Vinícius Mourão Alves de Souza

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  • Última atualização do currículo em 16/10/2018


Doutor em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). Tem interesse nas áreas de Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento, Aprendizado de Máquina e Processamento de Séries Temporais. Atualmente realiza pesquisas relacionadas a classificação de fluxo de dados com mudanças de conceito e sensores. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Vinícius Mourão Alves de Souza
Nome em citações bibliográficas
SOUZA, V. M. A.;Souza, Vinícius Mourão Alves;SOUZA, VINÍCIUS M. A.;SOUZA, VINÍCIUS MOURÃO ALVES DE;SOUZA, VINICIUS M. A.;SOUZA, VINICIUS M.A. DE;SOUZA, VINICIUS M.A.;de Souza, Vinícius M. A.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.
Avenida Trabalhador Sancarlense
Parque Arnold Schimidt
13566590 - São Carlos, SP - Brasil
Telefone: (16) 33739700
URL da Homepage: www.icmc.usp.br


Formação acadêmica/titulação


2011 - 2016
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (Orientador: João Manuel Portela da Gama).
Título: Classificação de fluxo de dados não estacionários com aplicação em sensores identificadores de insetos, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.
Coorientador: João Manuel Portela da Gama.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Data mining; data streams; concept drift.
2009 - 2011
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
Título: Análise Automática de Coerência Semântica em Resumos Acadêmicos Escritos em Português,Ano de Obtenção: 2011.
Orientador: Valéria Delisandra Feltrim.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2004 - 2008
Graduação em Bacharelado Informática.
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
Título: Investigação e Implementação de um Sistema Gerador de Expressões Regulares a partir de um Conjunto de Expressões em Linguagem Natural.
Orientador: Valéria Delisandra Feltrim.
2000 - 2002
Ensino Médio (2º grau).
Instituto de Educação Estadual de Maringá, IEEM, Brasil.
1992 - 1999
Ensino Fundamental (1º grau).
Instituto de Educação Estadual de Maringá, IEEM, Brasil.


Pós-doutorado


2018
Pós-Doutorado.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Apoio à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Fluxo de Dados.


Formação Complementar


2012 - 2012
Extensão universitária em Learning from Distributed Data Stream. (Carga horária: 8h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP, ICMC-USP, Brasil.
2010 - 2010
Algoritmos Computação Natural para Mineração Dados. (Carga horária: 12h).
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
2007 - 2007
Desenvolvimento em Shell. (Carga horária: 8h).
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
2006 - 2006
Introdução à Plataforma Java. (Carga horária: 8h).
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
2006 - 2006
Desenvolvimento para Linux. (Carga horária: 8h).
Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.


Atuação Profissional



Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto, EERP/USP, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


ONION - Tecnologia Criativa, ONION, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Pesquisador responsável (coordenador) do projeto PIPE-FAPESP "Avaliação e monitoramento colaborativo das condições de ruas e estradas por meio de sensores de smartphones", Processo 2016/07767-3.

Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40
Outras informações
Bolsista FAPESP TT-5.

Atividades

5/2016 - 6/2016
Pesquisa e desenvolvimento , ONION - Tecnologia Criativa, .

Linhas de pesquisa
Aprendizado de Máquina

Laboratório de Entomologia Computacional, LAENCO, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Diretor, Enquadramento Funcional: Diretor e Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Diretor da empresa LAENCO (CNPJ 24.206.193/000108) e pesquisador responsável (coordenador) do projeto PIPE-FAPESP "Ferramentas inteligentes para controle de vetores e orientação da população contra a dengue", Processo 2015/16004-0.

Atividades

6/2016 - 2/2017
Direção e administração, Laboratório de Entomologia Computacional, .

Cargo ou função
Diretor.

Universidade do Porto, U.PORTO, Portugal.
Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Doutorado sanduíche no exterior sob a supervisão do Prof. João Gama e bolsa BEPE-FAPESP (Proc. 13/23037-7).


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutorado, Carga horária: 40
Outras informações
Doutorando com bolsa FAPESP (Proc. 11/17698-5).

Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Estágio de docência, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 6
Outras informações
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE). Disciplina: Projeto Supervisionado ou de Graduação I. Curso: Bacharelado em Ciência da Computação

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Estágio de docência, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 6
Outras informações
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE). Disciplina: Algoritmos e Estruturas de Dados I. Curso: Bacharelado em Ciência da Computação

Atividades

07/2013 - 12/2013
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Estágio realizado
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE). Projeto Supervisionado ou de Graduação I. Curso: Bacharelado em Ciência da Computação.
07/2012 - 12/2012
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE). Disciplina: Algoritmos e Estruturas de Dados I.

Universidade Estadual de Maringá, UEM, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 8
Outras informações
Monitor da Disciplina Engenharia de Software III para curso de Bacharelado Informática.

Vínculo institucional

2007 - 2007
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 10
Outras informações
Monitor da Disciplina Banco de Dados para o curso de Bacharelado Informática.

Vínculo institucional

2005 - 2007
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Desenvolvimento e manutenção do website do Departamento de Química (DQI) da Universidade Estadual de Maringá.



