André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1A - CA CC - Ciências da Computação

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  • Última atualização do currículo em 03/11/2018


Professor Ttular do Departamento de Ciências de Computação, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus São Carlos e bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A do CNPq. Possui Bacharelado (1987) e Mestrado em Ciência da Computação (1990) pela Universidade Federal de Pernambuco, e doutorado em Electronic Engineering pela University of Kent (1994). Seus principais interesses de pesquisa são Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Ciência de Dados, com aplicações em várias áreas. Avalia projetos para agências de fomento a pesquisa nacionais, CAPES, CNPq, FAPESP, FACEPE, FAPEMIG e Fundação Serrapilheira, e internacionais, NSERC (Canada), The Leverhulme Trust (Reino Unido), EPSRC Reino Unido), GACR (República Checa), CONICYT (Chile) e MIUR (Itália). É vice-diretor do ICMC-USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas a Industria da USP. É membro do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação (CA-CC), de 2018 a 2021, da Rede Ciência para Educação (CpE), do Comitê Diretivo para América Latina e Caribe da International Network for Government Science Advice (INGSA) e membro do Conselho Técnico Científico da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (EMAp-FGV). Uma vez por mês escreve sobre Inteligência Artificial no Blog Ciência & Matemática, IMPA e OGlobo. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Nome em citações bibliográficas
de Carvalho, A. C. P. L. F.;Carvalho, A.;André C. P. L. F. de Carvalho;André C. P. L.F. de Carvalho;André C.P.L.F. de Carvalho;ANDRÉ C.P.L.F. DE CARVALHO;de Carvalho, André C.P.L.F.;André C. P. L. F. Carvalho;DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRE C.P.L.F.;CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.;DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. DE;ANDRÉ C. P. L. F. DE CARVALHO;André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho;DE LF DE CARVALHO, ANDRÉ CP;DE CARVALHO, ANDRÉ P.L.F.;André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho;Carvalho, A.C.P.L.F.;A.C.P.L.F. Carvalho;DE CARVALHO, ANDRE C.P.L.F.;de Carvalho, A.C.P.L.F.;André Carlos Ponce Leon Ferreira Carvalho;CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE;CARVALHO, ANDRE CARLOS;DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS P. L. F.;CARVALHO, ANDRÉ CARLOS P.L.F.;L.F Carvalho, A.;L.F. Carvalho, A.C.P.;PONCE DE LEON FERREIRA CARVALHO, ANDRE;FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ PONCE DE LEÓN;PONCE DE LEON FERREIRA CARVALHO, ANDRÉ CARLOS;CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE;CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.;CARVALHO, ANDRE DE;De L. F. de Carvalho André;DE L F DE CARVALHO ANDRÉ P;DE L. F. DE CARVALHO ANDRÉ P.;P. L. F. DE CARVALHO, ANDRÉ C.;CARVALHO, ANDRE;Carvalho, André;CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F.;CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE;DE CARVALHO, ANDRE C. P. DE L. F.;DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA;DE CARVALHO, ANDRE;CARVALHO, ANDRE P. L. F.;de Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira;de Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira;Andr{'{e}} Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Rua Trabalhador Sancarlense
Centro
13560970 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 668
Telefone: (16) 33739691
Fax: (16) 33739751
URL da Homepage: www.icmc.usp.br


Formação acadêmica/titulação


1990 - 1994
Doutorado em Electronic Engineering.
University of Kent, U. KENT, Inglaterra.
Título: TOWARDS AN INTEGRATED BOOLEAN NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION, Ano de obtenção: 1994.
Orientador: MICHAEL FAIRHURST.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Algoritmos de Aprendizado; Conexionismo; Reconhecimento de Padroes; Redes Neurais; Deep Learning.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
1987 - 1990
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Título: UM NOVO MODELO DE NEURONIO PARA O RECONHECIMENTO DE SEQUENCIAS,Ano de Obtenção: 1990.
Orientador: CLYLTON GALAMBA FERNANDES.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Assinaturas; Reconhecimento de Padroes; Redes Neurais.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
1984 - 1987
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.


Pós-doutorado e Livre-docência


1998
Livre-docência.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: , Ano de obtenção: 1998.
2010 - 2011
Pós-Doutorado.
University of Kent of Canterbury, UKC, Grã-Bretanha.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformatica.
2005 - 2006
Pós-Doutorado.
Universidade do Porto, U.PORTO, Portugal.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.


Formação Complementar


2017 - 2017
Government Science Advice. (Carga horária: 16h).
American Association for the Advancement of Science, AAAS, Estados Unidos.


Atuação Profissional



Universidade de Brasília, UnB, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


The Alan Turing Institute, ATI, Grã-Bretanha.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade Federal de São Paulo, UNIFESP, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


International Association for Statistical Computing, IASC, Holanda.
Vínculo institucional

2013 - Atual
Vínculo: Membro do Conselho, Enquadramento Funcional: Membro do Conselho, Carga horária: 2


Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2012
Vínculo: Co-orientador em Pós-graduação, Enquadramento Funcional: Co-orientador em programa de Pós-graduação, Carga horária: 2
Outras informações
Co-orientou os alunos: Sabrina de Oliveira Karina Eder


Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Membro do C-CC, Enquadramento Funcional: Membro do CA-CC, Carga horária: 2


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2006 - Atual
Vínculo: Professor Titular, Enquadramento Funcional: Professor titular, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1998 - 2006
Vínculo: Professor Associado, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1994 - 1998
Vínculo: Professor Doutor, Enquadramento Funcional: Professor Doutor, Carga horária: 7, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

07/2018 - Atual
Direção e administração, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Vice-Diretor.
03/2014 - Atual
Direção e administração, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Chefe do Departamento de Ciências de Computação.
01/2014 - Atual
Direção e administração, Reitoria, .

Cargo ou função
Comissões de Avaliação Setoria da área de Computação.
12/2012 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, .

Cargo ou função
Membro e vice-coordenador da Comissão de Avaliação Setorial de Computação da USP.
05/2012 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Suplente da presidência da Comissão de Relações Internacionais.
02/2012 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, .

Cargo ou função
Membro suplente do Conselho Universitário.
08/2011 - Atual
Direção e administração, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Suplente da chefia do departamento.
06/2011 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho Gestor do Campus de São Carlos, .

Cargo ou função
Membro do conselho.
10/2007 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular da Comissão de Cultura e Extensão.
05/2002 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
07/1994 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Linhas de pesquisa
Aprendizado de Máquina
07/1994 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementos de Lógica Digital II
Empreendedores em Informática
Estatística I
Introdução a Bioinformática
Introdução a Ciência da Computação II
Introdução a Inteligência Artificial
Introdução a Redes Neurais
Linguagens de Programação
07/1994 - Atual
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Aprendizado de Máquina
Tópicos Especiais em Computação Bioinspirada
Computação Bioinspirada
Inteligência Artificial
Redes Neurais
Sistemas Inteligentes
Tópicos Especiais em Redes Neurais
08/2017 - 11/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, .

Cargo ou função
Membro da Comissão Eleitoral para Elieição de Reitor e Vice-Reitor.
04/2017 - 11/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Presidente da Comissão encarregada de definir o Perfil de Professor Doutor do ICMC-USP.
08/2016 - 12/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Presidente da Comissão encarregada de definir o Perfil de Professor Associado do ICMC-USP.
03/2016 - 06/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro da Comissão encarregada de definir o Perfil de Professor Titular do ICMC-USP.
09/2014 - 12/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, .

Cargo ou função
Membro Suplente da Comissão de Legislação e Recursos.
07/2014 - 12/2015
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho Universitário.
04/2012 - 05/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, STI, .

Cargo ou função
Membro da comissão de proposta do Instituto de Mídias Digitais.
10/2008 - 02/2010
Direção e administração, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Chefe de Departamento.
04/2008 - 11/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro da COC do curso de graduação em Ciência da Computação.
10/2007 - 10/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Presidente da Comissão de Biblioteca.
06/2007 - 04/2008
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro da Comissão de Apoio ao Ensino do SCC.
05/2002 - 05/2006
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular da Congregação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
10/2004 - 07/2005
Conselhos, Comissões e Consultoria, Pró-Reitoria de Pesquisa, .

Cargo ou função
Membro Comissão de Avaliação de Núcleos de Apoio a Pesquisa.
10/2002 - 10/2004
Direção e administração, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Suplente de Chefe de Departamento.
06/2002 - 06/2004
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Presidente da Comissão de Pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
10/2002 - 06/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Pró-Reitoria de Pesquisa, .

Cargo ou função
Membro da Camera de Nucleos de Apoio a Pesquisa.
06/2002 - 06/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Presidente da Comissão de Biblioteca do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
06/2001 - 06/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular da Comissão de Pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
06/2001 - 06/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Suplente da Comissão de Pós-Graduação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
06/2001 - 06/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Pró-Reitoria de Pesquisa, .

Cargo ou função
Membro do Conselho de Pesquisa da USP.
07/2001 - 06/2002
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Vice Presidente da Comissão de Biblioteca do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
09/2001 - 05/2002
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Suplente da Congregação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
05/2001 - 05/2002
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Vice Presidente da Comissão de Pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
05/1999 - 05/2001
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Suplente do Conselho do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
08/1999 - 12/1999
Ensino, Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação Orientada a Objetos
08/1998 - 05/1999
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
06/1997 - 07/1998
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
06/1997 - 06/1998
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular da Congregação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.
05/1996 - 05/1998
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Cargo ou função
Membro Titular da Comissão de Pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

University of Guelph, UOG, Canadá.
Vínculo institucional

2000 - 2001
Vínculo: Professor Contratado, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 35, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Durante este período, estive de Licenca da Universidade de São Paulo. Em janeiro do ano 2001 reassumi minhas funções no Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo

Atividades

05/2000 - 12/2000
Direção e administração, department of Computing and Information Science, .

Cargo ou função
Chair do Comite de Biblioteca.
01/2000 - 12/2000
Pesquisa e desenvolvimento , department of Computing and Information Science, .

Linhas de pesquisa
Aprendizado de Máquina
01/2000 - 12/2000
Ensino, BSc Computer Science, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Data Structures
System Analysis and Design

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

2017 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Coordenação Pós-graduação BI and Analytics, Carga horária: 2
Outras informações
Um dos coordenadores da Pós-Graduação Business Intelligence & Analytics da Porto Business School, Universidade do Porto

Vínculo institucional

2005 - 2006
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Carga horária: 40

Atividades

02/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Porto Business School, .

Cargo ou função
Um dos coordenadores da Pós-Graduação Business Intelligence & Analytics.
09/2005 - 09/2006
Estágios , LIAAD, .

Estágio realizado
Pós-Doutorado.

University of Kent, U. KENT, Inglaterra.
Vínculo institucional

2010 - 2011
Vínculo: Professor vistante, Enquadramento Funcional: Visitante, Carga horária: 40
Outras informações
Visiting Professor na School of Computing da University of Kent


Sociedade Brasileira de Computação, SBC, Brasil.
Vínculo institucional

1992 - Atual
Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Sócio, Carga horária: 2
Outras informações
Sócio

Atividades

5/1992 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Quadro de Sócios, Sbc.

Cargo ou função
Sócio.
10/2007 - 09/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissão Especial de Biologia Computacional, .

Cargo ou função
Membro do Sterring Committee.
08/2009 - 07/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissão Especial de Biologia Computacional, .

Cargo ou função
Coordenador da Comissão Especial.
07/2009 - 06/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Diretoria de publicações, .

Cargo ou função
Editor da série de livros Campus/SBC.
10/2008 - 09/2010
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissão Especial de Redes Neurais, .

Cargo ou função
Membro do Steering Committee.
07/2007 - 07/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho.
8/2003 - 7/2005
Conselhos, Comissões e Consultoria, Quadro de Sócios, Sbc.

Cargo ou função
Membro Suplente do Conselho.
08/2001 - 7/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Quadro de Sócios, Sbc.

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho.
11/1995 - 11/1996
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissão Especial de Redes Neurais, Sbc.

Cargo ou função
Coordenador.

Forschungszentrum Informationstechnik GmbH, GMD, Alemanha.
Vínculo institucional

1998 - 1998
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visitante, Carga horária: 40

Vínculo institucional

1996 - 1996
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visitante, Carga horária: 40

Atividades

06/1998 - 07/1998
Pesquisa e desenvolvimento , GMD First, .

Linhas de pesquisa
Redes Neurais
06/1998 - 07/1998
Estágios , GMD First, .

Estágio realizado
Pesquisas com o grupo de Redes Neurais.
09/1996 - 10/1996
Estágios , GMD First, .

Estágio realizado
Pesquisas com o grupo de Redes Neurais.
08/1996 - 10/1996
Pesquisa e desenvolvimento , GMD First, .

Linhas de pesquisa
Redes Neurais

IEEE Intelligent Systems Applications TC, IEEE ISATC, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2011 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Membro do TC, Carga horária: 1
Outras informações
A participação para ser membro é feita por convite do coordenador do TC com a aprovação do presidente da IEEE Computational Intelligence Society (IEEE CIS) para o Intelligent Systems Applications Technical Committee (ISATC) of the Computational Intelligence Society (CIS) of the Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE).


IEEE Systems, Man, and Cybernetics on Soft Computing TC, IEEE-SMC-SC, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2011 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: TC Member, Carga horária: 1


International Association for Statistical Computing, IASC, Suiça.
Vínculo institucional

2013 - 2017
Vínculo: Membro Titular do Conselho, Enquadramento Funcional: Membro do conselho, Carga horária: 1


Imperial College Press, IC PRESS, Grã-Bretanha.
Vínculo institucional

2005 - 2008
Vínculo: Um dos Editores Chefe, Enquadramento Funcional: Outro, Carga horária: 4
Outras informações
Um dos Editores

Vínculo institucional

2000 - 2004
Vínculo: Um dos Editores Chefe, Enquadramento Funcional: Um dos Editores Chefe do IJCIA, Carga horária: 0
Outras informações
International Journal of Computational Intelligence and Multimedia Applications - indexada pela PubScience

Atividades

03/2000 - Atual
Outras atividades técnico-científicas , International Journal of Computational Intelligence and Applications, International Journal of Computational Intelligence and Applications.

Atividade realizada
Membro do Corpo Editorial.
3/2000 - 1/2004
Serviços técnicos especializados , International Journal of Computational Intelligence and Applications, .

Serviço realizado
Um dos Editores Chefe.

International Network for Government Science Advice, INGSA, Nova Zelândia.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: INGSA LATAM Steering Committee, Enquadramento Funcional: Membro doINGSA LATAM Steering Committee, Carga horária: 1


Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais, INEP, Brasil.
Vínculo institucional

2002 - Atual
Vínculo: Consultor, Enquadramento Funcional: Avaliador de Condições de Ensino

Atividades

09/2002 - Atual
Serviços técnicos especializados .

Serviço realizado
Avaliação de cursos de graduação em Computação.

Auckland University of Technology, AUT, Nova Zelândia.
Vínculo institucional

2006 - 2006
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Carga horária: 0

Atividades

12/2006 - 12/2006
Estágios , Knowl. Eng. and Discovery Res. Inst., KEDRI, .

Estágio realizado
Estágio no laboratório de pesquisa.

Central Queensland University, CQU, Austrália.
Vínculo institucional

2007 - 2007
Vínculo: Pesquisador Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Carga horária: 0

Atividades

11/2007 - 12/2007
Estágios , School of Computing Sciences, .

Estágio realizado
Estágio em Laboratório de Pesquisa.

Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, MINCYT, Argentina.
Vínculo institucional

2010 - Atual
Vínculo: Avaliador externo, Enquadramento Funcional: Consultor Ad Hoc, Carga horária: 2
Outras informações
Membro internacional do Comité de Evaluadores Externos de la función I+D+i de la Universidad Nacional del Sur (UNS).


Universidade Católica de Pernambuco, UNICAP, Brasil.
Vínculo institucional

1990 - 1990
Vínculo: Professor Assistente, Enquadramento Funcional: horista, Carga horária: 6

Atividades

02/1990 - 06/1990
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução a Construção de Compiladores

Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2010
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaborador, Carga horária: 2


University of Kent of Canterbury, UKC, Grã-Bretanha.
Vínculo institucional

2010 - Atual
Vínculo: Professor vistante, Enquadramento Funcional: Full Time, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1990 - 1993
Vínculo: Monitor, Enquadramento Funcional: Teaching Assistant, Carga horária: 10

Atividades

11/2004 - 11/2004
Pesquisa e desenvolvimento , Computing Department, .

09/1990 - 12/1993
Extensão universitária , Electronic Engineering Laboratories, .

Atividade de extensão realizada
Monitoria da disciplina Lógia Digital.

Universidade Federal de Uberlândia, UFU, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Avaliador, Carga horária: 2
Outras informações
participação no comitê de pré-seleção de projetos FINEP CT-INFRA da UFU

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Avaliador, Carga horária: 16
Outras informações
Participação da Comissão de Premiação UFU 2012 ("Prêmio Destaque em Pesquisa Professor Warwick Estevam Kerr" e "Prêmio UFU de Dissertações e Teses")



Linhas de pesquisa


1.
Aprendizado de Máquina
2.
Aprendizado de Máquina
3.
Mineração de Dados
4.
Bioinformática
5.
Aprendizado de Máquina
6.
Redes Neurais
7.
Redes Neurais


