-
Membro de corpo editorial
2012 a 2012
Universidade Federal de São Paulo
-
Desde 2013
Universidade Federal de São Carlos
-
Co-orientador em programa de Pós-graduação
Co-orientador em Pós-graduação
2003 a 2012
Distributed and Parallel Databases
-
Revisor de periódico
2013 a 2013
Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo
-
Revisor de projeto de fomento
2011 a 2011
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2001
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 1994
-
Membro do CA-CC
Membro do C-CC
Desde 2018
-
Membro de comitê assessor
Desde 2018
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 1998
Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2004
Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2008
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2002
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2004
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2004
Fundação de Apoio à Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2008
Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2010
Engineering and Physical Sciences Research Council
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2003
Czech Science Foundation
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2009
Leverhulme Trust
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2004
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canadá
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2003
Comisión Nacional de Investigacion Científica y Tecnológica
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2009
Fundo Mackenzie de Pesquisa - MACKPESQUISA
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2009
ACM Computing Surveys
-
Revisor de periódico
Desde 2013
International Association for Statistical Computing
-
Membro do Conselho
Membro do Conselho
Desde 2013
IEEE Transactions on Fuzzy Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2013
Evolutionary Intelligence (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2013
Engineering Applications of Artificial Intelligence
-
Revisor de periódico
Desde 2013
Genetic Programming and Evolvable Machines (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2014
BMC Research Notes
-
Revisor de periódico
Desde 2014
Plos One
-
Revisor de periódico
Desde 2014
Expert Systems (Print)
-
Revisor de periódico
Desde 2013
Plos One
-
Revisor de periódico
Desde 2014
Journal of Software Engineering Research and Development
-
Revisor de periódico
Desde 2014
nternational Transactions in Operational Research (ISSN: 0969-6016)
-
Revisor de periódico
Desde 2014
IEEE Systems Journal
-
Revisor de periódico
2014 a 2014
Data & Knowledge Engineering
-
Revisor de periódico
Desde 2014
International Association for Statistical Computing
-
Membro do conselho
Membro Titular do Conselho
2013 a 2017
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2015
Briefings in Bioinformatics
-
Revisor de periódico
2015 a 2015
Computacion y Sistemas
-
Membro de corpo editorial
Desde 2010
International Journal of Information Technology & Decision Making
-
Revisor de periódico
2015 a 2015
Engineering Applications of Artificial Intelligence
-
Membro de corpo editorial
Desde 2016
Intelligent Data Analysis (Print)
-
Membro de corpo editorial
Desde 2016
New Generation Computing
-
Revisor de periódico
Desde 2016
MACHINE LEARNING
-
Membro de corpo editorial
Desde 2017
-
Membro de corpo editorial
Desde 2017
International Network for Government Science Advice
-
Membro doINGSA LATAM Steering Committee
INGSA LATAM Steering Committee
Desde 2017
FRONTIERS IN BIOENGINEERING AND BIOTECHNOLOGY
-
Membro de corpo editorial
Desde 2017
Swarm and Evolutionary Computation
-
Revisor de periódico
Desde 2017
Instituto Serrapilheira
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2017
Applied Computing and Informatics (ISSN: 2210-8327)
-
Revisor de periódico
Desde 2017
Universidade Estadual de Campinas
-
Desde 2017
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
-
Desde 2017
Universidade de Brasília
-
Desde 2018
COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE
-
Revisor de periódico
Desde 2017
-
Revisor de periódico
Desde 2018
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2017
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY
-
Membro de corpo editorial
Desde 2018
WIRES DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY
-
Revisor de periódico
Desde 2018
COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS
-
Revisor de periódico
Desde 2018
KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
-
Revisor de periódico
Desde 2018
The Alan Turing Institute
-
Desde 2018
CROP PROTECTION
-
Revisor de periódico
Desde 2018
IEEE Transactions on Cybernetics
-
Revisor de periódico
Desde 2018
APPLIED INTELLIGENCE
-
Membro de corpo editorial
Desde 2018
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
-
Revisor de periódico
2018 a 2018
Trends in Anaesthesia and Critical Care
-
Revisor de periódico
Desde 2018
COMPUTERS IN INDUSTRY
-
Revisor de periódico
2018 a 2018
BMC Medical Informatics and Decision Making
-
Revisor de periódico
Desde 2019
IEEE Transactions on Biomedical Engineering
-
Revisor de periódico
Desde 2019
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
-
Revisor de periódico
Desde 2019
University of Bath
-
Memnbro Strategy and Partnersh. Board ART-AI
Desde 2019
BioEssays
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
Scientific Reports
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
University of Twente
-
Orientador de Doutorado
Orientador de Doutorado
Desde 2018
Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
THEORETICAL COMPUTER SCIENCE
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
NEURAL NETWORKS
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
Nature Machine Intelligence (ISSN 2522-5839)
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
mathematical and Computational Applications
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
Universidade Federal do Maranhão
-
Desde 2018
CITIES
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
SoftwareX
-
Revisor de periódico
2019 a 2019
Universidade Federal de Minas Gerais
-
Desde 2019
University of Waikato
-
Membro associado
Membro Associado
Desde 2021
Associação Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial
-
Conselheiro da Rede de Inteligência Artifi
Conselheiro da rede de IA
Desde 2020
Fundaçao de Apoio a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro
-
Revisor de projeto de fomento
2021 a 2021
International Journal of Data Science and Analytics
-
Membro de corpo editorial
Desde 2022
Companhia Energética de São Paulo ? Matriz
-
Desde 2021
Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP)
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2023
The Department for Science, Innovation and Technology
-
Membro do Expert Advisory Pane
Membro do Expert Advisory Pane
Desde 2024
Swiss National Science Foundation
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2024
Ensino
Orientações e supervisões
Supervisão de pós-doutorado em andamento
-
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Desde 2024
-
-
-
Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2023
-
Alex Marino Gonçalves de Almeida
Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2022
-
-
-
-
Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2020
-
-
-
Tese de doutorado em andamento
-
Pedro Augusto Araujo da Silva de Almeida Nava Alves
Otimização de Metodologias de Classificação de Eletroencefalograma via Inteligência Artificial no contexto da atividade comportamental e cognitiva de bebês
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Desde 2023
-
Iury Batista de Andrade Santos
Aprendizado de máquina interpretável para aplicações médicas baseadas em imagens
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Desde 2022
-
Manutenção Preditiva em Caminhões Utilizando Aprendizado de Máquina
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Desde 2022
-
Transferência de aprendizado para reconhecimento de imagens médicas relacionadas a câncer
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2022
-
Análise e Classificação de Microbiomas Humanos: Detecção de Bioindicadores e Otimização por meio de Aprendizado de Máquina
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2019
-
Edesio Pinto de Souza Alcobaça Neto
Automated Machine Learning: Learning to Learn
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Desde 2018
Dissertação de mestrado em andamento
-
Deep Learning Techniques Applied to The Diagnostic of Focal Cortical Dysplasia MRI
Engenharia Biomédica
Universidade de Coimbra
Desde 2024
-
Redes Neurais para Grafos aplicadas a classificação de sintomas de autismo em dados de fMRI
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Desde 2023
-
Deep Learning applied to Portuguese text data
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Desde 2022
-
Eduardo Santos Carlos de Souza
Segmentação e Classificação de Terreno a Partir de Imagens Aéreas em Cenários com Poucos Recursos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Desde 2020
Tese de doutorado concluídas
-
BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2024
-
HostAssociatedMetagenomeDB: a public repository of curated and standardized metadata of non-human host-associated metagenomes
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2024
-
Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2024
-
Continual Object Detection with Deep Neural Networks
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2023
-
Multi-target data stream mining
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2023
-
Seleção e compreensão de desempenho de algoritmos para previsão de séries temporais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2023
-
Otimização de uso de Pista no Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo: O Problema de Pouso de Aeronaves
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2022
-
Douglas Donizeti de Castilho Braz
Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2022
-
Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2021
-
Imbalanced Classification Tasks: Measuring Data Complexity and Recommending Techniques
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2021
-
Unsupervised learning approaches for non-stationary data streams
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2021
-
Machine learning tools for bioinformatics problems
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2020
-
Operação de rótulo para o aprendizado multirrótulo
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2020
-
Model Management for Recommender Systems using Metalearning
Engenharia de Informática
Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Universidade do Porto
Concluído em 2019
-
Novas formulações e técnicas de pré-processamento para o problema de particionamento de gratos em cliques
Ciência da Computação
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2019
-
Robust Outlier Labeling Rules for Light-tailed and Heavy-tailed Data
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2019
-
Everlandio Rebouças Queiroz Fernandes
Evolutionary ensembles for imbalanced learning
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2018
-
Use of meta-learning for hyperparameter tuning of classification problems
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2018
-
Biometria em um contexto de fluxo de dados
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2017
-
Noise detection in classification problems
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2016
-
Seleção e controle do viés de aprendizado ativo
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2016
-
Otimização Multiobjetivo Aplicada ao Planejamento Sistemático de Conservação para Espécies de Plantas do Cerrado Brasileiro
Informática
Universidade de Brasília
Concluído em 2015
-
Ivani de Oliveira Negrao Lopes
Analysis of microRNA precursors in multiple species by data mining techniques
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2014
-
Detecção de novidade em fluxos contínuos de dados
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2014
-
Automatic design of decision tree induction algorithms
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2013
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Definição automática da quantidade de atributos selecionados em tarefas de agrupamento de dados
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2013
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Meta-aprendizado aplicado a fluxos contínuos de dados
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2013
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Mineração de fluxos contínuos de dados para jogos de computador
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2013
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Redes neurais e algoritmos genéticos para problemas de classificação hierárquica multirrótulo
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2013
-
Meta-aprendizado em problemas de otimização
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Apoio a Pesquisa do Estado do Amazonas
Universidade de São Paulo
Concluído em 2012
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Análise do efeito proliferativo da desintegrina Alternagina-C (ALT-C) em células precursoras endoteliais por técnicas proteômicas
Biotecnologia
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Carlos
Concluído em 2011
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Debora Maria Rossi de Medeiros
Análise de dados por meio de agrupamento fuzzy semi-supervisionado e mineração de textos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2010
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LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2010