Linhas de pesquisa


1.
Aprendizado de Máquina


Projetos de pesquisa


2017 - 2017
Avaliação e monitoramento colaborativo das condições de ruas e estradas por meio de sensores de smartphones (Proc. FAPESP 2016/07767-3)
Descrição: No Brasil e no exterior, a malha rodoviária possui um papel fundamental para o transporte de cargas e passageiros. No setor de transporte de cargas, é responsável por 61% das movimentações nacionais e em relação ao transporte de passageiros, predomina com 95% de participação. Embora fundamental para a sociedade e crescimento econômico do país, é constatado que a maior parte da infraestrutura de ruas e estradas do Brasil é inadequada, sendo a qualidade do pavimento um dos maiores problemas. A má qualidade aumenta o tempo das viagens, eleva o custo de manutenção dos veículos, traz mais riscos aos usuários e emissões de poluentes, além de impactar diretamente na composição do preço de bens. Para o melhor planejamento de manutenções e intervenções adequadas nas vias, é essencial o uso de instrumentos de avaliação que permitam o monitoramento constante de suas condições. Com o objetivo de reduzir o esforço manual ou o uso de equipamentos de alto custo atualmente utilizados, como os perfilômetros inerciais a laser, neste projeto de pesquisa é proposto o desenvolvimento de um aplicativo móvel que faz uso de sensores presentes em smartphones, como acelerômetros e GPS, em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina e análise de sinais para a avaliação e monitoramento das condições de ruas e estradas. Assim, é possível que diferentes usuários contribuam para o constante monitoramento de maneira automática e ubíqua ao utilizarem aplicativos de navegação em smartphones fixados em seus veículos durante a condução. O produto a ser desenvolvido neste projeto apresenta vantagens importantes sobre as ferramentas atuais, que além de possuírem um custo elevado e a dependência de um especialista, não permitem uma avaliação altamente abrangente e o monitoramento constante de um ambiente com frequentes mudanças. Com as informações do aplicativo, empresas de transporte rodoviário ou usuários convencionais podem planejar rotas que consideram a qualidade do pavimento, visando a economia de tempo de viagem e combustível e o aumento da segurança. Além do aplicativo, também pretende-se desenvolver um sistema responsável por apresentar relatórios sobre a qualidade do pavimento avaliado ao longo do tempo. Tais relatórios podem ser estratégicos e auxiliar na tomada de decisão de empresas e órgãos públicos. Por exemplo, prefeituras ou empresas responsáveis pela concessão de rodovias podem planejar intervenções de maneira mais adequada, possibilitando também a realização de estimativas com antecedência dos custos orçamentários de tais intervenções. Desse modo, espera-se que o produto deste projeto seja responsável por impactos sociais e econômicos em diversos segmentos da sociedade..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Coordenador / Diego Furtado Silva - Integrante / ROSSI, RAFAEL G. - Integrante / Andre Maletzke - Integrante / Rafael Alves de Souza - Integrante / Aline Colares do Vale - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
Tecnologia computacional no ensino e no gerenciamento do cuidado de úlcera por pressão
Descrição: Projeto Universal - Processo nº 409081/2016-7. Com o intuito de auxiliar os profissionais de saúde na padronização de cuidados e diagnósticos relacionados às Ulceras por Pressão, o objetivo principal deste projeto é desenvolver uma plataforma digital para apoio na educação profissional e no gerenciamento do cuidado das Ulceras por Pressão. Como objetivos específicos têm-se: 1. Criar um banco de dados de referência sobre úlcera por pressão. O banco dados de referência deve ser composto por informações do tipo: escalas de avaliação do risco e suas definições, imagens de UP, grau das UP presente nas imagens, segmentação e identificação dos tecidos presente nas imagens e cuidados recomendados para a prevenção das UP. As informações presentes nesse banco de dados servirão também para alimentar o Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) e o Aplicativo para dispositivo móvel (APP) propostos neste projeto. 2. Desenvolver um algoritmo de processamento de imagens para classificação automática de úlcera por pressão. Desenvolver um modelo computacional preditivo, utilizando o banco de referência sobre UP e técnicas de Inteligência Artificial (IA), capaz de processar novas imagens e as características presentes nessa lesão para classificá-las automaticamente. 3. Desenvolver um Ambiente Virtual de Aprendizagem sobre úlcera por pressão. O AVA, proposto neste projeto, visa a disseminação de conteúdo especializado e treinamento profissional quanto aos cuidados preventivos e classificação correta das UP, bem como, preparar o profissional para utilizar a solução de suporte a assistência proposta neste projeto. 4. Desenvolver um Aplicativo para dispositivo móvel para gerenciar o cuidado às úlceras por pressão. O APP, proposto neste projeto, visa auxiliar o profissional no gerenciamento efetivo do cuidado às UP. O APP irá auxiliar o profissional na mensuração do risco para desenvolvimento da UP, recomendação de cuidados especializados, padronização dos cuidados e diagnósticos prescritos, bem como, auxiliar na correta classificação das UP existentes. 5. Implantar e avaliar a qualidade e o uso das tecnologias propostas neste projeto. A plataforma digital será composta por três ferramentas: banco de dados de referência, AVA e APP. A implantação e avaliação dessas ferramentas tem por objetivo o alcance não somente da qualidade técnica do produto, mas também chegar a um produto que atenda as necessidades e seja de fácil utilização por seu usuário final.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / CHERMAN, EVERTON A. - Integrante / Silvia Helena Zem-Mascarenhas - Integrante / Yolanda Dora Matinez Évora - Coordenador / Chris Mayara Tibes-Cherman - Integrante / André Gustavo Maletzke - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
Armadilhas e sensores inteligentes: uma abordagem inovadora para controle de insetos peste e vetores de doenças

