CVNLP PPI: Residência em TIC 13 - Heterogeneous Computing for Computational Vision and Natural Language Processing - Programas e Projetos Prioritários (PPI) - MCTI, Softex

Solange Oliveira Rezende

Solange Oliveira Rezende, professora Titular no Departamento de Ciências de Computação do ICMC-USP, é licenciada em Ciências Habilitação em Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU) (1986), mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1990) e doutora em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos (1993). Realizou pós-doutorado na Universidade de Minnesota, USA (1995-1996). Atuou como Assistente Técnico administrativo IV junto a Pró-reitoria de Pós-graduação da USP (2003-2006); Coordenadora da Câmara de Normas e Recursos da Pró-reitoria de Pós-graduação da USP (2007-2010); Coordenadora da Comissão Assessora Especial de Acompanhamento, Análise e Avaliação dos Cursos de Extensão Universitária da Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2013-2015); Coordenadora da Câmara de Avaliação dos NACEs da Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2015); Vice-Coordenadora do Programa Giro Cultural, Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP (2014). No âmbito do ICMC foi Presidente da Comissão de Cultura e Extensão; Coordenação do Programa de Pós-graduação CCMC, Presidente da Comissão de Pós-graduação, Presidente da Comissão de Comunicação e Divulgação Científica. Membro da comissão Especial de Inteligência Artificial da Sociedade Brasileira de Computação por 3 gestões. É assessora ad hoc da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo e atualmente membro do Conselho Consultivo do CNPq.Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial (IA), atuando principalmente nos temas relacionados com Aquisição de Conhecimento para Tomada de Decisão envolvendo Mineração de Dados e Textos, Análise de Sentimentos e Sistemas de Recomendação. Atua como pesquisadora no LABIC e no C4AI. É Coordenadora do MBA em Inteligência Artificial e Big Data que é uma especilização do Departamento de Ciências de Computação do ICMC/USP. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/8526960535874806 (10/01/2025)
  • Rótulo/Grupo: Orientador
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências de Computação e Estatistica. Av. Trabalhador Sãocarlense, 400 CaixaPostal 668 13560-970 - Sao Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 668 Telefone: (16) 33739659 Fax: (16) 33739751 URL da Homepage: http://www.icmc.usp.br/
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (44)
    1. 2024-Atual. Desenvolvimento de Grandes Modelos de Língua para Aplicações no Domínio Jurídico
      Descrição: O projeto proposto no âmbito do Programa de Pesquisa em Políticas Públicas (PPPP FAPESP) visa melhorar a gestão pública da Procuradoria-Geral da Fazenda Nacional (PGFN) por meio de inteligência artificial (IA) em suas atividades jurídicas, em particular, com uso de grandes modelos de língua para análise de processos. A PGFN é responsável por representar a União em questões fiscais, realizar cobranças judiciais e administrativas de créditos tributários e fornecer assessoria ao Ministério da Fazenda. Uma das principais dificuldades atuais é a classificação manual das matérias presentes nas petições iniciais dos processos, um processo demorado e propenso a erros. Outro desafio é a medição do êxito dos processos em diferentes instâncias judiciais. Atualmente, os procuradores da PGFN enfrentam dificuldades em identificar de forma sistemática as chances de sucesso em cada etapa do processo, o que dificulta o planejamento estratégico e a alocação adequada de recursos. Além disso, o projeto busca criar um identificador automatizado de processos com matérias novas ainda não listadas. A PGFN enfrenta o desafio de acompanhar e reagir de forma ágil a estratégias coordenadas por grandes escritórios de advocacia, que testam novas teses tributárias em diferentes estados do Brasil. A detecção manual dessas teses é extremamente difícil devido ao volume de processos ingressantes. A criação de um identificador automatizado permitiria uma atuação proativa da PGFN, possibilitando a elaboração centralizada e urgente de modelos de contra-argumentos para combater eficazmente essas teses desde o seu surgimento, evitando perdas financeiras significativas para a União. Para alcançar esses objetivos, é realizada uma parceria com o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos. A ideia geral é avançar no desenvolvimento de grandes modelos de língua (LLM, do inglês Large Language Models), que sejam abertos e permissivos. A colaboração com a academia permite utilizar conhecimento técnico-científico para estender as LLMs abertas e personalizar os modelos conforme as necessidades da PGFN no cenário jurídico, impulsionando significativamente a eficácia e eficiência do sistema, além de possibilitar a colaboração contínua e o desenvolvimento de inovações no domínio jurídico. Os resultados esperados do projeto são divididos em curto, médio e longo prazo. A curto prazo, já se prevê uma avaliação comparativa dos grandes modelos de língua pré-treinados em relação à classificação de matérias tributárias, previsão do êxito de processos judiciais e desenvolvimento de um peticionador automatizado de contestações e recursos. Isso será viabilizado através do desenvolvimento de um módulo de engenharia de prompt, permitindo que os modelos pré-treinados sejam rapidamente condicionados para realizar tarefas específicas da PGFN com poucos exemplos rotulados. A médio prazo, será desenvolvido o ajuste de vocabulário de uma LLM usando córpus textuais históricos da PGFN, visando aumentar o desempenho de tarefas de classificação de processos e apoio à medição de êxito e identificação precoce de novas teses tributárias. A longo prazo, o projeto visa o desenvolvimento de uma LLM própria para PGFN, a partir de ajuste fino de uma LLM pré-treinada, tornando-a mais robusta para o domínio jurídico. Esta LLM será capaz de lidar com tarefas por meio de zero-shot prompt learning, que permitem seu uso em novas tarefas na ausência de dados de treinamento. Para realizar tal ajuste fino de uma LLM, está prevista a criação de uma base de dados treinamento com instruções de alta qualidade, com acompanhamento da área técnica da PGFN, sendo este também um resultado científico relevante, possibilitando a continuidade e a expansão das pesquisas na área jurídica e auxiliando a PGFN em suas atividades futuras.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Thiago de Paula Faleiros - Integrante / MARCACINI, RICARDO MARCONDES - Coordenador / Diego Furtado Silva - Integrante / Fábio Manoel França Lobato - Integrante / Diego Raphael Amâncio - Integrante / Silvio Levcovitz - Integrante / Nils Ever Murrugarra Llerena - Integrante / Osvaldo Novais de Oliveira Junior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    2. 2023-Atual. Computação Heterogênea para Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural
      Descrição: Trata-se de um projeto de pesquisa no âmbito das Ciências da Computação, em subáreas inter-relacionadas de grande destaque atual e de interesse acadêmico e industrial, a saber: Processamento de Imagens e Processamento de Linguagem Natural. Com a análise, a modelagem e o tratamento computacional de dados de imagens e de língua, prevê-se o avanço da fronteira de conhecimento nessas frentes e, consequentemente, das aplicações relacionadas a essas duas modalidades complementares de dados... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Marcelo Finger - Integrante / Sandra Maria Aluísio - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Integrante / Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - Integrante / Ariani Di Felippo - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Integrante / Fabio Gagliardi Cozman - Integrante / Arnaldo Candido Junior - Integrante / Miguel Oliveira Junior - Integrante / Norton T. Roman - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante. Financiador(es): Sociedade para Promoção da Excelência do Software Brasileiro - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Trata-se de um projeto de pesquisa no âmbito das Ciências da Computação, em subáreas inter-relacionadas de grande destaque atual e de interesse acadêmico e industrial, a saber: Processamento de Imagens e Processamento de Linguagem Natural. Com a análise, a modelagem e o tratamento computacional de dados de imagens e de língua, prevê-se o avanço da fronteira de conhecimento nessas frentes e, consequentemente, das aplicações relacionadas a essas duas modalidades complementares de dados. Financiador(es): Sociedade para Promoção da Excelência do Software Brasileiro - Auxílio financeiro.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Sandra Maria Aluísio - Coordenador / Marcelo Finger - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - Integrante / Arnaldo Candido Junior - Integrante / Ariani Di Felippo - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Fabio Gagliardi Cozman - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Integrante / Miguel Oliveira Junior - Integrante / Norton T. Roman - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante.
      Membro: Sandra Maria Aluísio.
      Descrição: Projeto de Pesquisa Desenvolvimento e Inovação (PD\&I) em Tecnologia de Informática e Comunicação (TIC), no âmbito dos programas e projetos de interesse nacional na área de informática e automação considerados prioritários (PPI) pelo Comitê da Área de Tecnologia da Informação -- CATI, do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações, com recursos da Lei nº 8.248/91. Trata-se assim de um projeto de pesquisa no âmbito das Ciências da Computação (Convênio USP 1014984, Processo 22.1.13242.01.0), em Processamento de Imagens e Processamento de Língua Natural.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Norton Trevisan Roman - Integrante / Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - Coordenador / Ariani Di Felippo - Integrante.
      Membro: Norton Trevisan Roman.
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Coordenador / Roberto Hirata Junior - Integrante / Thiago Salgueiro Pardo - Integrante. Financiador(es): Sociedade para Promoção da Excelência do Software Brasileiro - Auxílio financeiro.
      Membro: Nina Sumiko Tomita Hirata.
      Descrição: Trata-se de um projeto de pesquisa no âmbito das Ciências da Computação, em subáreas inter-relacionadas de grande destaque atual e de interesse acadêmico e industrial, a saber: Processamento de Imagens e Processamento de Língua Natural. Com a análise, a modelagem e o tratamento computacional de dados de imagens e de língua, prevê-se o avanço da fronteira de conhecimento nessas frentes e, consequentemente, das aplicações relacionadas a essas duas modalidades complementares de dados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ariani Di Felippo - Coordenador / Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - Integrante / Sandra Maria Aluísio - Integrante / Arnaldo Cândido Jr. - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Norton Trevisan Roman - Integrante / Fabio Gagliardi Cozman - Integrante / Roberto Marcondes Cesar Junior - Integrante / Miguel Oliveira Junior - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Nina Sumiko Tomita Hirata - Integrante. Financiador(es): Sociedade para Promoção da Excelência do Software Brasileiro - Auxílio financeiro.
      Membro: Ariani Di Felippo.
