Edson Takashi Matsubara

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  • Última atualização do currículo em 10/05/2018


Possui graduação em Bacharelado Em Informática pela Universidade de São Paulo(2002), mestrado em Ciência da Computação Icmc São Carlos pela Universidade de São Paulo(2004) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo(2008). Atualmente é Professor Adjunto I da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas:Análise ROC, Ranking, Calibração. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)


Identificação


Nome
Edson Takashi Matsubara
Nome em citações bibliográficas
MATSUBARA, E. T.;MATSUBARA, EDSON TAKASHI

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho de Ensino de Graduação da UFMS.
UFMS FACOM, av Costa e Silva, SN
Cidade Universitária
79070-900 - Campo Grande, MS - Brasil - Caixa-postal: 549
Telefone: (67) 33457414
URL da Homepage: www.facom.ufms.br


Formação acadêmica/titulação


2004 - 2008
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em University of Bristol (Orientador: Peter Flach).
Título: Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina, Ano de obtenção: 2008.
Orientador: Maria Carolina Monard.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Análise ROC; Ranking; Calibração.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2003 - 2004
Mestrado em Ciência da Computação Icmc São Carlos.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: O Algoritmo de Aprendizado Semi-Supervisionado Co-training e sua Aplicação na Rotulação de Documentos,Ano de Obtenção: 2004.
Orientador: Maria Carolina Monard.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado Semi-Supervisionado; Co-training; Aprendizado de Máquina; Inteligência Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
1999 - 2002
Graduação em Bacharelado Em Informática.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Uma Ferramenta para pré-processamento de textos.
Orientador: Prof Dra. Maria Carolina Monard.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.




Formação Complementar


2006 - 2007
Extensão universitária em Doutorado Sandwich. (Carga horária: 2080h).
University of Bristol, BRISTOL, Inglaterra.


Atuação Profissional



Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, UFMS, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

09/2009 - Atual
Ensino, Análise de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Organização e Arquitetura de Computadores I

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

02/2008 - 06/2008
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) da disciplina de Laboratório de Algoritmos Avançados.
6/2006 - 12/2006
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) da Disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados I.
6/2005 - 12/2005
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) da disciplina de Inteligência Artificial.
6/2003 - 12/2003
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

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


Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Aprendizado não Supervisionado de Websensors aplicado em Desafios de Big Data para Agronegócios
Descrição: Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas de tomadas de decisão. Nesse contexto, entre as atividades recentes desenvolvidas pelos membros do GEPIC (Grupo de Estudo e Pesquisa em Inteligência Computacional - UFMS), há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 14 anos de notícias (composta por milhões de registros) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Dessa forma, a proposta geral deste projeto é utilizar conhecimento implícito em uma base histórica de milhões notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro no domínio de agronegócios, com apoio de algoritmos de aprendizado não supervisionado de máquina..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Ricardo Marcacini - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
2014 - Atual
Extração de Relações em Domínio Aberto para o Português
Descrição: Uma grande parte da informação publicada na Internet está em formato textual, o qual não é adequado para o processamento computacional. O problema de extração de relações consiste em extrair automaticamente informações de um texto e convertê-las para um formato estruturado, que é apropriado para o processamento computacional. A maioria dos trabalhos de pesquisa sobre extração de relações tem foco na língua inglesa e em domínio fechado, específico. Recentemente, surgiram algumas iniciativas para tratar este problema em domínio aberto, onde as relações de interesse não são definidas. Entretanto, estas propostas não contemplam a língua portuguesa. Neste projeto, propomos o desenvolvimento de um sistema de extração de relações em domínio aberto para o Português. A metodologia adotada será baseada em duas áreas: processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM). Estas duas áreas têm produzido soluções de alta qualidade para extração de relações em diferentes domínios e línguas. Um requisito da maioria dos algoritmos de AM é um grande conjunto de exemplos, cuja construção é custosa. Neste trabalho, serão exploradas técnicas de AM para minimizar este esforço, tais como aprendizado semi-supervisionado, aprendizado ativo, aprendizado de transferência e supervisão à distância. Para validar a ferramenta de extração de relações, serão realizadas duas avaliações: uma quantitativa e outra qualitativa. A avaliação quantitativa será baseada em métricas clássicas da literatura, como precisão e cobertura. A avaliação qualitativa será realizada através de um sistema de mineração de dados que faz parte do desenvolvimento deste projeto e permitirá que usuários avaliem a utilidade das relações extraídas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (6) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Coordenador / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Ruy Luiz Milidiú - Integrante / Ulf Brefeld - Integrante / Ricardo Marcacini - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2013 - 2015