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista em 16/08/2018.
Descrição: Indiscutivelmente, os insetos são importantes na agricultura, no meio ambiente e saúde pública. Muitas espécies são benéficas para o meio ambiente e para as pessoas. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de ao menos dois terços de todo o alimento consumido no mundo. Devido a esta importância para os seres humanos, o recente declínio nas populações de insetos polinizadores, principalmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental, frequentemente associado ao uso de pesticidas. Por outro lado, pragas agrícolas são responsáveis por destruir mais de 40 bilhões de dólares em alimentos por ano e determinadas espécies são vetores de doenças que matam mais de um milhão de pessoas anualmente, como a malária, dengue, febre chikungunya e zika vírus. Neste projeto de pesquisa, é proposta uma armadilha inteligente para a captura de espécies maléficas de insetos. A armadilha utiliza um sensor óptico que tem sido desenvolvido pela equipe deste projeto nos últimos anos, capaz de reconhecer automaticamente a espécie de insetos a partir de dados do batimento de asas dos insetos. O reconhecimento das espécies de insetos permitirá a criação de mapas de densidade em tempo real, que por sua vez podem ser utilizados para apoiar intervenções locais. Por exemplo, no caso de pragas agrícolas, estes mapas permitirão a aplicação inteligente e direcionada de inseticidas, reduzindo o impacto para o meio ambiente. No caso de insetos vetores de doenças, a armadilha poderá auxiliar na redução dos custos de intervenções sofisticadas e efetivas como a SIT (técnica do inseto estéril), mas que possuem um alto custo. Neste projeto, pretende-se expandir o estado-da-arte em Computação por meio desta aplicação real, especialmente nas áreas de Aprendizado de Máquina e Mineração de Fluxo de Dados. De modo a demonstrar os aspectos práticos desta proposta, as pesquisas serão concentradas na identificação de duas espécies: o psilídio asiático dos citros, vetor da doença de Greening, uma terrível doença que ataca árvores de citros e o Aedes aegypti, vetor da dengue, febre amarela e chikungya, e zika virus, recentemente associado a casos de microcefalia em recém-nascidos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2017
Ferramentas inteligentes para controle de vetores e orientação da população contra a dengue (Proc. FAPESP 2015/16004-0)

Projeto certificado pela empresa VINICIUS MOURAO ALVES DE SOUZA 05786953912 em 14/06/2016.
Descrição: PIPE-FAPESP (Fase 1) - A dengue é a principal doença viral transmitida por mosquitos e um dos principais problemas de saúde pública não apenas no Brasil, mas em quase todos os países em áreas tropicais e subtropicais do mundo. Epidemias de dengue também são responsáveis por um grande impacto econômico e social nas populações em que ocorrem. Atualmente, devido a falta de uma vacina efetiva contra a dengue, as epidemias somente podem ser evitadas com o controle do mosquito vetor. O controle efetivo somente é possível com o apoio de órgãos governamentais e um alto nível de participação e suporte por parte da população, já que soluções unilaterais, como o uso de inseticidas, não tem se mostrado efetivas a um longo prazo. Infelizmente, a prática tem mostrado que campanhas educacionais realizadas por meio de veículos de mídia de massa não são suficientes para a conscientização da população. Além disso, essas campanhas não permitem acompanhar os resultados das ações de cada indivíduo, orientá-los e motivá-los antes da ocorrência de surtos de epidemia. Dadas as dimensões de um país como o Brasil, essa tarefa parece impossível, mas é exatamente isso que propomos neste projeto. Neste projeto de pesquisa é apresentada uma abordagem inovadora para orientar, motivar e avaliar ações individuais de controle do mosquito Aedes aegypti. Nossa proposta é desenvolver uma armadilha inteligente que possa ser comercializada na forma de um eletrônico de consumo. A armadilha é capaz de atrair e capturar mosquitos, bem como reconhecer e contar automaticamente os mosquitos da espécie Aedes aegypti. A partir da estimativa da população local de mosquitos da dengue é possível avaliar e sugerir atividades de controle personalizadas para o usuário da armadilha por meio de um aplicativo móvel que se conecta à armadilha. Desse modo, a armadilha permite promover ações de controle do vetor da dengue antes da ocorrência de surtos da doença. Além de ser uma solução imediata e ambientalmente segura para a captura de mosquitos adultos, visa tornar cada usuário da tecnologia em um agente de controle no combate à dengue. Além disso, as informações coletadas por diferentes armadilhas podem ser utilizadas para a construção de um mapa colaborativo sobre a densidade populacional dos mosquitos, permitindo ações mais efetivas e em tempo hábil por parte de órgãos governamentais nas regiões com maior incidência do mosquito da dengue..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Coordenador / Diego Furtado Silva - Integrante / Eamonn John Keogh - Integrante / BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. - Integrante / Agenor Mafra-Neto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.Número de orientações: 2
2014 - 2016
Real-time Monitoring of Insect Pragues in Agriculture and the Environment
Descrição: Não há dúvidas de que insetos são muito importantes na agricultura e no meio ambiente. Embora os insetos que mais atraiam atenção sejam as pragas agrícolas, muitos insetos são benéficos para o meio ambiente e para os seres humanos. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de pelo menos dois terços de todos os alimentos consumidos no mundo. Devido à sua importância para os seres humanos, o recente declínio das populações de insetos polinizadores, especialmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental frequentemente associado à exposição a pesticidas. Acreditamos que pelo uso de tecnologia é possível reduzir a utilização de pesticidas. Para isso, propomos uma armadilha inteligente de baixo custo que captura seletivamente espécies de insetos nocivos, libertando todas as outras espécies. Tal armadilha terá um impacto mínimo sobre o meio ambiente. No cerne da armadilha inteligente encontra-se um novo sensor que estamos desenvolvendo. Este sensor faz uso de uma luz laser para capturar dados de insetos à distância e utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as espécies de insetos. Neste projeto propomos desenvolver o sensor e a armadilha inteligente e utilizá-los em uma importante aplicação agrícola, capturando o psilídeo dos citros. Esta praga afeta plantações de laranja e está presente no Brasil e nos Estados Unidos. Descrevemos os desafios científicos e tecnológicos para desenvolver tal armadilha inteligente. Discutimos o nosso plano para desenvolve-la em um prazo de quatro anos a partir do estado atual de desenvolvimento até a realização de experimentos em campo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. - Coordenador / KEOGH, EAMONN J. - Integrante / Agenor Mafra-Neto - Integrante / SILVA, DIEGO F. - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2013 - 2015
Sensores inteligentes para controle de pragas agrícolas e insetos vetores de doenças