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Ciência Computacional de Materiais
Descrição: Grande parte da energia consumida no mundo vem da queima de combustíveis fósseis à base de petróleo (óleo diesel, gasolina, querosene para aviação e gás liquefeito). Além dos combustíveis utilizados em nossa sociedade moderna, o petróleo também é matéria-prima de uma extensa cadeia de produtos, por exemplo, parafina, produtos de asfalto, nafta petroquímica, solventes, plásticos, etc. Apesar da grande importância dos combustíveis fósseis, existem vários motivos para a pesquisa de fontes de energia alternativas e renováveis, que inclui problemas ambientais e o fato de que o petróleo vai se esgotar no futuro. Por conseguinte, existe um grande interesse no uso de recursos de energia renovável, como a energia hidrelétrica, a biomassa, o mar, o vento interior, a energia fotovoltaica, o hidrogênio, bem como o desenvolvimento de novos veículos de energia a partir da conversão de metano e/ou do CO2 capturado de Ar combinado com H2 da água. Devido à grande demanda, acreditamos que essas tecnologias serão combinadas no futuro para produzir um planeta sustentável. A Divisão de Computação de Ciência e Química de Materiais (CMSC) se concentrará apenas em algumas dessas vias. Acreditamos firmemente que, entre todas essas fontes de energia, devem seguir-se quatro caminhos, a saber: (i) conversão de fótons para elétrons que utilizando dispositivos fotovoltaicos, como a energia fotovoltaica deve contribuir com cerca de 30 por cento (relatório Shell) para a nossa matriz de energia no futuro, (ii) armazenamento de energia com baterias e supercapacitores para suportar o crescimento da energia eólica, (iii) captura de CO2 e conversão para produtos de valor agregado - metanol, gasolina -range hidrocarbonetos, que podem fornecer um papel crucial para o nosso futuro como um problema ambiental pode ser parte da solução, (iv) conversão de metano em novos combustíveis de alta densidade - metanol, etc., que deverá desempenhar um papel importante devido à grande oferta de gás natural no mundo todo. Para abordar esses problemas, propomos empregar o estado da arte nas ferramentas de Ciência Computacional de Materiais para oferecer soluções de ponta. Para a organização prática, propomos nove projetos, que incluem dois projetos de conversão de fótons para elétrons à utilizando fotovoltaica (em particular perovskites) e fotoquímica, dois projetos para estudar a conversão de metano e CO2 capturados de ar para produtos de alto valor, como altos portadores de energia de densidade (metanol) empregando materiais porosos combinados com partículas de tamanho finito de metal de transição. Para o armazenamento de energia, exploramos baterias e supercapacitores, em particular, estamos interessados em tecnologias além de Li e empregamos condutores iônicos baratos. Além dos seis projetos, propusemos três projetos transversais com o potencial de contribuir para os seis projetos anteriores, bem como para oferecer sua contribuição individual, que inclui: engenharia de nanocatalisadores, dinâmica de fluidos para abordar O fluxo de líquidos iônicos e as técnicas de aprendizado da máquina, que serão aplicadas para explorar dados teóricos e experimentais das três divisões restantes. Portanto, nossa Divisão combinada com as três Divisões Centrais adicionais têm um grande potencial para produzir importantes contribuições para a geração de Novas Energias..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Long non-coding RNAs in animals and plants: a bioinformatics perspective
Descrição: No comprehensive study comparing lncRNAs in animal and plant domains is available. To fill this gap, this project aims to integrating research groups to perform an in-depth study of lncRNAs in both domains, to identify features that could be used in machine learning approaches for annotation..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Fairness and Transparency when Learning from Data Streams - The Alan Turing Institute Visiting Researcher
Descrição: We are using technologies based on Machine Learning in a growing number of systems and tools. This growing use of Machine Learning has made many dangerous, monotonous and tiring activities safer, more reliable and more accurate. However, new demands require the development of new Machine Learning techniques, or their use in new and innovative ways, taking into account ethical and legal issues - including in particular, the right to appropriate privacy, transparency and fairness. Recent studies have approached these themes from different perspectives. However, most of them assume the possibility to assess and analyze a static model, induced from a static dataset. In most real applications, data are continuously generated in streams, which can come with very high speed and volume, and present concept changes along the time. In this situation, a model can rapidly become outdated. Learning algorithms able to continuously update models are an increasingly important research issue and many current applications are being developed in this area. This project will study the challenges faced to ensure appropriate transparency and fairness when models need to be continuously and autonomously adapted..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (8) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.
2017 - Atual
Desafios em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
Descrição: Dados são gerados e consumidos a uma taxa e volume cada vez maiores. Junto com esses aumentos, cresce também o reconhecimento dos benefícios da extração de conhecimento útil e relevante desses dados, pelos setores público e privado, no Brasil e no exterior. Avanços científicos e tecnológicos na área de Mineração de Dados, muitas delas baseadas em Aprendizado de Máquina, têm levado ao desenvolvimento de ferramentas capazes da extração desse conhecimento. Esses avanços são acompanhados da criação de grupos de pesquisa em Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina nos meios acadêmico e empresarial. Grupos de pesquisa nessas áreas já existem nas principais universidades brasileiras. Este projeto vai investigar três temas de pesquisa dessas áreas: pré-processamento de dados, meta-aprendizado e mineração de fluxos contínuos de dados..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (6) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Katti Faceli - Integrante / Renato Tinós - Integrante / Giampaolo Libralon - Integrante / A Carolina Lorena - Integrante / Dino Ienco - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante / Paulo H. Pisani - Integrante / Soledad Espezua - Integrante / Everlândio Fernandes - Integrante / Elaine Faria - Integrante / Rafael Mantovani - Integrante / Joaquin Vanschoren - Integrante / João Gama - Integrante / Victor Hugo Barella - Integrante / Davi P. dos Santos - Integrante / Isvani Frías-Blanco - Integrante / Romain Giot - Integrante / Tomas Horvath - Integrante / Luis Paulo Faina Garcia - Integrante / Rivolli, Adriano - Integrante / Kemilly Dearo - Integrante / Charu Aggarwal - Integrante / João Mendes Moreira - Integrante.
2017 - Atual
Aprendizado de Máquina Avançado
Descrição: Resumo em Português Sem percebermos, estamos usando tecnologias baseadas em algoritmos de Aprensizado de Máquina (AM) em um número crescente de nossas atividades diárias. O uso do ML tem feito várias atividades rotineiras e de riscos e mais seguras, mais confiáveis e mais precisas. Apesar dessas contribuições, novas demandas exigem o desenvolvimento de novos algoritmos de AM, ou utilização desses algoritmos de maneiras diferentes e inovadoras. Duas demandas atuais importantes são tratar com eficiência os dados que chegam em fluxos contínuos, onde novidades podem aparecer e conceitos podem mudar, e como melhorar o uso dos algoritmos de ML mais adequados, além de valores mais apropriados para os Hyper-parâmetros dos algoritmos selecionados para uma nova tarefa. Este projeto irá pesquisar novas abordagens para lidar eficientemente com essas demandas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (5) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante / Renato Tinós - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante / Paulo H. Pisani - Integrante / Paula Costa Castro - Integrante / Moacir Pereira Ponti Junior - Integrante / Gustavo Batista - Integrante / Rafael Mantovani - Integrante / Adriano Rivolli - Integrante / Davi P. dos Santos - Integrante / Luis Paulo Faina Garcia - Integrante / Kemilly Dearo - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
DéjàVu: Coerência Temporal, Espacial e de Caracterização de Dados Heterogêneos para Análise e Interpretação de Integridade
Descrição: Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo --- mas não limitado a --- internet, redes sociais e imagens de vigilância. Para isso, iremos explorar fontes heterogêneas de informação buscando sincronizar informações textuais e visuais em torno da posição de um evento ou objeto de interesse, bem como ordená-los espacial e temporalmente de modo a permitir uma melhor compreensão sobre o que aconteceu antes, durante e logo após o dito evento. Após a organização automática das informações obtidas e do entendimento da ordem dos fatos, objetivamos desenvolver soluções para mineração (busca) de pessoas, objetos e lugares de interesse para possíveis análises de busca de suspeitos, verificação de fatos ou até mesmo para entender a natureza do ocorrido. A partir da exploração das possíveis conexões existentes entre diferentes tipos de informação, buscaremos desenvolver ferramentas de análise de integridade de mídia para verificar possíveis falsificações existentes nos dados, detectar conteúdo sensível (por exemplo, conteúdo violento, pornografia infantil) e inferir os padrões de espalhamento de objetos digitais multimídia online. Com a sofisticação dos crimes digitais e ameaças terroristas cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, bem como o advento e propagação de notícias falsas nos mais variados meios, buscamos ser capazes de utilizar as soluções desenvolvidas para nos ajudar a responder às quatro questões mais importantes nas Ciências Forenses em relação a um evento de interesse: "quem participou", "em quais circunstâncias", "por quê" e "como foi tal participação", identificando as principais características e circunstâncias em que ocorreu o evento em questão..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2017 - Atual
Where do machine learning and optimization meet?
Descrição: Aprendizado de máquina e otimização têm provido soluções eficientes para muitos problemas práticos. Embora muitas iniciativas relevantes para unir pesquisadores dessas áreas têm sido realizadas, elas ainda seguem caminhos independentes. Muitos desafios de pesquisa seriam beneficiados a partir de uma cooperação mais forte entre pesquisadores dessas áreas. Esse projeto tenta caminhar nessa direção trazendo pesquisadores de aprendizado de máquina e otimização para explorar novas maneiras onde os conhecimentos dessas duas áreas de pesquisa podem ser combinados, resultados em novas e eficientes soluções para aplicações relevantes. Por um lado, técnicas de otimização podem economizar recursos computacionais e humanos explorando diferentes regiões do espaço de busca por meio de técnicas exaustivas e força bruta, as quais possuem alta propensão a falhas. Assim sendo, aprendizado de máquina possuem um conjunto grande de aplicações que técnicas de otimizações podem ser avaliadas e utilizadas para testes. Nesse trabalho, pretendemos focar em aplicações relacionadas à bioinformática, com atenção especial à análise de expressão gênica de câncer de mama e dados de ressonância magnética funcional para análise de Autismo. (AU).
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2018
Provendo uma maior inteligência em IoTs: abordagens e aplicações em sensores, VANTs e smartphones
Descrição: Os dispositivos com recursos escassos como a Internet das Coisas (IoT) estão cada vez mais onipresentes coletando dados no intuito de melhorar e otimizar o cotidiano de um ambiente como uma smart city. A IoT normalmente consiste de sensores e objetos que interagem e trabalham em conjunto, estando ao mesmo tempo conectados a Internet. A IoT é considerada como fazendo parte da Internet do Futuro e incorpora dispositivos como sensores, smartphones, câmeras, automóveis, VANTs e/ou qualquer dispositivo doméstico. Como mais objetos/sensores estão conectados, um maior volume de dados (inclusive voz, vídeo e imagem) é gerado e transportado, demandando assim uma maior inteligência para tratar adequadamente tais dados. Entretanto, o maior problema reside em que grande parte do dispositivo IoT como os sensores e objetos domésticos são dispositivos que possuem pouca memória e poder de processamento. Assim, este projeto de pesquisa tem como objetivo prover um maior grau de inteligência nestes dispositivos com poucos recursos já citados. O desafio chave é prover esta inteligência nos próprios dispositivos a despeito dos recursos limitados de memória e poder de processamento que tais dispositivos dispõem. As técnicas adequadas devem ser investigadas e utilizadas, para que possamos otimizar o uso dos poucos recursos disponíveis e muitas vezes ociosos. O projeto envolve estudar as técnicas de inteligência artificial e de evolução existentes na literatura. Além disso, a proposta compreende também pesquisar a abordagem centralizada ou distribuída das inteligência nos nós (i.e. centralizar toda inteligência em um nó ou distribui-la entre os dispositivos da rede). Há várias aplicações a serem exploradas neste projeto e uma delas é o uso da inteligência artificial para classificar o estado emocional dos usuários de smartphones. Uma outra aplicação é embarcar a inteligência nos sensores para prever enchentes em rios urbanos no contexto de uma smart city. Outros cenários envolvem o uso de VANTs "inteligentes" para pulverizar defensivos químicos com uma rota ajustada (ou "evoluída") em tempo de execução, levando-se em consideração as condições climáticas impostas, como as mudanças no sentido e na velocidade do vento. Outras aplicações poderão ser investigadas ao longo do progresso desta pesquisa. Finalmente, ressalta-se que os primeiros resultados desta pesquisa foram publicados na Revista Pesquisa FAPESP de Janeiro de 2015 (como parte do resultado do projeto Regular). Deseja-se dar continuidade a estes resultados promissores através deste novo projeto proposto..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2016 - Atual
Hiper-heurísticas multi-objetivas para construção automática de algoritmos de indução de árvores de decisão com múltiplos testes

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Márcio Porto Basgalupp em 03/01/2018.
Descrição: Árvores de Decisão constituem uma técnica poderosa e amplamente utilizada em tarefas de aprendizado de máquina e mineração de dados, principalmente em virtude da facilidade de interpretação do conhecimento adquirido. Em contraste com os algoritmos tradicionais de indução de árvores de decisão - todos manualmente desenvolvidos por humanos - o algoritmo HEAD-DT constitui uma abordagem de hiper-heurística evolutiva para construção automática de algoritmos de indução de árvores de decisão. HEAD-DT trabalha sobre diversos componentes manualmente desenvolvidos para indução de árvores de decisão, combinando os componentes mais adequados para o problema em questão. Recentemente, foi introduzido o conceito de árvores de decisão com múltiplos testes (MTDT, do inglês Multi-Test Decision Trees), uma nova forma de representação de árvores de decisão. Nas MTDT, cada nó da árvore pode ser composto por múltiplos testes univariados, o que pode ser visto como um caso intermediário (em termos de interpretabilidade) entre as árvores de decisão univariadas e as árvores de decisão multivariadas. Em relação aos algoritmos tradicionais de árvores de decisão univariadas, os algoritmos de indução das MTDT possuem certas particularidades. O critério de split é um exemplo claro, em que pode ser conduzido por um mecanismo de votação majoritária em que todos os testes univariados têm a mesma importância. No entanto, diversas outras estratégias podem ser desenvolvidas para realizar essa tarefa. Nesse contexto, o presente projeto propõe estender o algoritmo HEAD-DT em dois principais aspectos: (i) construir automaticamente algoritmos de indução de árvores de decisão com múltiplos testes, e algumas extensões; e (ii) adotar três abordagens multi-objetivas para guiar o processo evolutivo. Embora muitos trabalhos utilizem algoritmos evolutivos para indução de árvores de decisão, o que se propõe aqui é algo totalmente diferente, pois a ideia é evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão de múltiplos testes, ou seja, o resultado final do método será um algoritmo de indução, e não apenas uma árvore de decisão. Isso caracteriza um algoritmo de meta-learning, pois o objetivo é aprender um algoritmo de aprendizagem..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - Atual
Classificação Hierárquica de Elementos Transponíveis Utilizando Aprendizado de Máquina

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ricardo Cerri em 02/01/2018.
Descrição: Elementos Transponíveis (TEs) são sequências de DNA que podem se mover de um local para outro dentro do genoma de uma célula. Eles contribuem para a diversidade genética das espécies, e seus mecanismos de transposição podem afetar a funcionalidade dos genes. A correta identificação e classificação de TEs é útil para a compreensão de seus efeitos no processo evolutivo dos genomas. Os TEs são organizados em uma taxonomia hierárquica, com famílias e superfamílias. Geralmente, a identificação e classificação de TEs é realizada por meio de ferramentas de Bioinformática que utilizam homologia, comparando uma sequência com várias sequências de um conjunto de dados com TEs já identificados. Esse método apresenta limitações, pois a homologia entre sequências ignora as propriedades bioquímicas das mesmas, e também os relacionamentos hierárquicos entre as diferentes famílias e superfamílias de TEs. Assim, neste projeto, serão investigados e propostos diferentes métodos de classificação hierárquica de TEs utilizando Aprendizado de Máquina (AM). Inicialmente, diferentes conjuntos de dados serão construídos com sequências de nucleotídeos e de aminoácidos já com TEs previamente identificados. Para a construção desses conjuntos de dados, serão utilizadas ferramentas de Bioinformática desenvolvidas para extrair características bioquímicas de sequências, e também diferentes estratégias para conversão de sequências em valores de atributos adequados para a utilização em técnicas de AM. Os conjuntos de dados serão, então, estruturados hierarquicamente, de acordo com as famílias e superfamílias de TEs a que pertencem. Os métodos de classificação propostos serão comparados com métodos existentes na literatura, e avaliados por meio de medidas de avaliação específicas para problemas de classificação hierárquica..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - Atual
MAP: Aprendizado de Máquina: uma abordagem baseada em múltiplas estratégias
Descrição: Esse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (10) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Katti Faceli - Integrante / Marcílio Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Renata M.C.R. de Souza - Integrante / Mariá Cristina Nascimento - Integrante / A Carolina Lorena - Integrante / Tiemi Sakata - Integrante / Sandra Aluísio - Integrante / Gustavo Batista - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
2014 - Atual
Recuperação de Imagens em Contextos Dinâmicos - CNPq - PVE
Descrição: Um sistema de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) é um sistema computacional para navegar, pesquisar e recuperar imagens de grandes bases de dados. Em tais sistemas, usualmente, o conteúdo da imagem é representado por características extraídas automaticamente, como cor, forma ou textura e representadas por valores reais normalizados no intervalo [0,1]. A cada imagem é associado um vetor de características. A distância entre dois vetores de características indica o grau de (dis)similaridade entre as respectivas imagens. Esta abordagem é utilizada na maioria dos sistemas CBIR encontrados na literatura. No entanto, o uso apenas de características obtidas diretamente da imagem, comumente referenciadas como características de baixo nível, não se mostraram suficientes para descrever os conceitos de uma imagem. Há um distanciamento entre a descrição da imagem e o seu conceito semântico, conhecido como descontinuidade semântica. Para reduzir a descontinuidade semântica na busca por similaridade, surge no cenário da recuperação de imagens o termo recuperação de imagens baseada em semântica . Varias abordagens são usadas para endereçar esse problema, no entanto, é importante notar que os métodos que utilizam alguma técnica de aprendizagem de máquina para, de alguma forma, treinar os conceitos semânticos limitam-se a bases de treinamento que não se alteram durante o tempo. É importante lembrar que o cenário da recuperação de imagens é dinâmico e os conceitos semânticos definidos num determinado momento podem evoluir, novos conceitos podem surgir ou conceitos estabelecidos podem desaparecer; Este projeto tem como objetivo recuperar imagens levando em consideração questões semânticas, em um contexto em que a base de imagens ou as preferências do usuário podem se modificar ao longo do tempo. Para tanto propomos quatro sub-projetos, cada um abordando um problema importante, ainda em aberto, na área de recuperação de imagens: 1) Construção do Dicionário de Palavras Visuais para a Técnica de BoVW em Contexto Dinâmico; 2) Diversidade de Respostas em Contexto Dinâmico apoiada por Ferramentas Visuais; 3) Sistema de Recomendação de Imagens baseado em Informações Visuais e Não Visuais em Contexto Dinâmico; 4) Exploração de Estratégias para Transformar Realimentação de Relevância em Restrições para Detecção Semi-Supervisionada de Agrupamentos de Imagens em Contexto Dinâmico. Esse projeto envolve pesquisadores nacionais e internacionais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / João Gama - Integrante / Sandra de Amo - Integrante / Denise Guliato - Coordenador / Jose Gustavo de Souza Paiva - Integrante / Elaine Faria - Integrante / Maria Camila Baroni - Integrante / Humberto Razente - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
2013 - 2015
RACE: pRojeto colAborativo para gestão e otimizaÇão de Energia em veículos elétricos
Descrição: Este projeto, que possui um elevado grau de interdisciplinaridade, diz respeito a pesquisa e ao desenvolvimento de um sistema para armazenamento e gerenciamento inteligente de energia para VE, utilizando modelos de algoritmos de inteligência computacional, controle e identificação e dispositivos móveis..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (4) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / G. Batista - Integrante / Roseli Francelin Romero - Integrante / Zhao Liang - Integrante.Financiador(es): Universidade de São Paulo - Cooperação.
2013 - 2015
Research on Geo-spatial Marine Biology Data Mining Using Time Series, Text Mining and Visualization
Descrição: We propose a focused, interdisciplinary research project on data mining and data visualization with a specific focus on marine data. This data is particularly challenging for data mining as it presents only a very sparse set of data points with respect to the volume of the marine space that is being modelled and investigated. It also presents a set of challenges in visualization of data and of modelling results, as the data are inherently three-dimensional and from an unfamiliar context relative to data from on land. We will work in an interdisciplinary team with researchers in data mining, data visualization, and marine biology to develop visualization methods that will be appropriate for marine biology applications of data mining. The data may be derived from multiple disparate sources, including fisheries or scientific surveys, autonomous sensors, satellite data or field studies. For model outputs, we will particularly work on the visualization of results from a new generation of ecosystem model, analogous to the general circulation models used to predict global climate. This model includes all organism types on both land and sea. We face the challenge that it can produce gigabytes to terabytes of outputs, including tracking all organism interactions, individual states, and the spatial distribution of individuals. Thus we need to summarize, extract, and visualize outputs at multiple scales including that of individuals, ecological communities, and the globe. These data need to be visualized in a manner that will then be useful and interpretable for the international policy community..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Maria Cristina Oliveira - Integrante / Solange Rezende - Integrante / Gustavo Batista - Coordenador / Stan Matwin - Integrante.
2013 - 2015
Automatic design of decision-tree induction algorithms for detecting patterns of functional gene-gene interactions in observational gene expression data

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Márcio Porto Basgalupp em 03/01/2018.
Descrição: Predicting an organism's or a cell's response to a therapeutical intervention lies at the heart of medical research. In a functional cellular experiment, one can intervene in the expression of a gene x using RNA interference technologies and collect the downstream effects in the entire transcriptome using high throughput technologies like microarrays or RNAseq. This experiment gives us a class of genes that respond to the intervention in x (class A) and a class of genes that do not (class B). We hypothesize that also observational data that does not involve perturbations of gene x holds information whether a gene is in class A or B, since the biological mechanisms that drive the expression of these classes of genes must be different. This yields a standard classification problem: Predict whether a gene belongs to a class A or B by considering only observational data. In this project, we will investigate machine learning-based solutions to this problem by evolving decision tree induction algorithms. Decision tree induction is one of the most employed methods to extract knowledge from data, since the representation of knowledge is very intuitive and easily understandable by humans. The most successful strategy for inducing decision trees, the greedy top-down approach has been continuously improved by researchers over the years. This work, following recent breakthroughs in the automatic design of machine learning algorithms, proposes a hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically generating decision-tree induction algorithms, named HEAD-DT. We aim to automatically designing a decision tree induction algorithm tailored to a specific domain: Detecting functional gene-gene interactions from observational gene expression data. If successful, both the designed algorithm and their induced classifiers could be seen as a first step to develop a platform for "virtual intervention experiments" that could be used to prioritize genes for further biological experimental studies. (AU).
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2015
Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms for Detecting Patterns of Functional Gene-Gene Interactions in Observational Gene Expression Data

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Márcio Porto Basgalupp em 02/03/2013.
Descrição: Predicting an organism s or a cell s response to a therapeutical intervention lies at the heart of medical research. In a functional cellular experiment, one can intervene in the expression of a gene x using RNA interference technologies and collect the downstream effects in the entire transcriptome using high throughput technologies like microarrays or RNAseq. This experiment gives us a class of genes that respond to the intervention in x (class A) and a class of genes that do not (class B). We hypothesize that also observational data that does not involve perturbations of gene x holds information whether a gene is in class A or B, since the biological mechanisms that drive the expression of these classes of genes must be different. This yields a standard classification problem: Predict whether a gene belongs to a class A or B by considering only observational data. In this project, we will investigate machine learning-based solutions to this problem by evolving decision tree induction algorithms. Decision tree induction is one of the most employed methods to extract knowledge from data, since the representation of knowledge is very intuitive and easily understandable by humans. The most successful strategy for inducing decision trees, the greedy top-down approach has been continuously improved by researchers over the years. This work, following recent breakthroughs in the automatic design of machine learning algorithms, proposes a hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically generating decision-tree induction algorithms, named HEAD-DT. We will automatically design a decision tree induction algorithm tailored to tdetecting functional gene-gene interactions from observational gene expression data. The designed algorithm and its induced classifiers may be a first step to develop a platform for virtual intervention experiments that could be used to prioritize genes for further biological experimental studies..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Rodrigo Barros - Integrante / Márcio Basgalupp - Coordenador / Tiago Silva da Silva - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2013 - 2015
TECNOLOGIAS ASSISTIVAS PARA MORADIA E INDEPENDÊNCIA NO ENVELHECIMENTO
Descrição: Esse projeto tenta preencher uma lacuna quanto ao desenvolvimento de Tecnologias Assistivas para independência e autonomia no envelhecimento, nomeadamente: validação do uso de um sensor baseado em aceleração para a detecção e a prevenção da queda em idosos e tecnologia em Web 2.0 para dispositivos táteis. Os resultados podem apontar a validade de equipamentos de baixo custo, baixo nível de erro, e boa receptividade possibilitando a geração de produtos que permitam a manutenção da independência do idoso frágil..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Renata Pontin - Integrante / Paula Costa Castro - Coordenador / Jorge Oishi - Integrante / Moacir Pereira Ponti Junior - Integrante.
2012 - 2014
Desafios em Mineração de Dados
Descrição: Com o volume cada vez maior de dados gerados e a importância crescente da economia baseada em conhecimento, a Descoberta de Conhecimento de Bases de Dados, principalmente sua etapa de Mineração de Dados, é cada vez mais adotada em empresas e órgãos governamentais. A complexidade dos problemas a serem tratados por Mineração de Dados leva a necessidade de novos métodos e ferramentas computacionais capazes de apoiar a análise dos dados pelos usuários. Duas das principais etapas de Mineração de Dados são as de pré-processamento e de construção de modelos. Desafios relacionados a essas duas etapas são investigados neste projeto. Dados com baixa qualidade ou com problemas de elevada dimensão pode afetar significativamente o desempenho de algoritmos para construção de modelos. A etapa de construção de modelos permite induzir modelos descritivos e preditivos, frequentemente por algoritmos de Aprendizado de Máquina. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses desafios assim como irá propor e investigar novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas subáreas. Dado o elevado custo computacional associado aos experimentos nessas subáreas, serão investigados o uso de arquiteturas GPU e computação em nuvens. Deve ser observado que esse projeto continua pesquisas realizadas em projetos anteriores, com novas abordagens e desafios..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (10) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Rodrigo Barros - Integrante / Alex Freitas - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / David S. dos Santos Jr - Integrante / Bruno Feres - Integrante / João Gama - Integrante / Eduardo Hruschka - Integrante / Rosane Maffei Vallim - Integrante / André Rossi - Integrante / Luis Paulo Garcia - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante / Carlos M. Soares - Integrante / José Augusto de Andrade Jr. - Integrante / Elaine Ribeiro - Integrante / Pablo Granitto - Integrante / Tiago Silva da Silva - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Luiz Fernando Sommaggio Coletta - Integrante / Thiago Ferreira Covões - Integrante / Dino Ienco - Integrante / Maguelonne Teisseire - Integrante / Pascal Poncelet - Integrante / Rogério Miguel Pascual - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2012 - Atual
Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados (NAP-AMDA)
Descrição: O valor crescente dos dados produzidos por diferentes áreas do conhecimento e a complexidade dos problemas a serem tratados computacionalmente indicam a necessidade de novas ferramentas computacionais capazes de apoiar a análise dos dados pelos usuários. Muitas das ferramentas computacionais atuais que permitem uma análise automática e eficiente dos dados são baseadas em conceitos de Inteligência Artificial, particularmente do Aprendizado de Máquina (AM). Além de Inteligência Artificial, o AM está associado a outras áreas, como estatística, probabilidade, cognição, teoria da computação, neurociência, teoria da informação, para citar algumas. Existem vários centros de pesquisa bem estabelecidos no exterior para análise de dados utilizando técnicas de AM, nas universidades e empresas. No Brasil, apesar do grande número e da alta qualidade da pesquisa em AM, não há um centro de pesquisa equivalente. Assim, este projeto propõe a criação do Centro Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados, NAP-AMDA. O principal objetivo do NAP-AMDA é o estabelecimento de um centro interdisciplinar e multidisciplinar de excelência no uso de AM em Aanálise de dados em São Paulo, Brasil, de reconhecimento internacional. O centro também vai estimular colaborações com empresas e instituições governamentais cujos dados podem ser analisados através de técnicas de AM. O uso dessas técnicas pelas empresas pode levar a melhores produtos e serviços, aumentando a competitividade das empresas brasileiras. O uso pelo governo pode melhorar a qualidade dos serviços públicos. O centro vai promover e organizar reuniões e workshops com os membros das instituições participantes para discutir os problemas de análise de dados a serem resolvidos. O NAP-AMDA é composto por docentes, pesquisadores e estudantes da Universidade de São Paulo e de outras Universidades e Centros de Pesquisa, do Brasil e do exterior. O NAP-AMDA será baseado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (14) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / João Luís Garcia Rosa - Integrante / Rodrigo Mello - Integrante / Zhao Liang - Integrante / Solange Rezende - Integrante / Sandra Aluísio - Integrante / Gustavo Batista - Integrante / Cristina Ciferri - Integrante / Ricardo Campello - Integrante / Rosane Minguin - Integrante.Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.
2011 - 2015
Programação Genética para evolução de algoritmos de indução de árvores de decisão