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Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2010
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Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento
Meta-heurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2010
-
Algoritmos Genéticos Híbridos para a Resolução Numérica de Sistemas de Equações Não Linerares
Matematica aplicada
Universidade da Madeira
Concluído em 2008
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Detecção de novidade com aplicação à fluxos contínuos de dados
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2008
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Extração de Representações de Conhecimento Compreensíveis para Métodos de Aprendizado de Máquina Não-simbólicos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2008
-
Combinação de Algoritmos de Agrupamento para Análise de Dados de Expressão Gênica
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2006
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Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2006
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Extração de Conhecimento de Redes Neurais Artificiais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2003
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Model Selection of RBF Networks via Genetic Algorithms
Ciências da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de Pernambuco
Concluído em 2003
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Processamento e Análise de Imagens para Medição de Vícios de Refração Ocular
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2003
-
Utilização de Algoritmos Genéticos para o Planejamento e Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência
Engenharia Elétrica
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2003
-
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Restabelecimento de Energia em Sistemas de Distribuição por Algoritmo Evolucionário Associado a Cadeias de Grafos
Engenharia Elétrica
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2002
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Uma Abordagem Híbrida Baseada em Casos e Redes Neurais. Uma aplicação: escolha e configuração de modelos de redes neurais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2002
-
Desenvolvimento de modelos mecanístico e neural para o processo de lodos ativados de tratamento de esgotos domésticos
Engenharia Hidráulica e Saneamento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
Dissertação de mestrado concluídas
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A Cognitive Diagnosis Approach for Recommending Items Based on Polytomous Responses
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2023
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Artificial Immune System Approach for an Intrusion Detection System for the Internet of Things
Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2022
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Predição de Deságios em Leilões de Transmissão da ANEEL com o Uso de Inteligência Artificial Interpretável
Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria
Universidade de São Paulo
Concluído em 2022
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Exploring the intersections between Information Visualization and Machine Learning
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2018
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Human Activities Recognition: A Transfer Learning Approach
Engenharia de Informática
Universidade do Porto
Concluído em 2018
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Sistema de cobrança usando aprendizado de máquina
Matemática Aplicada
Universidade de São Paulo
Concluído em 2018
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Ciência de dados para extração de conhecimento de notas fiscais eletrônica
Matemática Aplicada
Universidade de São Paulo
Concluído em 2017
-
Técnicas para Dados Desbalanceados em Classificação Hierárquica
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2015
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Seleção de atributos para classificação com uma única classe
Ciência da Computação
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2014
-
Aplicação da Metodologia de Séries Temporais na Análise e Previsão do Preço do Fruto de Açaí
Biotecnologia
Universidade Federal de São Carlos
Concluído em 2011
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Técnicas de Classificação Hierárquica Multirrótulo
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2010
-
Ajuste de Parâmetros por Computação Bioinspirada
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2009
-
Sistemas classificadores multi-rotulo evolutivos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2009
-
Investigação de Técnicas de Classificação Hierárquica para Problemas de Bioinformática
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2008
-
Investigação de combinações de técnicas de detecção de ruído para dados de expressão gênica
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2007
-
Agrupamento de Dados Utilizando Algoritmos Genéticos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade de São Paulo
Concluído em 2006
-
Alinhamento de Seqüências Biológicas com o Uso de Algoritmos Genéticos
GENÉTICA EVOLUTIVA E BIOLOGIA MOLECULAR
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade Federal de São Carlos
Concluído em 2005
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Análise de expressão gênica em microarrays utilizando SVMs evolutivas
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2005
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Manutenção de Casos em um Sistema de Raciocínio Baseado em Casos Híbrido
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2004
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Utilização de Redes Neurais em Hipermídia Adaptativa
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo
Concluído em 2004
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Estratégias para combinação de técnicas de Boosting e Support Vector Machines
Universidade Federal de Minas Gerais
Concluído em 2003
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Fusão de Sensores Utilizando Sistemas Inteligentes
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2001
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Reconhecimento de Padrões Utilizando de Redes Neurais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2000
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Extração de conhecimento de redes neurais artificiais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
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Integração de Redes Neurais Artificiais e modelos Box & Jenkins para previsão de séries temporais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
-
Otimização de Redes Neurais RBF Usando Algoritmos Genéticos e Sua Aplicação Na Área Financeira
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
-
Sistema de navegação para robôs móveis baseado em mapas cognitivos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
-
Técnicas de pruning para redes neurais artificiais
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 1999
-
Combinação de Estimadores Para Reconhecimento de Padrões
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Concluído em 1998
-
Kipu: Um Simulador Para Redes Neurais Construtivas
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Concluído em 1998
-
Avaliação de Crédito Utilizando Redes Neurais Artificiais Evolutivas
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Concluído em 1997
-
Sistemas Híbridos: Redes Neurais e Raciocínio Baseado Em Casos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Concluído em 1997
Gestão
Universidade de São Paulo
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Suplente de Chefe de Departamento
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
-
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
-
Suplente da chefia do departamento
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
-
Chefe do Departamento de Ciências de Computação
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
-
Comissões de Avaliação Setoria da área de Computação
Reitoria
-
Vice-Diretor
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
University of Guelph
-
Chair do Comite de Biblioteca
department of Computing and Information Science
Pesquisa
Universidade de São Paulo
-
AutoAI-Pandemics: Democratizing Machine Learning for Analysis, Study, and Control of Epidemics and Pandemics
Infectious diseases, transmitted directly or indirectly, are among the main causes of epidemics, or even pandemics. Despite recent achievements, there are several open challenges for predicting possible epidemics, detecting variants, contact tracing, discovering new drugs, and fighting misinformation. Artificial Intelligence (AI) can provide tools to deal with these scenarios, having shown effective results in fighting infectious diseases, e.g., the COVID-19 pandemic. Although AI creates new opportunities, its proper use requires advanced knowledge of computing, statistics, and mathematics, limiting their use by non-experts, e.g., biologists, physicians, and epidemiologists. Our objective is to develop an integrated and user-friendly tool that can be effectively employed by non-experts working with infectious diseases. This tool, named AutoAI-Pandemics, will provide robust solutions using Automated Machine Learning for (T1) epidemiologic analysis to detect possible epidemic scenarios and corresponding interventions to safely suppress disease spread with minimal social impact; (T2) bioinformatics analysis, helping life scientists with pathogen genome mining; and (T3) fighting misinformation to assist the search for reliable information sources. We will provide a platform to work on various critical stages of an epidemic/pandemic. AutoAI-Pandemics can be used by policymakers and other stakeholders, healthcare professionals, pharmaceutical industries, genomic surveillance organizations, and for combating disinformation. AutoAI-Pandemics will comply with what is expected by responsible AI solutions, which include fairness, privacy protection, sustainability, and no form of prejudice. Finally, to deal with the complex aspects of this project, we assembled an interdisciplinary team of researchers with expertise in computer science, AI, bioinformatics, and infectious diseases epidemiology.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Claudio Struchiner, PARMEZAN BONIDIA, ROBSON, Guilherme T Goedert
Desde 2023
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Emeritus
O projeto EMERITUS pretende lançar as bases de uma nova geração de ferramentas tecnológicas orquestradas através de uma plataforma de ponto de entrada única ao serviço das Autoridades Policiais (LEA) e Guardas de Fronteira (BG) para melhorar as capacidades de deteção e recolha de provas contra crimes ambientais relacionados com resíduos . Para isso, a EMERITUS criará e implementará um protocolo para investigação eficaz de crimes ambientais, principalmente combinando tecnologias inovadoras de monitoramento e análise com um programa de treinamento complementar para promover as capacidades de inteligência e investigação de LEAs e BGs, tanto em nível nacional quanto internacional. A ambição da EMERITUS é explorar e demonstrar como essas tecnologias e treinamento especializado podem melhorar a eficiência da detecção de crimes ambientais e o perfil de risco inteligente para otimizar recursos, reduzir o risco para os operadores e dissuadir os infratores.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, FRANCES, CARLOS RENATO LISBOA
Desde 2023
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Aprendizado de máquina automatizado, interpretável e responsável, Universal CNPq
Este projeto vai abordar temas que têm despertado grande atenção nas comunidades de pesquisa em ciência de dados e em aprendizado de máquina, a automação de etapas do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, a extração de características capazes de descrever os principais aspectos presentes em um conjunto de dados, a interpretabilidade de modelos gerados por algoritmos de aprendizado de máquina e o uso de práticas eticamente responsáveis no emprego de algoritmos de aprendizado de máquina em pesquisas e aplicações em problemas reais. Neste projeto, usaremos o termo aprendizado de máquina para significar aprendizado de máquina de ponta-a-ponta, ou do início-ao-fim, que incorpora, além das pesquisas em aprendizado de máquina, pesquisas em aspectos anteriores e posteriores à tarefa de modelagem de dados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, como pre-processamento de dados e validação de modelos. A área de pesquisa de aprendizado de máquina automatizado tem por metas reduzir a carga de trabalho manual e repetitiva em tarefas de aprendizado de máquina, permitir o bom uso de algoritmos de aprendizado de máquina por leigos e permitir que especialistas em aprendizado de máquina possam fazer mais em menos tempo, além de aumentar a dedicação a tarefas mais complexas e criativas. Em muitas aplicações de aprendizado de máquina a problemas reais, é importante identificar como os modelos induzidos tomam internamente suas decisões, permitindo assim a interpretação desses modelos. O terceiro tema está associado aos riscos inerentes ao crescente uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como a criação de modelos preconceituosos, a incorporação de informações que permitam identificar a origem dos dados coletados, a ausência de dados que permitam a reprodutibilidade de experimentos científicos e o desenvolvimento que ponham seres vivos em situação perigosas.