    3. 2023-Atual. Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial para a Indústria
      Descrição: O objetivo desta proposta é apresentar a estratégia para a criação do Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial (IA) para a Indústria (CPA-IA), reconhecido a nível nacional e internacional por meio da pesquisa, desenvolvimento e implementação de uma plataforma digital aberta multiusuário de ciência de dados e IA para a Indústria 4.0, a fim de alavancar a modernização, a competitividade, e o desenvolvimento científico e tecnológico da indústria nacional por meio da aceleração e popularização da aplicação da IA para os diversos setores da indústria, para micro, pequenas, médias e grandes indústrias. Isto permitirá, enquanto ferramenta, que o Governo Brasileiro disponibilize um ambiente digital de Inteligência Artificial Industrial (I-AI), dando base à modernização dos processos produtivos e à geração de novos negócios intensivos em conhecimento. O desenvolvimento desta plataforma se dará por uma rede de pesquisadores que compartilhará seu conhecimento em projetos de pesquisa integrados e interdisciplinares. A integração de competências e experiências em IA da rede habilitará um plano nacional de educação e difusão do conhecimento, com a formação de recursos humanos qualificados. Todas estas atividades levarão à geração de produtos inovadores e de propriedade intelectual, gerando patentes e registros de software, fomentando a transferência das tecnologias criadas para os setores público e privado, ao mesmo tempo em que busca a criação de oportunidades inovadoras para o desenvolvimento sustentável e ético da indústria.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Davidson Martins Moreira - Integrante / Claudio Fabiano Motta Toledo - Integrante / fernando luiz pellegrini pessoa - Integrante / Herman Augusto Lepikson - Integrante / Hernane Borges de Barros Pereira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    4. 2022-Atual. The Role of Chemistry in Holobiont Adaptation
      Descrição: Um holobionte é constituído por um hospedeiro e toda a sua comunidade ecológica de microorganismos associados. É uma unidade evolutiva e a seleção de holobiontes é uma importante força evolucionária. Uma característica que ainda é pouco abordada é o papel dos metabólitos secundários nas relações microorganismos-hospedeiro, bem como nas interações quimicamente mediadas entre holobiontes (o conjunto micróbio-hospedeiro) e o ambiente. Nesta proposta, pretendemos investigar: aspectos selecionados da Química de esponjas marinhas holobiontes e como a Química influencia no sucesso evolutivo de esponjas marinhas; como microorganismos participam na transferência química de presas para predadores no ambiente marinho; a Química de grupos selecionados de invertebrados marinhos e de microorganismos associados a invertebrados e plantas, visando a obtenção de novas substâncias químicas bioativas; para explorar ainda mais a Química e a Biologia de "lead compounds" já obtidos, a fim de elaborar estruturas bioativas mais ativas e estruturalmente menos complexas, com o objetivo de explorar ainda mais a Farmacologia desses compostos; investigar a biossíntese de dois grupos selecionados de metabólitos microbianos, a fim de revelar aglomerados de genes e enzimas envolvidas em etapas biossintéticas e prever modificações estruturais de Bioengenharia para melhorar sua atividade biológica; desenvolver uma abordagem inédita para a seleção automatizada de microorganismos. O objetivo final é responder a perguntas desafiadoras, a fim de avançar o conhecimento da adaptação holobiontes, e explorar produtos químicos úteis que influenciam a adaptação dos holobiontes e que resultam no sucesso dos holobiontes na natureza.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Rafael Guido - Integrante / Severino M. Alencar - Integrante / Taicia Fill - Integrante / Antônio G. Ferreira - Integrante / Camila M. Crnkovic - Integrante / Danilo C. Miguel - Integrante / Eduardo Hajdu - Integrante / Fernanda F. Cavalcanti - Integrante / Fernanda Gadelha - Integrante / Leandro M. Vieira - Integrante / Marcelo Brocchi - Integrante / Igor D. Jurberg - Integrante / Raquel A. dos Santos - Integrante / Ricardo M. Marcacini - Integrante / Ronaldo A. Pilli - Integrante / Rosana M. Rocha - Integrante / Simone P. Lira - Integrante / Tiago Venâncio - Integrante / Vinicius Padula - Integrante / Roberto G.S. Berlinck - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    5. 2021-Atual. Aprendizado de máquina para otimizar sistema de gestão de relacionamento com os clientes nas mídias sociais
      Descrição: O crescente uso de redes sociais impactou significativamente na forma com a qual as empresas se relacionam com os seus clientes. Tais mídias tornaram-se um novo meio de comunicação entre estes atores, mas também representam um repositório valioso sobre a reputação de marcas, produtos e serviços. Este fenômeno fez surgir o conceito de gestão de relacionamento com os clientes por intermédio de redes sociais, conhecido pelo acrônimo Social CRM. O Social CRM inclui estratégias, processos e tecnologias para integrar as redes sociais aos sistemas tradicionais de gestão de relacionamento com os clientes. O Social CRM vem cada vez mais sendo utilizado para o entendimento das empresas em relação à percepção dos consumidores quanto aos seus produtos, serviços e propagandas. Entretanto, a área de Social CRM envolve diversos desafios, principalmente pelo fato das opiniões expressas pelos consumidores em portais e redes sociais estarem em formato textual, o qual é um tipo de dado não estruturado. Nesses textos, além de etapas de limpeza, padronização e estruturação necessária para algoritmos de aprendizado de máquina, os quais serão utilizados neste projeto para automação de tarefas e extração de conhecimento, é necessário identificar algumas partes importantes no texto, como os aspectos de um produto ou serviço. Além disso, há a necessidade de em determinadas aplicações ter que informar a categoria dos textos, por exemplo, sentimento positivo ou sentimento negativo, ou se um texto é sobre vendas, divulgação, ou feedback de um consumidor. Por fim, os textos dessas mídias geralmente são curtos, o que impõe desafios adicionais ao aprendizado de máquinas em dados textuais. Com isso, esse projeto visa investigar, propor e implementar técnicas de aprendizado de máquina para a extração de conhecimento e automação de tarefas na gestão de relacionamento com clientes, além da disponibilização de um serviço contendo os principais métodos resultantes da pesquisa. A saber, serão investigados e desenvolvidos (i) métodos de extração de aspectos a partir de textos de consumidores extraídos em plataformas de reclamação, com o objetivo de obter qual o produto ou serviço se trata uma determinada reclamação; (ii) métodos de classificação semi supervisionada de categorias de marketing para textos de consumidores provenientes de redes sociais, com o objetivo de diminuir a quantidade de exemplos rotulados necessária para obter a automação de maneira satisfatória; (iii) métodos de predição para o score de engajamento de consumidores em relação a postagens em mídias sociais, para definir prioridades de atendimento e de marketing (pré-venda e pós-venda); por fim, os métodos supramencionados serão integrados em um (iv) sistema de informação inteligente voltado para Social CRM. Além dos potenciais de inovação técnico-científico nas áreas de análise de redes sociais, inteligência artificial e business, setores estratégicos para o desenvolvimento econômico nacional, o presente projeto também viabiliza a construção de uma rede de pesquisa multidisciplinar e o desenvolvimento de produtos que atendam as necessidades mercadológicas de empresas que usam as redes sociais para a gestão de relacionamento com os clientes. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado profissional: (3) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Fábio Manoel França Lobato - Coordenador / Marcelino S. da Silva - Integrante / Olaf Reinhold - Integrante / Jacob Antonio Fernando Lavareda - Integrante / Éfren Lopes de Souza - Integrante / JULIO AUGUSTO NOGUEIRA VIANA - Integrante / Diego de Azevedo Gomes - Integrante / Michel Marialva Yvano - Integrante / Danielle Costa Carrara Couto - Integrante. Financiador(es): Fundação Amazônia Paraense de Amparo à Pesquisa - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    6. 2020-2023. Representações semanticamente enriquecidas para mineração de textos em português: Modelos e Aplicações
      Descrição: Com a crescente geração e disponibilização de textos, seja internamente nas organizações ou na Web, técnicas de Mineração de Textos têm se tornado essenciais no apoio à análise e extração de conhecimento desses dados. Independentemente da aplicação ou técnica utilizada, o tratamento semântico dos textos é um grande desafio do processo de mineração. Esse desafio é ainda maior quando se considera textos escritos no idioma português, visto as particularidades do idioma e o limitado volume de recursos e pesquisas desenvolvidas. Nesse contexto, este projeto visa avançar as pesquisas da área de Mineração de Textos, com foco no idioma português, e disseminar o conhecimento da área por meio da aplicação em diferentes problemas do mundo real. Assim, serão investigados e propostos modelos de representação de textos semanticamente enriquecidos, abordando tanto representações no modelo espaço-vetorial quanto representações em rede, bem como sua aplicação no aprendizado baseado em uma única classe. Para viabilizar a pesquisa, coleções de textos escritos em português serão coletadas, preparadas e caracterizadas, disponibilizando à comunidade informações consolidadas sobre coleções rotuladas e disponibilizadas para pesquisa. Por fim, as representações semanticamente enriquecidas serão avaliadas e aplicadas em diferentes problemas práticos de Mineração de Textos, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, detecção de notícias falsas, descoberta baseada em literatura e mineração de eventos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (5) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Roberta Akemi Sinoara - Integrante / Marcos Aurélio Domingues - Integrante / Veronica Oliveira de Carvalho - Integrante / Alipio Mario Guedes Jorge - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Camila Vaccari Sundermann - Integrante / MARCACINI, RICARDO M. - Integrante / ROSSI, RAFAEL G. - Integrante / Dildre Georgiana Vasques - Integrante / SCHEICHER, RICARDO B. - Integrante / Vitor Rodrigues Tonon - Integrante / Brucce Neves dos Santos - Integrante / Mariana Caravanti de Souza - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Com a crescente geração e disponibilização de textos, seja internamente nas organizações ou na Web, técnicas de Mineração de Textos têm se tornado essenciais no apoio à análise e extração de conhecimento desses dados. Independentemente da aplicação ou técnica utilizada, o tratamento semântico dos textos é um grande desafio do processo de mineração. Esse desafio é ainda maior quando se considera textos escritos no idioma português, visto as particularidades do idioma e o limitado volume de recursos e pesquisas desenvolvidas. Nesse contexto, este projeto visa avançar as pesquisas da área de Mineração de Textos, com foco no idioma português, e disseminar o conhecimento da área por meio da aplicação em diferentes problemas do mundo real. Assim, serão investigados e propostos modelos de representação de textos semanticamente enriquecidos, abordando tanto representações no modelo espaço-vetorial quanto representações em rede, bem como sua aplicação no aprendizado baseado em uma única classe. Para viabilizar a pesquisa, coleções de textos escritos em português serão coletadas, preparadas e caracterizadas, disponibilizando à comunidade informações consolidadas sobre coleções rotuladas e disponibilizadas para pesquisa. Por fim, as representações semanticamente enriquecidas serão avaliadas e aplicadas em diferentes problemas práticos de Mineração de Textos, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, detecção de notícias falsas, descoberta baseada em literatura e mineração de eventos. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / SOLANGE REZENDE - Coordenador / Roberta Akemi Sinoara - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
    7. 2020-Atual. Center for Artificial Intelligence (C4AI)
      Descrição: Descrição: O Center for Artificial Intelligence congrega cerca de 120 pesquisadores de várias instituições, com suporte da FAPESP e IBM. O Centro é sediado na USP, nas dependências do InovaUSP, e conduz pesquisas em temas básicos e aplicados da área de inteligência artificial, bem como se preocupa com transferência de tecnologia e difusão.. .. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Fabio Gagiardi Cozman - Coordenador.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Centro de pesquisa com a missão de produzir pesquisa avançada em Inteligência Artificial no Brasil, disseminando e debatendo os principais resultados, treinando estudantes e profissionais, e transferindo a tecnologia para a sociedade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Norton Trevisan Roman - Coordenador / Thiago Alexandre Salgueiro Pardo - Integrante / Ivandré Paraboni - Integrante / Sarajane Marques Peres - Integrante / Valdinei Freire da Silva - Integrante / Sandra Maria Aluísio - Integrante / Fabio Gagliardi Cozman - Integrante / Marcelo Finger - Integrante.
      Membro: Norton Trevisan Roman.