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Márcio Porto Basgalupp em 03/01/2018.
Descrição: Árvores de Decisão constituem uma técnica poderosa e amplamente utilizada em tarefas de mineração de dados. Geralmente, algoritmos de indução de árvores de decisão usam uma estratégia gulosa, top down e com particionamento recursivo para a construção das árvores. No entanto, há pelo menos dois problemas relacionados a essas características: (i) estratégias gulosas geralmente produzem soluções ótimas locais ao invés de globais, (ii) particionamento recursivo degrada iterativamente a qualidade do dataset e, consequentemente, a qualidade dos resultados obtidos. Para lidar com essas dificuldades, diferentes abordagens foram sugeridas, tais como Options Trees, ensembles (ex: boosting e bagging), e algoritmos evolutivos. No entanto, tais algoritmos evolutivos são usados para evoluir árvores de decisão específicas para cada problema de classificação, e não para evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão para qualquer problema de classificação. Uma das subáreas de algoritmos evolutivos, a Programação Genética (PG) é uma ferramenta adequada para evoluir programas de computadores. Um programa evoluído por Programação Genética pode produzir a mesma solução desenvolvida por um humano para solucionar um problema, mas também pode produzir algo completamente diferente e talvez melhor. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é estudar programação genética com o intuito de utilizá-la para evoluir algoritmos de indução de árvores de decisão. A ideia é evoluir algoritmos genéricos para indução de árvores de decisão, ou seja, o resultado final da PG será um algoritmo de indução árvores de decisão, e não apenas uma árvore de decisão. Nesse sentido, pode-se considerar um algoritmo de meta-learning, pois o objetivo é aprender um algoritmo de aprendizagem..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2015
DataExplorer: Uma nova abordagem para análise de agrupamento

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Katti Faceli em 03/01/2018.
Descrição: A análise de agrupamento é muito utilizada em diversas áreas. Porém, mesmo as abordagens mais recentes apresentam dificuldades que limitam o seu uso por especialistas de outras áreas. Este projeto de pesquisa se refere ao desenvolvimento de uma nova abordagem para análise de agrupamento que possibilite a obtenção de uma variedade maior de clusters com potencial de fornecer informações úteis aos especialistas se comparadas com as técnicas tradicionais e mesmo as mais recentes como ensembles de agrupamento e as estratégias multi-objetivo. A abordagem proposta visa ser um mecanismo para a obtenção de todos os (ou a maioria dos) clusters relevantes presentes em um determinado conjunto de dados, independente da estrutura mais complexa a que eles pertençam (ex. uma partição). Para isso, busca-se clusters independentemente do nível de refinamento em que ocorrem ou do critério de agrupamento que satisfazem, ou se há sobreposição entre eles. Assim, visa-se fornecer uma descrição o mais completa possível dos dados, facilitando o trabalho dos especialistas no domínio dos dados e aumentando a quantidade de conhecimento que pode ser extraída dos dados a partir da aplicação de uma única ferramenta..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2014
Núcleo de Excelência em Aprendizado de Máquina - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência - PRONEX-FACEPE APQ 1188-1.03/10
Descrição: O principal objetivo deste projeto é avançar o estado-da-arte na área de Aprendizado de Máquina em problemas de classificação e agrupamentos de dados aplicados a problemas relevantes na área de Bioinformática. Processo: APQ-1188-1.03/10. Coordenado pela Profa Teresa Ludermir.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (10) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Teresa Ludermir - Coordenador / Wilson de Oliveira - Integrante / Francisco de Assis Tenório de Carvalho - Integrante / Ricardo Prudêncio - Integrante / Cleber Zanchettin - Integrante / Ivan Gesteira Costa - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2011 - 2013
Análise de Data Streams Utilizando Aprendizado de Máquina - Processo: 490482/2010-4
Descrição: A quatidade de dados gerados por diferentes fontes tem crescido em escalas cada vez maiores. Um dos grandes desafios da computação definidos pela Sociedade Brasileira de Computação é a gestão desses grandes volumes de dados. A necessidade de analisar esses dados de forma automática e as dificuldades encontradas têm demandado o desenvolvimento de novos métodos de Aprendizado de Máquina que possam lidar com os vários problemas associados a esse desafio. Um desses problemas é a atualização de hipóteses induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquinas que permaneçam válidam quando novos dados são incluídos na base ou conjunto de dados. Esse problema é na área de pesquisa Data Streams ou Fluxos Contínuos de Dados. Este projeto investigará as principais alternativas investigadas pelos grupos de pesquisa brasileiro e argentino para lidar com esses problemas assim como irá propor novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa na área, utilizando para isso os testes estatísticos relevantes. Como resultado, espera-se contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nesses dois temas, a formação pesquisadores que possam atuar com competência e autonomia nessas sub-áreas e a publicação de trabalhos científicos que permitam a divulgação dos resultados obtidos em veículos de qualidade..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (10) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Liang Zhao - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Eduardo Hruschka - Integrante / Ricardo Prudêncio - Integrante / Cleber Zanchettin - Integrante / Ivan Gesteira Costa - Integrante / Pablo Granitto - Integrante / Alejandro Ceccatto - Integrante.Financiador(es): Centro Cientifico Tecnologico Conicet de Rosario - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2010 - 2014
Meta-aprendizagem Aplicada à Classificação de Dados de Expressão Gênica - CNPq (Edital 28/2010 - Linha 3: Projetos Vinculados a Grupos de Pesquisa)
Descrição: Dentre as aplicações mais comuns envolvendo microarrays, pode-se destacar a classificação de amostras de tecido, essencial para a identificação correta do tipo de câncer. Esta classificação é realizada com a ajuda de algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM). Neste projeto, o candidato vai utilizar meta-aprendizagem para melhorar a classificação de dados de expressão gênica. Além de estudar maneiras de selecionar os melhores algoritmos de AM para cada caso, em conjunto com seus parâmetros ótimos, pretende-se investigar técnicas que sugiram ao usuário não apenas soluções simples, mas conjuntos de classificadores que trabalhem juntos para resolver o problema, os chamados Ensembles. Outro ponto a ser explorado com o auxílio de meta-aprendizagem e a utilização de técnicas de Seleção de Atributos (SA) integradas ao esquema de aprendizagem, propiciando soluções mais adequadas às propriedades dos dados de expressão gênica. Além de utilizar meta-aprendizagem para determinar os algoritmos de SA, é objetivo utilizar AS para selecionar as (meta-) características que melhor descrevem os problemas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Bruno Feres de Souza - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.
2010 - 2012
Meta-Aprendizado e Análise de Data Streams - CNPq/Universal 473595/2010-9
Descrição: A quatidade de dados gerados por diferentes fontes tem crescido em escalas cada vez maiores. Um dos grandes desafios da computação definidos pela Sociedade Brasileira de Computação é a gestão desses grandes volumes de dados. A necessidade de analisar esses dados de forma automática e as dificuldades encontradas têm demandado o desenvolvimento de novos métodos de Aprendizado de Máquina que possam lidar com os vários problemas associados a esse desafio. Dois desses problemas são a atualização de hipóteses induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquinas que permaneçam válidam quando novos dados são incluídos na base ou conjunto de dados e a escolha do algoritmo mais promissor para induzir hipéteses a partir de um conjunto de dados. O primeiro problema é investigado em uma sub-área de Aprendizado de Máquina denominada Data Streams ou Fluxos Contínuos de Dados e o segundo na sub-area de Meta-Aprendizado. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses problemas assim como irá propor novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas sub-áreas, utilizando para isso os testes estatísticos relevantes. Como resultado, espera-se contribuições científicas que levem ao avanço das pesquisas nesses dois temas, a formação pesquisadores que possam atuar com competência e autonomia nessas sub-áreas e a publicação de trabalhos científicos que permitam a divulgação dos resultados obtidos em veículos de qualidade..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (7) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Bruno Feres de Souza - Integrante / Rosane Maffei Vallim - Integrante / André Rossi - Integrante / Jorge Kanda - Integrante / José Augusto de Andrade Jr. - Integrante / Ivani de Oliveira Negrão Lopes - Integrante / Elaine Ribeiro - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.Número de orientações: 4
2009 - 2011
Técnicas Avançadas de Aprendizado de Máquina (CAPES-FCT)
Descrição: Nessa cooperação serão investigados diferentes temas nas duas linhas, com ênfase para os temas de meta-aprendizado e análise de fluxos de dados. Participarão deste projeto pesquisadores de três Universidades brasileiras (Universidade de São Paulo, Universidade Federal de Pernambuco e Universidade Federal do Rio Grande do Norte) e duas portuguesas (Universidade do Porto e Universidade de Aveiro)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (5) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Liang Zhao - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Rodrigo Mello - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Roseli Francelin Romero - Integrante / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Eduardo Hruschka - Integrante / Ricardo Prudêncio - Integrante.Financiador(es): Universidade de Coimbra, Instituto do Mar - Cooperação / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
2009 - 2010
Pesquisa e desenvolvimento de técnicas automáticas para a detecção e medição volumétrica de placas de Esclerose Múltipla
Descrição: Esclerose Múltipla (EM) é uma doença inflamatória e desmielinizante do sistema nervoso central (SNC) que afeta principalmente adultos jovens. É considerada uma doença auto-imune em que o sistema imune reconhece erroneamente a bainha de mielina do SNC como um elemento externo e então o ataca, resultando em inflamação e danos. Embora os fatores que acionam a mudança patológica em EM permaneçam pouco compreendidos devido a complexidade das alterações patológicas, nos últimos anos novas terapias têm sido propostas para o tratamento dessa doença. O imageamento multimodal de ressonância magnética tem sido usado clinicamente com muito sucesso para o diagnóstico e monitoramento da EM devido sua alta resolução, boa diferenciação de tecidos moles, e por permitir a obtenção de diferentes informações de contraste. O método convencional de medição do volume das lesões de EM é o delineamento manual das lesões em imagens de Ressonância Magnética (RM), realizada por especialistas com ajuda limitada do computador. Entretanto, tal procedimento é árduo, consome muito tempo, é custoso e propenso a grande variabilidade inter- e intra-observadores. Portanto, o principal objetivo desse projeto é a pesquisa e o desenvolvimento de técnicas computacionais automáticas para a detecção e medição do volume de placas de EM em imagens de RM, visando diminuir as medidas de variabilidade e permitir a análise automática e quantitativa da EM. O desenvolvimento de tais técnicas permitirá mais facilmente o acompanhamento da evolução dessa patologia e uma melhoria no poder de detecção de possíveis efeitos terapêuticos em ensaios clínicos. Além disso, busca-se com esse projeto a criação e nucleação de um grupo de excelência na área de processamento de imagens médicas com ênfase no estudo de doenças do cérebro.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2012
Sistemas hibridos de aprendizado de maquina - CAPES/PROCAD 189/2007
Descrição: O projeto contou com a colaboração de pessoal dos grupos de aprendizado de maquina do ICMC-USP, do CIN-UFPE e do DIMAP-UFRN. Este projeto investigará a utilização de duas grandes áreas em que sistemas híbridos de Aprendizado de Máquina podem ser utilizados: classificação de dados e agrupamento de dados. O coordendar geral do projeto eh o Prof Andre C P L F de Carvalho do ICMC-USP. Os coordenadores locais sao a Profa. Teresa Ludermir, CIn-UFPE e o Prof. Marcilio Souto, DIMAP-UFRN.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (6) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (8) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Liang Zhao - Integrante / Bruno Feres - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Francisco de Assis Tenório de Carvalho - Integrante / André Maurício Cunha Campos - Integrante / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Eduardo Hruschka - Integrante / Renata M.C.R. de Souza - Integrante / Ricardo Prudêncio - Integrante / André Rossi - Integrante / Cleber Zanchettin - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 11
2008 - 2010
Utilização de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Problemas de Agrupamento e Classificação de Dados (Proc. 472785/2008-7)
Descrição: Este projeto investiga a utilização de técnicas Bio-inspiradas de Aprendizado de Máquina em problemas de classificação de dados. Pretende-se investigar estratégias de classificação que permitam lidar com os seguintes problemas de classificação: classificação hierárquica, que são problemas de classificação em que as classes estão organizadas de forma hierárquica; classificação multi-rótulo, que são problemas em que exemplos podem ser simultaneamente classificados em mais de uma classe; escolha de algoritmos de classificação por meio da utilização de técnicas de meta-aprendizado, que procuram associar características presentes nos dados a serem analisados à técnica de classificação mais adequada; e ajuste de parâmetros de classificadores, que investiga diferentes abordagens que podem ser utilizadas para o ajuste automático dos parâmetros livres de classificadores..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2010
Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência - PRONEX
Descrição: O objetivo deste projeto é contribuir para um avanço no estado-da-arte da integração dos paradigmas simbólico e conexionista através do desenvolvimento de sistemas híbridos inteligentes. Vários sistemas híbridos diferentes serão propostos e testados ao longo do projeto..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Coordenador / Wilson de Oliveira - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 9 / Número de orientações: 3
2006 - 2008
Técnicas Avançadas de classificação de dados (CNPq - Proc. 473778/2006-8)
Descrição: Este projeto investiga a utilização de técnicas avançadas de classificação em problemas de Aprendizado de Máquina. Os problemas de classificação investigados são aqueles em que o perfil das classes pode mudar com o passar do tempo, em que classificadores binários precisam ser combinados para lidar com problemas que apresentam mais de duas classes e em que as classes estão organizadas de forma hierárquica..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Bruno Feres - Integrante / Debora Rossi de Medeiros - Integrante / Eduardo Jaques Spinosa - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Eduardo de Paula Costa - Integrante / André Rossi - Integrante / Luis Paulo Garcia - Integrante / Andre Billia - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante / Ricardo Cerri - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 25 / Número de orientações: 14
2005 - 2007
Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes - CNPq/CT-INFO (Proc.: 550295/2005-4)
Descrição: Neste projeto, serão investigadas e propostas novas técnicas para a construção de SIHs: métodos de otimização global para o projeto automático de redes neurais artificiais, extração de regras simbólicas de redes neurais artificiais, e técnicas de comitês aplicadas a algoritmos de agrupamento. Uma vez terminado o projeto, os recursos humanos formados estarão aptos a desempenhar funções de ensino e pesquisa na área de Inteligência Computacional, particularmente em redes neurais, sistemas inteligentes híbridos, aprendizagem de máquina..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Coordenador / Anne Magali Canuto - Integrante / Wilson de Oliveira - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 2
2004 - 2006
Kyatera, Laboratory for Optimisation of Manufacturing - FAPESP
Descrição: Uma empresa manufatureira competitiva é viável apenas se o desempenho de seus sistemas fabris é bem controlado e mantido em alto nível. Equipamentos fabris distribuídos vêm sendo controlados por sistemas CNC modernos de arquitetura aberta capazes de receber e enviar informações sobre o processo através de conexões Ethernet ou HSSB (High Speed Serial Bus). Sistemas manuais são sujeitos a falhas tais como a confiabilidade, atualização, detecção de não-conformidades e outros fatores que afetam negativamente o sistema de produção. Assim, a proposta deste projeto é desenvolver ferramentas baseadas em técnicas de Inteligência Computacional (I.C.) para o monitoramento e controle remoto de processos de retificação. Através de uma rede de dados de alto desempenho, as informações coletadas pelos sensores da máquina-ferramenta poderão ser remotamente processadas por computadores com capacidade computacional maior que a do computador acoplado ao CNC da máquina-ferramenta, visando principalmente: (i) reduzir a sensibilidade a distúrbios do sistema de monitoramento do processo de retificação, (ii) reduzir o número de peças defeituosas geradas na usinagem e (iii) aumentar a velocidade de produção das peças..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Arthur Plínio de Souza Braga - Integrante / João Fernando Oliveira - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 1
2004 - 2006
Programa Institutos do Milênio - Instituto Fábrica do Milênio - CNPq
Descrição: Os objetivos gerais do Instituto Fábrica do Milênio (IFM) podem ser entendidos como a proposição, o desenvolvimento e a disseminação de mecanismos para o aumento da competitividade e do conhecimento científico e tecnológico das indústrias de manufatura, especialmente as de bens de capital, instaladas no país. Tais objetivos podem inicialmente parecer muito abrangentes e pretensiosos. Entretanto, o conjunto de instituições e projetos envolvidos forma uma massa crítica que os capacitam a desenvolverem um espectro de pesquisas, que abrangem desde o desenvolvimento de tecnologias industriais básicas até elementos de gestão, e podem, se organizadas de forma integrada, contribuir efetivamente para o desenvolvimento das indústrias brasileiras. O papel principal do IFM torna-se o de gerir a integração destes projetos e promover a difusão de seus resultados. Com esse propósito, uma das metas deste instituto é a FIM - Fábrica Integrada Modelo: um mecanismo de integração e disseminação de resultados. A FIM será um modelo de empresa ideal que poderá ser visitada pelos profissionais brasileiros, tanto presencialmente quanto pela internet, para que todos resultados do projeto possam ser absorvidos de forma mais rápida, efetiva e sustentável. O projeto inova no sentido de promover uma ação conjunta e em rede, que abrange diversas áreas do conhecimento, e cujo resultado integrado pode efetivamente aumentar a competitividade de empresas de manufatura do setor de bens de capital e metal-mecânico no Brasil..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2004 - 2005
Análise de Expressão Gênica Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina - CNPq (Biotecnologia)
Descrição: Os projetos Genoma estão gerando uma grande massa de dados biológicos. Diversas pesquisas correntes em Bioinformática têm sido dedicada à análise destes dados para a descoberta de padrões e aquisição de novos conhecimentos. Ou seja, o foco mudou do acúmulo dessas informações para uma análise das mesmas. Porém, a realização desta tarefa de forma manual, em laboratórios, se mostra impraticável e muito custosa. Técnicas computacionais capazes de extrair conhecimento dos dados clínicos e biológicos de forma automática se tornam especialmente adequadas neste caso. É crescente a utilização de Algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) em diferentes domínios de aplicação onde o principal objetivo é a implementação de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automatizada. Este projeto tem como objetivo a investigação e uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para o auxílio na resolução de problemas computacionais envolvendo a análise de expressão gênica e previsão da estrutura de proteínas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (5) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Alexandre Claudio Botazzo Delbem - Integrante / Katti Faceli - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Guilherme Pimentel Telles - Integrante / Bruno Feres - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 8 / Número de orientações: 3
2003 - 2005
Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Bioinformática - CNPq-Universal
Descrição: Este projeto tem por objetivo a investigação do desempenho de técnicas de Aprendizado de Máquina em problemas de Biologia Molecular através de: · Análise do desempenho de máquinas de vetores de suporte para problemas com mais de duas classes; · Análise do desempenho de diferentes técnicas de clusterização para análise de expressão gênica; · Estudo de alternativas para combinação de técnicas de clusterização em comitês para análise de expressão gênica; · O desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxílio à solução de problemas de Biologia Molecular utilizando os resultados obtidos nos experimentos realizados..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (4) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Katti Faceli - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Integrante / Rodrigo Bianchi - Integrante / Bruno Feres - Integrante / Eduardo Spinosa - Integrante / Debora Rossi de Medeiros - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 13 / Número de orientações: 7
2002 - 2006
Desenvolvimento de Sensores Polimericos para Aplicações na Agricultura e Meio Ambiente - FAPESP (Tematico)
Descrição: A Embrapa Instrumentação tem se dedicado ao desenvolvimento de novas metodologias, instrumentos, sensores e tecnologias relacionadas à instrumentação que, contribuam para a melhoria da competência e sustentabilidade do agronegócio brasileiro e preservação do meio ambiente, temas de extrema importância para o país. Neste contexto, o objetivo deste projeto é a preparação, caracterização e desenvolvimento de sensores poliméricos, sendo investigados na Embrapa, para a avaliação de paladar, aroma e qualidade de diversos tipos de bebidas (vinho, café, sucos de fruta e leite) e a avaliação da qualidade da água através da detecção de pesticidas e substâncias húmicas. O sensor será constituído por diferentes unidades sensoriais nas quais são depositados filmes de polímeros condutores com composições otimizadas e selecionadas de forma a se obter um padrão de resposta elétrico característico do tipo de bebida em estudo, com a posterior análise destes padrões por técncias de Inteligência Artificial (Redes Neurais). Projeto desenvolvido na Emprapa Instrumentação Agropecuária de São Carlos sob a coordenação do Dr. Luis Mattoso..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / S. da Silva - Integrante / Alexandre Claudio Botazzo Delbem - Integrante / Cláudio Policastro - Integrante / Ednaldo José Ferreira - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 6
2002 - 2004
Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados para Análise de Dados do Projeto Genôma Clínico
Descrição: Este projeto tem como objetivo a investigação e uso de técnicas de Aprendizado de Máquina para o auxílio na resolução de problemas envolvendo o reconhecimento de genes em seqüências de nucleotídeos, em particular a identificação de sítios de splice alternativos, e a extração de conhecimento de bases de dados clínicas e biológicas. Estes dados estão sendo gerados pelo projeto "Clinical Genomics"..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.
2002 - 2004
Desenvolvimento, caracterização e utilização de sensores para avaliação de qualidade de águas - CNPq (CT-Hidro)
Descrição: Este projeto investiga a utilização de uma língua eletrônica que emprega sensores poliméticos para o monitoramento da qualidade da água. Dados obtidos pelos sensores serão repassados para uma rede neural artificial que será treinada para efetuar de forma automática a classificação de amostras de água. Projeto desenvolvido na Emprapa Instrumentação Agropecuária de São Carlos sob a coordenação do Dr. Luis Mattoso..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / L.H.C. Mattoso - Coordenador / Antônio Riul Jr. - Integrante / Ednaldo José Ferreira - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 1