Desde 2021
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Ferramenta computacional baseada em Big Data para desenvolvimento de soluções de inteligência artificial destinadas a conferir maior eficiência à atividade jurisdicional
Este projeto busca fomentar as atividades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico em inteligência artificial aplicada à ciência de dados da área jurídica, utilizando-se algoritmos de aprendizagem de máquinas com vistas ao desenvolvimento de ferramentas computacionais piloto para a análise de documentos ou dados processuais, conforme Convênio de Cooperação para Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Ciência e Engenharia Dados, celebrado entre o Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo (TJSP) e a Universidade de São Paulo (USP).
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Bruno Feres, Everlândio Fernandes, Adriano Rivolli, LORENA, ANA C., Rafael Izbicki, FRANCES, CARLOS RENATO LISBOA, Luis Paulo Faina Garcia, Robson Parmezan Bonidia, Ellen Souza, Maria Valeria Marquezini, Nubia Ventura, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Rivolli, Adriano, Daniela Lopes Freire, Márcio de S. Dias, de Godoi, Giliard A., Luís P. F. Garcia, Nubia Ventura, alex Marino, Fabiola Fernandes
Desde 2020
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Pesquisa de métodos em aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural com repasse de conhecimento
Este projeto investigará o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina e de Processamento de Linguagem Natural para encontrar soluções para problemas de interesse da Câmara dos Deputados, nos temas Análise de argumentos / opiniões e Pesquisa prévia. No primeiro tema, o objetivo é o reconhecimento, agrupamento e sumarização dos principais argumentos favoráveis e contrários às propostas legislativas manifestados nos diferentes canais de participação popular (enquetes, mídias sociais etc.).. Para o segundo tema, o objetivo é a pesquisa de propostas existentes nas bases de dados do Sistema de Tramitação Legislativa e do Sistema de Demandas da Consultoria Legislativa sobre assunto similar ao especificado na solicitação a ser atendida pela Consultoria a pedido do parlamentar.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Fabiola Pereira, Ellen Souza, Nádia Félix
Desde 2020
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Pajé: Ferramenta de Aprendizado de Máquina Automático(AutoML)
Com o crescente volume de dados, a Ciência dos Dados tornou-se uma parte relevante de muitas aplicações. Muitas empresas estão aplicando a Ciência de Dados em áreas como Finanças, Jogos, Assistência Médica, Cidades Inteligentes, entre muitas outras. A maioria das soluções da Ciência de Dados dependem do Aprendizado de Máquina (AM), em particular AM do início ao fim. Uma solução de AM do início ao fim inclui todas as etapas necessárias para a criação de um sistema bem-sucedido baseado em AM, como pré-processamento de dados, engenharia de atributos, seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros. No entanto, seu processo de desenvolvimento ainda depende fortemente de especialistas humanos, o que é raro e caro. À medida que a complexidade dessas tarefas aumenta, também aumenta a demanda por soluções automatizadas (Automated ML - AutoML). O AutoML investiga como apoiar o cientista de dados e não especialistas, automatizando o design de soluções de AM End-to-End. Várias empresas, como Google, Facebook e Microsoft, estão investindo nessa nova e excitante área. AutoML foca em usuários com pouco ou nenhum conhecimento em AM, também fornecendo novas ferramentas e funcionalidades para especialistas avançar o estado-da-arte.
Desde 2018
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Artificial Intelligence for Sustainable Project Management
Delay and cost overrun have been a common problem in projects across many global sectors such as infrastructure construction, healthcare and IT. One major factor that has been identified as reasons for cost overrun and delay is the lack of effective project management, especially in dealing with large sociotechnical elements where many uncertainties arising from variability in human aspects. The rise of Artificial intelligence (AI) is making global impact to many parts of our society, and has the potential to revolutionize the practice of project management. In this project, we aim to bring together the highly complementary skillsets among the researchers from UGPN universities to identify and analyse the requirements for novel framework where cutting-edge AI technologies are leveraged to provide project management support. We also aim to develop an initial architectural design of this AI-powered framework which will assist many aspects of project management, such as automating repetitive, high-volume tasks, enabling project analytics for estimation and risk prediction, facilitating project planning, providing actionable recommendations, and even making timely decisions. This will potentially be a distinctive game changer for project management in helping accelerate productivity and boosting project success rates, making significant impact to projects in many sectors globally.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Davi P. dos Santos, Edésio Alcobaca, BONIDIA, ROBSON P, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Hoa Khanh Dam, Singh, Munindar, Nigel Gilbert, Aditya Ghose
Desde 2019
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Optimizing control interventions for Visceral Leishmaniasis in multiple settings
Visceral leishmaniasis (VL) is a zoonotic vector-borne disease of public health concern worldwide, with high incidence in Brazil, the Indian Sub-Continent and some countries in East Africa. Optimal VL control has proven challenging given the wide array of interventions targeting the vector, animal host (especially domestic dogs), and human populations. There are two types of VL parasite species (L. Donovani and L. Infantum) and their spatial heterogeneity further complicates effective control strategies. Optimization of the portfolio of surveillance alternatives and interventions is thus a complex, spatially-explicit and dynamic endeavour. This proposal aims to support national programmes for control of VL, mainly in Brazil, combining mathematical modelling, geo-spatial mapping, disease ecology and machine learning.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Prada, Joaquin, Gustavo Machado, Ricardo Augusto Dias, Victor del Rio Vilas
Desde 2019
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Centro de Excelência Intel em Inteligência Artificial
Research center funded by Intel to stimulate research in artificial intelligence, in particular machine learning.