Processamento de Imagens Aéreas de Alta Resolução para Agropecuária de Precisão PSG/UFMS
Descrição: Segundo a Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAOSTAT) o Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar com uma produção estimada em aproximadamente 24 bilhões de dólares para 2013. Qualquer perda na capacidade produtiva da cultura pode representar grandes prejuízos. Em produção agropecuária é comum existirem perdas durante o processo produtivo e atacar diretamente todos os pontos de pertas são de grande importância para o incremento nos lucros. Um dos pontos que impactam diretamente na produção da cana-de-açúcar é a presença de ``falhas'' nas linhas de cana. As falhas, neste trabalho, são caracterizadas por regiões onde a distância entre duas canas consecutivas sejam maiores que 50 cm. Detectar falhas é um grande desafio dado o tamanho das plantações e da metodologia atualmente empregada. Atualmente a coleta de dados para a estimação de falhas é feita pelo deslocamento de pessoas dentro da plantação e a da medição manual. Com o avanço tecnológico, é possível obter imagens aéreas de alta resolução utilizando Veículos Aéreos Não Tripulados. Com estas imagens é possível estimar o índice de falhas nas plantações de maneira mais rápida, segura e econônica. O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos e métodos de Inteligência Artificial e Visão Computacional para o tratamento das imagens para a estimação das falhas a partir das imagens aéreas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Coordenador / Carla Fernandes de Barros - Integrante.Financiador(es): PSG TECNOLOGIA APLICADA LTDA - Auxílio financeiro.
2010 - 2013
Motion: Desenvolvendo Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Capturar Movimentos
Descrição: Movimentos ocorrem à todos os instantes. Prédios, casas e carros são construídos pelos movimentos de pernas e braços humanos. Os movimentos fazem parte da vida do ser humano desde o seu nascimento. Os movimentos sempre foram capturados das mais diversas maneiras e muitas vezes essa captura passava desapercebida. Todo simples toque em um botão, seja um teclado, mouse ou até mesmo o botão para ligar uma televisão utiliza um mecanismo bastante simples para captura de um movimento por meio do toque que depois é transformado em um comando. Essa é uma maneira bastante simples, efetiva e também primitiva para capturar comandos (movimentos) e se faz presente em quase todas as interações homem-máquina. Com o avanço tecnológico torna-se cada vez mais acessível sensores que captam movimentos sem a necessidade do toque. Fazendo uso dessas tecnologias esse projeto de pesquisa tem por objetivo desenvolver novas tecnologias que possibilitem o desenvolvimento de novas fronteiras na relação homem-máquina por meio de sistemas computacionais que utilizem inteligência artificial para capturar e reconhecer movimentos e estabelecer assim novas fronteiras na relação homem-máquina. A aplicação escolhida como campo de teste para esse sistema é um reconhedor de movimentos para auxiliar pessoas com deficiências físicas como paralisia dos braços e pernas. O sistema deve aprender os movimentos ainda cabívies a essas pessoas para que elas possam interagir com computadores e assim facilitando suas vidas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Coordenador / Gustavo E. A. P. A. Batista - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante.Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
2008 - 2009
Modelagem Computacional de Sistemas Complexos utilizando Mineração de Dados, Imagens e Textos
Descrição: O objetivo geral deste projeto, o qual pode ser caracterizado como um projeto de pesquisa científica e tecnológica, é pesquisar, propor e desenvolver soluções para a representação, indexação, modelagem e análise de dados complexos para possibilitar que um analista do domínio possa compreender os inter-relacionamentos existentes nos dados, imagens e textos, de modo a auxiliá-lo a tomar decisões nos processos de recuperação de informação, descoberta de conhecimento e diagnóstico. O projeto visa o desenvolvimento de um ferramental teórico e prático que auxilie analistas na modelagem desse tipo de sistemas complexos, com foco nos temas de: indução de modelos simbólicos com aplicações em sériestemporais e dados sequenciais; anáise de bases de dados não-estruturados e semi-estruturados para mineração de textos; mineração de imagens em um sistema de arquivamento e recuperação de imagens médicas por conteúdo.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (7) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / Gustavo E. A. P. A. Batista - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Huei Diana Lee - Integrante / Feng Chung Wu - Integrante / Solange Rezende - Integrante / José Augusto Baranauskas - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Integrante / Caetano Traina Jr - Integrante / Alneu Andrade Lopes - Integrante / André Guilherme Ribeiro Balan - Integrante / José Fernando Rodrigues Junior - Integrante / Maria Camila Nardini Barioni - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.