Projetos de desenvolvimento


2018 - Atual
Centro de Excelência Intel em Inteligência Artificial Intelligence

Projeto certificado pela empresa Intel Semicondutores do Brasil em 06/11/2018.
Descrição: Research center funded by Intel to stimulate research in artificial intelligence, in particular machine learning..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
2003 - 2005
Projeto Genoma EST do camarão Litopenaeus vannamei
Descrição: O projeto genoma EST do camarão Litopenaeus vannamei visa seqüenciar 300.000 ESTs ( Expressed Sequence Tags) ou 50.000 clusters nos próximos 3 anos, através da formação de uma rede de laboratórios, de maneira a colocar o Brasil dentre os países de vanguarda nos estudos genômicos dessa espécie, subsidiando o desenvolvimento de modernas tecnologias de base genética para o setor produtivo brasileiro, tais como mapeamento genético, identificação de genes relacionados a caracteres de interesse econômico e seleção assistida por marcadores moleculares. Projeto coordenado pelo Prof. Pedro Galetti da UFSCar.
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .
Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Alexandre Claudio Botazzo Delbem - Integrante / Guilherme Pimentel Telles - Integrante / Mauro Biajiz - Integrante / Pedro Galetti - Coordenador / Camila Modonese - Integrante / Silvia Modenese - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 4 / Número de orientações: 4


Membro de corpo editorial


2018 - Atual
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2018 - Atual
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2017 - Atual
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Periódico: MACHINE LEARNING
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2007 - 2007
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2000 - 2001
Periódico: Guest editor (International Journal of Neural Systems)


Membro de comitê de assessoramento


2018 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico


Revisor de periódico


1995 - Atual
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2000 - Atual
Periódico: IEEE transactions on evolutionary computation (1089-778X)
1994 - Atual
Periódico: Pattern Recognition Letters (0167-8655)
2001 - Atual
Periódico: SBA. Sociedade Brasileira de Automática
2003 - Atual
Periódico: Neurocomputing (Amsterdam)
2002 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Power Systems
1997 - Atual
Periódico: Journal of the Brazilian Computer Society
2006 - Atual
Periódico: Intelligent Data Analysis
1998 - Atual
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2000 - Atual
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Periódico: International Journal of Computer Mathematics 0020-7160
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Periódico: Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento ISSN: 1984-3534
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Periódico: Plos One
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2018 - 2018
Periódico: COMPUTERS IN INDUSTRY


Revisor de projeto de fomento


2017 - Atual
Agência de fomento: Instituto Serrapilheira
2015 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia
2011 - 2011
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo
2010 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS
2009 - Atual
Agência de fomento: Czech Science Foundation
2009 - Atual
Agência de fomento: Comisión Nacional de Investigacion Científica y Tecnológica
2009 - Atual
Agência de fomento: Fundo Mackenzie de Pesquisa - MACKPESQUISA
2008 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
2008 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Apoio à Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe
2004 - Atual
Agência de fomento: Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2004 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso
2004 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
2004 - Atual
Agência de fomento: Leverhulme Trust
2003 - Atual
Agência de fomento: Engineering and Physical Sciences Research Council
2003 - Atual
Agência de fomento: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canadá
2002 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas
2001 - Atual
Agência de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
1998 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
1994 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina/Especialidade: Aprendizado de Máquina.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Neurais.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina/Especialidade: Computação Evolutiva.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas Inteligentes Híbridos.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformática.
6.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Finalista do Concurso de Tese de Doutorado CTD-SBC 2018 (com Paulo Henrique Pisani), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2018
Prêmio de Mérito Científico da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2018
Orientador da 2o melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional, CTDIAC (Aluno Paulo Pisani), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2018
Menção Honrosa no Bracis 2018 em conjunto com Victor Alexandre Padilha, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2017
Best Paper, Volume 29 (2016) Journal of Digital Imaging (JDI), together with Marcos Vinicius Naves Bedo, Davi P. dos Santos, Marcelo Ponciano-Silva, Paulo M. de Azevedo Marques and Caetano Traina Jr., Society for Imaging Informatics in Medicine (SIIM).
2017
Prêmio do Mérito Científico das Comissões Especiais de Inteligência Artificial e Inteligência Computacional da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2017
Prêmio Capes de Tese 2017 - Melhor Tese em Ciência da Computação (aluno Luis Paulo Garcia e co-orientador Ana Carolina Lorena), CAPES.
2017
Finalista do Prêmio Jabuti 2017, categoria Tecnologia e Informática, livro Introdução a Computação: Hardware, software e dados, Câmara Brasileira do Livro.
2017
Finalista do Concurso de Tese sde Doutorado CTD-SBC 2017 (com Luis Paulo F. Garcia e Ana Carolina Lorena), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2015
Menção Honrosa no ENIAC 2015 em conjunto com Victor Hugo Barelli, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2014
Orientador da Melhor Tese de Doutorado CTD-SBC 2014 (com Rodrigo Barros e Alex Freitas), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2014
Orientador da Melhor Tese de Doutorado em Ciência da Computação Prêmio Capes de Tese 2014 (aluno Rodrigo Barros e co-orientador Alex Freitas), CAPES.
2014
2o Melhor artigo completo KDMILE 2014 (com Everlândio Fernandes e André Coelho, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2014
Orientador da 2a melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional, CTDIAC (Aluno Ricardo Cerri), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2014
Menção Honrosa 3o Prêmio Tese Destaque USP área de Ciências Exatas e da Terra (aluno Rodrigo Barros e co-orientador Alex Freitas), Universidade de São Paulo.
2013
Best Student Paper Award IEEE CEC-2013 - Congress on Evolutionary Computation (com R Cerri, R Barros e A Freitas), IEEE.
2013
Premio José Mauro Castilho de melhor artigo completo no SBBD´2013, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2013
2o melhor artigo no ENIAC 2013 em conjunto com Paulo Pisani e Ana Carolina Lorena, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2012
Best Paper Award da conferência GECCO´2012 Genetic and Evolutionary Computation Conference (com Rodrigo Barros, Márcio Basgalupp e Alex Freitas), ACM SIGEVO.
2012
Best Paper Award da Conferência IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 2012, IEEE.
2012
1º lugar do Prêmio Jabuti 2012, categoria Tecnologia e Informática, livro Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina, Câmara Brasileira do Livro (CBL).
2012
Melhor artigo no 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN (Com André Rossi e Carlos Soares), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2011
Um dos três melhores trabalhos do VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial, ENIA 2011 em conjunto com Barros, R. ; Basgalupp, M. ; Quiles, M, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2010
Orientador de 3a melhor Tese de Doutorado premiada no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, CTDIA (Aluna Mariá Nascimento e Co-orientação de Franklina Toledo), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2010
Menção honrosa no SBgames na trilha de computação (com Rosane Maffei), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2006
2o melhor artigo do CTIC'06 - Congresso da SBC (junto com Bruno Nery, Rodrigo Mello), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2006
Orientador de Dissertação de Mestrado premiada em 2o lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, CTDIA (Aluno Bruno Feres de Souza), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).
2005
Orientador do terceiro melhor trabalho do CTIC'05 - Congresso da SBC (Murilo Naldi), Sociedade Brasileira de Computação - SBC.
2005
Best award paper no IEA/AIE 2005, Bari, Itália, j2005 (junto com Giampaolo Libralão e Osvaldo Almeida), 18th International Conference on Industrial and International Society of Applied Intelligence - ISAI.
2004
Premiação Nacional de Equipes - Categoria Captação de Recursos (Colaborador Externo), Embrapa Pesquisa Agropecuária.
2003
Melhor artigo oral do IV Encontro Nacional de Inteligência Artificial, ENIA 2003 (junto com Ronaldo Prati e Maria Carolina Monard), Sociedade Brasileira de Computação - SBC.
2002
2o Melhor Artigo no XXV Encontro Nacional de Física de Matéria Condensada, Sociedade Brasileira de Física (SBF).
2002
Terceiro lugar na VI Amostra PUC-Rio, PUC-Rio.
2000
Best award paper na MICAI´200 (junto com Gustavo Batista e Maria Carolina Monard), Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI'2000.
2000
Prêmio de Ciência e Tecnologia da Cidade de São Carlos, Categoria Jovem Pesquisador, Secretaria de Ciência e Tecnologia de São Carlos.
1999
Orientador de trabalho que recebeu Menção Honrosa de Iniciação Científica, Congresso de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo.
1998
Hewlett-Packard Scientific Award, 20th International Symposium Capillary Chromatography.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:539
Total de citações:2184
Fator H:21
de Carvalho, Andre C P L F  Data: 03/11/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
Verdecia-Cabrera, A.2018Verdecia-Cabrera, A. ; Frías-Blanco, I. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams. Intelligent Data Analysis, v. 22, p. 787-806, 2018.

2.
Cunha, Tiago2018Cunha, Tiago ; Soares, C. M. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Metalearning and Recommender Systems: A literature review and empirical study on the algorithm selection problem for Collaborative Filtering. INFORMATION SCIENCES, v. 423, p. 128-144, 2018.

3.
PISANI, PAULO HENRIQUE2018PISANI, PAULO HENRIQUE ; Lorena, Ana Carolina ; DE CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. . Adaptive Biometric Systems using Ensembles. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 33, p. 19-28, 2018.

4.
Cassar, D. R.2018Cassar, D. R. ; Zanotto, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Predicting glass transition temperatures using neural networks. ACTA MATERIALIA, v. 159, p. 249-256, 2018.

5.
Rivolli, Adriano2018Rivolli, Adriano ; Soares, C. M. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Enhancing multilabel classification for food truck recommendation. EXPERT SYSTEMS, v. 35, p. e12304, 2018.

6.
Pisani, P. H.2017Pisani, P. H. ; Lorena, A. C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context. Intelligent Data Analysis (Print), v. 21, p. 353-370, 2017.

7.
HORVÁTH, TOMÁ?2017HORVÁTH, TOMÁ? ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research. Natural Computing, v. 16, p. 441-462, 2017.

8.
Rossi, A.2017Rossi, A. ; André C.P.L.F. de Carvalho ; Soares, C. M. ; Souza, Bruno Feres de . A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, p. 1015-1035, 2017.

9.
MÁXIMO, VINÍCIUS R.2017MÁXIMO, VINÍCIUS R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F. . Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers & Operations Research, v. 78, p. 129-137, 2017.

10.
Alvarez, P. M.2017Alvarez, P. M. ; LUENGO, J. ; Garcia, L. P. F. ; Lorena, A. C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Herrera, F. . The Noise Filters R Package: Label Noise Preprocessing in R. R Journal, v. 9, p. 219-228, 2017.

11.
Faiçal, B.2017Faiçal, B. ; Lopes, H. ; Gomes, P. ; Mano, L. ; Pessin, G. ; André C. P. L.F. de Carvalho ; Krishnamachari, B ; Ueyama, J. . An adaptive approach for UAV-based pesticide spraying in dynamic environments. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 138, p. 210-223, 2017.

12.
Affonso, C.2017Affonso, C. ; Rossi, A. ; Vieira F. H. ; André C. P. L. F. Carvalho . Deep Learning for Biological Image Classification. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 85, p. 114-122, 2017.

13.
Pisani, P. H.2017Pisani, P. H. ; Poh, N. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Lorena, A. C. . Score normalization applied to adaptive biometric systems. COMPUTERS & SECURITY, v. 70, p. 565-580, 2017.

14.
Garcia, L. P.2016Garcia, L. P. ; André C. P. L.F. de Carvalho ; Lorena, A. C. . Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing (Amsterdam), v. 176, p. 14-25, 2016.

15.
Faria, Elaine2016Faria, Elaine ; de Carvalho, André C.P.L.F. ; Gama, João . MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, p. 640-680, 2016.

16.
BEDO, MARCOS VINICIUS NAVES2016BEDO, MARCOS VINICIUS NAVES ; PEREIRA DOS SANTOS, DAVI ; PONCIANO-SILVA, MARCELO ; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI ; FERREIRA DE CARVALHO, ANDRÉ PONCE DE LEÓN ; TRAINA, CAETANO . Endowing a Content-Based Medical Image Retrieval System with Perceptual Similarity Using Ensemble Strategy. Journal of Digital Imaging, v. 29, p. 22-37, 2016.

17.
Faria, Elaine2016Faria, Elaine ; Gonçalves, I. J. C. R. ; André C. P. L. F. de Carvalho ; Gama, J. . Novelty detection in data streams. Artificial Intelligence Review, v. 45, p. 235-269, 2016.

18.
FAICAL, BRUNO S.2016FAICAL, BRUNO S. ; PESSIN, GUSTAVO ; FILHO, GERALDO P.R. ; André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho ; Gomes, P. ; Ueyama, J. . Fine-Tuning of UAV Control Rules for Spraying Pesticides on Crop Fields: An Approach for Dynamic Environments. International Journal on Artificial Intelligence Tools, v. 25, p. 1660003, 2016.

19.
Pisani, P. H.2016Pisani, P. H. ; Giot, R. ; Lorena, A. C. ; André C. P. L.F. de Carvalho . Enhanced template update: Application to keystroke dynamics. Computers & Security, v. 60, p. 134-153, 2016.

20.
LOPES, I. O. N.2016LOPES, I. O. N. ; Schliep, A. ; André C. P. L. F. de Carvalho . Automatic learning of pre-miRNAs from different species. BMC Bioinformatics, v. 17, p. 1-18, 2016.

21.
Frías-Blanco, I.2016Frías-Blanco, I. ; André C. P. L. F. de Carvalho ; Ramos, G. ; Avila, J. C. ; Morales, R. . Online Adaptive Decision Trees Based on Concentration Inequalities. Knowledge-Based Systems, v. 104, p. 179-194, 2016.

22.
Kanda, J.2016Kanda, J. ; André C.P.L.F. de Carvalho ; Hruschka, E. ; Soares, C. M. ; Brazdil, P. . Meta-learning to Select the Best Meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a Comparison of Meta-features. Neurocomputing (Amsterdam), v. 12, p. 393-406, 2016.

23.
Garcia, L. P.2016Garcia, L. P. ; Lorena, A. C. ; Matwin, S. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Ensembles of label noise filters: a ranking approach. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, v. 30, p. 1192-1216, 2016.

24.
Cerri, R.2016Cerri, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Barros, R. ; Jin, Y. . Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction. BMC Bioinformatics, v. 17, p. 1-24, 2016.

25.
Lorena, L. H.2015Lorena, L. H. ; André C. P. L. F. Carvalho ; Lorena, A. C. . Filter Feature Selection for One-Class Classification. Journal of Intelligent & Robotic Systems, v. 80, p. 227-243, 2015.

26.
Pisani, P. H.2015Pisani, P. H. ; Lorena, A. C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Adaptive Positive Selection for Keystroke Dynamics. Journal of Intelligent & Robotic Systems, v. 80, p. 277-293, 2015.

27.
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22.
Plastino, A. (Org.) ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (Org.) ; Ramos, R (Org.) ; Meira, W. (Org.) . Anais do I Workshop em Algortimos e Aplicações em Mineração de Dados, WAAMD´06. 1. ed. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2006. v. 1. 124p .

23.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Vellasco, M. (Org.) . Anais do I Workshop on Computational Intelligence, WCI´06. 1. ed. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2006. v. 1. 210p .

24.
SELVARAJ, Henry (Org.) ; Verma, B. (Org.) ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (Org.) . Proceedings of the 6th International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications (ICCIMA '05). 1. ed. Los Alamitos: IEEE Computer Press, 2005. v. 1. 356p .

25.
Bazzan, A. L. (Org.) ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (Org.) . Anais do I Workshop Brasileirro de Bioinformática, I WOB. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2002. v. 1. 100p .

26.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; MALDONADO, J. (Org.) ; AUGUSTO, J. C. (Org.) ; Mendonça Neto, M. G. (Org.) ; ACUNA, S. T. (Org.) . Anais da 2ª Jornada Ibero-americana de Engenharia de Software e Engenharia de Conhecimento. 1. ed. Salvador: JIISIC, 2002. v. 1. 100p .

27.
Yao, X. (Org.) ; Verma, B. (Org.) ; SELVARAJ, H. (Org.) ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (Org.) . Proceedings of the IV International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications. 1. ed. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2001. v. 1. 400p .

28.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; MALDONADO, J. (Org.) . Coletânea de Textos da VI Escola Regional de Informática de São Paulo, Sociedade Brasileira de Computação, VI ERI. 1. ed. São Carlos: ICMC/USP, 2001. v. 1. 255p .

29.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. (Org.) ; Verma, B. (Org.) . International Journal of Conputational Intelligence and Multimedia Applications, IJCIA. Londres: Imperial College Press, 2001. v. 2. 193p .

30.
Braga, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Ludermir, T. . Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC - Livros Tecnicos e Científicos Editora, 2000. v. 1. 262p .

31.
Verma, B. (Org.) ; SELVARAJ, H. (Org.) ; de Carvalho, A. C. P. L. F. (Org.) ; Yao, X. (Org.) . Proceedings of the III International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, ICCIMA'99. 1. ed. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 1999. v. 1. 501p .

32.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Cader, M. (Org.) . Proceedings of the Financial Analysis track. International Neural Networks Society, INNS, 1999. v. 1. 150p .

33.
Braga, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Ludermir, T. . Fundamentos de Redes Neurais Artificiais. 1. ed. Rio de janeiro: XI Escola de Computacao, 1998. 246p .

34.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Barone, D. (Org.) . Anais do II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. SBC, 1995. v. 1. 237p .

Capítulos de livros publicados
1.
LORENA, LUIZ HENRIQUE NOGUEIRA ; Quiles, Marcos Gonçalves ; de Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira ; LORENA, LUIZ ANTONIO NOGUEIRA . Preprocessing Technique for Cluster Editing via Integer Linear Programming. In: Huang DS., Bevilacqua V., Premaratne P., Gupta. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Amsterdam: Springer International Publishing, 2018, v. 10954, p. 287-297.

2.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . CF4CF-META: Hybrid Collaborative Filtering Algorithm Selection Framework. In: Soldatova L.; Vanschoren J.; Papadopoulos G.; Ceci M.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.New York: Springer International Publishing, 2018, v. 11198, p. 114-128.

3.
Kümmel, Bruno C. ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. ; Brigido, Marcelo M. ; Ralha, Célia G. ; Walter, Maria Emilia M. T. . $$S^2FS$$: Single Score Feature Selection Applied to the Problem of Distinguishing Long Non-coding RNAs from Protein Coding Transcripts. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.New York: Springer International Publishing, 2018, v. 11228, p. 103-113.

4.
Horváth, Tomá ; MANTOVANI, RAFAEL G. ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . Effects of Random Sampling on SVM Hyper-parameter Tuning. In: Ana Maria Madureira; Ajith Abraham; Dorabela Gamboa; Paulo Novais. (Org.). Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.Berlin: Springer International Publishing, 2017, v. 557, p. 268-278.

5.
Rivolli, Adriano ; Parker, Larissa C. ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . Food Truck Recommendation Using Multi-label Classification. In: Eugënio Oliveira; João Gama; Zita A. Vale; Henrique Lopes Cardoso. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10423, p. 585-596.

6.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . Recommending Collaborative Filtering Algorithms Using Subsampling Landmarkers. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. , p. 189-203.

7.
Frías-Blanco, I. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Máquinas que aprendem: o que nos ensinam?. In: Lent, Robert; Buchweitz, Augusto; Mota, Mailce Borges. (Org.). Ciência para Educação: uma Ponte entre Dois Mundos. 1ed.Rio de Janeiro: editora Atheneu, 2017, v. 1, p. 237-249.

8.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . Selecting Collaborative Filtering Algorithms Using Metalearning. In: Paolo Frasconi, Niels Landwehr, Giuseppe Manco e Jilles Vreeken. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Londres: Springer International Publishing, 2016, v. 9852, p. 393-409.

9.
SCHLOTTFELDT, SHANA ; TIMMIS, JON ; Walter, Maria Emilia ; Carvalho, André ; Simon, Lorena ; Loyola, Rafael ; Diniz-Filho, José Alexandre . A Multi-objective Optimization Approach Associated to Climate Change Analysis to Improve Systematic Conservation Planning. In: Antonio Gaspar-Cunha, Carlos Henggeler Antunes e Carlos A. Coello Coello. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Londres: Springer International Publishing, 2015, v. 9019, p. 458-472.

10.
Soares, C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Mineração de Dados. In: Pedro Quelhas Brito; Pedro Campos. (Org.). Novas Tendências em Marketing Intelligence. 1ed.Lisboa: Actual Editora, 2013, v. 1, p. 1-11.

11.
Basgalupp, M. ; Barros, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Freitas, Alex . A Beam Search Based Decision Tree Induction Algorithm. In: Siddhivinayak Kulkarni. (Org.). Machine Learning Algorithms for Problem Solving in Computational Applications. Hershey, Pennsylvania: IGI Global, 2012, v. 1, p. 357-370.

12.
Rossi, A. ; Basgalupp, M. ; Lorena, A. C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Algortimos Genéticos em Problemas de Classificação. In: António Gaspar-Cunha; Ricardo Takahashi; Carlos Henggeler Antunes. (Org.). Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística. 1ed.Coimbra e Belo Horizonte: Imprensa da Universidade de Coimbra/Editora da Universidade Federal de Minas Gerais, 2012, v. , p. 381-405.

13.
Souza, Bruno Feres de ; Prudêncio, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Meta-Aprendizado para Recomendação de Algoritmos. In: Alberto Ferreira de Souza; Wagner Meira Jr.. (Org.). Jornadas de Atualizacao em Informatica 2011. 1ed.Rio de Janeiro: Editora PUC Rio, 2011, v. 1, p. 159-208.

14.
Gama, João ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Machine Learning. In: Mehdi Khosrow-Pour. (Org.). Encyclopedia of Information Science and Technology. 2ed.Hershey, USA.: Idea Publishing, 2009, v. , p. 2462-2468.