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista em 24/07/2013.
Descrição: Aplicações como sensores inteligentes devem ser capazes de coletar informações sobre o ambiente e realizar decisões baseadas nos dados de entrada. Pode-se citar como exemplo o sensor de baixo custo que vem sendo desenvolvido com o objetivo de detectar e classificar insetos em suas espécies utilizando luz laser e técnicas de aprendizado de máquina. Tal sensor é um importante passo para o desenvolvimento de armadilhas inteligentes capazes de atrair e capturar seletivamente espécies de insetos de interesse, como os vetores de doenças e pragas agrícolas, sem afetar as demais espécies benéficas para o meio ambiente. Os dados gerados pelo sensor constituem um fluxo de dados com característica não estacionária, uma vez que o metabolismo dos insetos sofre influência direta de condições ambientais como temperatura, umidade e pressão atmosférica. Este projeto de pesquisa possui dois objetivos principais: o primeiro é desenvolver novos algoritmos capazes de classificar em tempo real sinais do sensor obtidos por meio do fluxo de dados; o segundo é desenvolver tecnologicamente o sensor proposto de modo que as técnicas de aprendizado de máquina que têm sido desenvolvidas sejam embarcadas diretamente no sensor..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista - Coordenador / Rafael Giusti - Integrante / Diego Furtado Silva - Integrante / Eamonn John Keogh - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Agenor Mafra-Neto - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2012 - 2014
Invariância à Complexidade em Classificação, Agrupamento e Descoberta de Motifs em Séries Temporais
Descrição: Há recentemente um crescente interesse no processamento de séries temporais devido a grande quantidade de domínios de aplicação que geram dados com essa característica. Esse interesse pode ser medido pela vasta quantidade de métodos recentemente propostos na literatura para tarefas como classificação, agrupamento, sumarização, detecção de anomalias e descoberta de motifs. Estudos recentes têm mostrado que para muitos problemas, os métodos baseados em similaridade apresentam uma eficácia difícil de ser superada, mesmo por métodos mais sofisticados. Isso se deve em grande parte pelo fato de que a comunidade tem estudado e proposto diversas invariâncias para medidas de distância entre séries temporais. As invariâncias fazem com que as medidas de distância ignorem determinadas características indesejadas dos dados. O exemplo mais conhecido é a invariância às diferenças locais na escala de tempo, obtida pela técnica de warping. Outras invariâncias incluem a invariância às diferenças de amplitude e offset, fase e oclusão. Recentemente foi demonstrado à comunidade científica que métodos de classificação de séries temporais por similaridade podem ser muito beneficiados por uma nova invariância: invariância à complexidade. O principal objetivo deste projeto de pesquisa é investigar novas medidas de distância invariantes à complexidade e avaliar o quanto essas medidas podem melhorar a eficácia, sobretudo de algoritmos de agrupamento e descoberta de motifs..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista - Coordenador / Rafael Giusti - Integrante / Diego Furtado Silva - Integrante / Eamonn John Keogh - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2009 - 2011
Investigação e Desenvolvimento de Recursos Computacionais aplicáveis a Ferramentas de Auxílio à Escrita
Descrição: Ferramentas computacionais destinadas a auxiliar a escrita têm se tornado cada vez mais comuns, incluindo tanto sistemas dedicados ao pós-processamento do texto como sistemas mais completos, que atuam desde a geração e organização de idéias até a escrita. Entre esses sistemas há aqueles que apóiam especificamente a escrita de textos acadêmicos, um gênero mais tratável computacionalmente dada a sua rigorosa padronização. Um exemplo é o ambiente SciPo, que visa auxiliar especialmente escritores iniciantes na tarefa de escrita de textos acadêmicos na língua portuguesa, em especial teses e dissertações em Computação. Tal ambiente apóia a estruturação do texto e a realização lingüística dessa estrutura de forma flexível, deixando o usuário livre para escolher entre dois modos de trabalho, a saber: (i) um processo top-down, que parte do planejamento estrutural para a escrita propriamente dita; ou (ii) um processo bottom-up, em que se submete um texto já escrito à análise (detecção e crítica) automática da estrutura. Para permitir a análise estrutural automática de textos prontos necessária ao processo bottom-up é utilizado um classificador estatístico, denominado AZPort. Embora o AZPort tenha servido aos seus propósitos iniciais, o avanço das investigações visando o desenvolvimento de classificadores mais robustos e flexíveis possibilitaria a construção de ferramentas mais completas e eficientes, em especial, traria melhoria imediata ao ambiente SciPo, além de avançar o estado da arte referente à detecção automática da estrutura retórica de textos. Dessa forma, este projeto propõe a investigação e desenvolvimento de sistemas para a detecção automática da estrutura retórica de textos acadêmicos, que sejam robustos e flexíveis, de modo que possam ser adaptados a diferentes domínios de conhecimento sem grandes custos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Vinícius Mourão Alves de Souza - Integrante / Daniel Fuverki - Integrante / Alison Rafael Polpeta Freitas - Integrante / Valéria Delisandra Feltrim - Coordenador / Danilo Machado Junior - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Projetos de extensão