Projetos de extensão


2011 - 2012
Iniciação à Robótica
Descrição: O projeto visa capacitar um grupo de alunos (graduandos da Facom e do Centro de Ciências Exatas e Tecnologia) para a tarefa de programação de robôs na realização de atividades básicas como movimentação e desvio de obstáculos, bem como para a elaboração de materiais didáticos como manuais e atividades direcionadas, a serem utilizadas em cursos de Iniciação a Robótica para crianças e/ou a inserção de tais atividades no contexto de outras disciplinas como matemática e física. Os alunos do curso serão treinados para serem multiplicadores. Estes alunos serão então denominados monitores. Neste sentido, após o treinamento e preparação de material didático pelos monitores, estes serão multiplicadores do conhecimento para os professores selecionados da rede pública Municipal e Estadual de Ensino. Após o treinamento básico de iniciação à robótica, que consiste, sucintamente na construção e na programação de robôs do kit Lego, os professores, juntamente com os monitores trabalharão em conjunto na elaboração de atividades direcionadas à área de atuação de cada professor (Matemática, Física) a fim de produzir material didático que possa ser utilizado/inserido no contexto das disciplinas ministradas por estes professores, bem como em cursos de iniciação à robótica..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Luciana Montera Cheung - Coordenador / Fábio Iaione - Integrante / Luciano Gonda - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - Bolsa.
2010 - 2012
Interciências: ações da UFMS para ciências, computação e matemática na educação básica
Descrição: Este projeto institucional propõe diversas atividades tanto para professores quanto para alunos do ensino fundamental e médio. Objetiva-se atuar com capacitações pontuais e atualizações voltadas para professores e criação de mecanismos de incentivos aos alunos além da aproximação do ensino superior às escolas de ensino básico.
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (20) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Ricardo Ribeiro dos Santos - Coordenador / Ivo Ojeda Leite Filho - Integrante / Carla Cardozo Pinto de Arruda - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2010 - 2012
DESTACOM Despertando Novos Talentos em Computação no MS
Descrição: O projeto atua junto a professores da rede pública de ensino do Estado de Mato Grosso do Sul com objetivo principal de promover a discussão e o aperfeiçoamento de metodologias de ensino entre professores que atuam diretamente com disciplinas ligadas à área de informática no ensino básico. Trata-se de um esforço conjunto de duas unidades de ensino em Computação da UFMS (Campo Grande e Ponta Porã), da Secretaria de Estado de Educação (SED-MS), das Secretarias Municipais de Educação, das Escolas Estatuais e das Escolas Municipais. Estão previstas atividades para a execução e identificação de ações que possam abrir caminhos para o desenvolvimento das habilidades e conhecimentos em informática de estudantes de todo o estado, por meio do aprimoramento das técnicas e metodologias utilizadas pelos professores em sala de aula..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (6) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Coordenador / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Luciana Montera Cheung - Integrante / Luciano Gonda - Integrante / Débora Maria Barroso Paiva - Integrante / Edna Ayako Hoshino - Integrante / Fábio Henrique Viduani Martinez - Integrante / Patrícia Gomes Fernandes - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2010 - 2011
Projeto DESTACOM Robotica: formação de programadores de robôs
Descrição: O projeto visa formar um grupo de alunos para a programação de robôs para realizar as atividades previstas no projeto Despertando Talentos em Computação - Olimpíada Brasileira de Informática. O projeto DESTACOM OBI visa identificar em todo o estado do Mato Grosso do Sul alunos de ensino fundamental e médio com especial interesse e talento na área de computação. Em 2010 o DESTACOM OBI em conjunto com as secretarias de educação do estado e município auxiliou na aplicação da prova da OBI para mais de 3000 mil alunos no município de Campo Grande. Entre esses alunos foram selecionados os 20 melhores para participar do treinamento DESTACOM. O treinamento consiste em estímular os alunos por meio de problemas de lógica, matemática computacional e programação de robôs. Para os problemas de lógica e matemática computacional, utiliza-se alunos de graduação dos cursos de Computação da FACOM. A Programação de robôs, no entanto, não existem alunos com formação para auxiliar nas atividades. Desse modo o projeto aqui proposto visa treinar um grupo de alunos de graduação da UFMS para a Competição Brasileira de Robótica (CBR) para formar alunos especializados em programação de robôs com o intuito de auxiliar nas atividades do DESTACOM OBI..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (10) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Coordenador / Fábio Iaione - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - Cooperação / Fundação de Apoio à Pesquisa, ao Ensino e a Cultura - Outra.
2010 - 2011
Projeto DESTACOM OBI: Despertando Talentos em Computação no MS
Descrição: Todos os estudantes possuem interesse e/ou talento especial para uma ou mais áreas do conhecimento. Para o professor, um dos maiores desafios é despertar esse talento e abrir caminhos para que ele possa se desenvolver. O objetivo deste projeto consiste em identificar, em todo o estado do Mato Grosso do Sul, alunos com especial interesse e talento na área de computação e motivá-los a participarem de competições nacionais e internacionais nessa área. Nesse escopo, o projeto contempla a preparação de alunos para essas competições e elaboração de material destinado a cursos intensivos para a Olimpíada Brasileira de Informática (OBI) de alunos do Mato Grosso do Sul. Em um esforço conjunto da Faculdade de Computação (FACOM) da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) e da Secretaria de Estado de Educação de Mato Grosso do Sul (SED - MS) e Secretaria Municipal de Educação estão previstas diversas atividades como a preparação de material de divulgação, palestras motivacionais e de divulgação da OBI, elaboração de material exclusivo e cursos para professores do ensino médio, preparação de apostilas para os alunos, instruções para participação na Olimpíada Brasileira de Informática, e um curso de programação para os melhores colocados do estado.
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (10) .
Integrantes: Edson Takashi Matsubara - Integrante / Said Sadique Adi - Integrante / Luciana Montera Cheung - Integrante / Luciano Gonda - Coordenador / Débora Maria Barroso Paiva - Integrante / Edna Ayako Hoshino - Integrante / Fábio Henrique Viduani Martinez - Integrante / Graziela Santos de Araújo - Integrante / Patrícia Gomes Fernandes - Integrante.Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Bolsa.


Revisor de periódico


2013 - 2013
Periódico: Pattern Recognition Letters


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistemas de Informação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Inteligência Artificial.


Idiomas


Japonês
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2006
Best MSc dissertation (3rd position) CTDIA 2006 International Joint Conference SBIA/IBERAMIA/SBRN, Sociedade Brasileira de Computação.
2003
Segundo Melhor Aluno do Curso em Bacharelado em Informática, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP/São Carlos.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
CLAURE, YURI NAVARRO2018CLAURE, YURI NAVARRO ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; PADOVANI, CARLOS ; PRATI, RONALDO CRISTIANO . PolyWaTT: A polynomial water travel time estimator based on Derivative Dynamic Time Warping and Perceptually Important Points. COMPUTERS & GEOSCIENCES, v. 112, p. 54-63, 2018.

2.
COLEPÍCOLO, Eliane2009COLEPÍCOLO, Eliane ; MATSUBARA, E. T. ; FALCÃO, A. E. J. ; PISA, I. T . Uso da ferramenta PreText para mineração de textos extraídos do NCBI para estudo epistemológico da Informática em Saúde. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. XVI, p. 1, 2009.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
MARCACINI, R. (Org.) ; MATSUBARA, E. T. (Org.) ; REZENDE, Solange (Org.) . Web@Cidadania: Aplicativos Sociais usando Dados Governamentais Abertos. 1. ed. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. 74p .

2.
MATSUBARA, E. T.; SANTOS, R. R. ; Montera, L. M. C. ; GONDA, L. ; ADI, S. S. ; HOSHINO, E. A. ; FERNANDES, P. G. ; IAIONE, Fabio ; PETROTTI, V. . Interciências: Despertando Talentos em Computação. 1. ed. Campo Grande: Ed. UFMS, 2014. v. 1. 77p .