15.
Horta, D. ; Naldi, Murilo Coelho ; Campello, R. ; Hruschka, E. ; CARVALHO, ANDRÉ . Evolutionary Fuzzy Clustering: An Overview and Efficiency Issues. In: Ajith Abraham, Abou-Ella Hassanien and Andre C P L F de Carvalho. (Org.). Foundations of Computational Intelligence: Bio-Inspired Data Mining. 1ed.Berlin: Springer, 2009, v. 1, p. 167-196.

16.
CARVALHO, ANDRÉ; Freitas, Alex . A Tutorial on Multi-label Classification Techniques. In: Abraham, Ajith; Hassanien, Aboul-Ella; Sná?el, Václav. (Org.). Foundations of Computational Intelligence - Volume 5: Function Approximation and Classification. Heidelberg: Springer, 2009, v. 5, p. 177-195.

17.
Faceli, Katti ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Souto, Marcílio Carlos Pereira de . Cluster Ensemble and Multi-objective Clustering Methods. In: Brijesh Verma; Michael Blumenstein. (Org.). Pattern Recognition Technologies and Applications: Recent Advances. 1ed.Hershey: Idea Group, 2008, v. 1, p. 325-343.

18.
Braga, Arthur Plínio de Souza ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; OLIVEIRA, João Fernando . Computational Intelligence applied to the Automatic Monitoring of Dressing Operations in an Industrial CNC Machine. In: Liu Ying and Sun Aixin. (Org.). Advances of Computational Intelligence in Industrial Systems. Amsterdam: Springer, 2008, v. 116, p. 249-268.

19.
Lorena, Ana Carolina ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Investigation of Strategies for the Generation of Multiclass Support Vector Machines. In: Ngoc Thanh Nguyen and Radoslaw Katarzyniak. (Org.). New Challenges in Applied Intelligence Technologies. Amsterdam: Springer, 2008, v. 134, p. 319-328.

20.
Freitas, Alex ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . A Tutorial on Hierarchical Classification with Applications in Bioinformatics. In: D. Taniar. (Org.). Research and Trends in Data Mining Technologies and Applications: Advances in Data Warehousing and Mining. 1ed.Hershey: Idea Group, 2007, v. 1, p. 176-209.

21.
Naldi, Murilo Coelho ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Campello, R. ; Hruschka, E. . Evolutionary Clustering for Data Mining. In: Oded Maimon; Lior Rokach. (Org.). Soft Computing for Knowledge Discovery and Data Mining. 2ed.Amsterdam: Springer, 2007, v. 1, p. 95-114.

22.
Nery, B. R. ; Mello, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; YAN, L. . Artificial Ants in the Real World: Solving On-line Problems Using Ant Colony Optimization. In: FelixT.S.Chan; Manoj KumarTiwari. (Org.). Swarm Intelligence, Focus on Ant and Particle Swarm Optimization. 1ed.Viena: I-Tech Education and Publishing, 2007, v. 1, p. 217-234.

23.
Lorena, Ana Carolina ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Evolutionary Design of Code-matrices for Multiclass Problems. In: Oded Maimon; Lior Rokach. (Org.). Soft Computing for Knowledge Discovery and Data Mining. 1ed.Springer: Amsterdam, 2007, v. 1, p. 147-175.

24.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. ; Ludermir, T. . Credit Card Users´Data Mining. In: Mehdi Khosrow-Pour. (Org.). Encyclopedia of Information Science and Technology. Londres: Idea Group Inc., 2004, v. 1, p. 603-605.

25.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. ; Ludermir, T. . Computação Evolutiva. In: Solange Rezende. (Org.). Sistemas Inteligentes -- Fundamentos e Aplicações. 1ed.Barueri: Editora Manole, 2003, v. , p. 1-35.

26.
Braga, A. ; Ludermir, T. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Redes Neurais. In: Solange Rezende. (Org.). Sistemas Inteligentes -- Fundamentos e Aplicações. 1ed.Barueri: Editora Manole, 2003, v. 1, p. 36-70.

27.
Ludermir, T. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Braga, A. . Sistemas Inteligentes Híbridos. In: Solange Rezende. (Org.). Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Manole, 2003, v. , p. 246-268.

28.
Braga, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Ludermir, T. . Radial Basis Functions: Theory and Applications. In: A. S. Soofi; L. Cao. (Org.). Nonlinear Modeling and Forecasting of High Frequency Financial and Economic Time Series. 1ed.Boston: Kluwer Academic Publishers, 2002, v. 1, p. 159-178.

29.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. ; Rezende, S. ; Ludermir, T. ; Martineli, E. . Understanding Credit Card Users Behaviour: A Data Mining Approach. In: Ruhul A. Sarker; Hussein A. Abbass; Charles S. Newton. (Org.). In Heuristic and Optimization for Knowledge Discovery. 1ed.Hershey: Idea Group Publishing, 2002, v. 2, p. 241-262.

30.
Lacerda, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Ludermir, T. . Evolutionary Optimization of RBF networks, Radial basis function neural networks: design and applications. In: R. J. Howlett e L. C. Jain. (Org.). Studies in Fuzziness and Soft Computing Series. 1ed.Nova York: Springer Verlag, 2001, v. 1, p. 281-310.

31.
Lacerda, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Introdução aos Algoritmos Genéticos. In: C. Galvão; M. Valença. (Org.). Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recursos Hídricos e Ciências Ambientais. 1ed.Porto Alegre: Editora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 1999, v. 1, p. 99-148.

32.
Martineli, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Rezende, S. . Rules extraction from Banks bankrupt data using Connectionist and Symbolic Learning Algorithms. In: Y Abu-Mustafa, B. LeBaron, A. Lo e A. Weigend. (Org.). Computational Finance'99. 1ed.Cambridge: MIT Press, 1999, v. 1, p. 1-16.

33.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Fairhurst, M. ; Bisset, D. . Comparative Study of GSNf Learning Methods. In: Jim Austim. (Org.). RAM-Based Neural Networks. 1ed.: World scientific, 1998, v. , p. 31-42.

34.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Fairhurst, M. ; Bisset, D. . Combining Two Boolean Neural Networks for Image Classification. In: Jim Austim. (Org.). RAM-Based Neural Networks. 1ed.: World scientific, 1998, v. , p. 193-204.

35.
Fairhurst, M. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; COWLEY, K. . Real-Time Classification of Handprinted Characters through Parallelisation of Processing Architecture. In: S. Impedovo; J.C. Simon. (Org.). From Pixels to Features III: Frontiers in Handwriting Recognition. 1ed.Amsterdam: North-Holland, 1992, v. 1, p. 415-430.

Textos em jornais de notícias/revistas
1.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Inteligência Artificial: O que é e de onde vem. Blog Ciência e Matemática do O Globo, Blog Ciência e Matemática, 02 out. 2018.

2.
André C. P. L.F. de Carvalho. Interdisciplinaridade da Ciência de Dados. Computação Brasil, Sociedade Brasileira de Comput, p. 62 - 65, 01 jul. 2016.

3.
Naldi, Murilo Coelho ; CARVALHO, ANDRÉ . Roteador com novo padrão é veloz. Folha Informática - Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 04 mar. 2009.

4.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Design é diferencial de impressora. Folha de São Paulo - Caderno de Informática, São Paulo, p. 5 - 5, 21 maio 2008.

5.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Impressora é rápida e econômica. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 04 jul. 2007.

6.
Braga, Arthur Plínio de Souza ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; OLIVEIRA, João Fernando . Classificação de mapas acústicos para a automação do monitoramento. Máquinas e Metais, p. 162 - 177, 01 maio 2006.

7.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Scanner que Aceita Negativos Ganha Qualidade. Folha de São Paulo, São Paulo, 30 maio 2005.

8.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Perfection custa quatro vezes o valor de modelo básico, mas retoca imagens e publica fotos na rede. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 4 - 4, 18 ago. 2004.

9.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Minidisco permite utilizar programas sem instala-los: Tecnologia Active Disk é compatível com cem programas gratuitos. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, p. 4 - 4, 18 fev. 2004.

10.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Impressora a Laser é rápida e precisa:. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, p. 1 - 1, 29 out. 2003.

11.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Câmera digital da Kodak não se comunica diretamente com o micro; para isso, exige uma estação vendida à parte:. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 20 ago. 2003.

12.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo . Transglobe IN207 é fácil de instalar e usar e tem processador Pentium 4 de 1,8 GHz, mas decepciona com programas 3D. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 6 - 6, 05 mar. 2003.

13.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Aparelho multifuncional lançado pela HP transmite fax, copiae digitaliza documentos: Qualidade de impressão é destaque. Folha de São Paulo, São Paulo, p. 6 - 6, 19 fev. 2003.

14.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Impressora da Lexmark tem resolução de até 4.800 pontos por polegada. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 31 jul. 2002.

15.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Com Nova Tecnologia de Tinta, C80 Imprime com Mais Qualidade. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 23 abr. 2002.

16.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Adobe Illustrator permite automatizar tarefas e criar modelos gráficos; ferramenta insere efeitos em logotipos.. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 13 fev. 2002.

17.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Novos recursos deixam soft mais versátil. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 14 nov. 2001.

18.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Faceli, Katti . Bryce gera animações e ambientes virtuais com objetos e texturas reais. Caderno Folha Informática do jornal Folha de São Paulo, São Paulo, p. 1 - 1, 19 set. 2001.

19.
Melfi, F. ; M. Vega ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Teste do Software Panda Antivirus. Folha de São Paulo (caderno de Informática), São Paulo, 21 out. 1999.

20.
Melfi, F. ; M. Vega ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Teste do Software PGP, Personal Privacy. Folha de São Paulo (caderno de Informática), São Paulo, 21 out. 1998.

21.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Caulkins, C. ; Vargas, E. . Teste do Computador MYT. Folha de São Paulo (caderno de Informática), São Paulo, 21 jan. 1998.

22.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Filho, E. ; Vargas, E. . Teste do Software Quick Backup. Folha de São Paulo (caderno de Informática), São Paulo, 12 nov. 1997.

23.
Trindade, O. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; CESARIO, L. . Teste do Software WinfaxPro. Folha de São Paulo (caderno de Informática), São Paulo, 08 mar. 1995.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; SPADON, GABRIEL ; ARRUDA, MAURO S. ; GONCALVES, WESLEY N. ; CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. ; RODRIGUES-JR, JOSE F. . A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis. In: the 33rd Annual ACM Symposium, 2018, Pau. Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18. New York: ACM Press, 2018. p. 956-963.

2.
BARELLA, VICTOR H. ; GARCIA, LUIS P. F. ; DE SOUTO, MARCILIO P. ; LORENA, ANA C. ; DE CARVALHO, ANDRE . Data Complexity Measures for Imbalanced Classification Tasks. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Los Alamitos: IEEE, 2018. p. 1-8.

3.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . CF4CF. In: the 12th ACM Conference, 2018, Vancouver. Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems - RecSys '18. New York: ACM Press, 2018. p. 357-361.

4.
PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . Statistical versus Distance-Based Meta-Features for Clustering Algorithm recommendation Using Meta-Learning. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Los Alamitos: IEEE, 2018. p. 1-8.

5.
CERRI, RICARDO ; MANTOVANI, RAFAEL G. ; BASGALUPP, MARCIO P. ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . Multi-label Feature Selection Techniques for Hierarchical Multi-label Protein Function Prediction. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Los Alamitos: IEEE, 2018. p. 1-8.

6.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F. . Metalearning for Context-aware Filtering. In: the Eleventh ACM Conference, 2017, Como. Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems - RecSys '17. New York: ACM Press, 2017. p. 14-22.

7.
JUNIOR, CARLOS R. G. ; GOMES, PEDRO H. ; MANO, LEANDRO Y. ; DE OLIVEIRA, RONE B. ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. DE L. F. ; FAICAL, BRUNO S. . A Machine Learning-Based Approach for Prediction of Plant Protection Product Deposition. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Los Alamitos: IEEE Computer Press, 2017. p. 234-239.

8.
PADILHA, VICTOR ALEXANDRE ; DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA . A Comparison of Hierarchical Biclustering Ensemble Methods. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Los Alamitos: IEEE Computer Press, 2017. p. 318-323.

9.
SCHLOTTFELDT, SHANA ; Walter, Maria Emilia ; CARVALHO, ANDRE P. L. F. ; TELLES, MARIANA P. C. ; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F. . Using a multi-objective artificial immune system approach for biodiversity conservation. In: 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNCFSKD), 2017, Guilin. 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). Guilin: IEEE, 2017. p. 1063-1069.

10.
FRÍAS-BLANCO, ISVANI ; VERDECIA-CABRERA, ALBERTO ; ORTIZ-DÍAZ, AGUSTÍN ; CARVALHO, ANDRE . Fast adaptive stacking of ensembles. In: the 31st Annual ACM Symposium, 2016, Pisa. Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '16. New York: ACM Press. p. 929-6.

11.
MANTOVANI, RAFAEL G. ; HORVATH, TOMAS ; CERRI, RICARDO ; VANSCHOREN, JOAQUIN ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE . Hyper-Parameter Tuning of a Decision Tree Induction Algorithm. In: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016, Recife. 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). p. 37-42.

12.
SANTOS, DAVI P. DOS ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE . Automatic Selection of Learning Bias for Active Sampling. In: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016, Recife. 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). p. 55-60.

13.
CORREA, IGOR BUENO ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE . DualRadviz: Preserving Context between Classification Evaluation and Data Exploration with RadViz. In: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016, Recife. 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). p. 241-246.

14.
Frías-Blanco, I. ; Verdecia-Cabrera, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Improving the Predictive Performance of Online Decision Trees. In: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016, Recife. XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016. p. 1-6.

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Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
Cunha, Tiago ; SOARES, CARLOS ; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. . A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. In: the 33rd Annual ACM Symposium, 2018, Pau. Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18. New York: ACM Press, 2018. p. 1393-1395.

2.
GELATTI, GIOVANA JASKULSKI ; CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE ; RODRIGUES, PEDRO PEREIRA . Anomaly Detection Through Temporal Abstractions on Intensive Care Data: Position Paper. In: 2017 IEEE 30th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2017, Thessaloniki. 2017 IEEE 30th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). Los Alamitos: IEEE Computer Press, 2017. p. 354-355.

3.
SCHLOTTFELDT, SHANA ; TIMMIS, JON ; WALTER, MARIA EMILIA M.T. ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; DINIZ-FILHO, JOSE ALEXANDRE F. ; SIMON, LORENA M. ; LOYOLA, RAFAEL D. ; TELLES, MARIANA P.C. . Multi-objective optimization applied to systematic conservation planning and spatial conservation priorities under climate change. In: the 2014 conference companion, 2014, Vancouver. Proceedings of the 2014 conference companion on Genetic and evolutionary computation companion - GECCO Comp '14, 2014. p. 177-178.

4.
RIBEIRO, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Gama, João . Improving the offline clustering stage of data stream algorithms in scenarios with variable number of clusters. In: 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC´2012), 2012, Riva. Proceedings of the 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC´2012). New York: ACM, 2012. p. 829-830.

5.
Andrade Jr., J. A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Mello, R. ; ALELYANI, S. ; LIU, H. . Quantifying Features Using False Nearest Neighbors: An Unsupervised Approach. In: IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2011, Boca raton. Proceedings of the IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence. Los Alamitos: IEEE, 2011. p. 994-997.

6.
Spinosa, E. J. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Gama, João . Detecção de novidade com o algoritmo de agrupamento k-médias. In: XIV Jornadas de Classificação e Análise de Dados, JOCLAD´07, 2007, Porto. Anais das XIV Jornadas de Classificação e Análise de Dados, JOCLAD´07. Lisboa: Associação Portuguesa de Classificação e Análise de Dados, 2007. v. 1. p. 1-4.

7.
FAVRETTO, F. ; Tinós, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Otimização Evolutiva do Conjunto de Sensores Utilizados por uma Língua Artificial. In: Workshop de Computação e Aplicações (WCOMPA), 2006, Campo Grande. Anais do Workshop de Computação e Aplicações (WCOMPA),. Porto Alegre: SBC. p. 1-4.

8.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Medeiros, D. R. . Gene Clusters Analysis Using Text Mining. In: III Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2004, 2004, Brasilia. Anais do III Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2004. Porto Alegre: SBC, 2004. p. 1-4.

9.
Honda, K. ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Phylogenetic Reconstruction from Evolutionary Algorithm using Edge-Set Representation. In: III Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2004, 2004, Brasilia. Anais do III Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2004. Porto Alegre: SBC, 2004. p. 1-4.

10.
Delbem, Alexandre Claudio Botazzo ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . A Forest Representation for Evolutionary Algorithms Applied to Network Design. In: GECCO-2003 - Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2003, Chicago. LECTURE NOTES OF COMPUTER SCIENCE, LNCS. Hamburgo: Springer, 2003. v. 1. p. 634-635.

11.
Lanari, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; FORTES, R. . Utilização de Aprendizado de Máquina para Adaptação de Ligações em Hipermídia Adaptativa. In: IX Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, WEBMÍDIA 2003, 2003. Anais do IX Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, WEBMÍDIA 2003. Salvador: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2003. p. 1-2.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
FAICAL, BRUNO S. ; UEYAMA, JO ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . The Use of Autonomous UAVs to Improve Pesticide Application in Crop Fields. In: 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2016, Porto. 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2016. p. 32.

2.
Nascimento, M. C. ; Toledo, F. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . An application of a clustering lagrangian heuristic to identify cancer subtypes. In: XXXIX Annual Conference of the Italian Operational Research Society, 2008, Ischia. Anais do XXXIX Annual Conference of the Italian Operational Research Society. Ischia: AIRO, 2008. v. 11. p. 1-1.

3.
ROCHA, I. P. ; Carvalho, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; BEZERRA, T. Q. . Evaluation of Shrimp Farm Outputs Through Neural Networks. In: World Aquaculture 2003, 2003, Salvador. Proceedings of the World Aquaculture 2003. Salvador, 2003. p. 1-1.

4.
Borato, C. ; Riul Jr.., Antônio ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Fonseca, F. ; Mattoso, L. . Electronic tongue: science mimicking nature. In: First World Congress on Synthetic Receptors, 2003, Lisboa. World congress on synthetic receptors, 2003. p. P3.35.

5.
Riul Jr.., Antônio ; MALMEGRIM, R. R. ; Mattoso, L. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Souza, H. . Taste Sensor Based on Conducting Polymers. In: Encontro Nacional de Física de Matéria Condensada, 2002, Caxambu, MG. Anais do XXV Encontro Nacional de Física de Matéria Condensada, 2002. v. 1. p. 529-529.

6.
SILVA, S. ; Lorena, Ana Carolina ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; TAMBASCO, D. ; Regitano, Luciana . Aprendizado de máquina aplicado ao estudo de marcadores moleculares para produção de carne bovina. In: Anais do I Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2002, 2002, Gramado. Anais do I Workshop Brasileiro de Bioinformática, WOB 2002. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2002. v. 1. p. 105-107.

7.
Riul Jr.., Antônio ; MALMEGRIM, R. R. ; Souza, H. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Fonseca, F. ; Mattoso, L. . Conducting polymer tongue. In: International conference on science and technology of synthetic metals-ICSM'2002, 2002, Shanghai. International conference on science and technology of synthetic metals-ICSM'2002. Shanghai: Center for Theoretical Physics-Fudan University, 2002. p. 162.

8.
Souza, A. ; Lanças, F. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Artificial Neural Network Classification of Milk Using Chromatograms of its Lipidic Portion Obtained by HRGC. In: 7th Latin-American Congress on Chromatography and Related Techniques ? COLACRO VII, 1998, São Pedro. 7th Latin-American Congress on Chromatography and Related Techniques ? COLACRO VII, 1998. p. 29-29.

9.
Melfi, F. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Human Performance in Maze Navigation Problems. In: Proceedings of the II International Conference on Cognitive and Neural Systems, 1998, Boston. Proceedings of the II International Conference on Cognitive and Neural Systems, 1998.

10.
Melfi, F. ; Barros, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Comportamento de Evitar Obstáculo para Sistema de Navegação. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 98-100.

11.
Vargas, E. ; M. Vega ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Simulador Multi-threads de Redes Neurais Ontogênicas Orientado a Objetos. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 101-103.

12.
Prampero, P. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Reconhecimento de Silhuetas de Veículos usando Combinação de Estimadores. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 89-90.

13.
ALVES, J. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Utilização de Redes Neurais Artificiais para Previsão de Séries Temporais. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 93-94.

14.
Horst, P. ; Rocha, C. ; PADILHA, T. ; Rezende, S. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Usando Algoritmos Simbólicos e Conexionistas para Avaliação de Crédito. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 91-92.

15.
Lacerda, E. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Combinando Algoritmos Genéticos com o Algoritmo K-médias para Configuração de Redes de Funções Base Radial. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. p. 95-97.

16.
Martineli, E. ; DINIZ, H. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Rezende, S. . O Problema de Falência de Bancos Usando CN2, C4.5 e Redes Neurais Artificiais. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiania. IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1987. p. 86-88.

Artigos aceitos para publicação
1.
Pimentel, Bruno de Almeida ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . A New Data Characterization for Selecting Clustering Algorithms Using Meta-Learning. INFORMATION SCIENCES, 2019.

2.
Rivolli, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . The utiml Package: Multi-label Classification in R. R Journal, 2018.

3.
de Souza, K. P. ; Setúbal, João ; DE CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; Oliveria, G. ; Chateau, A. ; de Oliveira Alves, R. C. . Machine learning meets genome assembly. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2018.

4.
da Costa, V. G. T. ; André C. P. L. F. Carvalho ; Barbon Jr, S. . Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining. PATTERN RECOGNITION LETTERS, 2018.

5.
Garcia, L. P. ; Lehmann, J. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Lorena, A. C. . New label noise injection methods for the evaluation of noise filters. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 2018.

6.
Santos, D. ; Prudêncio, R. ; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho . Empirical Investigation of Active Learning Strategies. NEUROCOMPUTING, 2017.