Desde 2018
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Provendo uma maior inteligência em IoTs: abordagens e aplicações em sensores, VANTs e smartphones
Os dispositivos com recursos escassos como a Internet das Coisas (IoT) estão cada vez mais onipresentes coletando dados no intuito de melhorar e otimizar o cotidiano de um ambiente como uma smart city. A IoT normalmente consiste de sensores e objetos que interagem e trabalham em conjunto, estando ao mesmo tempo conectados a Internet. A IoT é considerada como fazendo parte da Internet do Futuro e incorpora dispositivos como sensores, smartphones, câmeras, automóveis, VANTs e/ou qualquer dispositivo doméstico. Como mais objetos/sensores estão conectados, um maior volume de dados (inclusive voz, vídeo e imagem) é gerado e transportado, demandando assim uma maior inteligência para tratar adequadamente tais dados. Entretanto, o maior problema reside em que grande parte do dispositivo IoT como os sensores e objetos domésticos são dispositivos que possuem pouca memória e poder de processamento. Assim, este projeto de pesquisa tem como objetivo prover um maior grau de inteligência nestes dispositivos com poucos recursos já citados. O desafio chave é prover esta inteligência nos próprios dispositivos a despeito dos recursos limitados de memória e poder de processamento que tais dispositivos dispõem. As técnicas adequadas devem ser investigadas e utilizadas, para que possamos otimizar o uso dos poucos recursos disponíveis e muitas vezes ociosos. O projeto envolve estudar as técnicas de inteligência artificial e de evolução existentes na literatura. Além disso, a proposta compreende também pesquisar a abordagem centralizada ou distribuída das inteligência nos nós (i.e. centralizar toda inteligência em um nó ou distribui-la entre os dispositivos da rede). Há várias aplicações a serem exploradas neste projeto e uma delas é o uso da inteligência artificial para classificar o estado emocional dos usuários de smartphones. Uma outra aplicação é embarcar a inteligência nos sensores para prever enchentes em rios urbanos no contexto de uma smart city. Outros cenários envolvem o uso de VANTs "inteligentes" para pulverizar defensivos químicos com uma rota ajustada (ou "evoluída") em tempo de execução, levando-se em consideração as condições climáticas impostas, como as mudanças no sentido e na velocidade do vento. Outras aplicações poderão ser investigadas ao longo do progresso desta pesquisa. Finalmente, ressalta-se que os primeiros resultados desta pesquisa foram publicados na Revista Pesquisa FAPESP de Janeiro de 2015 (como parte do resultado do projeto Regular). Deseja-se dar continuidade a estes resultados promissores através deste novo projeto proposto.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
2016 a 2018
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Pesquisa e desenvolvimento de técnicas automáticas para a detecção e medição volumétrica de placas de Esclerose Múltipla
Esclerose Múltipla (EM) é uma doença inflamatória e desmielinizante do sistema nervoso central (SNC) que afeta principalmente adultos jovens. É considerada uma doença auto-imune em que o sistema imune reconhece erroneamente a bainha de mielina do SNC como um elemento externo e então o ataca, resultando em inflamação e danos. Embora os fatores que acionam a mudança patológica em EM permaneçam pouco compreendidos devido a complexidade das alterações patológicas, nos últimos anos novas terapias têm sido propostas para o tratamento dessa doença. O imageamento multimodal de ressonância magnética tem sido usado clinicamente com muito sucesso para o diagnóstico e monitoramento da EM devido sua alta resolução, boa diferenciação de tecidos moles, e por permitir a obtenção de diferentes informações de contraste. O método convencional de medição do volume das lesões de EM é o delineamento manual das lesões em imagens de Ressonância Magnética (RM), realizada por especialistas com ajuda limitada do computador. Entretanto, tal procedimento é árduo, consome muito tempo, é custoso e propenso a grande variabilidade inter- e intra-observadores. Portanto, o principal objetivo desse projeto é a pesquisa e o desenvolvimento de técnicas computacionais automáticas para a detecção e medição do volume de placas de EM em imagens de RM, visando diminuir as medidas de variabilidade e permitir a análise automática e quantitativa da EM. O desenvolvimento de tais técnicas permitirá mais facilmente o acompanhamento da evolução dessa patologia e uma melhoria no poder de detecção de possíveis efeitos terapêuticos em ensaios clínicos. Além disso, busca-se com esse projeto a criação e nucleação de um grupo de excelência na área de processamento de imagens médicas com ênfase no estudo de doenças do cérebro
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Jo Ueyama, Isvani Frías-Blanco, Gustavo Pessin
2009 a 2010
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Aprendizado de Máquina Avançado
Resumo em Português Sem percebermos, estamos usando tecnologias baseadas em algoritmos de Aprensizado de Máquina (AM) em um número crescente de nossas atividades diárias. O uso do ML tem feito várias atividades rotineiras e de riscos e mais seguras, mais confiáveis e mais precisas. Apesar dessas contribuições, novas demandas exigem o desenvolvimento de novos algoritmos de AM, ou utilização desses algoritmos de maneiras diferentes e inovadoras. Duas demandas atuais importantes são tratar com eficiência os dados que chegam em fluxos contínuos, onde novidades podem aparecer e conceitos podem mudar, e como melhorar o uso dos algoritmos de ML mais adequados, além de valores mais apropriados para os Hyper-parâmetros dos algoritmos selecionados para uma nova tarefa. Este projeto irá pesquisar novas abordagens para lidar eficientemente com essas demandas.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, R. Ferrari, Antonio Carlos dos Santos, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Ana Carolina Lorena, Renato Tinós, Ricardo Cerri, Paulo H. Pisani, Paula Costa Castro, Moacir Pereira Ponti Junior, Gustavo Batista, Rafael Mantovani, Adriano Rivolli, Davi P. dos Santos, Luis Paulo Faina Garcia, Kemilly Dearo, Leandro Resende Mundim
Desde 2017
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Desafios em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
Dados são gerados e consumidos a uma taxa e volume cada vez maiores. Junto com esses aumentos, cresce também o reconhecimento dos benefícios da extração de conhecimento útil e relevante desses dados, pelos setores público e privado, no Brasil e no exterior. Avanços científicos e tecnológicos na área de Mineração de Dados, muitas delas baseadas em Aprendizado de Máquina, têm levado ao desenvolvimento de ferramentas capazes da extração desse conhecimento. Esses avanços são acompanhados da criação de grupos de pesquisa em Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina nos meios acadêmico e empresarial. Grupos de pesquisa nessas áreas já existem nas principais universidades brasileiras. Este projeto vai investigar três temas de pesquisa dessas áreas: pré-processamento de dados, meta-aprendizado e mineração de fluxos contínuos de dados.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Katti Faceli, Renato Tinós, Giampaolo Libralon, A Carolina Lorena, Dino Ienco, Ricardo Cerri, Paulo H. Pisani, Soledad Espezua, Everlândio Fernandes, Elaine Faria, Rafael Mantovani, Joaquin Vanschoren, João Gama, Victor Hugo Barella, Davi P. dos Santos, Isvani Frías-Blanco, Romain Giot, Tomas Horvath, Luis Paulo Faina Garcia, Rivolli, Adriano, Kemilly Dearo, Charu Aggarwal, João Mendes Moreira, PARMEZAN BONIDIA, ROBSON
Desde 2017
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Research on Geo-spatial Marine Biology Data Mining Using Time Series, Text Mining and Visualization
We propose a focused, interdisciplinary research project on data mining and data visualization with a specific focus on marine data. This data is particularly challenging for data mining as it presents only a very sparse set of data points with respect to the volume of the marine space that is being modelled and investigated. It also presents a set of challenges in visualization of data and of modelling results, as the data are inherently three-dimensional and from an unfamiliar context relative to data from on land. We will work in an interdisciplinary team with researchers in data mining, data visualization, and marine biology to develop visualization methods that will be appropriate for marine biology applications of data mining. The data may be derived from multiple disparate sources, including fisheries or scientific surveys, autonomous sensors, satellite data or field studies. For model outputs, we will particularly work on the visualization of results from a new generation of ecosystem model, analogous to the general circulation models used to predict global climate. This model includes all organism types on both land and sea. We face the challenge that it can produce gigabytes to terabytes of outputs, including tracking all organism interactions, individual states, and the spatial distribution of individuals. Thus we need to summarize, extract, and visualize outputs at multiple scales including that of individuals, ecological communities, and the globe. These data need to be visualized in a manner that will then be useful and interpretable for the international policy community.