Capítulos de livros publicados
1.
MATSUBARA, E. T.; PETROTTI, V. . Robô POLAR: Project of Low Cost Arduino Robot. In: Edson Takashi Matsubara, Ricardo Ribeiro Santos. (Org.). Interciências: Despertando Talentos em Computação. 1ed.Campo Grande: Ed. UFMS, 2014, v. 1, p. 59-77.

2.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; PRATI, R. C. . Exploring unclassified texts using multi-view semi-supervised learning. In: Hércules Antonio do Prado and Edilson Ferneda. (Org.). Emerging Technologies of Text Mining: Techniques and Applications. 1ed.Hershey: Information Science Reference, 2007, v. , p. 139-161.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MAX, E. ; MARCACINI, R. ; MATSUBARA, E. T. . Improving Instance Selection via Metric Learning. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018, Rio de Janeiro. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, 2018.

2.
RODRIGUES, LUCAS DE SOUZA ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; NOGUEIRA, BRUNO MAGALHAES . Learning a Fast Bipartite Ranker for Text Documents Using Lexicographical Rankers and ROC Curves. In: 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017, Kyoto. 2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017. p. 1307.

3.
HENGLING, A. ; MATSUBARA, E. T. ; ARAUJO, A. ; PERIN, E. ; HENGLING, M. ; CUSTODIO, C. ; MACHADO-NETO, N. . Identificação e Classificação Automática de Sementes de Orquídeas. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016, Recife. Anais XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016. p. 445-456.

4.
FREITAS, U. ; GONCALVES, W. N. ; MATSUBARA, E. T. ; SABINO, J. ; BORTH, M. R. ; Pistori, H. . Using Color for Fish Species Classification. In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 29. (SIBGRAPI), 2016, São José dos Campos. Proceedings of CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 29. (SIBGRAPI). Industry Application Papers, 2016.

5.
CAMPOS, E. ; MATSUBARA, E. T. . An Experimental Evaluation of Sentiment Analysis on Financial News Using Prior Polarity Words. In: 14th Ibero-American Conference on AI (IBERAMIA), 2014, Santiago Chile. Proceedings of 14th Ibero-American Conference on AI, 2014. v. 8864. p. 218-228.

6.
Rigo, F. V ; Maraes, M. N. ; MATSUBARA, E. T. . Smart Saint: an active semi-supervised learning internet filter. In: Brazilian Conference on Intelligence System, 2013, Fortaleza. In Proceedings of Brazilian Conference on Intelligence System (BRACIS). Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA), 2013. v. 1.

7.
RIDEL D. A. ; NEIVA, M. B. ; COSTA, A. B. ; BOGUE, E. T. ; MATSUBARA, E. T. . Calibração de Visão Estereoscópica Utilizando Algoritmo Genético e DTW. In: Nono Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2012), 2012, Curitiba. Proceedings Brazilian Conference on Intelligent System, 2012.

8.
BOGUE, E. T. ; MATSUBARA, E. T. ; COSTA, A. B. . Uma Abordagem em Reconhecimento de Movimentos Utilizando TRKNN e Dynamic Time Warping. In: Nono Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2012), 2012, Curitiba. Proceedings Brazilian Conference on Intelligent System, 2012.

9.
GUINOZZI, G. ; MATSUBARA, E. T. ; LIMA, L. . Algoritmo semissupervisionado Tri-Training com seleção automática do classificador base aplicado ao problema de valores ausentes. In: Nono Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2012), 2012, Curitiba. Proceedings Brazilian Conference on Intelligent System, 2012.

10.
HOSHINO, E. A. ; Montera, L. M. C. ; FERNANDES, P. G. ; MATSUBARA, E. T. . Aprendendo a programar com Alice: Estudo de Casos. In: Alice Brasil, 2012, São Paulo. Anais Alice Brasil, 2012. p. 17-20.

11.
BRAGA, Ígor Assis ; MATSUBARA, E. T. ; MONARD, Maria Carolina . Um Estudo sobre a Rotulação de Exemplos no Aprendizado Semissupervisionado Multivisão. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009, Bento Gonçalves. Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009.

12.
BRAGA, Ígor Assis ; MONARD, Maria Carolina ; MATSUBARA, E. T. . Combining Unigrams and Bigrams in Semi-Supervised Text Classification. In: Portuguese Conference on Artificial Intelligence, 2009, Aveiro - Portugal. Anais do Fourteenth Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA), 2009.

13.
MATSUBARA, E. T.; PRATI, R. C. ; Gustavo E. A. P. A. Batista ; MONARD, Maria Carolina . Missing Value Imputation Using a Semi-supervised Rank Aggregation Approach. In: Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, 2008, Salvador. Proceedings of 19th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA). Heidelberg: Springer Berlin, 2008. v. 5249. p. 217-226.

14.
Flach Peter ; MATSUBARA, E. T. . A Simple Lexicographic Ranker and Probability Estimator. In: 18 European Conference on Machine Learning, 2007, Warsaw. Proceedings of 18 European Conference on Machine Learning. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer-Verlag, 2007. v. 4701. p. 575-582.

15.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Zalewski, Willian ; MATSUBARA, E. T. ; Voltolini, R. F. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. ; Wu, F. C. . Mapeamento de Informações Médicas descritas em Formulários para Bases de Dados Estruturadas. In: VII Workshop de Informática Médica, 2007, Porto de Galinhas. Anais do VII Workshop de Informática Médica, 2007. p. 49-58.

16.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Zalewski, Willian ; MATSUBARA, E. T. ; Voltolini, R. F. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. ; Wu, F. C. . Transferência de Formulários de Informações Médicas para Bases de Dados Estruturadas: Estudo de Caso. In: Jornadas Argentinas de Informática - JAIIO, 2007, Mar del Plata. In: 10 Simposio Argentino de Informática y Salud - SIS2007, 2007.