Apresentações de Trabalho
1.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: AutoML: Automation of Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Using Machine learning to extract knowledge from movements. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
André Carlos Ponce Leon Ferreira Carvalho. Palestra convidada: Desafios do Aprendizado de Máquina na era da Ciência de Dados. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Inteligência Artificial: Papel do Aprendizado de Máquina no futuro da Alimentação. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Machine Learning for Big data and Data Science: current state and future perspectives. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Inteligência Artificial: Desafios do Aprendizado de Máquina na era da Ciência de Dados. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: Estado atual, tendências e aspectos sociais. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

8.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: AutoML: Automating Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

9.
Carvalho, A.C.P.L.F.. Palestrante e debatedor convidado: MESA-REDONDA: EDUCAÇÃO E COGNIÇÃO: POSSIBILIDADES DAS NOVAS TECNOLOGIAS DIGITAIS. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

10.
Carvalho, A.C.P.L.F.. Palestra convidada: Data Science for Big Data. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

11.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Machine Learning in Bioinformatics. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

12.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Invited Talk: Automating Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

13.
Carvalho, A.C.P.L.F.. Invited Talk: AutoML in Bioinformatics. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho. Palestra Convidada: AutoML: Automated Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

15.
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho. Invited Talk: Machine Learning in Bioinformatics. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

16.
André C. P. L. F. de Carvalho. Palestra convidada: Data Science and Big Data: Brothers, yes, Twins, no. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

17.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Aprendizado de Máquina: onde estamos, para onde vamos. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

18.
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho. Palestra convidada: Big Data e Science Government. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

19.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Big Data e Data Science. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

20.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Algorithm recommendation using metalearning. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

21.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. The use of autonomous UAVs to improve pesticide application in crop fields. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

22.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Big Data e Ciência de Dados: O que são e como se relacionam. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

23.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: The use of autonomous UAVs to improve pesticide application in crop fields. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

24.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Aprendizado de maquina em ciencia de dados. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

25.
André C. P. L. F. de Carvalho. Palestra convidada: Data Stream Mining. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

26.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Non Trivial Classification Problems. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

27.
André C. P. L. F. Carvalho. Palestra convidada: Data Science para dados biológicos. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

28.
André C. P. L. F. Carvalho. Palestra convidada: Challenging Machine Learning classification tasks. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

29.
André C. P. L. F. Carvalho. Challenging classification tasks. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

30.
André C. P. L. F. Carvalho. A change is gonna come. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

31.
André C. P. L. F. de Carvalho. Palestra convidada: Algorithm recommendation using metalearning. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

32.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Non-trivial classification problems. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

33.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Big Data ? Talvez você não saiba, mas você é parte deles.. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

34.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Technique recommendation using Metalearning. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

35.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Using Metalearning for Technique Recommendation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

36.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Meta-learning for Bioinformatics. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

37.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Advanced Classification Problems. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

38.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Bioinspired Machine Learning. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

39.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Non-Trivial Classification Problems. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

40.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Artificial Intelligence and Bioinformatics. 2007. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

41.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Optimization Techniques based on Biology. 2006. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

42.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Using Machine Learning in Bioinformatics. 2005. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

43.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Using Machine Learning to solve problems from Molecular Biology. 2004. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

44.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Main aspects of Data Mining. 2004. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

45.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Applying Machine Learning to Problems in Molecular Biology. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

46.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Utilização de Inteligência Artificial em Bioinformática. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

47.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Computação Bioinspirada: de Redes Neurais a Bioinformática. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

48.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Applying Artificial Intelligence Techniques to Bioinformatics. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

49.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Applications of Artificial Intelligence in Bioinformatics. 2003. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

50.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Palestra convidada: Hybrid Neural Networks. 1999. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções bibliográficas
1.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Bioinspired Machine Learning Techniques. Porto: ECML, 2005 (Apostila Tutorial ECML).

2.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo ; Simöes, E. V. ; Telles, G. P. ; ROMERO, R. . Computação Bioinspirada. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2004 (Apostila de minicurso XXIII JAI - Congresso da SBC 2004).

3.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lacerda, E. ; Ludermir, T. . Análise de crédito utilizando Redes Neurais Artificiais. São Paulo: Manole, 2003 (Mini capítulo - Aplicação).

4.
Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Lorena, Ana Carolina ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Técnicas de Aprendizado de Máquina em Problemas de Biologia Molecular. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2003 (Apostila de minicurso II JAIA - XXIII Congresso da SBC 2003).

5.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. ; Verma, B. . International Journal of Computational Intelligence and Applications - Editorial. Cingapura, 2001. (Prefácio, Pósfacio/Prefácio)>.

6.
Lacerda, Estéfane George ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Introdução aos Algoritmos Genéticos, XVIII Jornada de Atualização em Informática, JAI. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 1999 (Apostila de minicurso XVIII JAI - Congresso da SBC 1999).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
Rivolli, A. ; Garcia, L. P. F. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . mfe: Meta-Feature Extractor. 2017.

2.
Herrera, F. ; LUENGO, J. ; Alvarez, P. M. ; Lorena, A. C. ; Garcia, L. P. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . NoiseFiltersR package C. 2016.

3.
Sovat R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Rabeca: Uma ferramenta de Raciocínio Baseado em Casos. 2000.

4.
Vargas, E. ; Souza, H. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Kipu: Simulador de Redes Neurais. 2000.

5.
Filho, E. ; DINIZ, H. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Neuraval: Análise de Crédito Utilizando Redes Neurais. 1998.

Produtos tecnológicos
1.
KINDEL, H. ; SILVA, Leandro Nunes de Castro ; Lorena, Ana Carolina ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas. 2008.

2.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Autograpos - Sistema Para Reconhecimento de Assinaturas.. 1989.

Trabalhos técnicos
1.
de Carvalho, André C.P.L.F.; Pisani, P. H. . Applying the Virtual Programming Lab with Python - RT 419. 2017.

2.
Pisani, P. H. ; André C. P. L.F. de Carvalho . Simplified Function to Apply the Bayesian Hierarchical Statistical Test - RT 413. 2016.

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
Affonso, C. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Identificacão de madeiras. 2017. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

2.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Cresce o número de trabalhadores estrangeiros no Estado de São Paulo. 2016. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

3.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. São Carlos é destaque como polo de startups no Estado. 2013. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

4.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Prêmio Jabuti. 2012. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

5.
Barros, R. ; Basgalupp, M. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Computação evolutiva. 2012. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).


Demais tipos de produção técnica
1.
André C. P. L.F. de Carvalho. AutoML: Automatizando Aprendizado de Máquina. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
Herrero, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Baruque, B. ; Abraham, A. . Special Issue Logic Journal of the IGPL. 2016. (Editoração/Periódico).

3.
Corchado, E. ; Abraham, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Wozniak, M. . Special Issue Neurocomputing. 2016. (Editoração/Periódico).

4.
Herrero, A. ; Baruque, B. ; Abraham, A. ; Snasel, V. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Special Issue Journal of Applied Logic (JAL). 2016. (Editoração/Periódico).

5.
Gama, João ; Bifet, A. ; André C. P. L. F. de Carvalho . Big Data Stream Mining. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

6.
André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho. Introduction to Machine Learning. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

7.
Corchado, E. ; Wozniak, M. ; Abraham, A. ; de Carvalho, André C.P.L.F. ; Snasel, V. . Neurocomputing: Recent Trends in Intelligent Data Analysis. 2014. (Editoração/Periódico).

8.
Correia, L. ; A.C.P.L.F. Carvalho ; Silva, S. . Special Issue on Bio- Inspired Computation. 2014. (Editoração/Periódico).

9.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Meta-learning. 2012. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

10.
Feres, B. ; Prudêncio, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Meta-aprendizado. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

11.
Corchado, E. ; Abraham, A. ; de Carvalho, André C.P.L.F. . Information Sciences Journal - Hybrid intelligent algorithms and applications.. 2010. (Editoração/Periódico).

12.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Datamining in Bioinformatics. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

13.
Hruschka, E. ; Campello, R. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Evolutionary Algorithms for Clustering. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

14.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Datamining in Bioinformatics. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

15.
Faceli, Katti ; Lorena, Ana Carolina ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Datamining in Bioinformatics. 2008. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

16.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ludermir, Teresa ; Koenig, A. . International Journal of Hybrid Intelligent Systems. 2008. (Editoração/Periódico).

17.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Canuto, A. M. P. . Neurocomputing. 2008. (Editoração/Periódico).

18.
Lorena, A. C. ; Faceli, Katti ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Datamining in Bioinformatics. 2007. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

19.
de Carvalho, A. C. P. L. F. . International Journal of Hybrid Intelligent Systems. 2007. (Editoração/Periódico).

20.
ALUISIO, S. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. ; Braga, A. . Journal of Intelligent Fuzzy Systems (JIFS). 2007. (Editoração/Periódico).

21.
Cardoso, M. ; Gama, João ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Journal of Retailing and Consumer Services: Special Issue on Data Mining Applications in Retailing and Consumer Services. 2007. (Editoração/Periódico).

22.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Bioinspired Intelligent Systems. 2006. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

23.
Araújo, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Neurocomputing. 2006. (Editoração/Periódico).

24.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Bioinspired Machine Learning Techniques. 2005. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

25.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Datamining in Bioinformatics. 2004. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

26.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Artificial Intelligence and Bioinformatics. 2003. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

27.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Hybrid Intelligent Systems. 2002. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

28.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Hybrid Intelligent Systems. 2001. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

29.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; KREMER, S. . International Journal of Neural System - Special Issue on Non-Gradient Learning Techniques. 2001. (Editoração/Periódico).

30.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Redes Neurais Artificiais. 2000. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

31.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A. ; Verma, B. . International Journal of Computational Intelligence and Applications. 2000. (Editoração/Periódico).

32.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Credit Analysis Using Neural Networks. 1999. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

33.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Reconhecimento de Padrões. 1997. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

34.
Ludermir, T. ; Braga, A. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Redes Neurais Booleanas. 1997. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

35.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; FABIUNKE, M. . Sistemas Híbridos. 1997. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

36.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A. . Inteligência Artificial. 1996. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

37.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Introdução a Redes Neurais. 1995. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

38.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Monard, M. . Introdução a Inteligência Artificial. 1995. (Curso de curta duração ministrado/Outra).



Patentes e registros



Patente

A Confirmação do status de um pedido de patentes poderá ser solicitada à Diretoria de Patentes (DIRPA) por meio de uma Certidão de atos relativos aos processos
1.
 KINDEL, H. ; SILVA, Leandro Nunes de Castro ; Lorena, Ana Carolina ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas. 2008, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: BRPI0804903-3A2, título: "Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas" . Depósito: 18/11/2008; Pedido do Exame: 18/11/2008; Concessão: 27/07/2010. Instituição(ões) financiadora(s): FAPESP.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
dos Santos, R. V.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nakaya, H.; Buckeridge, M.. Participação em banca de Vinícius Jardim Carvalho. BioNetStat: Uma ferramenta para análise diferencial de redes biológicas. 2018. Dissertação (Mestrado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.

2.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ralha, Célia; Walter, Maria Emilia. Participação em banca de Lucas Maciel Vieira. Machine learning based methods to distinguish long intergenic non-coding RNAs from protein coding transcripts. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade de Brasília.

3.
Munari, P.; Rosset, M. C. N.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Lucas Esperancini Moreira e Moreira. Problema de roteamento de veículos com custos de fronteira. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

4.
André C. P. L. F. Carvalho; González, S. M.; Almeida, T.. Participação em banca de Leandro Luciani Tavares. Utilização de mecanismos de roteamento para seleção de sistemas de Question Answering. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

5.
Mateus, G. B.; Morábito Neto, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Daniel Bustos Coral. A cartographic approach to the dynamic vehicle routing problem with time windows and stochastic customers. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

6.
de Carvalho, André C.P.L.F.; Marana, A. N.; Papa, J. P.. Participação em banca de Gustavo Henrique de Rosa. Otimização Meta-Heurística para Regularização De Modelos de Aprendizado em Profundidade. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

7.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, D.; Bedregal, B.; Canuto, A.. Participação em banca de Jhoseph Kelvin Lopes de Jesus. Abordagens baseadas em Teoria da Informação para Seleção Automatizada de Atributos. 2018. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

8.
Basgalupp, M.; Baranauskas, J. A.; PONTI JUNIOR, M. P.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Luis Carlos Otte Junior. Tomada de decisões em sistemas financeiros utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à) - Universidade de São Paulo.

9.
Gonçalves, M. A.; Domingos, M; Batista, Gustavo; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Fernando Soares de Aguiar Neto. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

10.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Souza, R. C. G.; Zafalon, G. F. D.. Participação em banca de Anderson Rici Amorim. Alinhamento múltiplo de sequências utilizando Algoritmo Genético multifunção e Colônia de Formigas. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

11.
Silva Filho, A. C. R.; Hruschka JR, E.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Paul Augusto Bustios Belizario. Seleção de bandas de frequência na classificação de eletroencefalogramas de imagética motora. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

12.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; González, S. M.; Almeida, T.. Participação em banca de Emerson Freitas Cardoso. Filtragem Automática de Opiniões Falsas ? Comparação Compreensiva dos Métodos baseados em Conteúdo. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

13.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ralha, Célia; Walter, M. E. M. T.. Participação em banca de Bruno Couto Kümmel. Método baseado em aprendizado de máquina para seleção de características para distinção entre RNAs não-codificadores longos e RNAs codificadores de proteínas. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade de Brasília.

14.
PONCE DE LEON FERREIRA CARVALHO, ANDRÉ CARLOS; Almeida, T.; Faceli, K.. Participação em banca de Jane Piantoni. Avaliação de técnicas de combinação de agrupamentos e de agrupamento multi-objetivo na identificação de clusters de tipos variados. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

15.
André Carlos Ponce Leon Ferreira Carvalho; Martins Jr, D.; Medeiros, D. R.. Participação em banca de Charles Henrique Porto Ferreira. Seleção de Atributos para Classificação de Textos usando Técnicas Baseadas em Agrupamento, PoS Tagging e Algoritmos Evolutivos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

16.
Rodrigues, P. P.; André Carlos Ponce Leon Ferreira Carvalho; Batista, Gustavo. Participação em banca de Cristiano Inácio Lemes. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

17.
André C. P. L. F. de Carvalho; Pitombo, C.; SETTI, J.. Participação em banca de Felipe Costa Bethonico. Calibração de simuladores microscópicos de tráfego através de medidas macroscópicas. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) - Universidade de São Paulo.

18.
André Carlos Ponce Leon Ferreira Carvalho; Walter, M. E. M. T.; Weigang, L.. Participação em banca de Patrícia Lustosa Ventura Ribeiro. Uma Abordagem Unificada para Análise de Sentimento de Tweets com Domínio Específico. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade de Brasília.

19.
Prati, R.; Paulovich, F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Victor Hugo Barella. Técnicas para Dados Desbalanceados em Classificação Hierárquica. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

20.
CAMARGO, H.; A.C.P.L.F. Carvalho; Batista, Gustavo. Participação em banca de Luan Soares Oliveira. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

21.
Hubner, L.; Specia L.; André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho; Aluísio, S.. Participação em banca de Andre Luiz Verucci da Cunha. Coh-Metr ix-Dementia: análise automática de distúrbios de linguagem nas demências utilizando Processamento de Línguas Naturais. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

22.
André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho; Faceli, Katti; Almeida, T.; Verdi, F.. Participação em banca de Thamires Campos Luz. Detecção de Novidades em Aparelhos Eletrônicos através do Monitoramento do Consumo de Energia. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

23.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; de Amo, S.; Julia, R. M. S.. Participação em banca de Eldane Vieira Júnior. BTT-Go: Um Agente Jogador de Go com Busca Monte-Carlo Aprimorada com Tabela de Transposição e Modelo Bradley-Terry. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

24.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Barioni, M. C. N.; de Amo, S.. Participação em banca de Jaqueline Aparecida Jorge Papini. Mineração de Preferências Contextuais em Data Streams. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

25.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lago, Alair Pereira Do; Hirata Jr., R.. Participação em banca de Gabriel Preti Santiago. Um Processo para Modelagem e Aplicação de Técnicas Computacionais para Detecção de Fraudes em Transações Eletrônicas. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

26.
Merschmann, L. H.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zadrozny, B; Plastino, A.. Participação em banca de Pablo Silva. Novas Estratégias para Classificação Multirrótulo Baseadas no Modelo Classifier Chain. 2014. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

27.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bernardes, J.; Barbosa, V.; Zaverucha, Gerson. Participação em banca de Rômulo Barroso Victor. Profile TildeCRF: uma nova ferramenta para detecção de homologias entre proteínas. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

28.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Chiann, C.; Lago, Alair Pereira Do. Participação em banca de Fidel Beraldi. Atualização Dinâmica de Modelo de Regressão Logística Binária para Detecção de Fraudes em Transações Eletrônicas com Cartão de Crédito. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

29.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SILVA, Flávio; Hirata, N.. Participação em banca de Marcelo Valentim de Oliveira. Um estudo empírico sobre classificação de símbolos matemáticos manuscritos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

30.
Silva, B. C. D.; ALUISIO, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Erick Rocha Fonseca. Uma abordagem conexionista para anotação de papéis semânticos. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

31.
Di Felippo, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Pardo, T.. Participação em banca de Erick Galani Maziero. Identificação automática de relações multidocumento. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

32.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Brígido, M.; BERGER, P.. Participação em banca de Tulio Conrado Campos da Silva. Identificação de. RNA não-codificador utilizando redes neurais artificiais de treinamento não supervisionado. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade de Brasília.

33.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; CUSTODIO, F.; FIGUEIREDO, K.. Participação em banca de Edwin Germán Maldonado Távara. Algoritmo Genético multiobjetivo na Predição de estruturas proteicas no Modelo Hidrofóbico - Polar. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

34.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Maia, J. E. B.; Coelho, A. L.. Participação em banca de Marcelo Lotif Araújo. Análise comparativa do comportamento de metaheurísticas populacionais para otimização contínua: uma abordagem baseada em mapas auto-organizáveis. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

35.
Gionzaga, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Brusamarello, V. J.; Balbinot, A.; Scharkanski, J.. Participação em banca de Christiano Bouvié da Silva. Rastreamento veicular em vídeos de tráfego com aplicação em contagem de veículos. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

36.
Evukoff, Alexandre; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Campello, R.. Participação em banca de Luiz Fernando Sommaggio Coletta. Agrupamento de dados fuzzy colaborativo. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

37.
Pappa, G.; CAMARGO, H.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Ricardo Cerri. Técnicas de Classificação Hierárquica Multirrótulo. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

38.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Hoto, R.; Ayrosa, P.; Brunetto, M.. Participação em banca de Felippe Alex Scheidt. Modelagem chuva-vazão utilizando redes neurais artificiais. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina.

39.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, L. P. R.; Laier, J.. Participação em banca de Jesús Daniel Villalba Morales. Detecção de dano em estruturas utilizando algoritmos genéticos e parâmetros dinâmicos. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Estruturas) - Universidade de São Paulo.

40.
Prati, R.; SILVA, I. N.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de André Luis Debiaso Rossi. Ajuste de parâmtros de técnicas de classificação por algoritmos bioinspirados. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

41.
Tinós, R.; Batista, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Rosane Maria Maffei Vallim. Sistemas classificadores evolutivos para problemas multirrótulo. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

42.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Pinheiro, P.; Coelho, A. L.. Participação em banca de Pedro Gonçalves de Oliveira. Imputação automática de atributos faltantes em problemas de classificação: um estudo comparativo envolvendo algoritmos bioinspirados. 2009. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

43.
Sant´anna, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Coelho, A. L.; Pinheiro, P.. Participação em banca de Amaury Teófilo Brasil Filho. A novel approach based on multiple criteria decision making aiding methods to cope with classification problems. 2009. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

44.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, P P B; MONTEIRO, L. H. A.. Participação em banca de Guilherme Kronemberger. Em busca de um algoritmo construtivo para aotômatos celulares reversíveis: a abordagem das regras primitivas e derivadas. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

45.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Campos, A. M. C.; Canuto, A. M. P.. Participação em banca de Laura Emanuella Alves Santana. Uma análise comparativa de sistemas de combinação de classificadores com distribuição verticao dos dados. 2008. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

46.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Dória Neto, A. D.; Canuto, A. M. P.. Participação em banca de Araken de Medeiros Santos. Avaliando o Modelo de Rede Neural RePART em Comitês com Diferentes Níveis de Diversidade. 2008. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

47.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Prudêncio, R.; Souto, Marcílio Carlos Pereira de; Ludermir, Teresa. Participação em banca de Rodrigo Gabriel Ferreira Soares. Uso de Meta-aprendizado para a Seleção e Ordena ção de Algoritmos de Agrupamento Aplicados a Dados de Expressão Gênica. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

48.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ziviani, N; Gonçalves, M. A.; Meira, W.. Participação em banca de Fábio Soares Figueiredo. Construção de evidências para classificação automática de textos. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

49.
Zadrozny, B; Tinós, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Eduardo de Paula Costa. Investigação de técnicas de classificação hierárquica para problemas de bioinformática. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

50.
LIFSCHITZ, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; CEFERRI, R.; Biajiz, Mauro. Participação em banca de Marcus Vinicius Carneiro Teixeira. Gerenciamento de Anotações de Biosequências utilizando Associação entre Ontologias e Esquemas XML. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

51.
NIEVELA, J.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Biajiz, Mauro; CAMARGO, H.. Participação em banca de Fabiana Maria Assao. Aprendizado semi-supervisionado e não supervisionado para análise de dados de expressão gênica. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

52.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Merschmann, L. H.; Bicharra, A. C.; Plastino, A.; Zadrozny, B. Participação em banca de Mariana Tasca Fontenelle Lôbo. Medida de Relevância de Atributos Multivalorados para Classificação. 2008. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

53.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Barbosa, V.; Zaverucha, Gerson. Participação em banca de Joel Bruno Santos da Costa. Aplicando TILDECRF na Detecção de Homologias Distantes. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

54.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Imad Haida. Short-term Forecasting Model for Crude Oil Price based on Artificial Neural Networks. 2008. Dissertação (Mestrado em Computer Science) - University of Ballarat.

55.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Yamanaka, K.; Gina Maria Barbosa de Oliveira. Participação em banca de Paulo Moisés Vídica. Novas Abordagens na Evolução de Autômatos Celulares aplicados ao Escalonamento de Tarefas em Multiprocessadores. 2007. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

56.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SILVA, Leandro Nunes de Castro; Campello, R.. Participação em banca de Vinicius Santino Alves. Um Algoritmo Evolutivo Rápido para Agrupamento de Dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

57.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.; VASCONCELOS, G. C.. Participação em banca de Humberto César Brandão de Oliveira. Um Modelo Híbrido Estocástico para Tratamento do Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

58.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SILVA, P. J. S. E.; Gubitoso, M. D.. Participação em banca de Alfredo Roberto Junior. Criação de núcleos específicos para determinados problemas de classificação usando máquinas de suporte vetorial. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

59.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Cliquet, A.; SILVA, I. N.. Participação em banca de Rodrigo Antonio Faccioli. Algoritmo híbrido multi-objetivo para predição de estrutura terciária de proteínas. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

60.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ziviani, N; Laender, A.; Gonçalves, M. A.. Participação em banca de Humberto Mossri. Uma Abordagem de Componentes Combinados para a Geração de Funções de Ordenação usando Programação Genética. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

61.
Cozman, F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nicoletti, Maria Do Carmo; Hruschka JR, E.. Participação em banca de Sebastian David Carvalho de Oliveira Galvão. A Seleção de atributos e o aprendizado supervisionado de redes bayesianas no contexto da mineração de dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

62.
CAMARGO, H.; Lopes, Alneu; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Giampaolo Luiz Libralon. Investigação de combinações de técnicas de detecção de ruído para dados de expressão gênica. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

63.
Julia, S.; MORANDIN JR., O.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Ana Claudia Deriz. Um método de busca usando algoritmos genéticos para programação reativa da produção em sistemas de manufatura com recursos compartilhados. 2007. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

64.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Fontes, Dalila; Gama, João. Participação em banca de Milton Severo Barros da Silva. Detecção de Mudanças com Filtros de Kalman e CuSum: Aplicação a Apnéia do Sono. 2006. Dissertação (Mestrado em Economia) - Universidade do Porto.