      Descrição: O Center for Artificial Intelligence congrega cerca de 120 pesquisadores de várias instituições, com suporte da FAPESP e IBM. O Centro é sediado na USP, nas dependências do InovaUSP, e conduz pesquisas em temas básicos e aplicados da área de inteligência artificial, bem como se preocupa com transferência de tecnologia e difusão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (80) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (35) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (25) . Integrantes: Fabio Gagliardi Cozman - Coordenador. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabio Gagliardi Cozman.
    8. 2019-2022. Aprendizado de Websensors para Agronegócios
      Descrição: O agronegócio é uma das principais atividades econômicas do Brasil, representando anualmente (desde 2006) uma média de 21 do PIB brasileiro, acumulando um crescimento de 4,4 em 2016, mesmo em período de recessão econômica. Por outro lado, a cadeia produtiva do agronegócio é considerada complexa devido aos muitos fatores envolvidos, como efeitos climáticos, controle de pragas e doenças, controle de insumos (e.g. fertilizantes, sementes, defensivos, vacinas e máquinas), serviços de crédito (e.g. câmbio e taxas de juros), as atividades de produção de agricultura e pecuária propriamente ditas; e as etapas pós-produção, como embalagem, armazenagem, industrialização, transporte e distribuição. Esta diversidade de fatores é responsável pelo conceito de riscos e incertezas da cadeia produtiva do agronegócio, com a principal consequência de que o preço de venda durante a etapa de comercialização foge ao controle do produtor. Assim, uma gestão moderna do agronegócio incorpora instrumentos para gerenciamento de riscos com o objetivo de amenizar tais incertezas e conferir uma estabilidade mínima ao produtor. Nesse contexto, o gerenciamento de riscos com uso de mercado de futuros, como a Bolsa de Mercadorias e Futuros da BOVESPA (BMF-BOVESPA) tem se tornado cada vez mais popular, atingindo 1.860.877 contratos de derivativos relacionados ao agronegócio em 2016. Neste mercado, o produtor (avesso ao risco) transfere o risco de oscilação do preço para empresas e/ou indivíduos que operam no mercado de futuros e que esperam receber um prêmio para assumir tal risco. Definir boas estratégias de gerenciamento de riscos depende de um conjunto adequado de informações sobre problema para determinar intervalos de variação de preços no futuro. Neste projeto é proposto um produto denominado Websensors Analytics para inovar o gerenciamento de riscos em agronegócios. Websensors é um framework de aprendizado de máquina com o diferencial de coletar e combinar grandes bases de informações disponíveis em diversas fontes sobre agronegócios, como notícias e boletins especializados, e utilizar tais bases de dados em conjunto com indicadores oficiais (como cotações de preços) para melhorar tarefas de análise preditiva de preços. Esta proposta de inovação tecnológica é baseada em 4 anos de pesquisa na área, com resultados promissores para apoiar o desenvolvimento deste produto. Além da ausência de produtos nacionais similares nesta área específica, o agronegócios está em acentuada expensão e exigirá cada vez mais de soluções inovadoras para aumentar a eficiência deste setor... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Fernanda Moura - Integrante / Bruno Nogueira - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Eraldo Luiz Rezende Fernandes - Integrante / Rafael Giusti - Integrante.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Período: 01/03/2019 até 01/03/2021 Coordenador: Ricardo M. Marcacini Processo: 426663/2018-7 Financiador: CNPq. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Solange O. Rezende - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
    9. 2019-Atual. Gestão da Informação de do conhecimento no âmbito do Portfólio de pastagens da Embrapa
      Descrição: Descrição: O projeto tem como objetivo mapear o conhecimento, as informações e os dados gerados sobre o domínio "pastagens", com ênfase no subtema "recuperação de pastagens" - incluindo um diagnóstico do ambiente externo -, para subsidiar a gestão estratégica da informação no âmbito do Portfólio de Pastagens. Para isso, aplicará técnicas e ferramentas da Gestão do Conhecimento e da Informação, bem como da Socioeconomia, para oferecer ao Portfólio estudos que norteiem as tomadas de decisão do comitê gestor, no sentido de acelerar o processo de inovação neste tema... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Feranda Moura - Integrante / Leandro Henrique Mendonça de Oliveira - Integrante / Milena Ambrosio Telles - Coordenador.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    10. 2017-2022. Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems (MIVisBD)
      Descrição: Projeto Temático envolvendo 3 instituições nacionais e 8 instituições internacionais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Caetano Traina Júnior - Integrante / José Fernando Rodrigues Junior - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Christos Faloutsos - Integrante / Renato Bueno - Integrante / Marco Antônio Gutierrez - Integrante / Robson L. F. Cordeiro - Integrante.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    11. 2017-2019. MINERAÇÃO DE DADOS E TEXTOS PARA AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÃO CONTEXTUAL PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO SENSÍVEIS AO CONTEXTO
      Descrição: As empresas que tratam seus negócios na Web oferecem uma vasta quantidade e variedade de conteúdos Web (isto é, produtos, serviços e informações). Estas empresas sentem a necessidade de descobrir informações sobre o comportamento e interesse de seus usuários para poder recomendar a estes os produtos, serviços e informações que lhes são relevantes. Porém, o comportamento e interesse de um usuário são constantemente influenciados pelo contexto no qual este se encontra. Por exemplo, um usuário pode desejar assistir um filme com a sua namorada no sábado à noite ou com os seus amigos durante um dia de semana, e uma locadora de filmes na Web pode recomendar diferentes tipos de filmes para este usuário dependendo do contexto no qual este se encontra. Um grande desafio para o uso de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto por sítios Web é a falta de métodos para aquisição automática de informação contextual para estes sistemas. Diante desse cenário, o objetivo deste projeto é a pesquisa, proposta e avaliação de métodos de aquisição de informação contextual para sistemas de recomendação de contéudo Web sensíveis ao contexto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Marcos Aurélio Domingues - Coordenador / Marcelo Garcia Manzato - Integrante / SUNDERMANN, CAMILA VACCARI - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    12. 2017-2018. Mineração de Dados para Predição de Evasão em Ambientes de Ensino a Distância
      Descrição: Estratégias de combate à evasão no ensino superior têm recebido grande atenção nos últimos anos. As estratégias tradicionais são baseadas na revisão dos projetos pedagógicos dos cursos, além da implantação de políticas de assistência estudantil, como apoio financeiro e psicológico aos alunos. O uso destas estratégias tradicionais é mais desafiador quando o principal meio de interação com os alunos é pelo ambiente computacional EAD. No entanto, esses ambientes armazenam um rico conjunto de dados que refletem o comportamento dos alunos, desde o registro de acesso e tempo utilizado nos recursos didáticos, atividades de avaliação, até a interação do aluno em fóruns de discussão. Métodos para Mineração de Dados são promissores para extrair conhecimento útil desses dados e, assim, apoiar processos de tomada de decisão. Assim, o objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de Mineração de Dados com foco na predição de evasão para o sistema UAB. Na etapa de extração de conhecimento da plataforma, serão desenvolvidos algoritmos de aprendizado de modelos preditivos, ou seja, que identificam padrões nos dados históricos dos perfis de alunos desistentes; sendo capaz de predizer se um novo perfil entrou no grupo de risco da evasão. Como resultado, a plataforma será distribuída livremente, permitindo integrar com qualquer ambiente EAD. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Renan de Padua - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Estratégias de combate à evasão no ensino superior têm recebido grande atenção nos últimos anos. As estratégias tradicionais são baseadas na revisão dos projetos pedagógicos dos cursos, além da implantação de políticas de assistência estudantil, como apoio financeiro e psicológico aos alunos. O uso destas estratégias tradicionais é mais desafiador quando o principal meio de interação com os alunos é pelo ambiente computacional EAD. No entanto, esses ambientes armazenam um rico conjunto de dados que refletem o comportamento dos alunos, desde o registro de acesso e tempo utilizado nos recursos didáticos, atividades de avaliação, até a interação do aluno em fóruns de discussão. Métodos para Mineração de Dados são promissores para extrair conhecimento útil desses dados e, assim, apoiar processos de tomada de decisão. Assim, o objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de Mineração de Dados com foco na predição de evasão para o sistema UAB. Na etapa de extração de conhecimento da plataforma, serão desenvolvidos algoritmos de aprendizado de modelos preditivos, ou seja, que identificam padrões nos dados históricos dos perfis de alunos desistentes; sendo capaz de predizer se um novo perfil entrou no grupo de risco da evasão. Como resultado, a plataforma será distribuída livremente, permitindo integrar com qualquer ambiente EAD.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Renan de Padua - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Nilton Cézar Carraro - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
    13. 2016-2018. Aprendizado não Supervisionado de Websensors aplicado em Desafios de Big Data para Agronegócios
      Descrição: Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas de tomadas de decisão. Nesse contexto, entre as atividades recentes desenvolvidas pelos membros do GEPIC (Grupo de Estudo e Pesquisa em Inteligência Computacional - UFMS), há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 14 anos de notícias (composta por milhões de registros) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Dessa forma, a proposta geral deste projeto é utilizar conhecimento implícito em uma base histórica de milhões notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro no domínio de agronegócios, com apoio de algoritmos de aprendizado não supervisionado de máquina.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Feranda Moura - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante / Andre Steffens Moraes - Integrante / Fabiana Villa Alves - Integrante / Ana Carolina Chiozi Zanetta - Integrante / Julio César Carnevali - Integrante / Luan Vinicius de Carvalho Martins - Integrante / João Domingos Ferreira Mundim - Integrante. Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas de tomadas de decisão. Nesse contexto, entre as atividades recentes desenvolvidas pelos membros do GEPIC (Grupo de Estudo e Pesquisa em Inteligência Computacional - UFMS), há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 14 anos de notícias (composta por milhões de registros) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Dessa forma, a proposta geral deste projeto é utilizar conhecimento implícito em uma base histórica de milhões notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro no domínio de agronegócios, com apoio de algoritmos de aprendizado não supervisionado de máquina.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Coordenador / Maria Fernanda Moura - Integrante / BRUNO MAGALHÃES NOGUEIRA - Integrante / SOLANGE REZENDE - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Eraldo Luís Rezende Fernandes - Integrante / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante / Andre Steffens Moraes - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Fabiana Villa Alves - Integrante / Ana Carolina Chiozi Zanetta - Integrante / Julio César Carnevali - Integrante / Luan Vinicius de Carvalho Martins - Integrante / João Domingos Ferreira Mundim - Integrante / Hugo Lopes da Luz - Integrante. Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
      Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
    14. 2014-2019. Uma Plataforma para Recomendação Automática de Pontos de Interesse em Cidades Brasileiras: Arquitetura e Projeto Piloto
      Descrição: O projeto consiste na proposta de uma arquitetura e projeto piloto para uma plataforma sensível ao contexto para recomendação de pontos de interesse. Projeto: A075/2013 Validade: 12/2016. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Maria da Graça Campos Pimentel - Coordenador / Marcos Auréilo Domingues - Integrante / Alipio Mario Guedes Jorge - Integrante / Carlos Soares - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    15. 2014-2016. Aprendizado de Máquina para WebSensors: Algoritmos e Aplicações