17.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; PRATI, R. C. . On the Class Distribution Labelling Step Sensitivity of CO-TRAINING. In: International Federation for Information Processing (IFIP) Congress, 2006, Santiago. Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2006. v. 217. p. 199-208.

18.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina . O Algoritmo de Aprendizado Semi-supervisionado Co-training e sua Aplicação na Rotulação de Documentos. In: Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial do SBIA, 2006, Ribeirão Preto. Anais do CTDIA 2006, 2006.

19.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Wu, F. C. ; MATSUBARA, E. T. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. . Uma Metodologia para Auxiliar no Processo de Mapeamento de Formulários Médicos para Bases de Dados Estruturadas. In: X Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2006, Florianópolis. X Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2006.

20.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; Gustavo E. A. P. A. Batista . Multi-view Semi-supervised Learning: An Approach to Obtain Different Views from Text Datasets. In: Congress of Logic Applied to Technology, 2005, Himeji. In Advances in Logic Based Intelligent Systems, 2005. v. 132. p. 97-104.

21.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; Gustavo E. A. P. A. Batista . Utilizando Algoritmos de Aprendizado Semi-supervisionados Multi-visão como Rotuladores de Texto. In: Workshop em Tecnologia da Informação de da Linguagem Humana (TIL2005), 2005. Anais XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2005. v. 1. p. 2108-2117.

22.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; Gustavo E. A. P. A. Batista . Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases textuais. In: Workshop in Artificial Intelligence, 2004, Arica. Jornadas Chilenas de Computación. Arica-Chile, 2004. p. 1-9.

23.
MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina ; MATSUBARA, E. T. . Uma Metodologia para Auxiliar na Seleção de Atributos Relevantes usados por Algoritmos de Aprendizado no Processo de Classificação de Textos. In: XXX Conferencia Latinoamericana de informática, 2004, Arequipa. Anais 30th Conferencia Latinoamericana de informática (CLEI2004), 2004. p. 21-32.

24.
MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina ; MATSUBARA, E. T. . Reducing the Dimensionality of Bag-of-Words Text Representation Used by Learning Algorithms. In: The Third IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, 2003, Benalmádena. Proceedings of The Third IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2003), 2003. p. 49-58.

25.
MARTINS, Claudia Aparecida ; MATSUBARA, E. T. ; MONARD, Maria Carolina . Um estudo de caso utilizando uma ferramenta computacional que auxilia na redução da dimensão da representação de documentos em tarefas preditivas de Mineração de Textos. In: IV Workshop on Advances and Trends in AI, 2003, Chillán. In Proceedings of 4th Workshop on Advances & Trends in AI for Problem Solving, 2003. p. 21-27.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
NOGUEIRA FILHO, A. ; MATSUBARA, E. T. ; IAIONE, Fabio ; VISIOLI, I. . (Team Description Paper) Sistema da esquipe de Futebol de Robôs Ararabots Azul. In: Latin American Robotics Competition, 2014, São Carlos. Latin American Robotics Competition, 2014. p. 1-4.

2.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Wu, F. C. ; MATSUBARA, E. T. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. . Um Sistema para Mapeamento de Formulários Médicos para Bases de Dados Estruturadas. In: XV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2006, Ponta Grossa. Anais XV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2006.

3.
MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina ; MATSUBARA, E. T. . Uma ferramenta computacional para auxiliar no pré-processamento de textos. In: IV Encontro Nacional de Inteligência Artificial - ENIA, 2003, Campinas. XXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2003. v. VII.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
NOGUEIRA FILHO, A. ; MATIAZZI, M. P. ; CASTRO, W. V. M. ; PAULA, M. B. ; NAVAREZI, L. M. M. ; IAIONE, Fabio ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; ARAUJO, A. V. ; NOGUEIRA, B. M. . Descrição do Sistema de Futebol de Robôs Ararabots Azul - 2017 - Categoria IEEE Very Small Size Soccer. In: Competição Latino Americana e Brasileira de Robótica, 2017, Curitiba. XVI Latin American Robotics Competition, 2017.

2.
NOGUEIRA FILHO, A. ; MAX, E. ; VISIOLI, I. ; MARAES, L. ; IAIONE, Fabio ; MATSUBARA, E. T. . Sistema da equipe de Futebol de Robôs Ararabots Azul. In: Latin American Robotics Competition, 2016, Recife. Latin American Robotics Competition, 2016. p. 1-4.

3.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Zalewski, Willian ; MATSUBARA, E. T. ; Voltolini, R. F. ; COY, C. S. R. ; Góes, J. R. N. ; Wu, F. C. ; Fagundes, J. J. . Construção de Bases de Dados Apoiada por Métodos Computacionais a Partir de Formulários Médicos: Estudo de caso de doença Crohn. In: 56º Congresso Brasileiro de Coloproctologia, 2007, Curitiba. Anais 56º Congresso Brasileiro de Coloproctologia, 2007.

4.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Wu, F. C. ; MATSUBARA, E. T. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. . Metodologia de Apoio para o Mapeamento de Formulários Médicos para Bases de Dados Estruturadas.. In: I Congresso da Academia Trinacional de Ciências, 2006, Foz do Iguaçu. Anais I Congresso da Academia Trinacional de Ciências, 2006.

5.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Wu, F. C. ; MATSUBARA, E. T. ; COY, C. S. R. ; Fagundes, J. J. ; Góes, J. R. N. . Proposta de uma Metodologia para Mapeamento de Formulários Médicos de Doença Inflamatória Intestinal. In: XIV Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Inversidade de São Paulo, 2006, São Paulo. Anais XIV Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Inversidade de São Paulo, 2006.

6.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina . PreTexT, uma ferramenta para pré-processamento de textos. In: 11 Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo - SIICUSP, 2003, São Carlos.