65.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; COELLO, J. M. A.; Rosa, J. L. G.. Participação em banca de Alberione Braz. Modelo de Respostas Pulsantes e Controle: Plausibilidade Biológica através da sinalização entre Neurônios. 2006. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

66.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Silveira, R.; CRUZ, J. J.. Participação em banca de Bruno Garbe Junior. Análise de algoritmos de roteamento baseados em formigas. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

67.
HERNANDEZ, E. M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zhao, Liang. Participação em banca de Antonio Paulo Daimance Jr.. Desenvolvimento de um framework de modelos dinâmicos para análise de expressões de genes. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

68.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Campos, A. M. C.; Canuto, A. M. P.. Participação em banca de Márjory Abreu. Um sistema multi-agente neural para o reconhecimento de padrões. 2006. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

69.
Zhao, Liang; Nicoletti, Maria Do Carmo; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Murilo Coelho Naldi. Agrupamento híbrido de dados utilizando algoritmos genéticos. 2006. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

70.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; CORREIA, Manuel Eduardo; Gama, João. Participação em banca de Edgar Maciel Correia Pimenta. Abordagens para decomposição de problemas multi-classe: os códigos de correcção de erros de saída. 2005 - Universidade do Porto.

71.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Galetti, Pedro; Regitano, Luciana; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo. Participação em banca de Sabrina Oliveira Ogata. Alinhamento de Seqüências Biológicas com o Uso de Algoritmos Genéticos. 2005. Dissertação (Mestrado em Genética e Evolução) - Universidade Federal de São Carlos.

72.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; MARQUS, Flávio Donizete; SILVA, Roberto Gil Annes da. Participação em banca de Ana Paula Carvalho da Silva Ferreira. Identificação do Funcional da Resposta Aerolástica via Redes Neurais Artificiais. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade de São Paulo.

73.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; César Jr., Roberto Marcondes; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo. Participação em banca de Bruno Feres de Souza. Seleção de Características em SVMs Aplicadas a Dados de Expressão Gênica. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

74.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Traina Jr., C.; Becker, Karin. Participação em banca de Renato Bueno. Desenvolvimento de algoritmos genéticos para consultas por similaridade em domínios métricos. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

75.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Setúbal, João; Meidanis, João; DAHAB, Ricardo. Participação em banca de João Paulo Piazza. Uma Metodologia para Determinação do Organismo de Origem de Seqüências de DNA com Aplicação em Projetos EST. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

76.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delben, A.; GRAVET, Richard. Participação em banca de Thaís Helena Samed e Sousa. Computação Inteligente no Estudo de Variantes de Hemoglobina. 2004. Dissertação (Mestrado em Bioengenharia) - Universidade de São Paulo.

77.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delben, A.; Bretas, N.. Participação em banca de Augusto César dos Santos. Restabelecimento de Energia Considerando todas as Barras e Chaves de um Sistema Real de Distribuição. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

78.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Guedes, A; MUSICANTE, Martin. Participação em banca de Evandro Nunes Regolin. Programação Genética e Algoritmos de Estimação de Distribuição. 2004. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

79.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nicoletti, Maria Do Carmo; PONTIN, Renata. Participação em banca de Alfredo Lanari de Aragão. Utilização de Aprendizado de Máquina para Adaptação de Estruturas em Hipermídia Adaptativa. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

80.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; RILLO, M.; Nicoletti, Maria Do Carmo. Participação em banca de Cláudio Adriano Policastro. Estratégias de Adaptação de Casos para Sistemas de Raciocínio Baseado em Casos. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciências dos Alimentos) - Universidade de São Paulo.

81.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lopes, H.; COELHO, Leandro. Participação em banca de Wagner Rodrigo Weinert. Programação de Expressão Gênica Aplicada a Problemas de Regressão Simbólica e Classificação. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

82.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; RAMIREZ, Javier; Salcedo, Walter. Participação em banca de Vitor Hirayama. Classificador de Qualidade de Álcool Combustível e Poder Calorífico de gases GLP. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

83.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo; ALBERTO, Luis Fernando Costa. Participação em banca de Leonardo Garcia Correa. Memória Associativa em Redes Neurais Re-alimentáveis. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

84.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bazzan, A. L.; ENGEL, P.; ALVARES, L. O. C.. Participação em banca de Luciana Fernández Schroeder. Ambiente Baseado em Agentes para Descoberta de Conhecimento: uma aplicação em Bioinformática. 2003. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

85.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zhao, Liang; Nicoletti, Maria Do Carmo. Participação em banca de Waldo Gonzalo Cancino Ticona. Aplicação de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo para Alinhamento de Seqüências Biológicas. 2003. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

86.
PATARO, C. D. M.; Mendes, E. M. A. M.; MINGOTI, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Braga, A.. Participação em banca de Thiago Turchetti Maia. Estratégias para combinação de técnicas de Boosting e Support Vector Machines. 2003 - Universidade Federal de Minas Gerais.

87.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Omar, N.; Moreira, E.. Participação em banca de Rogério Furukawa. Um Modelo Dinâmico de Clusterização de Dados Aplicado na Detecção de Intrusão. 2003. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

88.
Carvalho, F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.. Participação em banca de Ivan Gesteira Costa Filho. Análise Comparativa de Métodos de Agrupamento de Dados de Expressão Gênica. 2003. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

89.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Von Zuben, F.; SILVA, Leandro Nunes de Castro; Madrid, M. K.. Participação em banca de Roberto Michelan. Evolução de Redes Imunológicas para Coordenação Automática de Comportamentos Elementares em Navegação Autônoma de Robôs. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

90.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nicoletti, Maria Do Carmo; SICHMAN, J.. Participação em banca de Luciana de Nardin. Investigação do Modelo de Aprendizado Híbrido-Genético Baseado em Instâncias. 2003. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

91.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; TANNURI, E.; CRUZ, J. J.. Participação em banca de Juan Carlos Zavaleta Aguilar. Estimação do Espectro Direcional de Ondas do Mar Utilizando Medidas de Movimentos de um Navio. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

92.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; FERNANDES, F.; SALES, R. M.. Participação em banca de Antonio Luiz dos Santos Filho. Geração de Referências para os Controladores de Laminador de Aços Planos: Uma Abordagem Conexionista. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

93.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zaverucha, Gerson; Mattoso, Marta. Participação em banca de Aloísio Carlos de Pina. SUNRISE: Um Algoritmo Rápido de Aprendizado Multi-Estratégia. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

94.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SALLES, E.; Rauber, T.. Participação em banca de Luiz Alberto Pinto. Diagnóstico de Faltas em Processos Industriais com uma Abordagem de Reconhecimento de Padrões. 2002. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

95.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Souto, M.; Ludermir, T.. Participação em banca de Ricardo Prudêncio. Projeto Híbrido de Redes Neurais. 2002. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

96.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; VERGILIO, S.; MUSICANTE, M.; Pozo, A.. Participação em banca de Ernesto Luis Malta Rodrigues. Evolução de Funções em Programação Genética orientada a Gramáticas. 2002. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

97.
Pozo, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Rezende, S.. Participação em banca de Léa Silvia Martins Gonçalves. Técnicas para Extração de Conhecimento de Textos. 2002. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

98.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ribeiro, C.; Souza, C. R. E.; Nascimento, C. L.; Omar, N.. Participação em banca de Letícia Maria Friske. Utilização de opções para o controle autônomo de robôs móveis. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica.

99.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; KARRI, V.. Participação em banca de Cranston Phillip Polson. Intelligent Torque Estimation and Fault Diagnosis for an IC Race Engine. 2002. Dissertação (Mestrado em Engineering Science) - University of Tasmania.

100.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Gisele Lobo Pappa. Seleção de Atributos Utilizando Algoritmos Genéticos Multiobjetivos. 2002. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

101.
VASCONCELLOS, E.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Silva, A.. Participação em banca de Guilherme Camargo Ferraz Costa. Uma Avaliação do Consumo de Energia com Transportes em Cidades do Estado de São Paulo. 2001. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) - Universidade de São Paulo.

102.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; PIZZOLATO, E.; SAITO, J.. Participação em banca de Ângelo Rodrigo Bianchini. Arquitetura e Redes Neurais para o Reconhecimento Facial baseado no Neocognitron. 2001. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

103.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; BRAGA, J.; Braga, A.. Participação em banca de Éber Machado Duarte. Construção de Um Agente Inteligente baseado em Redes Neurais Artificiais para Coleta e Classificação de Informações Disponíveis na Internet. 2001. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

104.
Reisen, V.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Andrade, M.. Participação em banca de Valéria Ferreira. Uso de MCMC na Abordagem Bayesiana de Modelos AECH e GARGH.. 2001. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

105.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.; Ribeiro, C.. Participação em banca de Katti Faceli. Combinação de Métodos de Inteligência Artificial para Fusão de Sensores. 2001. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

106.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Chiu, D.; WANG, F.. Participação em banca de Mabel Chu. Constructing Transformation Rules for Inductive Learning. 2000. Dissertação (Mestrado em Computer Science) - University of Guelph.

107.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; WANG, F.; WIRTH, M.. Participação em banca de Dongyan Zhao. Using Processor Cache Memory to Speed Up Spatial Operations. 2000. Dissertação (Mestrado em Computer Science) - University of Guelph.

108.
AZEVEDO, H.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; CAMARGO, H.. Participação em banca de José Augusto Fabri. Sistemas Neuro-Fuzzy Aquisição e Processamento de Conhecimento. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

109.
CAMARGO, H.; Monard, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Marco Antônio Alvarez Vega. Avaliação de Técnicas de Prunning para Redes Neurais Artificiais. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

110.
Araújo, A.; ROMERO, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Fábio Melfi. Utilização de Redes Neurais para Definição de Trajetória de Robôs Móveis. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

111.
PENTEADO, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; MALDONADO, J.. Participação em banca de Luciana Martiniano. Estudo de Técnicas de Teste de Regressão baseado em Mutação Seletiva. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

112.
Thome, A.; Andrade, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de H. Diniz. Combinação de Redes Neurais e Métodos Estocásticos para. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

113.
CAMARGO, H.; Rezende, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Edmar Martineli. Extração de Conhecimento de Redes Neurais Artificiais. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

114.
OHISHI, T.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Carneiro, A.. Participação em banca de Patrícia Leite. Um Algoritmo Genético para o Planejamento de Sistemas. 1999. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

115.
CASTINEIRA, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Rezende, S.. Participação em banca de Thereza Padilha. Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

116.
Braga, A.; Rezende, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Estéfane Lacerda. Otimização de Redes Neurais do tipo Radial Basis Function. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

117.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Moreira, E.; Hirata, C.. Participação em banca de José Maurício Bonifácio. Sistemas de Segurança Distribuídos: Integração de Firewalls com Sistemas de Detecção de Intrusão. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

118.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Teixeira, E.; CAMARGO, H.. Participação em banca de Sonia Panotim. Aquisição de Conhecimento Fuzzy - Um Estudo dos Métodos Template-Based e Backpropagation. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

119.
SIMOES, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.. Participação em banca de Arthur Braga. Um Agente Autônomo baseado em Aprendizagem por Reforço Direcionado à Meta. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

120.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; BELHOT, R.; CAZARINI, E.. Participação em banca de Carlos Bispo. Uma Análise da Nova Geração de Sistemas de Apoio à Decisão. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia (Engenharia de Produção)) - Universidade de São Paulo.

121.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.; Rauber, T.. Participação em banca de Ernesto Cuadros Vargas. Kipu: Um Simulador para Redes Neurais Construtivas. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

122.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Coury, D.; Santos JR., A.. Participação em banca de Arturo Bretas. Esquema de Proteção Direcional para Linhas de Transmissão de. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

123.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Filho, E.; Ludermir, T.. Participação em banca de Fernando Lima Neto. Suporte à Decisão Gerencial baseado em Redes Neurais Artificiais nDSS. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

124.
Zaverucha, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Araújo, A.. Participação em banca de Hélio D'arbo Junior. Redes Neurais Recorrentes para Produção de Seqüências. 1998. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

125.
SILVA, F.; Monard, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Paulo Sérgio Prampero. Combinação de Estimadores para Reconhecimento de Padrões. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

126.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Gubitoso, M. D.; SILVA, F.. Participação em banca de Rodrigo de Salvo Braz. Alto nível em redes neurais. 1998. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

127.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; MENEGUETTI JR., M.; Traina, Agma Machado. Participação em banca de Patrícia Rufino Oliveira. Redes neurais artificiais para extração de características. 1997. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

128.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Monard, M.; Zaverucha, G.. Participação em banca de Claudia Regina Milaré. Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais. 1997. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

129.
Matias, A.; Araújo, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Elson Felix Mendes Filho. Projeto evolucionário de redes neurais artificiais para avaliação. 1997. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

130.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SONG, S.; SILVA, F.. Participação em banca de Maria Aparecida Martins de Paula. Implementações sistólicas de redes neurais artificiais. 1996. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

131.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; ROMERO, R.; VIOLARO, F.. Participação em banca de Márcio Zeni Prosdócimo. Sistema pra transformar texto em voz utilizando redes neurais. 1996. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

132.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Filho, E.; Ludermir, T.. Participação em banca de Selma Lúcia de Sá Leitão Fontoura Silva. Uma nova rede RAM-based recorrente para reconhecimento de Caracteres. 1995. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Teses de doutorado
1.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; dos Santos, T. O.; Rauber, T. W.; Coco, K. F.; Salles, E.. Participação em banca de Fernando Kentaro Inaba. Generalização do Extreme Learning Machine Regularizado para Problemas de Múltiplas Saídas. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

2.
Ambrosio, André Luis Berteli; Barroso da Silva, ernando Luís; de Carvalho, A. C. P. L. F.; de Oliveira, Paulo Sergio Lopes. Participação em banca de José Geraldo de Carvalho Pereira. Redes neurais residuais profundas e autômatos celulares como modelos para predição que fornecem informação sobre a formação de estruturas secundárias proteicas. 2018. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.

3.
Silva, A. M. M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Macedo, T.; Patrocínio, A. C.; Soares, A. B.. Participação em banca de Ricardo de Lima Thomaz. Modelo de Aprendizado de Máquina com Fronteira de Decisão Fechada para Identificação de Carcinoma Hepatocelular Inicial. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia.

4.
Carvalho, A.C.P.L.F.; Franco, A. R.; Manssour, I. H.; Pinho, M. S.; Ruiz, D.. Participação em banca de Luis Fernando Planella Gonzales. Segmentação Automática de Tecidos Cerebrais em Imagens de Ressonância Magnética do Tipo Flair. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

5.
Soares, C. M.; Prudêncio, R.; SILVA, Leandro Nunes de Castro; VANSCHOREN, JOAQUIN; André C. P. L. F. Carvalho. Participação em banca de Rafael Gomes Mantovani. Use of meta-learning for hyperparameter tuning of classification problems. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

6.
Ferreira Junior, N. R.; Comba, J.; Paiva, J. G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, Maria Cristina. Participação em banca de Paola Tatiana Llerena Valdivia. Graph signal processing for visual analysis and data exploration. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

7.
Benevenuto, F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Faria, Elaine; Travençolo, Bruno; Gama, João; Gina Maria Barbosa de Oliveira. Participação em banca de Fabíola Souza Fernandes Pereira. User-preference dynamics in evolving social networks - learning, modelling and prediction. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

8.
Coelho, A. L.; Lorena, A. C.; Batista, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Everlandio Rebouças Queiroz Fernandes. Comitês evolucionários para aprendizado desbalanceado. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

9.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Hirata Jr., R.; Pedrini, H.; Andaló, F. A.; Rocha, A. R.. Participação em banca de Pedro Ribeiro Mendes Júnior. Open-set recognition for different classifers. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

10.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ferreira, Tiago A.; de Mattos Neto, P. S. G.; Prudêncio, R.; Ludermir, Teresa. Participação em banca de Rodolfo Carneiro Cavalcante. An Adaptive Learning System for Time Series Forecasting in the Presence of Concept Drift. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

11.
Rocha, A. R.; Canuto, A.; Montalvão Filho, J.; Batista, Gustavo; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Paulo Henrique Pisani. Biometria em um contexto de fluxo de dados. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

12.
Bifet, A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, L. E. S.; Britto Jr, A.; ENEMBRECK, F.. Participação em banca de Heitor Murilo Gomes. Advances in Network-Based Ensemble Classifiers for Data Streams. 2017. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

13.
André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho; Santos, P.; SILVA, Flávio; Corrêa, P. L. P.; Correa, F. E.. Participação em banca de Daniel Lins Silva. Estratégia computacional para apoiar a reprodutibilidade e reuso de dados científicos baseado em metadados de proveniência. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

14.
Canu, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Falcão, Alexandre; César Jr., Roberto Marcondes; Hirata Jr., R.. Participação em banca de Igor S. Montagner. W-operator learning using linear models for both binary and gray-level inputs. 2017. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

15.
Araújo, A. F. R.; Weigang, L.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Liang,. Z.. Participação em banca de Roberto Alves Gueleri,. Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina via sistemas dinâmicos coletivos. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

16.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Conci, A.; Teatini, E. O.; dos Santos, T. O.; Rauber, T.. Participação em banca de Francisco de Assis Boldt. Classifier Ensemble Feature Selection for Automatic Fault Diagnosis. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

17.
de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Pradnya Kulkarni. Pixel N-grams for Mammographic Image Classification. 2017. Tese (Doutorado em Information Technology) - Federation University.

18.
Ramos, H.; Luvizotto Jr, E.; de Carvalho, André C.P.L.F.; SILVA, I. N.; REIS, F. R.. Participação em banca de Maria Mercedes Gamboa Medina. Detecção de vazamentos e alterações em redes de distribuição de água para abastecimento, durante a operação, usando sinais de pressão adquiridos. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Hidráulica e Saneamento) - Universidade de São Paulo.

19.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, Wilson de; Cavalcanti, G.; Prudêncio, R.; Ludermir, Teresa. Participação em banca de Tiago Pessoa Ferreira de Lima. Sistema Híbrido Inteligente para Geração, Seleção e Combinação de Classificadores. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

20.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Almeirda, C. W.; Bastos Filho, C. J. A.; Bezerra, B. L.; Lorena, Adriano. Participação em banca de Telmo de Menezes e Silva Filho. Classificação Baseada em Protótipos de Decisão Mais Próximos e Distâncias Adaptativas. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

21.
Fagundes, R. A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zanchettin, C.; Cavalcanti, G.; Lorena, Adriano. Participação em banca de Bruno Almeida Pimentel. Métodos de agrupamento difuso multivariado baseados no fuzzy c-means. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

22.
VERGILIO, S.; Ré, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Sousa, S.; Simao, A. S.. Participação em banca de Faimison Rodrigues Porto. Predição de defeitos cruzada entre projetos apoiado por meta-aprendizado. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

23.
Nakaya, H.; dos Reis, S. F.; SAITO, J.; André C. P. L.F. de Carvalho; Costa, L.. Participação em banca de Cynthia Martins Villar Couto. Estruturas de Redes em Ossos ao longo do desenvolvimento. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo.

24.
da Silva, A. P. A.; André C. P. L. F. de Carvalho; Attux, R.; Boccato, L.; Lyra Filho, C.. Participação em banca de Alan Caio Rodrigues Marques. Contribuição à abordagem de problemas de classificação por redes convolucionais profundas. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

25.
André C. P. L. F. Carvalho; Rezende, S.; Castro, A. R.; Oliveira, R. C. L.; Sales Jr, C.; Santana, A. L.. Participação em banca de Fabio Manul França Lobato. Estratégias Evolucionárias para Otimização no Tratamento de Dados Ausentes por Imputação Múltipla de Dados. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Pará.

26.
Prudêncio, R.; Pappa, G.; CAMARGO, H.; Batista, Gustavo; André C. P. L. F. Carvalho. Participação em banca de Davi Pereira dos Santos. Seleção e controle do viés de aprendizado ativo. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

27.
André C. P. L. F. Carvalho; Cavalcanti, G.; Bedregal, B.; Canuto, A.. Participação em banca de Marcelo Damasceno de Melo. User Verification Using Behavioural Cancelable Templates. 2016. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

28.
André C. P. L. F. Carvalho. Participação em banca de N. Badrinath. Novel approaches for an automatic detection of erythemato-squamatous diseases through intelligent machine learning algorithms. 2016. Tese (Doutorado em Computer Sci8ence and Engineering) - Bharathidasan University.

29.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bifet, A.; Oliveira, Rui; Borges, Jose Luis; Dutra, Inês; Jorge, A.. Participação em banca de João Nuno Vinagre Marques da Silva. Scalable adaptive collaborative filtering. 2016. Tese (Doutorado em MAP Doctoral Program in Computer Science) - Universidade do Porto.

30.
Plastino, A.; Prati, R.; CAMARGO, H.; Lorena, A. C.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Luís Paulo Faina Garcia. Detecção de ruídos em problemas de classificação. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

31.
Plastino, A.; Prati, R.; CAMARGO, H.; Lorena, A. C.; André C. P. L.F. de Carvalho. Participação em banca de Luís Paulo Faina Garcia. Noise detection in classification problems. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

32.
El Marghani, V.; Amaral, D. C.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Rezende, S.; Manzato, M.. Participação em banca de Lucelindo Dias Ferreira Junior. Definição do campo das propriedades em aplicações de Sistema de Engenharia Kansei utilizando inputs de consumidores em lojas virtuais. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade de São Paulo.

33.
André C. P. L.F. de Carvalho. Participação em banca de Varun Kumar Ojha. Feature Selection and Function Approximation Using Adaptive Algorithms. 2016. Tese (Doutorado em Computer Science) - Technical University de Ostrava.