      Descrição: A popularização de plataformas web para publicação de conteúdo textual tem motivado o desenvolvimento de métodos para extração automática de conhecimento implícito nos textos. Em particular, uma nova gama de estudos e aplicações tem sido proposta para explorar a web como um grande e poderoso "sensor social", permitindo identificar e monitorar vários tipos de eventos a partir de textos publicados em portais de notícias e redes sociais, como detecção de epidemias, análise de sentimentos, e a extração de indicadores políticos e econômicos. Atualmente, a construção de um sensor da web (websensor) é uma tarefa complexa, pois depende de especialistas de domínio para definição dos parâmetros do sensor, isto é, expressões para busca, filtros e monitoramentos de conteúdo textual da web. A necessidade de especialistas de domínio geralmente limita as aplicações envolvendo websensors, uma vez que em muitos problemas não há compreensão clara dos fenômenos que se deseja monitorar. Em vista disso, neste projeto de pesquisa são investigados métodos de aprendizado de máquina para apoiar a construção automática de websensors. A ideia básica é utilizar uma amostra de documentos textuais do domínio do problema e, em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina semi/não supervisionados, extrair padrões dos textos e assim apoiar a construção de websensors. Dessa forma, espera-se reduzir a dependência de um especialista para definição dos parâmetros dos sensores. Cada websensor aprendido a partir dos textos representa um determinado fenômeno relacionado ao domínio do problema que, então, pode ser monitorado ao longo do tempo e utilizado para apoiar processos de tomada de decisão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (6) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Roberta Akemi Sinoara - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Fabiano Fernandes dos Santos - Integrante / Renan de Padua - Integrante / Veronica Oliveira de Carvalho - Integrante / Antonio Rafael Sabino Parmezan - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Camila Vaccari Sundermann - Integrante / Diego Furtado Silva - Integrante / Tatiana Ximenes - Integrante / Ivone Penque Matsuno - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    16. 2013-2016. 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: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Maria Cristina Ferreira Oliveira - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Coordenador / Stan Matwin - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    17. 2013-2016. CRÍTiC@ - Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento de forma Ágil na Rede AgroHidro
      Descrição: A proposta deste projeto componente é concentrar as ações de análise e organização sistematizada da informação utilizada e produzida pelo projeto "Impactos do uso agrícola e das mudanças climáticas sobre os recursos hídricos em diferentes ecorregiões brasileiras: diagnose e estratégias mitigadoras" AgroHidro. Desta forma, pretende-se melhorar a gestão do conhecimento técnico-científico na área, por meio de análises cruzadas das informações, bem como subsidiar ações de investigação e disseminação do conhecimento na rede de pesquisa. Pois, em uma rede de pesquisa em um domínio de conhecimento fechado, como a Rede AgroHidro, existe a necessidade de possuir um ferramental de análise da informação especificamente útil à rede, que facilite, não apenas, a identificação de bibliografia e outras fontes de material de divulgação, mas que permita o cruzamento de informações de diversas fontes a fim de avaliar o caminho percorrido pela rede em PD&I; por exemplo, tendências, oportunidades, inserção no contexto nacional e áreas deficitárias em tecnologias para gestão de recursos hídricos. Para isso, precisa-se monitorar tanto a própria produção técnico-científica da rede, no passado e presente, como de outras redes ou iniciativas isoladas que visem objetivos semelhantes de PD&I no mesmo domínio de conhecimento no caso, recursos hídricos. Assim, essa proposta integra soluções de tecnologia da informação dando apoio à análise e organização do conhecimento para suportar ações de pesquisa, desenvolvimento e inovação, na rede AgroHidro, objetivando: 1) obter análises, considerando passado e presente, em tendências tecnológicas, de pesquisa e desenvolvimento, em recursos hídricos no Brasil e localizando as estimativas obtidas no tempo e espaço; 2) contribuir com processos de busca e levantamento tecnológico, com uma organização e recuperação da informação próprias, que demandam análises cruzadas de dados, 3) especificar e validar a organização do conhecimento de recursos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Fernanda Moura - Coordenador / Alipio Mario Guedes Jorge - Integrante.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    18. 2013-2016. Real-time Monitoring of Insect Pragues in Agriculture and the Environment
      Descrição: Não há dúvidas de que insetos são muito importantes na agricultura e no meio ambiente. Embora os insetos que mais atraiam atenção sejam as pragas agrícolas, muitos insetos são benéficos para o meio ambiente e para os seres humanos. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de pelo menos dois terços de todos os alimentos consumidos no mundo. Devido à sua importância para os seres humanos, o recente declínio das populações de insetos polinizadores, especialmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental frequentemente associado à exposição a pesticidas. Acreditamos que pelo uso de tecnologia é possível reduzir a utilização de pesticidas. Para isso, propomos uma armadilha inteligente de baixo custo que captura seletivamente espécies de insetos nocivos, libertando todas as outras espécies. Tal armadilha terá um impacto mínimo sobre o meio ambiente. No cerne da armadilha inteligente encontra-se um novo sensor que estamos desenvolvendo. Este sensor faz uso de uma luz laser para capturar dados de insetos à distância e utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as espécies de insetos. Neste projeto propomos desenvolver o sensor e a armadilha inteligente e utilizá-los em uma importante aplicação agrícola, capturando o psilídeo dos citros. Esta praga afeta plantações de laranja e está presente no Brasil e nos Estados Unidos. Descrevemos os desafios científicos e tecnológicos para desenvolver tal armadilha inteligente. Discutimos o nosso plano para desenvolve-la em um prazo de quatro anos a partir do estado atual de desenvolvimento até a realização de experimentos em campo... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Coordenador / Eamonn John Keogh - Integrante / Agenor Mafra Neto - Integrante.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    19. 2013-2015. Intelligent Sensor for controlling agricultural pests and disease-vector insects
      Descrição: Applications such as intelligent sensors should be able to collect environment information and to make decisions based on input data. An example is an under-development low-cost sensor to detect and classify insects in their species using laser light and machine learning techniques. This sensor is an important step towards the development of intelligent traps able to attract and selectively capture insect species of interest such as disease vectors or agricultural pests, without affecting the beneficial species. The data gathered by the sensor constitutes a data stream with non-stationary characteristics, since the insects metabolism is influenced by environmental conditions such as temperature, humidity and atmospheric pressure. This research grant proposal has two main objectives: the first one is to develop new algorithms to classify in real-time signals from the sensor obtained from the data stream; the second one is to technologically develop the sensor in order to allow the developed machine learning techniques to be embedded in the sensor. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Coordenador / Eamonn John Keogh - Integrante / Agenor Mafra Neto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    20. 2012-2014. Invariância à Complexidade em Classificação, Agrupamento e Descoberta de Motifs em Séries Temporais
      Descrição: Há recentemente um crescente interesse no processamento de séries temporais devido a grande quantidade de domínios de aplicação que geram dados com essa característica. Esse interesse pode ser medido pela vasta quantidade de métodos recentemente propostos na literatura para tarefas como classificação, agrupamento, sumarização, detecção de anomalias e descoberta de motifs. Estudos recentes têm mostrado que para muitos problemas, os métodos baseados em similaridade apresentam uma eficácia difícil de ser superada, mesmo por métodos mais sofisticados. Isso se deve em grande parte pelo fato de que a comunidade tem estudado e proposto diversas invariâncias para medidas de distância entre séries temporais. As invariâncias fazem com que as medidas de distância ignorem determinadas características indesejadas dos dados. O exemplo mais conhecido é a invariância às diferenças locais na escala de tempo, obtida pela técnica de warping. Outras invariâncias incluem a invariância às diferenças de amplitude e offset, fase e oclusão. Recentemente foi demonstrado à comunidade científica que métodos de classificação de séries temporais por similaridade podem ser muito beneficiados por uma nova invariância: invariância à complexidade. O principal objetivo deste projeto de pesquisa é investigar novas medidas de distância invariantes à complexidade e avaliar o quanto essas medidas podem melhorar a eficácia, sobretudo de algoritmos de agrupamento e descoberta de motifs.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Coordenador / Eamonn John Keogh - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    21. 2012-2013. Métodos de Agrupamento Hierárquico para Organização Automática de Resultados de Motores de Busca
      Descrição: Tradicionalmente, a recuperação de informação textual é baseada em consultas por palavras-chave, nas quais uma lista ordenada com os documentos mais relevantes à consulta é apresentada como resposta. No entanto, algumas limitações desse modelo são bem conhecidas na literatura. Em geral, os usuários exploram apenas os primeiros resultados da lista de resposta, em detrimento dos documentos considerados menos relevantes pelo motor de busca. Ainda, uma outra parte significativa de informação também é perdida devido à dificuldade dos usuários expressarem seus objetivos por meio de palavras-chave. Nesse projeto, métodos de agrupamento hierárquico de textos são explorados para auxiliar a organização dos resultados retornados por motores de busca. Os dados retornados por um ou mais motores de busca são organizados em grupos, em que itens similares e relacionados a um mesmo tema são alocados juntos em um mesmo grupo. Ainda, os grupos são organizados de maneira hierárquica, de forma que grupos próximos à raiz representam o conhecimento mais genérico, enquanto seus detalhamentos e conhecimento mais específico são dispostos nos grupos e subgrupos de níveis mais baixo. Cada grupo possui uma descrição sucinta, ou seja, um tópico que permite auxiliar o usuário em uma busca exploratória dos resultados obtidos, em diversos níveis de granularidade. Essa organização em tópicos facilita a busca pela informação de interesse, obtendo-se uma visão complementar ao modelo baseado em uma simples lista ordenada de acordo com a relevância. Por outro lado, o agrupamento de resultados de busca tem desafios e requisitos específicos. A natureza dinâmica dos dados provenientes dos motores de busca, a necessidade de eficiência computacional e a exigência de interpretação e interação por parte dos usuários, resultaram em novos requisitos, com seus respectivos desafios científicos e tecnológicos, que são objetivos de pesquisa deste projeto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    22. 2010-2012. TIENA- Tecnologias Inovadora em Mineração de textos para espacialização de noticias agrícolas-piloto cana de açucar
      Descrição: Este projeto tem o objetivo de organizar notícias agrícolas sobre uma dada cultura, por meio de técnicas inovadoras em mineração de textos, em três categorias: tópicos ou assuntos, cobertura temporal e cobertura espacial. A cobertura temporal visa em primeiro plano um estudo da evolução daquele tópico ou assunto em relação aos demais, em intervalos de tempo, ou seja, como foi a tendência de dispersão desse tópico ao longo do tempo e futuramente como ela se relaciona aos modelos de previsão de safra. A cobertura espacial visa compreender qual é a cobertura geográfica daquela notícia, podendo ser de caráter geral (nacional) ou relativa a alguma micro ou macro-região geográfica, e, também futuramente poder-se-á analisar esse fator junto aos modelos de previsão de safra, para avaliar se o fator penaliza os modelos ou não. Como essas notícias são altamente dinâmicas, pois são, no mínimo, diárias, devem ser tratadas em tempo real; logo, os tópicos também devem ter uma evolução bastante dinâmica, que deve ser considerada em seu tratamento. Obter essa organização de dados e atualizá-la em tempo real visa a uma ação futura de analisar séries temporais dessas notícias; e, então fazer a análise cruzada desses modelos com os modelos de previsão de safra obtidos por meio de fatores agro-ambientais. Avalia-se, a princípio, que essa última etapa seja um trabalho para alguns anos, e, que deva ser feita para várias culturas; mas, que de qualquer forma, só pode ser iniciado após as primeiras etapas. Assim, o escopo da proposta deste projeto, é englobar todas as etapas desse processo até a formação da base de dados tópico-espaço-temporal; com as notícias categorizadas em três dimensões: conceitual (tópicos), espacial e temporal. E, para isso, serão desenvolvidas tecnologias em mineração de textos para a extração e identificação de tópicos altamente dinâmicos, extração de informação temporal dos textos e classificação dos textos em relação a sua cobertura espacial.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Fernanda Moura - Coordenador / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Bruno Nogueira - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Fabiano Fernandes dos Santos - Integrante / Merley da Silva Conrado - Integrante / Laurimar Gonçalves Vendrusculo - Integrante. Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Remuneração / Universidade do Porto - Cooperação.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    23. 2008-2011. Continuidade na Consolidação das linhas de pesquisa do mestrado em Ciências da Computação do DC/UFMS