7.
MATSUBARA, E. T.. Melhorando Classificadores a Partir de Poucos Exemplos Rotulados Aplicados a Mineração de Textos. In: VIII Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional, 2003, São Carlos. STD2005, 2003.

8.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina . Algoritmos de Clustering Conceitual. In: 10º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo, 2002, São Carlos, 2002.

Outras produções bibliográficas
1.
MATSUBARA, E. T.. O algoritmo de aprendizado semi-supervisionado Cotraining e sua aplicação na rotulação de documentos 2004 (IX Simpósio de Teses e Dissertacões ICMC-USP).

2.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina . Análise experimental do algoritmo de aprendizado de máquinas semi-supervisionado Cotraining 2004 (Relatório Técnico ICMC-USP).

3.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina . Projeto e Implementação do Algoritmo de Aprendizado de Máquina Semi-Supervisionado Cotraining 2004 (Relatório Técnico ICMC-USP).

4.
MARTINS, Claudia Aparecida ; GODOY, Daniela ; MONARD, Maria Carolina ; MATSUBARA, E. T. ; AMANDI, Analía . Uma experiência em mineração de textos utilizando Clustering Probabilístico e Clustering Hierárquico 2003 (Relatório Técnico ICMC-USP).

5.
MATSUBARA, E. T.; MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina . Uma descrição dos Arquivos e parâmetros utilizados na execução do sistema AutoClass 2003 (Relatório Técnico ICMC-USP).

6.
MATSUBARA, E. T.; MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina . Pretext: uma ferramenta para pré-processamentos de textos utilizando a abordagem bag-of-words 2003 (Relatório Técnico ICMC-USP).


Produção técnica
Assessoria e consultoria
1.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2017.

2.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2017.

3.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 2017.

4.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2016.

5.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2016.

6.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Conferencia Latinoamericana En Informatica. 2016.

7.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Webmedia. 2016.

8.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2016.

9.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 2016.

10.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2015.

11.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2015.

12.
MATSUBARA, E. T.. Consultor Ad hoc - Programa estratégico de indução à formação de recursos humanos em tecnologia da informação ? RH-TI - FAPEAM. 2015.

13.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2014.

14.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval. 2014.

15.
MATSUBARA, E. T.. Consultor Ad hoc - Programa estratégico de indução à formação de recursos humanos em tecnologia da informação ? RH-TI - FAPEAM. 2014.

16.
MATSUBARA, E. T.. Program Committee Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2013.

Programas de computador sem registro
1.
MATSUBARA, E. T.; ABUDAWOOD, T. . Progressive ROC Construction (PROGROC). 2007.

2.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina ; Gustavo E. A. P. A. Batista . Cotraining. 2004.

3.
MATSUBARA, E. T.; MARTINS, Claudia Aparecida ; MONARD, Maria Carolina . PreTexT, uma ferramenta para pré-processamento de textos utilizando a abordagem de bag-of-words. 2003.

Trabalhos técnicos
1.
MATSUBARA, E. T.. Reviewer International Joint Conference on Neural Networks. 2017.

2.
MATSUBARA, E. T.. Reviewer International Joint Conference on Neural Networks. 2016.

3.
MATSUBARA, E. T.. Reviewer International Joint Conference on Neural Networks. 2015.

4.
MATSUBARA, E. T.. Avaliação Trabalhos de Iniciação Científica UCDB. 2015.

5.
MATSUBARA, E. T.. Reviewer International Joint Conference on Neural Networks. 2014.



Patentes e registros



Programa de computador
1.
SIQUEIRA, R. ; VENTORINI, J. A. . AGAPES - Automatic Gap Evaluation System for Sugarcane Lines. 2015.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR5120150014-0, data de registro: 10/11/2015, título: "AGAPES - Automatic Gap Evaluation System for Sugarcane Lines" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
MATSUBARA, E. T.; REZENDE, Solange; MARCACINI, R.; FERNANDES, E. L. R.; NOGUEIRA, B. M.. Participação em banca de Eliton Luiz Scardin Perin. Seleção de Instância em Espaço Métrico de Word Embeddings. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
SANTOS, R. R.; BRUSCHI, S. M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Ana Caroline S. Silva. Exploração do Espaço de Projetos de Sistemas Multiprocessadores Guiado por Dark Silicon. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

3.
Pistori, H.; NAKA, M. H.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Diogo Soares da Silva. Atributos de Pontos de Interesse e Casamento de Modelos para Contagem de Inseto em Plantações de Soja. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

4.
MALAFAIA, G.; SOTOMA, I.; RUBINSZTEJN, H.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Pedro Moacyr Barcelos Neto. Gerenciamento da fase de terminação bovina utilizando redes neurais artificiais. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

5.
Pistori, H.; GUILHERME, D.; TORRES, L.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Diogo Soares da Silva. Atributos de Pontos de Interesse e Casamento de Modelos para Contagem de Insetos em Plantações de Soja. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

6.
Pistori, H.; GONCALVES, W. N.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Uéliton de Paula Freitas. Identificação de Espécies de Peixe Utilizando Histogramas de Palavras Visuais em Imagens Coloridas. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

7.
MATSUBARA, E. T.; FERNANDES, E. L. R.; NOGUEIRA, B. M.. Participação em banca de Daiane Sampaio Santos. Predição de Mínimos e Máximos Locais para Investimentos em Bolsa de Valores Utilizando Aprendizado de Máquina. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

8.
MATSUBARA, E. T.; CALVO, R.; ISHII, R. P.. Participação em banca de Evandro Luis Souza Falleiros. Uma abordagem colaborativa bioinspirada para localização e mapeamento simultâneos de agentes móveis utilizando visão monocular. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