2013 a 2015
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MAP: Aprendizado de Máquina: uma abordagem baseada em múltiplas estratégias
Esse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Maria Cristina Oliveira, Solange Rezende, Gustavo Batista, Stan Matwin
2015 a 2017
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RACE: pRojeto colAborativo para gestão e otimizaÇão de Energia em veículos elétricos
Este projeto, que possui um elevado grau de interdisciplinaridade, diz respeito a pesquisa e ao desenvolvimento de um sistema para armazenamento e gerenciamento inteligente de energia para VE, utilizando modelos de algoritmos de inteligência computacional, controle e identificação e dispositivos móveis.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Katti Faceli, Marcílio Souto, Teresa Ludermir, Renata M.C.R. de Souza, Mariá Cristina Nascimento, A Carolina Lorena, Tiemi Sakata, Sandra Aluísio, Gustavo Batista
2013 a 2015
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Desafios em Mineração de Dados
Com o volume cada vez maior de dados gerados e a importância crescente da economia baseada em conhecimento, a Descoberta de Conhecimento de Bases de Dados, principalmente sua etapa de Mineração de Dados, é cada vez mais adotada em empresas e órgãos governamentais. A complexidade dos problemas a serem tratados por Mineração de Dados leva a necessidade de novos métodos e ferramentas computacionais capazes de apoiar a análise dos dados pelos usuários. Duas das principais etapas de Mineração de Dados são as de pré-processamento e de construção de modelos. Desafios relacionados a essas duas etapas são investigados neste projeto. Dados com baixa qualidade ou com problemas de elevada dimensão pode afetar significativamente o desempenho de algoritmos para construção de modelos. A etapa de construção de modelos permite induzir modelos descritivos e preditivos, frequentemente por algoritmos de Aprendizado de Máquina. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses desafios assim como irá propor e investigar novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas subáreas. Dado o elevado custo computacional associado aos experimentos nessas subáreas, serão investigados o uso de arquiteturas GPU e computação em nuvens. Deve ser observado que esse projeto continua pesquisas realizadas em projetos anteriores, com novas abordagens e desafios.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, G. Batista, Roseli Francelin Romero, Zhao Liang
2012 a 2014
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Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados (NAP-AMDA)
O valor crescente dos dados produzidos por diferentes áreas do conhecimento e a complexidade dos problemas a serem tratados computacionalmente indicam a necessidade de novas ferramentas computacionais capazes de apoiar a análise dos dados pelos usuários. Muitas das ferramentas computacionais atuais que permitem uma análise automática e eficiente dos dados são baseadas em conceitos de Inteligência Artificial, particularmente do Aprendizado de Máquina (AM). Além de Inteligência Artificial, o AM está associado a outras áreas, como estatística, probabilidade, cognição, teoria da computação, neurociência, teoria da informação, para citar algumas. Existem vários centros de pesquisa bem estabelecidos no exterior para análise de dados utilizando técnicas de AM, nas universidades e empresas. No Brasil, apesar do grande número e da alta qualidade da pesquisa em AM, não há um centro de pesquisa equivalente. Assim, este projeto propõe a criação do Centro Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados, NAP-AMDA. O principal objetivo do NAP-AMDA é o estabelecimento de um centro interdisciplinar e multidisciplinar de excelência no uso de AM em Aanálise de dados em São Paulo, Brasil, de reconhecimento internacional. O centro também vai estimular colaborações com empresas e instituições governamentais cujos dados podem ser analisados através de técnicas de AM. O uso dessas técnicas pelas empresas pode levar a melhores produtos e serviços, aumentando a competitividade das empresas brasileiras. O uso pelo governo pode melhorar a qualidade dos serviços públicos. O centro vai promover e organizar reuniões e workshops com os membros das instituições participantes para discutir os problemas de análise de dados a serem resolvidos. O NAP-AMDA é composto por docentes, pesquisadores e estudantes da Universidade de São Paulo e de outras Universidades e Centros de Pesquisa, do Brasil e do exterior. O NAP-AMDA será baseado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Rodrigo Barros, Alex Freitas, Murilo Coelho Naldi, David S. dos Santos Jr, Bruno Feres, João Gama, Eduardo Hruschka, Rosane Maffei Vallim, André Rossi, Luis Paulo Garcia, Ana Carolina Lorena, Carlos M. Soares, José Augusto de Andrade Jr., Elaine Ribeiro, Pablo Granitto, Tiago Silva da Silva, Jonathan de Andrade Silva, Luiz Fernando Sommaggio Coletta, Thiago Ferreira Covões, Dino Ienco, Maguelonne Teisseire, Pascal Poncelet, Rogério Miguel Pascual, Ricardo Cerri
Desde 2012
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Análise de Data Streams Utilizando Aprendizado de Máquina - Processo: 490482/2010-4
A quatidade de dados gerados por diferentes fontes tem crescido em escalas cada vez maiores. Um dos grandes desafios da computação definidos pela Sociedade Brasileira de Computação é a gestão desses grandes volumes de dados. A necessidade de analisar esses dados de forma automática e as dificuldades encontradas têm demandado o desenvolvimento de novos métodos de Aprendizado de Máquina que possam lidar com os vários problemas associados a esse desafio. Um desses problemas é a atualização de hipóteses induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquinas que permaneçam válidam quando novos dados são incluídos na base ou conjunto de dados. Esse problema é na área de pesquisa Data Streams ou Fluxos Contínuos de Dados. Este projeto investigará as principais alternativas investigadas pelos grupos de pesquisa brasileiro e argentino para lidar com esses problemas assim como irá propor novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa na área, utilizando para isso os testes estatísticos relevantes. Como resultado, espera-se contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nesses dois temas, a formação pesquisadores que possam atuar com competência e autonomia nessas sub-áreas e a publicação de trabalhos científicos que permitam a divulgação dos resultados obtidos em veículos de qualidade.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, João Luís Garcia Rosa, Rodrigo Mello, Zhao Liang, Solange Rezende, Sandra Aluísio, Gustavo Batista, Cristina Ciferri, Ricardo Campello, Rosane Minguin, Leandro Resende Mundim
2011 a 2013
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Meta-aprendizagem Aplicada à Classificação de Dados de Expressão Gênica - CNPq (Edital 28/2010 - Linha 3: Projetos Vinculados a Grupos de Pesquisa)
Dentre as aplicações mais comuns envolvendo microarrays, pode-se destacar a classificação de amostras de tecido, essencial para a identificação correta do tipo de câncer. Esta classificação é realizada com a ajuda de algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM). Neste projeto, o candidato vai utilizar meta-aprendizagem para melhorar a classificação de dados de expressão gênica. Além de estudar maneiras de selecionar os melhores algoritmos de AM para cada caso, em conjunto com seus parâmetros ótimos, pretende-se investigar técnicas que sugiram ao usuário não apenas soluções simples, mas conjuntos de classificadores que trabalhem juntos para resolver o problema, os chamados Ensembles. Outro ponto a ser explorado com o auxílio de meta-aprendizagem e a utilização de técnicas de Seleção de Atributos (SA) integradas ao esquema de aprendizagem, propiciando soluções mais adequadas às propriedades dos dados de expressão gênica. Além de utilizar meta-aprendizagem para determinar os algoritmos de SA, é objetivo utilizar AS para selecionar as (meta-) características que melhor descrevem os problemas.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Liang Zhao, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Teresa Ludermir, Eduardo Hruschka, Ricardo Prudêncio, Cleber Zanchettin, Ivan Gesteira Costa, Pablo Granitto, Alejandro Ceccatto, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Bruno Feres de Souza
2010 a 2014
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Meta-Aprendizado e Análise de Data Streams - CNPq/Universal 473595/2010-9
A quatidade de dados gerados por diferentes fontes tem crescido em escalas cada vez maiores. Um dos grandes desafios da computação definidos pela Sociedade Brasileira de Computação é a gestão desses grandes volumes de dados. A necessidade de analisar esses dados de forma automática e as dificuldades encontradas têm demandado o desenvolvimento de novos métodos de Aprendizado de Máquina que possam lidar com os vários problemas associados a esse desafio. Dois desses problemas são a atualização de hipóteses induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquinas que permaneçam válidam quando novos dados são incluídos na base ou conjunto de dados e a escolha do algoritmo mais promissor para induzir hipéteses a partir de um conjunto de dados. O primeiro problema é investigado em uma sub-área de Aprendizado de Máquina denominada Data Streams ou Fluxos Contínuos de Dados e o segundo na sub-area de Meta-Aprendizado. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses problemas assim como irá propor novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas sub-áreas, utilizando para isso os testes estatísticos relevantes. Como resultado, espera-se contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nesses dois temas, a formação pesquisadores que possam atuar com competência e autonomia nessas sub-áreas e a publicação de trabalhos científicos que permitam a divulgação dos resultados obtidos em veículos de qualidade.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Bruno Feres de Souza, Rosane Maffei Vallim, André Rossi, Jorge Kanda, José Augusto de Andrade Jr., Ivani de Oliveira Negrão Lopes, Elaine Ribeiro, Ricardo Cerri
2010 a 2012
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Utilização de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Problemas de Agrupamento e Classificação de Dados (Proc. 472785/2008-7)
Este projeto investiga a utilização de técnicas Bio-inspiradas de Aprendizado de Máquina em problemas de classificação de dados. Pretende-se investigar estratégias de classificação que permitam lidar com os seguintes problemas de classificação: classificação hierárquica, que são problemas de classificação em que as classes estão organizadas de forma hierárquica; classificação multi-rótulo, que são problemas em que exemplos podem ser simultaneamente classificados em mais de uma classe; escolha de algoritmos de classificação por meio da utilização de técnicas de meta-aprendizado, que procuram associar características presentes nos dados a serem analisados à técnica de classificação mais adequada; e ajuste de parâmetros de classificadores, que investiga diferentes abordagens que podem ser utilizadas para o ajuste automático dos parâmetros livres de classificadores.