      Descrição: Edital CNPq 'Casadinho' - Processo 620080/2008-6 - Edital no. 16/2008 - Faixa A. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Henrique Mongelli - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    24. 2008-2010. Modelagem Computacional de Sistemas Complexos utilizando Mineração de Dados, Imagens e Textos
      Descrição: O objetivo geral deste projeto, o qual pode ser caracterizado como um projeto de pesquisa científica e tecnológica, é pesquisar, propor e desenvolver soluções para a representação, indexação, modelagem e análise de dados complexos para possibilitar que um analista do domínio possa compreender os inter-relacionamentos existentes nos dados, imagens e textos, de modo a auxiliá-lo a tomar decisões nos processos de recuperação de informação, descoberta de conhecimento e diagnóstico. O projeto visa o desenvolvimento de um ferramental teórico e prático que auxilie analistas na modelagem desse tipo de sistemas complexos, com foco nos temas de: indução de modelos simbólicos com aplicações em sériestemporais e dados sequenciais; anáise de bases de dados não-estruturados e semi-estruturados para mineração de textos; mineração de imagens em um sistema de arquivamento e recuperação de imagens médicas por conteúdo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (7) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / Caetano Traina Júnior - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Huei Diana Lee - Integrante / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Feng Chung Wu - Integrante / André Guilherme Ribeiro Balan - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    25. 2007-2009. Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES
      Descrição: O objetivo central consiste em fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional. Coordenador Geral: Alberto Ferreira de Souza (UFES). Vice-coordenadores: Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho (COPPE/UFRJ) e Maria Carolina Monard (ICMC/USP).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Coordenador / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lucia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Raube - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Marcos A. D. Martins - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Cooperação / Universidade Federal do Rio de Janeiro - Cooperação / Universidade Federal do Espírito Santo - Cooperação.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    26. 2007-2008. Ambiente para Exploração de Regras - RulEE
      Descrição: Do ponto de vista do usuário, um dos problemas encontrados no final do processo de mineração de dados é que muitos dos algoritmos de extração geram uma enorme quantidade de padrões. Um outro problema identificado é a dificuldade na compreensão dos modelos extraídos dos dados. Muitas vezes, esses modelos podem ser muito complexos ou não fazerem sentido para os usuários especialistas no domínio da aplicação em que processo de mineração de dados está sendo aplicado. Dada a necessidade de se pesquisar técnicas para auxiliar o usuário na compreensão e utilização do conhecimento descoberto em um processo de mineração de dados esta sendo desenvolvido no Laboratório de Inteligência Computacional (ICMC-USP) um ambiente para exploração de regras denominado RULEE (Rule Exploration Environment), apresentando características de apoio ao usuário na compreensão e identificação do conhecimento interessante.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Edson A Melanda - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Universidade Federal de São Carlos - Cooperação / Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Cooperação. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    27. 2007-2008. Gestão de pessoas e identificação de competências estratégicas em unidades descentralizadas da Embrapa - o caso Embrapa Pecuária Sudeste
      Descrição: O projeto objetiva desenvolver e validar uma metodologia para o dimensionamento do quadro de pessoal e para a definição de competências estratégicas para Unidades Descentralizadas da Embrapa. A metodologia proposta será validada na Embrapa Pecuária Sudeste. Na primeira etapa da proposta são identificadas e priorizadas as tecnologias-chave para a unidade. Em seguida, as competências estratégicas para atender às demandas identificas são definidas. A terceira etapa contempla o mapeamento de competências existentes e sua projeção no médio/longo prazo e a evolução do quadro de pessoal da unidade. Por fim, na última etapa, serão levantadas as dificuldade e limitações da metodologia adotada.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador. Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro / Não informado.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: O projeto objetiva desenvolver e validar uma metodologia para o dimensionamento do quadro de pessoal e para a definição de competências estratégicas para Unidades Descentralizadas da Embrapa. A metodologia proposta será validada na Embrapa Pecuária Sudeste. Na primeira etapa da proposta são identificadas e priorizadas as tecnologias-chave para a unidade. Em seguida, as competências estratégicas para atender às demandas identificas são definidas. A terceira etapa contempla o mapeamento de competências existentes e sua projeção no médio/longo prazo e a evolução do quadro de pessoal da unidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Maria Fernanda Moura - Coordenador / Rafael Geraldeli Rossi - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante. Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro.
      Membro: Ricardo Marcondes Marcacini.
    28. 2006-2008. Instituto Fábrica do Milenio (IFM II)
      Descrição: EDITAL: Edital MCT/CNPq 01/2005 - Institutos do Milênio 2005 - 2008 Coordenador do Instituto: João Fernando Gomes de OIiveira Instituição Sede do Instituto: Escola de Engenharia de São Carlos - USP Responsavel no ICMC-USP: Solange Oliveira Rezende Mesmo com os excelentes resultados obtidos através dos programas desenvolvidos no IFM I, observou-se que é possível aperfeiçoar a metodologia adotada. Assim, o IFM II está sendo concebido com o propósito de pesquisar, desenvolver e disseminar de forma integrada e colaborativa um corpo de conhecimento capaz de contribuir para a busca de sustentabilidade em nível mundial à cadeia produtiva brasileira de bens de capital. Portanto, nesta nova fase, buscar-se-á aperfeiçoar as formas de integração com empresas, integração regional e intercâmbio com instituições estrangeiras de renome. E, além destes esforços, serão concebidas formas ainda melhores (mais eficazes, acessíveis e inovadoras), a fim de consolidar os resultados obtidos. O IFM I era dividido em áreas que desenvolviam trabalhos de relevância, mas que possuíam uma integração relativa. Os pesquisadores do IFM pertenciam a uma determinada área e desenvolviam projetos daquela área única e exclusivamente. Agora, no IFM II, vamos trabalhar com pacotes de trabalho, work packages (WPs) e subprojetos (SPs). Todos os pesquisadores estarão alocados em diferentes SPs, conforme se necessite de sua capacitação para o desenvolvimento de alguma atividade específica. Além das atividades conjuntas com as empresas, o IFM tem oferecido informações tecnológicas aos pesquisadores e às empresas através de seus portais. O portal www.ifm.org.br é o sistema de gestão das informações acadêmicas do instituto. Detalhes sobre o projeto podem ser obtidos no portal do IFM.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Maria Carolina Monard - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves BAtista - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 1
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    29. 2006-2008. CAPES/MECD Espanha: Tradução Automática, Alinhamento de Textos Bilíngües Espanhol-Português e Buscas Linguisticamente Enriquecidas na Web e Bibliotecas Digitais
      Descrição: Este projeto surge como resultado do interesse mútuo de dois grupos de pesquisadores da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN), atualmente envolvidos em projetos de pesquisa afins e potencialmente aplicáveis em produtos de interesse comum e de impacto social e comercial não desprezível. É o caso de tradutores automáticos português-espanhol e de máquinas de busca (search engines) para a web, enriquecidas com conhecimento lingüístico, português e/ou espanhol. O grupo brasileiro, Núcleo Interinstitucional de Lingüística Computacional (NILC), associado ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), Além do NILC, outro grupo de pesquisa também associado ao ICMC-USP é colaborador do projeto aqui descrito: o Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC). O grupo espanhol faz parte do grupo de pesquisa Transducens, do Departament de Lenguajes y Sistemas Informáticos (DLSI) da Universidade de Alicante. Os objetivos deste projeto de pesquisa no âmbito do intercâmbio incluem: (a) a pesquisa de métodos e técnicas de tradução automática baseados na extração automática de regras a partir de corpus de textos paralelos (bitextos), e sua aplicação ao par de línguas português-espanhol (já em desenvolvimento); (b) a pesquisa de métodos e técnicas de desambigüação lexical no contexto da tradução automática (já em desenvolvimento); (c) a pesquisa de métodos e técnicas de buscas estendidas e linguisticamente enriquecidas para aumentar a precisão e a cobertura de sistemas de busca da web e de bibliotecas digitais; em particular, considerar a variante de busca translingüe (já em desenvolvimento).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria das Graças Volpe Nunes - Coordenador / Jorge Marques Pelizzoni - Integrante / Helena de Medeiros Caseli - Integrante / Lucia Specia - Integrante / Sandra Maria Aluísio - Integrante / Maria Feranda Moura - Integrante / Thiago A S Pardo - Integrante / Eloize R M Seno - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
      Descrição: Este projeto surge como resultado do interesse mútuo de dois grupos de pesquisadores da área de Processamento de Línguas Naturais (PLN), atualmente envolvidos em projetos de pesquisa afins e potencialmente aplicáveis em produtos de interesse comum e de impacto social e comercial não desprezível. É o caso de tradutores automáticos português -espanhol e de máquinas de busca (search engines) para a web, enriquecidas com conhecimento lingüístico, português e/ou espanhol. O grupo espanhol faz parte do grupo de pesquisa Transducens, do Departament de Lenguajes y Sistemas Informáticos (DLSI) da Universidade de Alicante, criado recentemente (em fevereiro de 2004) por professores procedentes, em sua maioria, do grupo de Reconhecimento de Formas e Inteligência Artificial (gRFIA) fundado em 1981 na Universidade de Valência e que em 1986 passou à Universidade Politécnica de Valência. Os objetivos do intercâmbio pretendido incluem: (a) um maior conhecimento recíproco das pesquisas desenvolvidas pelos grupos, visando a determinação de novas pesquisas e desenvolvimento de protótipos; (b) a complementação qualitativa dos recursos humanos das equipes, uma vez que ambos os grupos têm experiência suficiente para contribuir nesse sentido; (c) intensificar as pesquisas de tradução automática das línguas português-espanhol, dado o interesse que seus resultados podem gerar; (d) aumentar o grau de internacionalização do programa de pós-graduação brasileiro, promovendo intercâmbio e aumentando a possibilidade de geração de publicações de qualidade. Os objetivos dos trabalhos de pesquisa no âmbito do intercâmbio incluem: (a) a pesquisa de métodos e técnicas de tradução automática baseados na extração automática de regras a partir de corpus de textos paralelos (bitextos), e sua aplicação ao par de línguas português-espanhol (já em desenvolvimento); (b) a pesquisa de métodos e técnicas de desambigüação lexical no contexto da tradução automática (já em desenvolvimento); (c) a pes. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . Integrantes: Maria das Graças Volpe Nunes - Coordenador / Thiago A S Pardo - Integrante / Lucia Specia - Integrante / Sandra Maria Aluisio - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Jorge M Pelizzoni - Integrante / Helena Medeiros Caseli - Integrante / Eloize R M Seno - Integrante / Maria Fernanda Moura - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Maria das Graças Volpe Nunes.