2005 - 2007
Analises Físico-Químicas de águas e alimentos
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.


Revisor de periódico


2016 - Atual
Periódico: ACM COMPUTING SURVEYS
2017 - Atual
Periódico: International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
2017 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Audio Speech and Language Processing
2017 - Atual
Periódico: MACHINE LEARNING
2018 - Atual
Periódico: APPLIED SOFT COMPUTING


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Fluxo de Dados.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Séries Temporais.


Idiomas


Espanhol
Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.


Prêmios e títulos


2016
1° lugar (Doutorado) no X Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) no período entre junho de 2014 e maio de 2016, Comissão Especial de Inteligência Artificial (CEIA) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2015
SDM Student Travel Award, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM).
2014
ICPR Student Travel Award, International Association of Pattern Recognition.
2011
Melhor artigo no VIII Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana com o trabalho "Análise automática de aspectos relacionados à coerência semântica em resumos acadêmicos", Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT).
2009
3° lugar na I Olimpíada Brasileira de Linguística Computacional (OLinCom) - Trilha 1, I Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL).


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:19
Total de citações:107
Fator H:6
Souza, Vinicius MA  Data: 15/10/2018

Outras
Total de trabalhos:37
Total de citações:410
Souza, V.M.A.; Souza, Vinícius M. A.; Souza, Vinicius M. A.; Souza, Vinícius Mourão Alves; Vinícius Mourão Alves de Souza; Vinicius Mourão Alves de Souza  Data: 14/10/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
SOUZA FILHO, N. E.2018SOUZA FILHO, N. E. ; SOUZA, V. M. A. ; KLINGER, A. C. K. ; TOLEDO, G. S. P. . Automatic classification of laparos call and playback tests at cuniculture nests. CIÊNCIA E NATURA, v. 40, p. 48-55, 2018.

2.
SOUZA, VINICIUS M.A.2018SOUZA, VINICIUS M.A.. Asphalt pavement classification using smartphone accelerometer and Complexity Invariant Distance. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 74, p. 198-211, 2018.

3.
SOUZA, VINICIUS M.A.2017SOUZA, VINICIUS M.A.; ROSSI, RAFAEL G. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; REZENDE, SOLANGE O. . Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: An experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, v. 21, p. 1061-1095, 2017.

4.
TIBES, C. M. S.2016TIBES, C. M. S. ; CHERMAN, EVERTON A. ; SOUZA, V. M. A. ; EVORA, Y. D. M. ; ZEM-MASCARENHAS, S. H. . Image processing in mobile devices to classify pressure injuries. Revista de Enfermagem UFPE On Line, v. 10, p. 3840-3847, 2016.

5.
SILVA, DIEGO F.2015SILVA, DIEGO F. ; SOUZA, VINÍCIUS M. A. ; ELLIS, DANIEL P. W. ; KEOGH, EAMONN J. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. . Exploring Low Cost Laser Sensors to Identify Flying Insect Species. Journal of Intelligent & Robotic Systems (Dordrecht. Online), v. 1, p. 1-18, 2015.

6.
SILVA, DIEGO FURTADO2013SILVA, DIEGO FURTADO ; SOUZA, VINÍCIUS MOURÃO ALVES DE ; BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE ALMEIDA PRADO ALVES . A comparative study between MFCC and LSF coefficients in automatic recognition of isolated digits pronounced in Portuguese and English - doi: 10.4025/actascitechnol.v35i4.19825. Acta Scientiarum. Technology (Impresso), v. 35, p. 621-628, 2013.

7.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A.2013BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; KEOGH, EAMONN J. ; TATAW, OBEN MOSES ; SOUZA, VINÍCIUS M. A. . CID: an efficient complexity-invariant distance for time series. Data Mining and Knowledge Discovery (Dordrecht. Online), v. 1, p. 1-35, 2013.

8.
Souza, Vinícius Mourão Alves2012Souza, Vinícius Mourão Alves; FELTRIM, VALÉRIA DELISANDRA . A coherence analysis module for SciPo: providing suggestions for scientific abstracts written in Portuguese. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso), v. -, p. 1-15, 2012.

Capítulos de livros publicados
1.
SOUZA, VINICIUS M. A.. Identifying Aedes aegypti Mosquitoes by Sensors and One-Class Classifiers. In: Beltrán-Castañón C.; Nyström I.; Famili F.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10125, p. 10-18.