2008 a 2010
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Técnicas Avançadas de Aprendizado de Máquina (CAPES-FCT)
Nessa cooperação serão investigados diferentes temas nas duas linhas, com ênfase para os temas de meta-aprendizado e análise de fluxos de dados. Participarão deste projeto pesquisadores de três Universidades brasileiras (Universidade de São Paulo, Universidade Federal de Pernambuco e Universidade Federal do Rio Grande do Norte) e duas portuguesas (Universidade do Porto e Universidade de Aveiro).
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
2009 a 2011
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Projeto Genoma EST do camarão Litopenaeus vannamei
O projeto genoma EST do camarão Litopenaeus vannamei visa seqüenciar 300.000 ESTs ( Expressed Sequence Tags) ou 50.000 clusters nos próximos 3 anos, através da formação de uma rede de laboratórios, de maneira a colocar o Brasil dentre os países de vanguarda nos estudos genômicos dessa espécie, subsidiando o desenvolvimento de modernas tecnologias de base genética para o setor produtivo brasileiro, tais como mapeamento genético, identificação de genes relacionados a caracteres de interesse econômico e seleção assistida por marcadores moleculares. Projeto coordenado pelo Prof. Pedro Galetti da UFSCar
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Liang Zhao, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Rodrigo Mello, Teresa Ludermir, Roseli Francelin Romero, Ricardo J. G. B. Campello, Eduardo Hruschka, Ricardo Prudêncio
2003 a 2005
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Técnicas Avançadas de classificação de dados (CNPq - Proc. 473778/2006-8)
Este projeto investiga a utilização de técnicas avançadas de classificação em problemas de Aprendizado de Máquina. Os problemas de classificação investigados são aqueles em que o perfil das classes pode mudar com o passar do tempo, em que classificadores binários precisam ser combinados para lidar com problemas que apresentam mais de duas classes e em que as classes estão organizadas de forma hierárquica.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Alexandre Claudio Botazzo Delbem, Guilherme Pimentel Telles, Mauro Biajiz, Pedro Galetti, Camila Modonese, Silvia Modenese
2006 a 2008
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Sistemas hibridos de aprendizado de maquina - CAPES/PROCAD 189/2007
O projeto contou com a colaboração de pessoal dos grupos de aprendizado de maquina do ICMC-USP, do CIN-UFPE e do DIMAP-UFRN. Este projeto investigará a utilização de duas grandes áreas em que sistemas híbridos de Aprendizado de Máquina podem ser utilizados: classificação de dados e agrupamento de dados. O coordendar geral do projeto eh o Prof Andre C P L F de Carvalho do ICMC-USP. Os coordenadores locais sao a Profa. Teresa Ludermir, CIn-UFPE e o Prof. Marcilio Souto, DIMAP-UFRN
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Murilo Coelho Naldi, Bruno Feres, Debora Rossi de Medeiros, Eduardo Jaques Spinosa, Katti Faceli, Eduardo de Paula Costa, André Rossi, Luis Paulo Garcia, Andre Billia, Ana Carolina Lorena, Ricardo Cerri
2008 a 2012
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Análise de Expressão Gênica Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina - CNPq (Biotecnologia)
Os projetos Genoma estão gerando uma grande massa de dados biológicos. Diversas pesquisas correntes em Bioinformática têm sido dedicada à análise destes dados para a descoberta de padrões e aquisição de novos conhecimentos. Ou seja, o foco mudou do acúmulo dessas informações para uma análise das mesmas. Porém, a realização desta tarefa de forma manual, em laboratórios, se mostra impraticável e muito custosa. Técnicas computacionais capazes de extrair conhecimento dos dados clínicos e biológicos de forma automática se tornam especialmente adequadas neste caso. É crescente a utilização de Algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) em diferentes domínios de aplicação onde o principal objetivo é a implementação de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automatizada. Este projeto tem como objetivo a investigação e uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para o auxílio na resolução de problemas computacionais envolvendo a análise de expressão gênica e previsão da estrutura de proteínas.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Liang Zhao, Bruno Feres, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Katti Faceli, Teresa Ludermir, Francisco de Assis Tenório de Carvalho, André Maurício Cunha Campos, Anne Magaly de Paula Canuto, Ricardo J. G. B. Campello, Eduardo Hruschka, Renata M.C.R. de Souza, Ricardo Prudêncio, André Rossi, Cleber Zanchettin
2004 a 2005
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Desenvolvimento de Sensores Polimericos para Aplicações na Agricultura e Meio Ambiente - FAPESP (Tematico)
A Embrapa Instrumentação tem se dedicado ao desenvolvimento de novas metodologias, instrumentos, sensores e tecnologias relacionadas à instrumentação que, contribuam para a melhoria da competência e sustentabilidade do agronegócio brasileiro e preservação do meio ambiente, temas de extrema importância para o país. Neste contexto, o objetivo deste projeto é a preparação, caracterização e desenvolvimento de sensores poliméricos, sendo investigados na Embrapa, para a avaliação de paladar, aroma e qualidade de diversos tipos de bebidas (vinho, café, sucos de fruta e leite) e a avaliação da qualidade da água através da detecção de pesticidas e substâncias húmicas. O sensor será constituído por diferentes unidades sensoriais nas quais são depositados filmes de polímeros condutores com composições otimizadas e selecionadas de forma a se obter um padrão de resposta elétrico característico do tipo de bebida em estudo, com a posterior análise destes padrões por técncias de Inteligência Artificial (Redes Neurais). Projeto desenvolvido na Emprapa Instrumentação Agropecuária de São Carlos sob a coordenação do Dr. Luis Mattoso.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Alexandre Claudio Botazzo Delbem, Katti Faceli, Murilo Coelho Naldi, Guilherme Pimentel Telles, Bruno Feres, Ana Carolina Lorena
2002 a 2006
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Desenvolvimento, caracterização e utilização de sensores para avaliação de qualidade de águas - CNPq (CT-Hidro)
Este projeto investiga a utilização de uma língua eletrônica que emprega sensores poliméticos para o monitoramento da qualidade da água. Dados obtidos pelos sensores serão repassados para uma rede neural artificial que será treinada para efetuar de forma automática a classificação de amostras de água. Projeto desenvolvido na Emprapa Instrumentação Agropecuária de São Carlos sob a coordenação do Dr. Luis Mattoso.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, S. da Silva, Alexandre Claudio Botazzo Delbem, Cláudio Policastro, Ednaldo José Ferreira
2002 a 2004
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Programa Institutos do Milênio - Instituto Fábrica do Milênio - CNPq
Os objetivos gerais do Instituto Fábrica do Milênio (IFM) podem ser entendidos como a proposição, o desenvolvimento e a disseminação de mecanismos para o aumento da competitividade e do conhecimento científico e tecnológico das indústrias de manufatura, especialmente as de bens de capital, instaladas no país. Tais objetivos podem inicialmente parecer muito abrangentes e pretensiosos. Entretanto, o conjunto de instituições e projetos envolvidos forma uma massa crítica que os capacitam a desenvolverem um espectro de pesquisas, que abrangem desde o desenvolvimento de tecnologias industriais básicas até elementos de gestão, e podem, se organizadas de forma integrada, contribuir efetivamente para o desenvolvimento das indústrias brasileiras. O papel principal do IFM torna-se o de gerir a integração destes projetos e promover a difusão de seus resultados. Com esse propósito, uma das metas deste instituto é a FIM - Fábrica Integrada Modelo: um mecanismo de integração e disseminação de resultados. A FIM será um modelo de empresa ideal que poderá ser visitada pelos profissionais brasileiros, tanto presencialmente quanto pela internet, para que todos resultados do projeto possam ser absorvidos de forma mais rápida, efetiva e sustentável. O projeto inova no sentido de promover uma ação conjunta e em rede, que abrange diversas áreas do conhecimento, e cujo resultado integrado pode efetivamente aumentar a competitividade de empresas de manufatura do setor de bens de capital e metal-mecânico no Brasil.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, L.H.C. Mattoso, Antônio Riul Jr., Ednaldo José Ferreira, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Arthur Plínio de Souza Braga, João Fernando Oliveira
2004 a 2006
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Kyatera, Laboratory for Optimisation of Manufacturing - FAPESP
Uma empresa manufatureira competitiva é viável apenas se o desempenho de seus sistemas fabris é bem controlado e mantido em alto nível. Equipamentos fabris distribuídos vêm sendo controlados por sistemas CNC modernos de arquitetura aberta capazes de receber e enviar informações sobre o processo através de conexões Ethernet ou HSSB (High Speed Serial Bus). Sistemas manuais são sujeitos a falhas tais como a confiabilidade, atualização, detecção de não-conformidades e outros fatores que afetam negativamente o sistema de produção. Assim, a proposta deste projeto é desenvolver ferramentas baseadas em técnicas de Inteligência Computacional (I.C.) para o monitoramento e controle remoto de processos de retificação. Através de uma rede de dados de alto desempenho, as informações coletadas pelos sensores da máquina-ferramenta poderão ser remotamente processadas por computadores com capacidade computacional maior que a do computador acoplado ao CNC da máquina-ferramenta, visando principalmente: (i) reduzir a sensibilidade a distúrbios do sistema de monitoramento do processo de retificação, (ii) reduzir o número de peças defeituosas geradas na usinagem e (iii) aumentar a velocidade de produção das peças.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Arthur Plínio de Souza Braga, João Fernando Oliveira
2004 a 2006
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Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados para Análise de Dados do Projeto Genôma Clínico
Este projeto tem como objetivo a investigação e uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para o auxílio na resolução de problemas envolvendo o reconhecimento de genes em seqüências de nucleotídeos, em particular a identificação de sítios de splice alternativos, e a extração de conhecimento de bases de dados clínicas e biológicas. Estes dados estão sendo gerados pelo projeto "Clinical Genomics".