    30. 2005-2006. Min Tex: descoberta de conhecimento em dados não estruturados usando mineração de textos
      Descrição: O foco principal deste projeto é a identificação de uma metodologia validada e confiável para manipular documentos textuais a partir da análise de seus conteúdos; possibilitando identificar tendências e categorias em uma grande massa de documentos com a intervenção mínima de um especialista de domínio na convergência do método - que poderá ser uma combinação integrada de vários métodos. Essa dificuldade de atingir consenso metodológico considerando a grande quantidade de informação disponível, nem sempre de qualidade e de real interesse, cria a demanda por ferramentas, quer automatizadas quer semi-automatizadas, que analisem os textos originais, de modo a filtrar o que é de fato útil. Com base nesses problemas, e também em soluções hoje mundialmente utilizadas, o objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver ferramentas automáticas e semi-automáticas para manipular dados não estruturados com base em mineração de textos, que indiquem as tendências conceituais em meio à fonte de material textual de um domínio do conhecimento, de forma clara. Neste projeto, a publicação científica, que é uma fonte de informação não estruturada, é o principal foco de análise. Como resultado do trabalho, espera-se contribuir de forma efetiva para a área de mineração de textos, tanto com relação aos resultados de pesquisa quanto com a formação de alunos. Os resultados de formação estão relacionados com a formação de alunos de Iniciação Científica e de bolsistas DTI, nos temas relacionados à extração de conhecimento de textos. Os resultados de pesquisa estão relacionados ao processo de mineração de texto. A proposta deste projeto, apesar da motivação inicial considerar textos relacionados com publicações científicas, trata também de solucionar alguns problemas que são comuns à recuperação e mineração de textos em geral. Edital CNPq 014/2004 - Fomento tecnologico Processo 507064-6. Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Maria Carolina Monard - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Maria Feranda Moura - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    31. 2002-2004. Instituto Fábrica do Milênio (IFM I)
      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 empresas instaladas no país, através da formação de um cluster de pesquisas integradas, abordando os os temas que determinam hoje a competitividade de empresas de manufatura. O conjunto de instituições e projetos envolvidos formam uma massa crítica que os capacitam a desenvolver um espectro de pesquisas (que abrangem desde o desenvolvimento de tecnologias industriais básicas até elementos de gestão) que podem, se organizadas de forma integrada, contribuir efetivamente para o desenvolvimento das indústrias brasileiras. Descrição completa desse projeto encontra-se em: http://www.ifm.org.br. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Henrique Rozenfeld - Integrante / João Fernando Gomes de Oliveira - Coordenador / Marcel Musetti - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    32. 2001-2003. Integração do Processamento Simbólico e Conexionista em Sistemas Baseados em Conhecimento
      Descrição: Projeto PROCAD. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Antônio de Pádua Braga - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    33. 2000-2003. Agentes Inteligentes para Análise e Recuperação da Informação
      Descrição: Título: Agentes Inteligentes para Análise e Recuperação da Informação Projeto CAPES-SCyT Brasil-Argentina, período 03/2000 a 02/2003 Sumário: O projeto têm como finalidade o trabalho cooperativo relacionado ao aprimoramento das pesquisas realizadas pela equipe de pesquisadores, bem como a formação de novos pesquisadores na área de recuperação e análise de informação mediante a utilização de diferentes métodos provenientes de áreas tais como como aprendizado de máquina (simbólico e conexionista), data mining, raciocínio baseado em casos e redes neurais. As atividades de treinamento e formação de pessoal envolvida com a execução deste trabalho são aquelas decorrentes do próprio desenvolvimento das atividades previstas, como orientação de alunos de mestrado e doutorado, intercâmbio entre pesquisadores de Argentina e Brasil, desenvolvimento de trabalhos conjuntos e participação e apresentação de trabalhos em reuniões científicas. Objetivo: pesquisar e desenvolver métodos e ferramentas relacionados ao desenvolvimento de Sistemas Inteligentes mediante o uso de Agentes Inteligentes de busca, Raciocínio Baseado em Casos e Aquisição de Conhecimento utilizando Aprendizado de Máquina (simbólico e conexionista) e Data Mining bem como pesquisar e implementar, combinando esses métodos, agentes autônomos inteligentes de busca e de interface. Equipe: sete pesquisadores de duas instituições e três unidades de pesquisa participam deste projeto Universidade de São Paulo-Brasil Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) e Escola Politécnica da USP (EPUSP) Universidade Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires-Argentina, Instituto de Investigación en Sistemas (ISISTAN) Recursos: são contemplados, principalmente, bolsas para alunos de pós-graduação do Brasil na Argentina e da Argentina no Brasil, bem como viagens dos pesquisadores para ministrar seminários e desenvolver pesquisa nas instituições. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / Jaime Simão Sichman - Integrante / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante / Analía Adriana Amandi - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    34. 2000-2000. IPROS - Integrated Production and Supply Chain Management. SAP Research / Applications Award
      Descrição: O projeto intitulado Integrated Production and Supply Chain Management conta com a participação de sete professores (6 da Engenharia Mecânica/Produção, 1 da Computação) para a elaboração de uma forma de gerenciamento eficiente da cadeia de produção. Neste projeto trata-se tambem do "Projeto e Desenvolvimento de um Datawarehouse para Gerenciamento da Cadeia de Produção" que sou responsável.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Henrique Rozenfeld - Integrante / João Fernando Gomes de Oliveira - Integrante / Carlos Frederico Bremer - Coordenador / Marcel Musetti - Integrante / Reginaldo Coelho - Integrante / Silvio Pires - Integrante. Financiador(es): Sap Research Applications Award - Bolsa.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    35. 2000-2000. Recursos Complementares para Apoio a Grupos de Pesquisa - Projeto IPROS - Integrated Production and Supply Chain Management
      Descrição: O projeto intitulado Integrated Production and Supply Chain Management conta com a participação de sete professores (6 da Engenharia Mecânica/Produção, 1 da Computação) para a elaboração de uma forma de gerenciamento eficiente da cadeia de produção, utilizando-se para isso, softwares licenciados como R/3TM, Business Information Warehouse - BIWTM e SQL Server 7.0TM de empresas como SAP® e Microsoft®. Esses softwares rodam em plataforma WindowsTM e arquitetura PC, necessitando para isso, de computadores de grande capacidade de processamento, armazenamento e memória. O tipo de processamento executado na utilização desses softwares, deve-se principalmente, a consultas e manipulação de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBDs) e ferramentas para construção/manipulação de Data Warehouses (DWs) que serão utilizados para o gerenciamento da cadeia de produção. Esses aplicativos exigem grande velocidade de processamento e memória, principalmente entre os softwares R/3TM e BIWTM, o que faz com que este tipo de execução torne-se lenta e muitas vezes inviável em computadores que não possuem recursos parecidos com o que foi especificado neste pedido, podendo atrasar os resultados dos experimentos e conseqüentemente o cronograma do projeto. Por outro lado, os recursos destinados ao sub-projeto "Projeto e Desenvolvimento de um Datawarehouse para Gerenciamento da Cadeia de Produção" são destinados, em sua maioria, ao pagamento de pessoal. Recurso Complementar de R$ 3.500,00. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    36. 1999-2004. IMiMD - Indexing and Data Mining in Multimedia Databases
      Descrição: Esse projeto teve como objetivo o desenvolvimento de técnicas, algoritmos e ferramentas de software para suportar o tratamento de informações multimídia, como imagens, vídeo e áudio além de estruturas complexas, como representação de móleculas e estruturas genéticas, em bases de dados multimídia. Todo o projeto foi centrado em utilizar o conteúdo dos dados tratados para possibilitar a indexação, recuperação baseado em conteúdo e descoberta de dados. Esse projeto integrou as áreas de Banco de Dados, Inteligência Artificial e Visualização de Dados, sendo que contou com a participação de especialistas em todas elas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Caetano Traina Júnior - Coordenador / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    37. 1999-1999. Recursos Complementares para Apoio a Grupos de Pesquisa - Projeto Sistemas Inteligentes para Engenharia
      Descrição: Recursos Completares relacionados com o projeto RECOPE-IA (Projeto financiado pela FINEP dentro do programa de Redes Cooperativas de Pesquisa (RECOPE)). Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    38. 1997-2003. Sistemas Inteligentes para Engenharia do Projeto RECOPE - da rede Informática Aplicada a Engenharia subrede Inteligência Artificial
      Descrição: Projeto financiado pela FINEP dentro do programa de Redes Cooperativas de Pesquisa (RECOPE) Sumário e Objetivo: o projeto tem como um de seus objetivos centrais criar vantagens competitivas sustentáveis para que empresas e organizações brasileiras possam competir em uma economia cada vez mais baseada em informação e conhecimento. Para melhor atingir seus objetivos, a rede foi dividida em três grupos de trabalho: Grupo de Redes Neurais, Lógica Fuzzy e Aplicações; Grupo de Data Mining e Aplicações; Grupo de Aquisição de Conhecimento e Aplicações. As pesquisadoras do ICMC trabalham no grupo de Data Mining e Aplicações. Redes Neurais , Lógica Fuzzy e Aplicações: Desenvolver aplicações em Redes Neurais e Lógica Fuzzy para mostrar a empresas a viabilidade destas técnicas para a solução de problemas, como: Previsão; Diagnóstico; Compactação de dados; Classificação; Aproximação; Categorização; Extração de regras. Data Mining e Aplicações: Trabalhar com Extração de Conhecimento de Bases de Dados reais, mostrando a viabilidade das técnicas de Data Mining na solução de problemas como: Diagnóstico de Falhas em Equipamentos; Bases de Dados ligadas à área petrolífera; Bases de Dados ligadas à área de seguros. Aquisição de Conhecimento e Aplicações: Desenvolver um Sistema Baseado em Conhecimento para a detecção de falhas em transformadores de potência a partir do resultado de ensaios de laboratório. Construir um sistema tutorial sobre a elaboração dos ensaios que poderia ser usado para melhorar a qualidade dos resultados dos mesmos, assim como capacitar mais rapidamente o pessoal deles encarregado. Equipe: trinta e dois pesquisadores de dez unidades de pesquisa participam deste projeto CEFET-MG, COPPE-UFRJ, EESC-USP, EFEI-MG, ILTC-Niterói RJ, ICMC-USP, UFF-RJ, UFMG, UFSCar-SP, UFPE Recursos: Agência Financiadora: FINEP/RECOPE - Ref. 0595/96; Vigência: 1998 e 2000; Valor Financiado: R$ 135.500,00. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador / Maria Carolina Monard - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante. Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    39. 1997-1999. Sistemas Híbridos Inteligentes para Extração de Conhecimento de Bases de Dados
      Descrição: Este projeto trata da investigação de técnicas para Sistemas Híbridos voltadas para extração de Conhecimento. 2 bolsas de IC foram liberadas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa. Número de produções C, T & A: 1
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    40. 1996-1997. IPAC - Integração de Paradgimas Símbolico, Fuzzy e Neural na Aquisição de Conhecimento