9.
MATSUBARA, E. T.; MONARD, Maria Carolina; ISHII, R. P.. Participação em banca de Felipe Vargas Rigo. Moderação de Sítios Utilizando Aprendizado Semissupervisionado Ativo. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

10.
MATSUBARA, E. T.; Pistori, H.; FARIA, G.. Participação em banca de Anderson Bessa da Costa. Aprendizado de Máquina em Representações Tridimensionais. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

11.
MATSUBARA, E. T.; Gustavo E. A. P. A. Batista; Zanusso, M. B.. Participação em banca de Glauder Guimarães Ghinossi. Aprendizado Semissupervisionado Aplicado ao Problema de Valores Ausentes. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

12.
Pistori, H.; MATSUBARA, E. T.; NAKA, M. H.. Participação em banca de Lia Nara Balta Quinta. Utilização de Florestas de Caminhos Otimos para Identificação de Grãos de Pólen. 2012. Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Universidade Católica Dom Bosco.

Teses de doutorado
1.
FALCAO, A.; MIYAZAWA, F.; Pistori, H.; PONTI, M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Willian Paraguassu Amorin. Novas Abordagens de Aprendizado Semissupervisionado por Conectividade Ótima. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Qualificações de Mestrado
1.
Pistori, H.; Torres, Lucas C.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Diogo Soares Silva. Atributoos de pontos de interesse e casamento de modelos para contagem de insetos em plantações de Soja. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
ISHII, R. P.; FERNANDES, E. L. R.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Angelo Maggioni. Classificação de Séries Temporais baseada na Extração de Características de Gráficos de Recorrência. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

3.
CARVALHO, M. H.; LUCCHESI, C. L.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Rodrigo Sanches Devigo. Captura de Informações por Canais Secundário. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

4.
MATSUBARA, E. T.; SABINO, J.; GONCALVES, W. N.; Pistori, H.. Participação em banca de Uéliton de Paula Freitas. Identificação de Espécies de Peixes Utilizando Bag of Words em Imagens Coloridas. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

5.
MATSUBARA, E. T.; ISHII, R. P.; PAGLIOSA, P. A.. Participação em banca de Rafael Jesus Sandim. Visualização baseada em projeções multidimensionais para dispositivos móveis. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

6.
GOMES, R. C.; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Fernando Maia Mota. Mineração Visual de Dados para Suporte à Tomada de Decisão no Segmento de Produção de Carne Bovina. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

7.
PAGLIOSA, P. A.; ISHII, R. P.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Evando Luís Falleiros. Uma abordagem colaborativa para o mapeamento e localização simultâneos em tempo real utilizando visão monocular. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

8.
MATSUBARA, E. T.; SANTOS, R. R.; IAIONE, Fabio. Participação em banca de Marcel Seiji Kay. Sistema Reconfigurável para Aquisição de Sinal de Eletrocardiograma. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
NOGUEIRA, B. M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Bruno Nazário Rodrigues.Identificação de turmas de aprendizagem no ensino superior utilizando técnicas de agrupamento. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
BATISTA, J. E. S; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Vinicius Augusto Tagliatti Zani.GAINFO - Gestão de Acesso a Informação. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

3.
MATSUBARA, E. T.; ADI, S. S.. Participação em banca de Carine Calixto Aguena.Classificação de Sequencias de RNAs Não-codificantes Utilizando Máquinas de Vetores de Suporte. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

4.
FORTES, R. P. M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Rafael Fukase.Estágio em desenvolvimento de sistema de controle de tráfego. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

5.
SOUSA, Elaine P. M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Isaura Maria Rocha Cronemberger.Estagio em consultoria SAP - Programa de Capacitacao em Lideranca. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

6.
FORTES, R. P. M.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Mariemi Yochie Kawai.Desenvolvimento de Sistemas de Informação e de Rastreabilidade com tecnologia RFID. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

7.
MONARD, Maria Carolina; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de Ana Claudia Riekstin.P2P ? Purchase to Pay ? Prevenção e Combate a Fraudes. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
MATSUBARA, E. T.; PETROTTI, V.; HIGA, C. H. A.. Concurso Público para Professor Substituto - EDITAL Nº 21 FACOM. 2018. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
MATSUBARA, E. T.; PETROTTI, V.; HIGA, C. H. A.. Concurso Público para Professor Substituto - EDITAL Nº 13 FACOM. 2018. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

3.
QUILES, M. G.; GONDA, L.; MATSUBARA, E. T.. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Adjunto A. 2014.

4.
MATSUBARA, E. T.; Zanusso, M. B.; ODAKURA, V. V. V. A. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Assistente, Grande Área/Área/Subárea: Ciências Exatas e da Terra/ Ciência da Computação/ Inteligência Artificial (628) ? CPAN:. 2012. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

5.
Montera, L. M. C.; FRANCA, K. M.; MATSUBARA, E. T.. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Assistente:. 2012.

Outras participações
1.
MATSUBARA, E. T.. Comissão Avaliação PIBIC - Universidade Católica Dom Bosco - UCDB. 2015. Universidade Católica Dom Bosco.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Competição Brasileira de Robótica. 2010. (Outra).

2.
Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2009. (Encontro).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
MATSUBARA, E. T.. Comitê de organização do XII Workshop de Visão Computacional. 2016. (Congresso).