2002 a 2004
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Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes - CNPq/CT-INFO (Proc.: 550295/2005-4)
Neste projeto, serão investigadas e propostas novas técnicas para a construção de SIHs: métodos de otimização global para o projeto automático de redes neurais artificiais, extração de regras simbólicas de redes neurais artificiais, e técnicas de comitês aplicadas a algoritmos de agrupamento. Uma vez terminado o projeto, os recursos humanos formados estarão aptos a desempenhar funções de ensino e pesquisa na área de Inteligência Computacional, particularmente em redes neurais, sistemas inteligentes híbridos, aprendizagem de máquina.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
2005 a 2007
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Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Bioinformática - CNPq-Universal
Este projeto tem por objetivo a investigação do desempenho de técnicas de Aprendizado de Máquina em problemas de Biologia Molecular através de: · Análise do desempenho de máquinas de vetores de suporte para problemas com mais de duas classes; · Análise do desempenho de diferentes técnicas de clusterização para análise de expressão gênica; · Estudo de alternativas para combinação de técnicas de clusterização em comitês para análise de expressão gênica; · O desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxílio à solução de problemas de Biologia Molecular utilizando os resultados obtidos nos experimentos realizados.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Gerson Zaverucha, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Teresa Ludermir, Anne Magali Canuto, Wilson de Oliveira
2003 a 2005
Universidade Federal de Pernambuco
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Núcleo de Excelência em Aprendizado de Máquina - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência - PRONEX-FACEPE APQ 1188-1.03/10
O principal objetivo deste projeto é avançar o estado-da-arte na área de Aprendizado de Máquina em problemas de classificação e agrupamentos de dados aplicados a problemas relevantes na área de Bioinformática. Processo: APQ-1188-1.03/10. Coordenado pela Profa Teresa Ludermir
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Katti Faceli, Murilo Coelho Naldi, Rodrigo Bianchi, Bruno Feres, Eduardo Spinosa, Debora Rossi de Medeiros, Ana Carolina Lorena
2011 a 2014
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Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência - PRONEX
O objetivo deste projeto é contribuir para um avanço no estado-da-arte da integração dos paradigmas simbólico e conexionista através do desenvolvimento de sistemas híbridos inteligentes. Vários sistemas híbridos diferentes serão propostos e testados ao longo do projeto.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Gerson Zaverucha, Teresa Ludermir, Wilson de Oliveira, Francisco de Assis Tenório de Carvalho, Ricardo Prudêncio, Cleber Zanchettin, Ivan Gesteira Costa
2008 a 2010
Universidade Federal de Uberlândia
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BRAIN (Centro de Inovação Digital da Algar Telecom)
Este projeto tem como objetivo o aprimoramento do serviço de atendimento e a elevação do patamar de qualidade da experiência de clientes de empresas de Telecom ? no caso, a ALGAR-TELECOM - por meio de técnicas de Inteligência Artificial e de Ciência de Dados. Esse objetivo geral será perseguido por meio de duas frentes de trabalho: - Estudar as bases de dados de OS?s disponíveis com a finalidade de produzir métodos automáticos de agilizar e de melhorar o atendimento ao cliente; - Implementar métodos automáticos de predição de experiência do cliente capazes de antecipar a probabilidade de ocorrência de problemas (o que, consequentemente, trará uma vantajosa redução no volume de emissão de OS?s
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Gerson Zaverucha, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Teresa Ludermir, Wilson de Oliveira
2018 a 2019
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Recuperação de Imagens em Contextos Dinâmicos - CNPq - PVE
Um sistema de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) é um sistema computacional para navegar, pesquisar e recuperar imagens de grandes bases de dados. Em tais sistemas, usualmente, o conteúdo da imagem é representado por características extraídas automaticamente, como cor, forma ou textura e representadas por valores reais normalizados no intervalo [0,1]. A cada imagem é associado um vetor de características. A distância entre dois vetores de características indica o grau de (dis)similaridade entre as respectivas imagens. Esta abordagem é utilizada na maioria dos sistemas CBIR encontrados na literatura. No entanto, o uso apenas de características obtidas diretamente da imagem, comumente referenciadas como características de baixo nível, não se mostraram suficientes para descrever os conceitos de uma imagem. Há um distanciamento entre a descrição da imagem e o seu conceito semântico, conhecido como descontinuidade semântica. Para reduzir a descontinuidade semântica na busca por similaridade, surge no cenário da recuperação de imagens o termo recuperação de imagens baseada em semântica . Varias abordagens são usadas para endereçar esse problema, no entanto, é importante notar que os métodos que utilizam alguma técnica de aprendizagem de máquina para, de alguma forma, treinar os conceitos semânticos limitam-se a bases de treinamento que não se alteram durante o tempo. É importante lembrar que o cenário da recuperação de imagens é dinâmico e os conceitos semânticos definidos num determinado momento podem evoluir, novos conceitos podem surgir ou conceitos estabelecidos podem desaparecer; Este projeto tem como objetivo recuperar imagens levando em consideração questões semânticas, em um contexto em que a base de imagens ou as preferências do usuário podem se modificar ao longo do tempo. Para tanto propomos quatro sub-projetos, cada um abordando um problema importante, ainda em aberto, na área de recuperação de imagens: 1) Construção do Dicionário de Palavras Visuais para a Técnica de BoVW em Contexto Dinâmico; 2) Diversidade de Respostas em Contexto Dinâmico apoiada por Ferramentas Visuais; 3) Sistema de Recomendação de Imagens baseado em Informações Visuais e Não Visuais em Contexto Dinâmico; 4) Exploração de Estratégias para Transformar Realimentação de Relevância em Restrições para Detecção Semi-Supervisionada de Agrupamentos de Imagens em Contexto Dinâmico. Esse projeto envolve pesquisadores nacionais e internacionais.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Rita Maria da Silva Julia, Elaine Faria
2014 a 2017
Universidade Federal de São Paulo
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Hiper-heurísticas multi-objetivas para construção automática de algoritmos de indução de árvores de decisão com múltiplos testes
Árvores de Decisão constituem uma técnica poderosa e amplamente utilizada em tarefas de aprendizado de máquina e mineração de dados, principalmente em virtude da facilidade de interpretação do conhecimento adquirido. Em contraste com os algoritmos tradicionais de indução de árvores de decisão - todos manualmente desenvolvidos por humanos - o algoritmo HEAD-DT constitui uma abordagem de hiper-heurística evolutiva para construção automática de algoritmos de indução de árvores de decisão. HEAD-DT trabalha sobre diversos componentes manualmente desenvolvidos para indução de árvores de decisão, combinando os componentes mais adequados para o problema em questão. Recentemente, foi introduzido o conceito de árvores de decisão com múltiplos testes (MTDT, do inglês Multi-Test Decision Trees), uma nova forma de representação de árvores de decisão. Nas MTDT, cada nó da árvore pode ser composto por múltiplos testes univariados, o que pode ser visto como um caso intermediário (em termos de interpretabilidade) entre as árvores de decisão univariadas e as árvores de decisão multivariadas. Em relação aos algoritmos tradicionais de árvores de decisão univariadas, os algoritmos de indução das MTDT possuem certas particularidades. O critério de split é um exemplo claro, em que pode ser conduzido por um mecanismo de votação majoritária em que todos os testes univariados têm a mesma importância. No entanto, diversas outras estratégias podem ser desenvolvidas para realizar essa tarefa. Nesse contexto, o presente projeto propõe estender o algoritmo HEAD-DT em dois principais aspectos: (i) construir automaticamente algoritmos de indução de árvores de decisão com múltiplos testes, e algumas extensões; e (ii) adotar três abordagens multi-objetivas para guiar o processo evolutivo. Embora muitos trabalhos utilizem algoritmos evolutivos para indução de árvores de decisão, o que se propõe aqui é algo totalmente diferente, pois a ideia é evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão de múltiplos testes, ou seja, o resultado final do método será um algoritmo de indução, e não apenas uma árvore de decisão. Isso caracteriza um algoritmo de meta-learning, pois o objetivo é aprender um algoritmo de aprendizagem.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, João Gama, Sandra de Amo, Denise Guliato, Jose Gustavo de Souza Paiva, Elaine Faria, Maria Camila Baroni, Humberto Razente
2016 a 2018