2.
SOUZA, VINICIUS M. A.; CHERMAN, EVERTON A. ; ROSSI, RAFAEL G. ; Souza, Rafael A. . Towards Automatic Evaluation of Asphalt Irregularity Using Smartphone s Sensors. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10584, p. 322-333.

3.
SOUZA, VINÍCIUS M. A.; SILVA, DIEGO F. ; Gama, João ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. . Data Stream Classification Guided by Clustering on Nonstationary Environments and Extreme Verification Latency. In: Suresh Venkatasubramanian; Jieping Ye. (Org.). Proceedings of the 2015 SIAM International Conference on Data Mining. 15ed.: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2015, v. , p. 873-881.

4.
SILVA, DIEGO F. ; de Souza, Vinícius M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; Giusti, Rafael . Spoken Digit Recognition in Portuguese Using Line Spectral Frequencies. In: Juan Pavón; Néstor D. Duque-Méndez; Rubén Fuentes Fernández. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 13ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2012, v. , p. 241-250.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
SILVA, T. P. ; SOUZA, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; CAMARGO, H. A. . A Fuzzy Classifier for Data Streams with Infinitely Delayed Labels. In: 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2018, Madrid. Proceedings of Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2018. p. 1-8.

2.
PARMEZAN, A. R. S. ; SOUZA, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Towards Hierarchical Classification of Data Streams. In: 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2018, Madrid. Proceedings of Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2018. p. 1-8.

3.
SOUZA, V. M. A.; SILVA, T. P. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Evaluating Stream Classifiers with Delayed Labels Information. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2018, São Paulo. Proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2018. p. 1-6.

4.
SOUZA, V. M. A.; BATISTA, G. E. A. P. A. ; Gama, João . Classification of Non-stationary Data Streams and Infinitely Delayed Labels with Application in Optical Sensors for Insect Species Identification. In: X Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), 2016, Recife. Anais do X Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), 2016. p. 1-12.

5.
DE SOUSA, CELSO A. R. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. . An experimental analysis on time series transductive classification on graphs. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-8.

6.
SOUZA, VINICIUS M. A.; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SOUZA-FILHO, NILSON E. . Automatic classification of drum sounds with indefinite pitch. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-8.

7.
YU QI ; CINAR, GOKTUG T. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; YUEMING WANG ; PRINCIPE, JOSE C. . Effective insect recognition using a stacked autoencoder with maximum correntropy criterion. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-7.

8.
SILVA, D. F. ; SOUZA, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Music Shapelets for Fast Cover Song Recognition. In: International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), 2015, Málaga. Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2015. p. 441-447.

9.
SOUZA, VINICIUS M.A.; SILVA, DIEGO F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; GAMA, JOAO . Classification of Evolving Data Streams with Infinitely Delayed Labels. In: 2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2015, Miami. 2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). p. 214-6.

10.
TIBES, C. M. S. ; CHERMAN, E. A. ; SOUZA, V. M. A. ; WESTIN, U. M. ; ZEM-MASCARENHAS, S. H. ; EVORA, Y. D. M. . Avaliação de um aplicativo para apoio à decisão no cuidado de Úlceras por Pressão. In: XX Congresso Internacional de Informática Educativa (TISE), 2015, Santiago. Anais do XX Congresso Internacional de Informática Educativa (TISE), 2015. v. 11. p. 191-198.

11.
SOUZA, VINICIUS M.A.; SILVA, DIEGO F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Extracting Texture Features for Time Series Classification. In: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014, Stockholm. 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition. p. 1425-1430.

12.
SOUSA, CELSO A.R. DE ; SOUZA, VINICIUS M.A. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Time Series Transductive Classification on Imbalanced Data Sets: An Experimental Study. In: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014, Stockholm. 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition. p. 3780-3785.

13.
SOUZA, VINICIUS M.A. DE; SILVA, DIEGO F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Classification of Data Streams Applied to Insect Recognition: Initial Results. In: 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2013, Fortaleza. 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems. p. 76-81.

14.
SOUZA, V. M. A.; FELTRIM, V. D. . Uma Investigação sobre Algoritmos de Diferentes Abordagens de Aprendizado Supervisionado na Classificação de Papéis Retóricos em Resumos Científicos. In: Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology (STIL 2013), 2013, Fortaleza, CE. Proceedings of the 9th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology, 2013. p. 30-39.

15.
SOUZA, V. M. A.; SILVA, D. F. ; GARCIA, P. R. P. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Avaliação de Classificadores para o Reconhecimento Automático de Insetos. In: X National Meeting on Artificial and Computational Intelligence (ENIAC 2013), 2013, Fortaleza, CE. Proceedings of the X National Meeting on Artificial and Computational Intelligence, 2013. p. 1-12.

16.
SILVA, DIEGO F. ; SOUZA, VINICIUS M.A. DE ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; KEOGH, EAMONN ; ELLIS, DANIEL P.W. . Applying Machine Learning and Audio Analysis Techniques to Insect Recognition in Intelligent Traps. In: 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2013, Miami. 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications. p. 99.

17.
SILVA, DIEGO F. ; SOUZA, VINICIUS M.A. DE ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Time Series Classification Using Compression Distance of Recurrence Plots. In: 2013 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2013, Dallas. 2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining. p. 687.