      Descrição: A construção de Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) é uma atividade difícil e demorada, onde uma das fases mais problemáticas é a relacionada à elicitação do conhecimento do especialista humano (ou qualquer outra fonte), através de um processo conhecido como Aquisição de Conhecimento (AC). O projeto aqui apresentado teve por objetivo desenvolver um ambiente de AC, composto por módulos voltados a aplicação de métodos sob abordagens diferentes, possivelmente combinados. Pretendeu-se, com o desenvolvimento desse trabalho, obter um ambiente onde possam ser estudadas e comparadas metodologias de AC, inicialmente propostas em contextos diferentes, de acordo com critérios como adequação a conjuntos de dados específicos, facilidade de fusão, balanceamento de vantagens, conveniência em combinar algoritmos e comunicação entre os diferentes módulos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Heloisa Arruda Camargo Scarpelli - Coordenador / Doris Ferraz de Aragon - Integrante / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante / Maria do Carmo Nicoletti - Integrante / Antonio Carlos Saraiva Branco - Integrante / José Pacheco de Almeida Prado - Integrante / Ricardo Luís de Freitas - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    41. 1995-1997. Ambiente Híbrido de Aprendizado de Máquina
      Descrição: O objetivo deste projeto foi o desenvolvimento de um ambiente híbrido para aprendizado de máquina, onde foram abordados: - A investigação das diferenças essenciais entre as abordagens simbólica e conexionista - Utilização dos vários domínios de problema com a finalidade de evidenciar a qual nível é possível/conveniente uma mútua colaboração entre os paradigmas conexionista e simbólico, bem como o desempenho de cada um deles - O levantamento dos pontos fortes e fracos de cada paradigma, em função dos resultados obtidos nos ítens anteriores - A combinação dos resultados dos estudos e análises realizadas para o desenvolvimento do sistema híbrido inteligente para aquisição de conhecimento e suporte à decisão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    42. 1993-1995. Ferramentas para Sistemas Especialistas usando Multimidia
      Descrição: O objetivo principal desse projeto é o desenvolvimento de ferramentas para apoio ao desenvolvimento de sistemas especialistas. O principal foco é a utilização de recursos multimídia na interação com o usuário.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Doris Ferraz de Aragon - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    43. 1992-1994. Sistemas Baseados em Conhecimento: Metodologias para Desenvolvimento e Aplicações
      Descrição: O objetivo dessa pesquisa foi investigar novos algoritmos de aprendizado indutivo - incrementais e não incrementais -, bem como algoritmos para a construção automática de features. Serão também foram investigadas diferentes linguagens para a descrição das instâncias e hipóteses induzidas - lógica, árvores de decisão, frames, etc.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador / Maria das Graças Volpe Nunes - Integrante / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante / Sandra M A Caldeira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    44. 1992-1993. Desenvolvimento de Módulos de Planejamento de Processo Automático Integrados em um Ambiente de Planejamento do Processo
      Descrição: O objetivo principal desse projeto é o desenvolvimento de uma metodologia para criação e aplicação de módulos de planejamento automático, utilizando técnicas de Inteligência Artificial, em uma solução híbrida de planejamento de processo assistida por computador. Os módulos de planejamento automático são sistemas baseados em conhecimento que resolvem problemas de planejamento de processo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Solange Oliveira Rezende - Integrante / Henrique Rozenfeld - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (21)
    1. Prêmio de Excelência Docente Prof. Horácio C. Panepucci 2020, IFSC - turma de Ciências Físicas e Biomoleculares de 2017.. 2021.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    2. Laboratório profa. Dra. Solange Oliveira Rezende (Homenagem do Grupo de Estudos de Desenvolvimento de Aplicações Inteligentes - GEDAI), UESPI, campus Parnaíba, PI.. 2021.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    3. SODS - Plataforma de Voluntariado Técnico em prol do Desenvolvimento Sustentável (15 melhores do Programa InovaGrad de 2019), Pró-Reitoria de Graduação da USP e a AUSPIN - Programa InovaGrad.. 2020.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    4. Websensors Ad-Hoc, Marcacini, R.; Rezende, S; A. 4o. lugar no EXPOLattes - Categoria: Aplicabilidade na pesquisa e atividade científica,, I Seminário de Avaliação de Políticas de CT&I, CNPq.. 2018.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    5. Best Paper AwardI (2o. Lugar 2018: Concurso Latino-americano de Trabalhos de Graduação (CLATG_CLEI_LACLO), GLATG-CLEI-LACLO (http://cleilaclo2018.mackenzie.br/pt/clei-laclo-2018/satellite-events/clatg.html).. 2018.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    6. Reconhecimento ao trabalho como professora da disciplina de Inteligência Artificial - 1o. semestre de 2018, Bacharelado em Sistemas de Informação do ICMC-USP.. 2018.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    7. Reconhecimento ao trabalho como professora da disciplina de Empreendedores em Informática - 1o. semestre de 2017, Bacharelado em Ciências de Computação do ICMC-USP.. 2017.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    8. Best Paper Award (2nd place), 16th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Rossi; Lopes;Rezende Term Network Approach for Transductive Classification), International Conference, CICLING 2015.. 2015.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    9. Best Paper Award (Menção Honrosa) para o Artigo Curto, XX Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, WebMedia... 2014.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    10. Dia Internacional da Mulher - reconhecimento por se destacar em atividades realizadas em prol município, Câmara de Vereadores de São Carlos.. 2014.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    11. Best Paper Award (4o. place) no ECML/PKDD Discovery Challenge 2013: Recommending Given Names, Nameling web site., ECML/PKDD Discovery Challenge.. 2013.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    12. Best Paper Award (Menção Honrosa) no VIII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - Dissertação de Mestrado - Rafael G. Rossi, Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial & Comissão Especial de Inteligência Artificial.. 2012.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    13. 3º Colocado no VIII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - Dissertação de Mestrado - Ricardo M. Marcacini, Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial & Comissão Especial de Inteligência Artificial.. 2012.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    14. Best Paper Award (Honorable Mention) - XXI Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies), Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial & Comissão Especial de Inteligência Artificial.. 2012.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    15. Best Paper Award Post-processing association rules with clustering and objective measures, Carvalho, Santos, Rezende, 13th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS)... 2011.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    16. Prêmio Dr. Hélio Coelho, Mérito em Pesquisa, ANCP- Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores em Melhoramento Genético de Bovinos de Corte.. 2011.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    17. Menção Honrosa no 19º SIICUSP: Bruna Z. Panaggio, Ricardo M. Marcacini, Solange O. Rezende; Descoberta de Tópicos Emergentes de Textos Publicados no Twitter, Programa de Iniciação Científica da USP - Pró-reitoria de Pesquisa.. 2011.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    18. Prêmio Melhores Ferramentas (Torch: a tool for building topic hierarchies from growing text collections), Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA) - Webmedia 2010., Workshop de Ferramentas e Aplicações (WFA) - Webmedia 2010... 2010.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    19. IPROS - Integrated Production and Supply Chain Managment (Projeto premiado pela SAP - 7 pesquisadores), SAP Research/Apllications Award.. 2000.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    20. Distinção e Louvor - Tese de Doutorado, EESC-USP... 1993.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.
    21. Distinção e Louvor Dissertação de Mestrado, ICMC-USP.. 1990.
      Membro: Solange Oliveira Rezende.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (96)
    1. BRACIS. 2021. (Simpósio).
    2. BRACIS. 2020. (Congresso).
    3. BRACIS. 2019. (Congresso).
    4. BRACIS. 2018. (Congresso).
    5. Reunião da Comissão especial de IA (CEIA) da SBC - durante o BRACIS.Reunião da Comissão especial de Inteligência Artificial (CEIA) da SBC. 2018. (Outra).
    6. Feira das Profissões da USP - Campus Lorena. Cursos de graduação do ICMC. 2015. (Feira).
    7. Brazilian Conference on Intelligent Systems / Encontro Nacional de Inteligênca Artificial e Computacional. 2014. (Congresso).
    8. Brazilian Conference on Intelligent Systems. Pegar.... 2013. (Congresso).
    9. KDMILE'13: 1st Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning.Pegar. 2013. (Simpósio).
    10. SBIA'2012: 21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence.Identificação da cobertura espacial de documentos usando mineração de textos. 2012. (Simpósio).
    11. 9th Mexican International Conference on Artificial Intelligence. Selecting Candidate Labels For Hierarchical Document Clusters Using Association Rules. 2010. (Congresso).
    12. III International Workshop on Web and Text Intelligence. 2010. (Encontro).
    13. Joint CONFERENCE 2010 sbia-sbrn-jri. 2010. (Simpósio).
    14. XIX Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. 2008. (Simpósio).
    15. XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2008. (Simpósio).
    16. II Congresso da Academia Trinacional de Ciências. Constituindo o Futuro - 35 anos de Pós-Graduação da USP. 2007. (Congresso).
    17. XXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Um Ambiente para Exploração de Regras de Associação Generalizadas. 2007. (Congresso).
    18. Interação de Competências do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo.Mini-Workshop Interação de Competências do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. 2006. (Outra).
    19. I Workshop de Mineração de Dados Agrícolas.I Workshop de Mineração de Dados Agrícolas. 2006. (Seminário).
    20. Seminários do Departametno de Computação da UFMS.Palestra: Mineração de Dados Estruturados e Não-Estruturados. 2006. (Seminário).
    21. Sistemas de Suporte à Decisão na Agricultura.Reunião Técnica - Sistemas de Suporte à Decisão na Agricultura - Palestra: Mineração de Dados - estudo de caso em melhoramento genético animal e organização de informação agropecuária. 2006. (Outra).
    22. X Simpósio de Teses e Dissertações.X Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 2006. (Simpósio).
    23. III Workshop de Interação de Competências do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo.III Workshop de Interação de Competências do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. 2005. (Outra).
    24. I Workshop de Algoritmos de Mineração de Dados.I Workshop de Algoritmos de Mineração de Dados. 2005. (Outra).
    25. Workshop de Mapeamento Visual de Coleções de Documentos.Workshop de Mapeamento Visual de Coleções de Documentos. 2005. (Outra).
    26. XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'05. XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'05. 2005. (Congresso).
    27. II Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - WTDIA2004.II Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - WTDIA2004. 2004. (Outra).
    28. I Workshop de Computação - WORKCOMP-SUL.I Workshop de Computação - WORKCOMP-SUL. 2004. (Outra).
    29. IX Simpósio de Teses e Dissertações.IX Simpósio de Teses e Dissertações. 2004. (Simpósio).
    30. I Seminário Internacional de Avaliação da Graduação e da Pós-Graduação e V Seminário Nacional de Avaliação da Graduação.I Seminário Internacional de Avaliação da Graduação e da Pós-Graduação e V Seminário Nacional de Avaliação da Graduação. 2003. (Seminário).
    31. LAPTEC'2003 - IV Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. LAPTEC'2003 - IV Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. 2003. (Congresso).
    32. XI SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação.XI SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. 2003. (Simpósio).
    33. XXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'03. XXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'03. 2003. (Congresso).
    34. .VII Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 2002. (Simpósio).
    35. 10o. SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.X SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. 2002. (Simpósio).