2.
MATSUBARA, E. T.. Comitê de Organização Olimpíada Brasileira de Robótica. 2016. .

3.
MATSUBARA, E. T.. Coordenador Local Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR). 2014. .

4.
MATSUBARA, E. T.. Coordenador Local Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR). 2013. .

5.
MATSUBARA, E. T.. Coordenação III Encontro DESTACOM. 2012. (Outro).

6.
MATSUBARA, E. T.. Coordenador Local Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR). 2012. .

7.
MATSUBARA, E. T.; SANTOS, R. R. ; SILVA, L. S. ; CASTRO, A. A. C. J. ; MARTINS, P. S. . I Escola Regional de Informática ERI - MS. 2010. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Eliton Luiz Scardin Perin. Seleção de Instância em Espaço Métrico de Word Embeddings. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

2.
Eduardo Zárate Guerreiro Max. Seleção de Instâncias baseado em aprendizado de métricas para k-vizinhos mais próximos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

3.
Andrea Gondo. Sistema de Classificação Automática de DEP bovina (SICADEB). 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . Orientador: Edson Takashi Matsubara.

4.
Lucas de Souza Rodrigues. FlexRank: um rankeador lexicográfico rápido. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . Orientador: Edson Takashi Matsubara.

5.
Daiane Sampaio Santos. Predição de Bolsa de Valores Utilizando Algoritmos de Aprendizado de Máquina. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

6.
Felipe Vargas Rigo. Moderação de Sítios Utilizando Aprendizado Semissupervisionado Ativo. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . Orientador: Edson Takashi Matsubara.

7.
Anderson Bessa da Costa. Aprendizado de Máquina em Representações Tridimensionais. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

8.
Glauder Guimarães Ghinozzi. Aprendizado semi-supervisionado aplicado ao problema de valores faltantes. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, . Orientador: Edson Takashi Matsubara.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Rodrigo Eiji Akamine. Identificação de Sons de Morcego. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

2.
Marcos Vinícius Adão Teixeira. Detecção de Comportamentos de Distração no Trânsito utilizando Redes Convolucionais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

3.
Henrique Silva de Rezende Valle. Predição de Níveis de Rios do Pantanal Utilizando Perceptron Multi-Camadas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

4.
Guilherme Figueiredo Terenciani. Classificação de Morcegos por Meio de Som Utilizando Máquinas de Vetores de Suporte. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

5.
Adolfo Marangoni Hengling. Identificação e Classificação Automática de Sementes de Orquídeas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

6.
Yuri Navarro Claure. Estimating Water Pattern Travel Time to Improve River Level Prediction. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

7.
Murillo Nicácio de Marães. Categorização Automática de Textos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

8.
Mariane Barros Neiva. Processamento de Imagens Aéreas de Alta Resolução para Agropecuária de Precisão - Detecção de Falhas em Plantação de Cana-de-Açúcar. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

9.
Eduardo Campos. Caracterização de Notícias Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

10.
Daniela Alves Ridel. Tracking Learning e Detection aplicado ao problema de detecção de região de observação. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

11.
Eduardo Zárate Guerreiro Max. Tracking Learning e Detection aplicado ao problema de rastreamento de objetos em imagens aéreas. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

12.
Uéliton de Paula Freitas. Data warehouse de sistemas acadêmicos da UFMS - Módulo SISU. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

13.
Daiane Sampaio Santos e Leandro Koiti Oguro. Uma abordagem para predição de ações usando aprendizado de máquina. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

14.
Carlos Cesar Lanzoni. Identificação de nomes de logradouros utilizando metodologias de busca por similaridade. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

15.
Leonardo Torres de Lima. Estudo comparativo do algoritmo semi-supervisionado aplicado ao problema de valores ausentes. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

16.
Cauan Gama Cabral. Métodos de sobre-amostragem para classificação de textos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

Iniciação científica
1.
Wellington Vieira Martins de Castro. DESENVOLVIMENTO DE TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM PARA NUVEM DE PONTOS ATRAVÉS DA SELEÇÃO DE INSTÂNCIA. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

2.
Edison Borghesan. Desenvolvimento do algoritmo LexRank para classificação de Páginas de Internet. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

3.
Bruno Aristimunha. Desenvolvimento de Técnicas de Amostragem de dados Tridimensionais. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

4.
Bruno Henrique Gouveia. Aplicação de Modelos de Aprendizagem Simbólicos para Mineração de Dados Acadêmicas. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

5.
Yuri Navarro Rodrigues Claure. Modelagem Dimensional para Armazém de Dados de Sistemas Acadêmicos da UFMS. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

6.
Adauto Ferreira de Souza Neto. Estudo e implementação de Processos de Decisão de Markov Para Controle Autônomo de Robôs. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

7.
Daniela Alves Ridel. Obtenção de informações tridimensionais utilizando estereoscopia para captura de movimentos.. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

8.
Eduardo Theodoro Bogue. Implementação da Interface Gráfica para o Sistema de Reconhecimento de Movimentos. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

Orientações de outra natureza
1.
Igor Santo Andréa Visioli. DESTACOM - Despertando Talentos em Computação. 2012. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.

2.
Juliano Ferreira Batista. DESTACOM - Despertando Talentos em Computação. 2012. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Edson Takashi Matsubara.



Inovação



Programa de computador registrado
1.
SIQUEIRA, R. ; VENTORINI, J. A. . AGAPES - Automatic Gap Evaluation System for Sugarcane Lines. 2015.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR5120150014-0, data de registro: 10/11/2015, título: "AGAPES - Automatic Gap Evaluation System for Sugarcane Lines" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.


Projetos de pesquisa


Educação e Popularização de C & T



Livros e capítulos
1.
MATSUBARA, E. T.; SANTOS, R. R. ; Montera, L. M. C. ; GONDA, L. ; ADI, S. S. ; HOSHINO, E. A. ; FERNANDES, P. G. ; IAIONE, Fabio ; PETROTTI, V. . Interciências: Despertando Talentos em Computação. 1. ed. Campo Grande: Ed. UFMS, 2014. v. 1. 77p .



Outras informações relevantes


Aluno participante do programa trilha graduação-mestrado
(09/12/2003)



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