34.
Carvalho, André; VALENCA, M.; Bastos Filho, C. J. A.; Ferreira, Tiago A.; de Mattos Neto, P. S. G.. Participação em banca de João Fausto Lorenzato de Oliveira. Sistema Híbrido Evolucionário Baseado em Decomposição para Previsão de Séries Temporais. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

35.
Dardenne, L.; Carvalho, André; Ferreto, T.; SOUZA, O. N.; Ruiz, D.. Participação em banca de Renata de Paris. An Effective Method to Optimize Docking- Based Virtual Screening in a Clustered Fully-Flexible Receptor Model Deployed on Cloud Platforms. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

36.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Santos, Eulanda; GOLDBARG, E.; de Araújo, Daniel; Canuto, A.. Participação em banca de Antonino Alves Feitosa Neto. Metaheurísticas de Otimização Tradicionais e Híbridas Utilizadas Para Construção de Comitês de Classificação. 2016. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

37.
Scorzafave, L. G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Hruschka JR, E.; Bueno, R.; Ciferri, R.. Participação em banca de Sergio Ricardo Borges Junior. SEnsembles ? uma abordagem para melhorar a qualidade das correspondências de instâncias disjuntas em estudos obsevacionais explorando características idênticas e ensembles de regressores. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

38.
Gudwin, R.; CAMARGO, H.; Tinós, R.; Carvalho, A.C.P.L.F.; Hruschka, E.. Participação em banca de Jonathan de Andrade Silva. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

39.
Carvalho, A.C.P.L.F.; Carvalho, F. A. T.; Bedregal, B.; Canuto, A.; Santiago, Regivan; Santana, Fagner. Participação em banca de Liliane Ribeiro da Silva. Uma Plataforma Intervalar para Agrupamentos de Dados. 2015. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

40.
Torres, R.; André C. P. L. F. Carvalho; Lorena, Adriano; Ludermir, Teresa; Cavalcanti, G.; Ren, T.. Participação em banca de Tiago Buarque Assunção de Carvalho. Agrupamento-de-Pixels e Autofaces-Fracionário para Reconhecimento de Faces. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

41.
Orgambide, A.; André C. P. L. F. Carvalho; SILVA, P. J. S. E.; Sussner, P.; Hirata Jr., R.. Participação em banca de Jorge Luis Guevara Diaz. Modelos de aprendizado usando metodos de kernel, conjuntos fuzzy e medidas de probabilidade. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

42.
Vellasco, M.; de Carvalho, André C.P.L.F.; Ferreira, Tiago A.; Macedo, A. M.; Stosic, B.. Participação em banca de Adenilton José da Silva. Artificial neural network architecture selection in a quantum computer. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

43.
DINIZ-FILHO, JOSÉ ALEXANDRE F.; TELLES, MARIANA P. C.; de Carvalho, André C.P.L.F.; Ralha, Célia; Walter, M. E. M. T.. Participação em banca de Shana Schlottfeldt Santos. Otimização Multiobjetivo Aplicada ao Planejamento Sistemático de Conservação para Espécies de Plantas do Cerrado Brasileiro. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade de Brasília.

44.
Brandão, M.; Matioli, S.; André Carlos Ponce Leon Ferreira de Carvalho; Bruno, O.; Tinós, R.. Participação em banca de Lariza Laura de Oliveira. Algoritmos Evolutivos Aplicados na Investigação da Adaptabilidade do Código Genético. 2015. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.

45.
Soares, C. M.; de Carvalho, A.C.P.L.F.; RAMALHO, Geber; Fidalgo. R.; VASCONCELOS, G. C.. Participação em banca de Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto. COMOVI: Um Framework para Transformação de Dados em Aplicações de Credit Behavior Scoring Baseado no Desenvolvimento Dirigido por Modelos. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

46.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bastos Filho, C. J. A.; Ferrari, R.; Bocatto, L.; Attux, R.. Participação em banca de Paulo Sérgio Prampero. Novas Abordagens para Otimização Multimodal Baseadas em Enxames de Partículas e Clusterização. 2014. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

47.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; DELGADO, M. R.; NIEVELA, J.; COELHO, Leandro; Pozo A. T. R.. Participação em banca de Arion de Campos Junior. O uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos. 2014. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

48.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Medeiros, C. B.; Omar, N.; Silva, L. A.; SILVA, Leandro Nunes de Castro. Participação em banca de Daniel Gomes Ferrari. Seleção de Algoritmos para a Tarefa de Agrupamento de Dados: Uma Abordagem via Meta-Aprendizagem. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

49.
Zadrozny, B; Pappa, G.; Hruschka JR, E.; Gama, João; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Elaine Ribeiro de Faria. Detecção de novidade em fluxos contínuos de dados. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

50.
Walter, M. E. M. T.; Baranauskas, J. A.; Nicoletti, Maria Do Carmo; Ciferri, C. D. A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Ivani de Oliveira Negrão Lopes. Analysis of microRNA precursors in multiple species by data mining techniques. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

51.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bastos Filho, C. J. A.; Cavalcanti, G.; de Souza, R. M.C.R.; Carvalho, F. A. T.. Participação em banca de George Gomes Cabral. Classificação com Exemplos de Uma Única Classe Baseada na Busca pelos Limites das Características do Problema. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

52.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Basgalupp, M.; Barros, R.; Ruiz, D.. Participação em banca de Luciano Costa Blomberg. Um Algoritmo Evolutivo para Indução de Árvores de Regressão Robusto a Valores Ausentes. 2014. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

53.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Coelho, A. L.; Carvalho, B. M.; Santos, A. M.; Canuto, A.. Participação em banca de Diego Silveira Costa Nascimento. Novas Abordagens para Configurações Automáticas dos Parâmetros de Controle em Comitês de Classificadores. 2014. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

54.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, M. G. A.; Santos, R. W.; BLEICHER, L.; Campos Filho, F. F.; Meira, W.. Participação em banca de Sabrina de Azevedo Silveira. ENZYMAP: Explorando metadados protéicos para modelagem e previsão de mudanças de anotação no UNIPROT/SWISS-PROT. 2013. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade Federal de Minas Gerais.

55.
Pappa, G.; Zadrozny, B; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Barbosa, V.; Zaverucha, G.. Participação em banca de Cristiano Grijó Pitangui. Programação em lógica indutiva através de algoritmo estimador de distribuição e cláusula mais específica. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

56.
Finger, M; Feltrim, V. D.; Hruschka JR, E.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; ALUISIO, S.. Participação em banca de Arnaldo Candido Junior. Análise bidirecional da língua na simplificação sintática em textos do português voltada à acessibilidade digital. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

57.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Davila, A. M. R.; Lima, B. S. L. P.; Bhaya, Amit; Kaszkurewicz, E.. Participação em banca de Margarita Ruiz Olazar. Uma metodologia para descoberta de marcadores genéticos por associação. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

58.
Zadrozny, B; Hruschka JR, E.; SILVA, I. N.; Gama, João; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Rosane Maria Maffei Vallim. Mineração de fluxos contínuos de dados para jogos de computador. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

59.
Shinoda, A.; Hruschka JR, E.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, A. C. B.; Maciel, C.. Participação em banca de Soledad Espezua Llerena. Aplicação da técnica de Projection Pursuit na redução dimensional de problemas de alta dimensão e poucas amostras. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

60.
Carvalho, F. A. T.; Hruschka JR, E.; Delben, A.; Mello, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de José Augusto Andrade Filho. Definição automática da quantidade de atributos selecionados em tarefas de agrupamento de dados. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

61.
Gina Maria Barbosa de Oliveira; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nicoletti, Maria Do Carmo; CAMARGO, H.; Hruschka JR, E.. Participação em banca de Laurence Rodrigues do Amaral. Aplicando Princípios de Aprendizado de Máquina na Construção de um Biocurador Automático para Gene Ontology (GO). 2013. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

62.
Becker, Karin; Ruiz, D.; Zadrozny, B; Lopes, Alneu; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Ricardo Cerri. Redes neurais e algoritmos genéticos para problemas de classificação hierárquica multirrótulo. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

63.
Pappa, G.; Merschmann, L. H.; Von Zuben, F.; Romero, R. F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Rodrigo Barros. Automatic design of decision tree induction algorithms. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

64.
Souza, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Von Zuben, F.; Romano, M.; Lyra Filho, C.. Participação em banca de Hugo Valadares Siqueira. Máquinas Desorganizadas para Previsão de Séries de Vazões. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

65.
Cavalcanti, G.; Prati, R.; Hruschka JR, E.; Soares, C. M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de André Luis Debiaso Rossi. Meta-aprendizado aplicado a fluxos contínuos de dados. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

66.
Cavalcanti, G.; Ribeiro, Carlos; CAMARGO, H.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Liang,. Z.. Participação em banca de Thiago Henrique Cupertino. Aprendizado de máquina via processos dinâmicos em redes complexas. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

67.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zanchettin, C.; Dória Neto, A. D.; GOLDBARG, E.; Canuto, A. M. P.. Participação em banca de Laura Emanuella Alves dos Santos Santana. Otimização em comitês de classificadores: uma abordagem baseada em filtro para seleção de subconjunto de atributos. 2012. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

68.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Soares, V.; Dória Neto, A. D.; Burlamaqui, A.; Gonçalves, L. M. G.. Participação em banca de João Carlos Xavier Jr. NatalGIS: Um sistema multiagente de recomendação de informações geográficas baseado em agrupamento de dados relacionais. 2012. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

69.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; SEIXAS, J. M.; Braga, Arthur Plínio de Souza; Barroso, G.; BARRETO, G.. Participação em banca de José Maria Pires de Menezes Júnior. Contribuições ao Problema de Predição Recursiva de Séries Temporais Univariadas Usando Redes Neurais Recorrentes. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará.

70.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Carvalho, S.V.; Hirata, C.; Bezerra, U.; Francês, R.. Participação em banca de Guilherme Augusto Conder. Um framework para a previsão de cenários, com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos, para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Pará.

71.
TORRES, R. S.; Silva Filho, A. C. R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Andricopulo, A; COSTA, L.. Participação em banca de Mauro Miazaki. Estudo da forma, função e expressão gênica em neurociência. 2012. Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo.

72.
Pappa, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Dória Neto, A. D.; Bedregal, B.; Canuto, A. M. P.. Participação em banca de Araken de Medeiros Santos. Investigando a Combinação de Técnicas de Aprendizado Semissupervisionado e Classificação Hierárquica Multirrotulo. 2012. Tese (Doutorado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

73.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Esteves, G.; Queiroz, V. B.; Cavalcanti, G.; Prudêncio, R.. Participação em banca de Thais G. Rego. Predição da expressão gênica a partir das histonas de ligação de fatores de transcrição utilizando modelo de mistura de regressão linear. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

74.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; MENDES, R.; Souto, P.; Oliveira, P. G.; Camacho, R.. Participação em banca de Ruy César Ramos Filho. HARVARD- um sistema para extração automática de conhecimento. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia de Informática) - Universidade do Porto.

75.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Rodrigues, T; Pappa, G.; BLEICHER, L.; MINARDI, R. C. M.; Meira, W.. Participação em banca de Douglas Eduardo Valente Pires. CSM: Uma assinatura para grafos biológicos baseada em padrões de distâncias. 2012. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade Federal de Minas Gerais.

76.
HERAI, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; ENEMBRECK, F.; Paraíso, E.; NIEVELA, J.; Ávila, B.. Participação em banca de Mauri Ferrandin. Classificação hierárquica utilizando análise formal de conceitos. 2012. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

77.
Prudêncio, R.; Ochi, L. S.; Hruschka JR, E.; Soares, C.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Jorge Kanda. Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

78.
Evukoff, Alexandre; Baccalá, L. A.; Lotufo, R. A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; COSTA, L.. Participação em banca de MATHEUS PALHARES VIANA. Caracterização e modelagem de redes biológicas geográficas. 2011. Tese (Doutorado em Doutorado em Fisica Aplicada - Instituto de Física de São Carlos/USP/SÃO CA) - Universidade de São Paulo.

79.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lima Neto, F.; Souto, Marcílio Carlos Pereira de; Prudêncio, R.; Zanchettin, C.. Participação em banca de Leandro Maciel Almeida. Construção de sistemas de múltiplos classificadores por meio da hibridização e otimização de técnicas de agrupamento e classificação de dados. 2011. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

80.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; VALENCA, M.; Souto, Marcílio Carlos Pereira de; Prudêncio, R.; Zanchettin, C.. Participação em banca de Aida Araújo Ferreira. Um Método para Design e Treinamento de Reservoir Computing Aplicado à Previsão de Séries Temporais. 2011. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

81.
BARRETO, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ferreira, V. H.; PETRAGLIA, M.; CALOBA, Luis Pereira. Participação em banca de José Márcio Faier. Análise de componentes independentes para a monitoração da qualidade de dados em séries temporais. 2011. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

82.
Pelaez, F; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zhao, Liang; Tinós, R.; Silva Filho, A. C. R.. Participação em banca de Lucas Baggio Figueira. Reconhecimento de Padrões Usando uma Rede Neural Pulsada Inspirada no Bulbo Olfatório. 2011. Tese (Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia) - Universidade de São Paulo.

83.
Pappa, G.; Plastino, A.; Lorena, A. C.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Monard, M.. Participação em banca de Jean Metz. Abordagens para aprendizado semissupervisionado multirrótulo e hierárquico. 2011. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

84.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Santos Filho, A. L.; SARMIENTO, J. A.; Justo Filho, J. F.; RAMIREZ, Francisco Javier. Participação em banca de Aislan Foina. Sistema de seleção automática de conteúdo televisivo escalável baseado em redes de sensores. 2011. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

85.
Ruiz, D.; Pappa, G.; Von Zuben, F.; Hruschka, E.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Marcio Porto Basgalupp. LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

86.
OLIVEIRA, S.; FRANCA, P.; Pureza, V.; Toledo, F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento. Meta-heurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

87.
Fogliatto, F.; Cordeiro, G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Oliveira, Wilson de; Prudêncio, R.. Participação em banca de Marco Antonio de Oliveira Domingues. Métodos Robustos em Regressão Linear para Dados Simbólicos do Tipo Intervalo. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

88.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Ludermir, Teresa; Massa, R.; Cavalcanti, G.; Lima Neto, F.. Participação em banca de Roberto Ângelo Fernandes Santos. Um Método para Segmentação Automática. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

89.
Soares, C.; Prudêncio, R.; Von Zuben, F.; SILVA, I. N.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Bruno Feres de Sousa. Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

90.
Von Zuben, F.; CAMARGO, H.; SILVA, I. N.; Zhao, Liang; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Débora María Rossi de Medeiros. Análise de dados por meio de agrupamento fuzzy semi-supervisionado e mineração de textos. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

91.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; NOBRE, F. F.; Couto-Fernandez, J. C.; Tanuri, A.; Souza, M. N.; BRINDEIRO, R.. Participação em banca de Robson Mariano da Silva. Identificação de mutações de resistência do HIV-1 aos inibidores antiretrovirais da protease usando algoritmos genéticos e kernek de Fisher discriminante. 2009. Tese (Doutorado em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

92.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zadrozny, B; Ziviani, N; Laender, A.; Gonçalves, M. A.; Meira, W.. Participação em banca de Leonardo Chaves Dutra da Rocha. Contextos temporais: classificação eficiente de texto em coleções de documentos evolutivas. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

93.
Zadrozny, B; de Carvalho, A. C. P. L. F.; ZAKI, M.; Laender, A.; Gonçalves, M. A.; Meira, W.. Participação em banca de Adriano Veloso. Classificação Associativa sob Demanda. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

94.
TAKAHASHI, R.; LAZARO, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo; Bretas, N.. Participação em banca de Augusto Cesar dos Santos. Algoritmo evolutivo computacionalmente eficiente para reconfiguração de sistemas de distribuição. 2009. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

95.
GALANTE, P. A.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; RUIZ, E.; PASSOS JR, G. A.; Silva Jr., W. A.. Participação em banca de Israel Tojal da Silva. Uma Plataforma Computacional para Análise de Expressão Diferencial Múltipla. 2009. Tese (Doutorado em Genética USP-RP) - Universidade de São Paulo.

96.
Almeida, V.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lamb, L. C.; BORDINI, R. H.. Participação em banca de Ricardo Matsumura de Araújo. Memetic Networks: Problem-Solving with Social Network Models. 2009. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

97.
TAKAHASHI, R.; MAGELA NETO, O.; Tinós, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo. Participação em banca de Vinícius Veloso de Melo. Técnicas de aumento de eficiência para metaheurísticas aplicadas a problemas de otimização global contínua e discreta. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

98.
Russo, C. A. M.; SILVA, I. N.; Romero, R. F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Delbem, Alexandre Claudio Botazzo. Participação em banca de Waldo Gonzalo Cancino Ticona. Algoritmos evolutivos multi-objetivo para a reconstrução de árvores filogenéticas. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

99.
Ludermir, Teresa; Zaverucha, Gerson; SILVA, I. N.; Monard, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Eduardo Jaques Spinosa. Detecção de novidade com aplicação à fluxos contínuos de dados. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

100.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zaverucha, Gerson; Cordeiro, G.; de Souza, R. M.C.R.; Ludermir, Teresa. Participação em banca de Eufrásio de Andrade Lima Neto. Modelos de Regressão para Dados Simbólicos de Natureza Intervalar. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

101.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Zaverucha, Gerson; Souto, Marcílio Carlos Pereira de; Prudêncio, R.; Carvalho, F. A. T.. Participação em banca de Cleber Zanchettin. Otimização Global em Redes Neurais Artificiais. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

102.
CYBIS, H. B. B.; KABBACH JR, F. I.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; SORIA, M. H. A.; SETTI, J.. Participação em banca de Márcia Lika Mon-Ma. Adaptação do HCM-2000 para rodovias de pista simples com faixas adicionais típicas do estado de São Paulo. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

103.
Cláudio, D.; Portela, A. A. A.; JORDAN, G. C.; SOUSA, J. L. V. A. E.; Ramada, G. C. G. V.; GORDON, M. G. G.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Brehm, A. M. D.. Participação em banca de Luiz Carlos Guerreiro Lopes. Algoritmos Genéticos Híbridos para a Resolução Numérica de Sistemas de Equações Não Linerares. 2008. Tese (Doutorado em Matematica aplicada) - Universidade da Madeira.

104.
Oliveira, P P B; RAMIREZ, Francisco Javier; SILVA, I. N.; Zhao, Liang; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Rodrigo Elias Bianchi. Extração de conhecimento simbólico em técnicas de aprendizado de máquina caixa-preta por similaridade de rankings. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

105.
Costa, A. H. R.; REIS, M. J. D.; Pizzolato, E. B.; Romero, R. F.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Cláudio Adriano Policastro. Arquitetura robótica inspirada na análise de comportamento. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

106.
Adi, S.; WALTER, M. E.; Araújo, H.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Nicoletti, Maria Do Carmo. Participação em banca de Luciana Montera. SimAffling ? um ambiente computacional para suporte e simulação do processo de DNA shuffling. 2008. Tese (Doutorado em Biotecnologia) - Universidade Federal de São Carlos.

107.
COLACO, M. J.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Artioli, V.; MARQUES, F. D.; SELEGHIM JR, Paulo. Participação em banca de Grazieli Carosio. Tomografia de Escoamentos Multifásicos por Sensoriamento Elétrico ? Desenvolvimento de Algoritmos Genéticos Paralelos para a Solução do Problema Inverso. 2008. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade de São Paulo.

108.
Fonseca, F.; SOUZA, J. M.; FORTES, R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Traina, Agma Machado. Participação em banca de Gisele Busichia Baioco. Modelo de Custos para Consulta por Similaridade em Espaços Métricos. 2007. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

109.
Pozo, A.; CAMARGO, H.; REIS, F. R.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Monard, M.. Participação em banca de Adriano Pila. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas. 2007. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

110.
LIRA, Milde Maria da Silva; SERNI, Paulo José Amaral; de Carvalho, A. C. P. L. F.; OLESKOVICZ, M.; Mendes, Adriano Alber de França. Participação em banca de Odilon Delmont Filho. Um algoritmo para detecção, localização e classificação de disturbios na qualidade de energia elétrica utilizando a transformada wavelet. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

111.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Evukoff, Alexandre; Lopes, U. G.; Souza, M. N.; NOBRE, F. F.. Participação em banca de Marcelo Ribeiro Alves. Seleção de Genes Preditivos por Modelo Evolutivo e Recursivo em Microarranjos de DNA de Malignidades Humanas. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

112.
SILVA, E. H. T.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; SOGAYAR, M. C.; Campos, C. P.; Ferreira, C. E.. Participação em banca de André Fujita. Análise de Dados de Expressão Gênica: normalização de microarrays e modelagem de redes regulatórias. 2007. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.

113.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; EBECKEN, N.; Bicharra, A. C.; Zadrozny, B; Plastino, A.. Participação em banca de Luiz Henrique de Campos Merschmann. Classificação Probabilística Baseada em Análise de Padrões. 2007. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

114.
Cozman, F.; Goldenstein, S.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Carvalho, A.; WAINER, J.. Participação em banca de Jorge Eduardo de Schoucair Jambeiro Filho. Tratamento Bayesiano de Interações entre Atributos de Alta Cardinalidade. 2007. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

115.
SILVA, I. N.; TEIXEIRA, M.; MORANDIN JR., O.; de Carvalho, A. C. P. L. F.; SILVA, R. M.. Participação em banca de Fabiana Cristina Bertoni. Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

116.
Pedro Larranaga; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Domingos Cardoso; Ana Maria Breda; Carlos Bento; Gama, João. Participação em banca de Gladys Castillo Jordan. Adaptive Learning Algorithms for Bayesian Network Classifiers. 2006. Tese (Doutorado em Matemática) - Universidade de Aveiro.

117.
Carvalho, F. A. T.; Lorena, Luiz Antonio; CAMARGO, H.; Monard, M.; de Carvalho, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Katti Faceli. Um framework para análise de agrupamento baseado na combinação multi-objetivo de algoritmos de agrupamento. 2006. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

118.
de Carvalho, A. C. P. L. F.; Bazan, Ana; Evukoff, Alexandre; EBECKEN, N.; Bhaya, Amit. Participação em banca de Ricardo Linden. Sistemas Inteligentes Híbridos para Extração de Conhecimento de Conjuntos de Dados. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

119.
Ribeiro, Leila; Almeida, Nalvo Franco de; de Carvalho, A. C. P. L. F.; Lago, Alair Pereira Do; Ferreira, C. E.. Participação em banca de Said Sadique Adi. Identificação de genes por comparação de seqüências. 2005. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.