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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 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: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Márcio Basgalupp, Rodrigo C. Barros, Alex A. Freitas, Marcos Evandro Cintra
2011 a 2015
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Automatic design of decision-tree induction algorithms for detecting patterns of functional gene-gene interactions in observational gene expression data
Predicting an organism's or a cell's response to a therapeutical intervention lies at the heart of medical research. In a functional cellular experiment, one can intervene in the expression of a gene x using RNA interference technologies and collect the downstream effects in the entire transcriptome using high throughput technologies like microarrays or RNAseq. This experiment gives us a class of genes that respond to the intervention in x (class A) and a class of genes that do not (class B). We hypothesize that also observational data that does not involve perturbations of gene x holds information whether a gene is in class A or B, since the biological mechanisms that drive the expression of these classes of genes must be different. This yields a standard classification problem: Predict whether a gene belongs to a class A or B by considering only observational data. In this project, we will investigate machine learning-based solutions to this problem by evolving decision tree induction algorithms. Decision tree induction is one of the most employed methods to extract knowledge from data, since the representation of knowledge is very intuitive and easily understandable by humans. The most successful strategy for inducing decision trees, the greedy top-down approach has been continuously improved by researchers over the years. This work, following recent breakthroughs in the automatic design of machine learning algorithms, proposes a hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically generating decision-tree induction algorithms, named HEAD-DT. We aim to automatically designing a decision tree induction algorithm tailored to a specific domain: Detecting functional gene-gene interactions from observational gene expression data. If successful, both the designed algorithm and their induced classifiers could be seen as a first step to develop a platform for "virtual intervention experiments" that could be used to prioritize genes for further biological experimental studies. (AU)
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Márcio Basgalupp, M.Quiles, Alex A. Freitas, RODRIGO C. BARROS, Vili Podgorelec
2013 a 2015
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Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms for Detecting Patterns of Functional Gene-Gene Interactions in Observational Gene Expression Data
Predicting an organism s or a cell s response to a therapeutical intervention lies at the heart of medical research. In a functional cellular experiment, one can intervene in the expression of a gene x using RNA interference technologies and collect the downstream effects in the entire transcriptome using high throughput technologies like microarrays or RNAseq. This experiment gives us a class of genes that respond to the intervention in x (class A) and a class of genes that do not (class B). We hypothesize that also observational data that does not involve perturbations of gene x holds information whether a gene is in class A or B, since the biological mechanisms that drive the expression of these classes of genes must be different. This yields a standard classification problem: Predict whether a gene belongs to a class A or B by considering only observational data. In this project, we will investigate machine learning-based solutions to this problem by evolving decision tree induction algorithms. Decision tree induction is one of the most employed methods to extract knowledge from data, since the representation of knowledge is very intuitive and easily understandable by humans. The most successful strategy for inducing decision trees, the greedy top-down approach has been continuously improved by researchers over the years. This work, following recent breakthroughs in the automatic design of machine learning algorithms, proposes a hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically generating decision-tree induction algorithms, named HEAD-DT. We will automatically design a decision tree induction algorithm tailored to tdetecting functional gene-gene interactions from observational gene expression data. The designed algorithm and its induced classifiers may be a first step to develop a platform for virtual intervention experiments that could be used to prioritize genes for further biological experimental studies.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Márcio Basgalupp, M.Quiles, Rodrigo C. Barros
2013 a 2015
Universidade Federal de São Carlos
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Classificação Hierárquica de Elementos Transponíveis Utilizando Aprendizado de Máquina
Elementos Transponíveis (TEs) são sequências de DNA que podem se mover de um local para outro dentro do genoma de uma célula. Eles contribuem para a diversidade genética das espécies, e seus mecanismos de transposição podem afetar a funcionalidade dos genes. A correta identificação e classificação de TEs é útil para a compreensão de seus efeitos no processo evolutivo dos genomas. Os TEs são organizados em uma taxonomia hierárquica, com famílias e superfamílias. Geralmente, a identificação e classificação de TEs é realizada por meio de ferramentas de Bioinformática que utilizam homologia, comparando uma sequência com várias sequências de um conjunto de dados com TEs já identificados. Esse método apresenta limitações, pois a homologia entre sequências ignora as propriedades bioquímicas das mesmas, e também os relacionamentos hierárquicos entre as diferentes famílias e superfamílias de TEs. Assim, neste projeto, serão investigados e propostos diferentes métodos de classificação hierárquica de TEs utilizando Aprendizado de Máquina (AM). Inicialmente, diferentes conjuntos de dados serão construídos com sequências de nucleotídeos e de aminoácidos já com TEs previamente identificados. Para a construção desses conjuntos de dados, serão utilizadas ferramentas de Bioinformática desenvolvidas para extrair características bioquímicas de sequências, e também diferentes estratégias para conversão de sequências em valores de atributos adequados para a utilização em técnicas de AM. Os conjuntos de dados serão, então, estruturados hierarquicamente, de acordo com as famílias e superfamílias de TEs a que pertencem. Os métodos de classificação propostos serão comparados com métodos existentes na literatura, e avaliados por meio de medidas de avaliação específicas para problemas de classificação hierárquica.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Rodrigo Barros, Márcio Basgalupp, Tiago Silva da Silva
2016 a 2018
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DataExplorer: Uma nova abordagem para análise de agrupamento
A análise de agrupamento é muito utilizada em diversas áreas. Porém, mesmo as abordagens mais recentes apresentam dificuldades que limitam o seu uso por especialistas de outras áreas. Este projeto de pesquisa se refere ao desenvolvimento de uma nova abordagem para análise de agrupamento que possibilite a obtenção de uma variedade maior de clusters com potencial de fornecer informações úteis aos especialistas se comparadas com as técnicas tradicionais e mesmo as mais recentes como ensembles de agrupamento e as estratégias multi-objetivo. A abordagem proposta visa ser um mecanismo para a obtenção de todos os (ou a maioria dos) clusters relevantes presentes em um determinado conjunto de dados, independente da estrutura mais complexa a que eles pertençam (ex. uma partição). Para isso, busca-se clusters independentemente do nível de refinamento em que ocorrem ou do critério de agrupamento que satisfazem, ou se há sobreposição entre eles. Assim, visa-se fornecer uma descrição o mais completa possível dos dados, facilitando o trabalho dos especialistas no domínio dos dados e aumentando a quantidade de conhecimento que pode ser extraída dos dados a partir da aplicação de uma única ferramenta.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Márcio Basgalupp, Ricardo Cerri, Carlos Norberto Fischer
2011 a 2015
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TECNOLOGIAS ASSISTIVAS PARA MORADIA E INDEPENDÊNCIA NO ENVELHECIMENTO
Esse projeto tenta preencher uma lacuna quanto ao desenvolvimento de Tecnologias Assistivas para independência e autonomia no envelhecimento, nomeadamente: validação do uso de um sensor baseado em aceleração para a detecção e a prevenção da queda em idosos e tecnologia em Web 2.0 para dispositivos táteis. Os resultados podem apontar a validade de equipamentos de baixo custo, baixo nível de erro, e boa receptividade possibilitando a geração de produtos que permitam a manutenção da independência do idoso frágil.
Autores: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Katti Faceli, Marcílio Carlos Pereira de Souto, Tiemi Sakata, Fabio Luciano Verdi, Luciana Aparecida Martinez Zaina
2013 a 2015
Universidade Estadual de Campinas
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Universidade de Brasília
The Alan Turing Institute
Universidade Federal do Maranhão
Universidade Federal de Minas Gerais
Companhia Energética de São Paulo ? Matriz
Atualização Lattes em 2024-07
Processado em 2024-07-22