18.
DOMINGUES, MARCOS A. ; CHERMAN, EVERTON A. ; NOGUEIRA, BRUNO M. ; CONRADO, MERLEY S. ; ROSSI, RAFAEL G. ; DE PADUA, RENAN ; MARCACINI, RICARDO M. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; RCZENDC, SOLANGE O. . A comparative study of algorithms for recommending given names. In: 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA 2013), 2013, Lodz. 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA). v. 1. p. 66-71.

19.
SOUZA, V. M. A.; FELTRIM, V. D. . Automatic Analysis of Semantic Coherence in Academic Abstracts Written in Portuguese. In: International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2011), 2011, Chiang Mai. Proceedings of 5th International Joint Conference on Natural Language Processing, 2011. p. 1144-1152.

20.
SOUZA, V. M. A.; FELTRIM, V. D. . Análise automática de aspectos relacionados à coerência semântica em resumos acadêmicos. In: The 8th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology (STIL 2011), 2011, Cuiabá, MT. Proceedings of the 8th Brazilian Symposium in Information and Human Language Techonology, 2011. p. 77-86.

21.
SOUZA, V. M. A.; FELTRIM, V. D. . An analysis of textual coherence in academic abstracts written in Portuguese. In: Corpus Linguistics 2011 - Discourse and Corpus Linguistics, 2011, Birmingham, UK. Proceedings of Corpus Linguistics Conference 2011, 2011. p. 1-13.

22.
FELTRIM, V. D. ; SOUZA, V. M. A. . PyGER: Uma Ferramenta Geradora de Expressões Regulares a partir de um Conjunto de Expressões em Linguagem Natural. In: Workshop de Iniciação Científica em Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (TILic), 2009, São Carlos, SP. Proceedings of the 7th Brazilian Symposium in Information and Human Language Tecnology (STIL 2009), 2009. v. 1. p. 1-5.

23.
MACHADO JUNIOR, D. ; FOLEISS, J. H. ; SOUZA, V. M. A. . SQAS: Um Sistema Automático de Question-Answering para Textos Jornalísticos. In: Olimpíada Brasileira de Linguística Computacional (Olincom), 2009, São Carlos, SP. Proceedings of the 7th Brazilian Symposium in Information and Human Language Tecnology (STIL 2009), 2009. v. 1. p. 1-3.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
GARCIA, P. R. P. ; SOUZA, V. M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. . Avaliação de Classificadores para o Reconhecimento Automático de Insetos. In: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP, 2013, São Carlos. Anais do 21º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo, 2013. p. 1-1.

Apresentações de Trabalho
1.
SOUZA, V. M. A.. Ferramentas Computacionais de Auxílio à Escrita. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
MACHADO JUNIOR, D. ; FOLEISS, J. H. ; SOUZA, V. M. A. . SQAS: Um Sistema Automático de Question-Answering para Textos Jornalísticos. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

3.
SOUZA, V. M. A.; FELTRIM, V. D. . PyGER: Uma Ferramenta Geradora de Expressões Regulares a partir de um Conjunto de Expressões em Linguagem Natural. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
SOUZA, V. M. A.; BATISTA, A. J. L. ; Giusti, R. . Asfault - Road Evaluation. 2017.

Trabalhos técnicos
1.
SOUZA, V. M. A.. Revisor da conferência Computer on the Beach. 2018.

2.
SOUZA, V. M. A.. Revisor do 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2018). 2018.

3.
SOUZA, V. M. A.. Revisor da conferência IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2018). 2018.

4.
SOUZA, V. M. A.. Revisor da conferência Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19). 2018.

5.
SOUZA, V. M. A.. Revisor do IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA 2017). 2017.

6.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The 19th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2015)'. 2015.

7.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2015)'. 2015.

8.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2014)'. 2014.

9.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2014)'. 2014.

10.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The 13th International Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA 2014)'. 2014.

11.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2014)'. 2014.

12.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'ACM Conference of Information and Knowledge Management (CIKM 2014)'. 2014.

13.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-15)'. 2014.

14.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'ACM Conference of Information and Knowledge Management (CIKM 2013)'. 2013.

15.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'The 18th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2012)'. 2012.

16.
SOUZA, V. M. A.. Revisor externo do 'VIII Best Msc Dissertation/PhD Thesis Contest in Artificial Intelligence (CTDIA 2012). 2012.

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
BATISTA, G. E. A. P. A. ; SOUZA, V. M. A. ; MALETZKE, A. . Sensor Inteligente de Insetos. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

2.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SOUZA, V. M. A. ; MALETZKE, A. . Ranking coloca São Carlos, SP, como a terceira cidade mais inovadora do país. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

3.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SOUZA, V. M. A. ; MALETZKE, A. . Ministério da Ciência aponta São Carlos como terceira cidade mais inovadora. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

4.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SILVA, D. F. ; SOUZA, V. M. A. . Alunos do ICMC da USP criam sensor que reconhece espécies de insetos. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

5.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SILVA, D. F. ; SOUZA, VINICIUS M. A. . Sensor identifica insetos pela frequência do batimento das asas. 2014. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

6.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. ; SILVA, D. F. ; SOUZA, V. M. A. . Sensor identifica insetos pelo batimento das asas. 2014. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).


Demais tipos de produção técnica


Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
PIMENTEL, M. G. C.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Lucas Vinicius Avanço.Pós-edição de traduções automáticas: avaliando a utilização de recursos disponíveis. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

2.
PIMENTEL, M. G. C.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Bruna Toledo Garcia.Desenvolvimento de aplicações mobile para plataforma iOS. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

3.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Alexandre Paes de Oliveira Santa Rosa.Utilização de Aprendizado de Máquina na detecção de fraude em transações de cartão de crédito. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

4.
BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Filipe Alves Neto.Análise de séries temporais utilizando medidas de redes complexas. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

5.
CORDEIRO, R.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Rafael Umino Nakanishi.Extração de features para a caracterização de músicas. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

6.
GOULARTE, R.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Denis Moreira dos Reis.Classificação de fluxo de dados. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

7.
Neto, J. E. S. B.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Bruno Stival Ferraro.Projeto e implementação de sistema web utilizando o framework Ruby on Rails. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

8.
SANTANA, R. H. C.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Jimena Torre Tomás.Projeto e Implementação de um Framework para a Geração de Conjunto de Dados Sintéticos para Aprendizado Multirrótulo. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

9.
Liang, Z.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Alexandre Takao Ochiai.Consultoria em gestão de Programas (PMO). 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

10.
Neto, J. E. S. B.; SOUZA, V. M. A.. Participação em banca de Eder Leao Fernandes.Suporte à IPv6 em Openflow. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Automatic Classification of Drum Sounds with Indefinite Pitch. 2015. (Congresso).

2.
SIAM International Conference on Data Mining (SDM). Data Stream Classification Guided by Clustering on Nonstationary Environments and Extreme Verification Latency. 2015. (Congresso).

3.
2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Extracting Texture Features for Time Series Classification. 2014. (Congresso).

4.
2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Applying Machine Learning and Audio Analysis Techniques to Insect Recognition in Intelligent Traps. 2013. (Congresso).

5.
2013 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). Time Series Classification Using Compression Distance of Recurrence Plots. 2013. (Congresso).

6.
2nd Brazilian Conference on Intelligent Systems. Classification of Data Streams Applied to Insect Recognition: Initial Results. 2013. (Congresso).

7.
II School of Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (MLKDD). 2013. (Outra).

8.
X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Avaliação de classificadores para o reconhecimento automático de insetos. 2013. (Congresso).

9.
The 13th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. Spoken Digit Recognition in Portuguese Using Line Spectral Frequencies. 2012. (Congresso).

10.
I OLinCom - Olimpíada Brasileira de Linguística Computacional.SQAS: Um Sistema Automático de Question-Answering para Textos Jornalísticos. 2009. (Simpósio).

11.
I TILic - Workshop de Iniciação Científica em Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana.PyGER: Uma Ferramenta Geradora de Expressões Regulares a partir de um Conjunto de Expressões em Linguagem Natural. 2009. (Simpósio).

12.
I Workshop do Núcleo Interinstitucional de Lingüística Computacional. 2009. (Outra).

13.
III Jornada Linux de Maringá - Jolim. 2007. (Encontro).

14.
IV Conferência Latino-Americana de Software Livre. 2007. (Outra).

15.
II Jornada Linux de Maringá - Jolim. 2006. (Encontro).

16.
VII FITEM - Fórum de Informática e Tecnologia de Maringá. 2006. (Outra).

17.
I Jornada Linux de Maringá - Jolim. 2005. (Encontro).

18.
Latinoware Mercosul. 2005. (Outra).

19.
VI FITEM - Fórum de Informática e Tecnologia de Maringá. 2004. (Outra).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
SOUZA, V. M. A.. I Encontro Paranaense de Integração Pós-Graduação-Graduação-Empresa em Computação. 2009. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Juan Carlos Santos Silva. Ferramenta para rotulação de séries temporais geradas por dados de acelerômetros (co-orientação). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Vinícius Mourão Alves de Souza.

Orientações de outra natureza
1.
Rafael Giusti. Avaliação e monitoramento colaborativo das condições de ruas e estradas por meio de sensores de smartphones (Proc. FAPESP 17/07953-4). 2017. Orientação de outra natureza - ONION - Tecnologia Criativa, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Vinícius Mourão Alves de Souza.

2.
Antônio José de Lima Batista. Avaliação e monitoramento colaborativo das condições de ruas e estradas por meio de sensores de smartphones (Proc. FAPESP 17/05186-6). 2017. Orientação de outra natureza - ONION - Tecnologia Criativa, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Vinícius Mourão Alves de Souza.

3.
Denis Moreira dos Reis. Ferramentas inteligentes para controle de vetores e orientação da população contra a dengue (Processo 16/11786-3). 2016. Orientação de outra natureza - Laboratório de Entomologia Computacional, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Vinícius Mourão Alves de Souza.

4.
Edi Samuel de Brito Mendonça. Ferramentas inteligentes para controle de vetores e orientação da população contra a dengue (Processo 16/12036-8). 2016. Orientação de outra natureza - Laboratório de Entomologia Computacional, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Vinícius Mourão Alves de Souza.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
SOUZA, V. M. A.; BATISTA, A. J. L. ; Giusti, R. . Asfault - Road Evaluation. 2017.


Projetos de pesquisa


Outras informações relevantes


Aprovado em 2º lugar (Edital nº 008/2018-PROGESP) no concurso público para Professor EBTT no Instituto Metrópole Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (IMD/UFRN), área de conhecimento "Inteligência Computacional".



Página gerada pelo Sistema Currículo Lattes em 19/10/2018 às 13:40:22