    36. SBC'02. XXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'02. 2002. (Congresso).
    37. Seminário de Criadores e Pesquisadores.XI Seminário de Criadores e Pesquisadores da Raça Nelore. 2002. (Seminário).
    38. Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. XVI Brasilian Symposium on Artificial Intelligence. 2002. (Congresso).
    39. Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.VII Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN'02). 2002. (Simpósio).
    40. Sociedade da Informação: Programas e Iniciativas.Sociedade da Informação: Programas e Iniciativas. 2002. (Outra).
    41. Workshop de Interação de Competências II.Workshop de Interação de Competências II. 2002. (Outra).
    42. Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial.I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (WTDIA'02). 2002. (Outra).
    43. Workshop on Symbolic Data Analysis.I Workshop on Symbolic Data Analysis. 2002. (Outra).
    44. 2o. Workshop Brasileiro de Inteligência Competitiva e Gestão do Conhecimento e 3o. Seminário Catarinense de Gestão do Conhecimento e da Tecnologia.II Workshop Brasileiro de Inteligência Competitiva e Gestão do Conhecimento e III Seminário Catarinense de Gestão do Conhecimento e da Tecnologia. 2001. (Outra).
    45. 9o. SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da.IX SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. 2001. (Simpósio).
    46. I Escola Brasileira de Inteligência Artificial e Bioinformática (IInBio).I Escola Brasileira de Inteligência Artificial e Bioinformática (IInBio). 2001. (Outra).
    47. III ENIA - Encontro Nacional de Inteligência Artificial.III ENIA - Encontro Nacional de Inteligência Artificial. 2001. (Encontro).
    48. IV Simpósio de Administração da produção, logística e Operações Internacionais e International Conference of the Production and Operation Manegment.IV Simpósio de Administração da Produção, Logística e Operações Internacionais e International Conference of the Production and Operation Management Society (SIMPOI/POMS 2001). 2001. (Simpósio).
    49. LAPTEC'2001 - II Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. LAPTEC'2001 - II Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. 2001. (Congresso).
    50. Seminário de Avaliação Final do Programa RECOPE.Seminário de Avaliação Final do Programa RECOPE. 2001. (Seminário).
    51. VI Escola Regional de Informática do Estado de São Paulo (VI ERI).VI Escola Regional de Informática do Estado de São Paulo (VI ERI), evento apoiado pela Sociedade Brasileira de Computação. 2001. (Outra).
    52. VI Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional.VI Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 2001. (Simpósio).
    53. Workshop SIAE 2001.Workshop SIAE 2001. 2001. (Outra).
    54. XXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'01. XXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'01. 2001. (Congresso).
    55. III Encontro de Propriedade Intelectual e Comercialização de Tecnologia.III Encontro de Propriedade Intelectual e Comercialização de Tecnologia. 2000. (Encontro).
    56. International Joint Conference, XV Brasilian Symposium on Artificial Intelligence and VII Ibero-Americano Conference on Artificial Intelligence (SBIA/IBERAMIA'2000). International Joint Conference, XV Brasilian Symposium on Artificial Intelligence and VII Ibero-Americano Conference on Artificial Intelligence (SBIA/IBERAMIA'2000). 2000. (Congresso).
    57. V Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional.V Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 2000. (Simpósio).
    58. XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'00. XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'00. 2000. (Congresso).
    59. II Encontro de Propriedade Intelectual e Comercialização de Tecnologia.II Encontro de Propriedade Intelectual e Comercialização de Tecnologia. 1999. (Encontro).
    60. III Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP.III Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP. 1999. (Outra).
    61. IV Simpósio de Teses e Dissertaões do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional.IV Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 1999. (Simpósio).
    62. IV Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP.IV Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP. 1999. (Outra).
    63. XIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'99. XIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - SBC'99. 1999. (Congresso).
    64. I Escola Brasileira de Aprendizado de Máquina e Extração de Conhecimento em Bases de Dados.I Escola Brasileira de Aprendizado de Máquina e Extração de Conhecimento em Bases de Dados, Projeto ICOM do PROTEM III-CC/CNPq. 1998. (Outra).
    65. III Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional.III Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 1998. (Simpósio).
    66. II Semana da Computação do Departamento de Ciências de Computação e Estatística.II Semana da Computação do Departamento de Ciências de Computação e Estatística. 1998. (Outra).
    67. II Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, ECOPE-IA/FINEP.II Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, ECOPE-IA/FINEP. 1998. (Outra).
    68. II Workshop Projeto IPAC, PROTEM III-CC, CNPq.II Workshop Projeto IPAC, PROTEM III-CC, CNPq. 1998. (Outra).
    69. I Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP.I Workshop de Sistema Inteligentes para Engenharia, RECOPE-IA/FINEP. 1998. (Outra).
    70. The International Conference on Data Mining. The International Conference on Data Mining. 1998. (Congresso).
    71. V Simpósio Brasileiro de Redes Neurais - SBRN'98.V Simpósio Brasileiro de Redes Neurais - SBRN'98. 1998. (Simpósio).
    72. Workshop Políticas de Propriedade Intelectual, Negociação, Cooperação e Comercialização de Tecnologia em Universidades e Instituições de Pesquisa: Análise e Proposições.Workshop Políticas de Propriedade Intelectual, Negociação, Cooperação e Comercialização de Tecnologia em Universidades e Instituições de Pesquisa: Análise e Proposições. 1998. (Outra).
    73. XIV Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'98.XIV Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'98. 1998. (Simpósio).
    74. 8o. Congresso Nacional de Novas Tecnologias em Banco de Dados e 8o. Exposição Nacional de Produtos e Serviços de Banco de Dados - DBFORUM/DBEXPO'97. VIII Congresso Nacional de Novas Tecnologias em Banco de Dados e 8o. Exposição Nacional de Produtos e Serviços de Banco de Dados - DBFORUM/DBEXPO'97. 1997. (Congresso).
    75. I Encontro de Professores da Disciplina Empreendedores de Informática.I Encontro de Professores da Disciplina Empreendedores de Informática, promovido pelo Projeto SoftStart. 1997. (Encontro).
    76. II Simpósio de Teses e Dissertações do programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional.II Simpósio de Teses e Dissertações do programa de Pós-Graduação da Área de Ciências de Computação e Matemática Computacional. 1997. (Simpósio).
    77. I Workshop Projeto IPAC, PROTEM III-CC, CNPq.I Workshop Projeto IPAC, PROTEM III-CC, CNPq. 1997. (Outra).
    78. Workshop Training the Trainers - representando o ICMSC.Workshop Training the Trainers - representando o ICMSC. 1997. (Outra).
    79. Workshop TTT -- Simulador Empresarial.Workshop TTT - Simulador Empresarial, ministrado pela Bernard Sistemas. 1997. (Outra).
    80. XVII Congresso Nacional da Sociedade Brasileira de Computação e ENIA'97. XVII Congresso Nacional da Sociedade Brasileira de Computação e ENIA'97. 1997. (Congresso).
    81. 4o. Simpósio de Iniciação Científica da USP - Exatas, XV Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e IV Simpósio de Iniciação Científica em Ciências.IV Simpósio de Iniciação Científica da USP - Exatas, XV Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia e IV Simpósio de Iniciação Científica em Ciências Matemáticas e da Computação. 1996. (Simpósio).
    82. VII Semana da Computação.VII Semana da Computação. 1996. (Outra).
    83. XIIIth Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'96.XIII Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'96. 1996. (Simpósio).
    84. XI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.XI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 1996. (Simpósio).
    85. X Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software.X Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software. 1996. (Simpósio).
    86. 9o.Simpósio Brasileiro de Base de Dados.IX Simpósio Brasileiro de Base de Dados. 1994. (Simpósio).
    87. Workshop Aplicações de Otimização, Inteligência Artificial e Multimídia em Empresas.Workshop Aplicações de Otimização, Inteligência Artificial e Multimídia em Empresas. 1994. (Outra).
    88. 1o. Simpósio de Iniciação Científica do ICMSC.I Simpósio de Iniciação Científica do ICMSC. 1993. (Simpósio).
    89. Primer Congreso Internacional de Informatica, Computacion y Teleinformatica, INFORMATICA'93. Primer Congreso Internacional de Informatica, Computacion y Teleinformatica, INFORMATICA'93. 1993. (Congresso).
    90. Segunda Exposição e Seminário Internacional sobre Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas.Segunda Exposição e Seminário Internacional sobre Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas. 1993. (Seminário).
    91. XV CNMAC.XV CNMAC. 1992. (Outra).
    92. Workshop em Programação Concorrente, Sistemas Distribuídos e Engenharia de Software.Workshop em Programação Concorrente, Sistemas Distribuídos e Engenharia de Software. 1991. (Encontro).
    93. IV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.IV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 1989. (Simpósio).
    94. VI Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial.VI Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'89. 1989. (Simpósio).
    95. XII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. XII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. 1989. (Congresso).
    96. IV Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial.IV Brasilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'87. 1987. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (11)
    1. Rezende, Solange Oliveira; MARCACINI, RICARDO M. ; BARROS, Leliane Nunes de ; Mauá, D.. 1ª Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo ? ERAMIA-SP. 2020. Congresso
    2. Rezende, Solange Oliveira. Festival Internacional de Divulgação Científica: Pint of Science. 2018. (Festival).. . 0.
    3. REZENDE, SOLANGE O.; OSÓRIO, Fernando Santos. Venha Estudar na USP São Carlos. 2014. Outro
    4. REZENDE, S. O.. Exposição Cabeça Dinossauro: o novo titã brasileiro (itinerância São Carlos). 2013. (Exposição).. . 0.
    5. JORGE, A. M. G. ; LOPES, Alneu de Andrade ; REZENDE, S. O.. III International Workshop on Web and Text Intelligence (WTI - 2010). 2010. Congresso
    6. REZENDE, S. O.; LOPES, Alneu de Andrade ; JORGE, A. M. G.. II Workshop on Web and Text Intelligence. 2009. Congresso
    7. JORGE, A. M. G. ; LOPES, Alneu de Andrade ; REZENDE, S. O.. Workshop on Web and Text Intelligence. 2008. Outro
    8. REZENDE, S. O.; ROQUE, A. C.. International Joint Conference IBERAMIA/SBIA/SBRN. 2006. Congresso
    9. REZENDE, S. O.; NUNES, M. G. V.. VII Simpósio de Teses e Dissertações do ICMC-USP. 2002. Congresso
    10. REZENDE, S. O.; MALDONADO, José Carlos. VI Simpósio de Teses e Dissertações do ICMC-USP. 2001. Congresso
    11. REZENDE, S. O.; SANCHES, R.. V Workshop de Teses e Dissertações em Andamento do V Simpósio de Teses e Dissertações do ICMC-USP São Carlos. 2000. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (6)
    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Ricardo Marcondes Marcacini (59.0)
      1. CARAVANTI DE SOUZA, MARIANA ; SILVA GÔLO, MARCOS PAULO ; MÁRIO GUEDES JORGE, ALÍPIO ; AMORIM, EVELIN ; CAMPOS, RICARDO ; MARCONDES MARCACINI, RICARDO ; OLIVEIRA REZENDE, SOLANGE. Keywords attention for fake news detection using few positive labels. INFORMATION SCIENCES. v. 1, p. 120300, issn: 0020-0255, 2024.
      2. DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; COLETI, JAMILLE DE CAMPOS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Dataset: Annotated Soybean Market News Articles. DATA IN BRIEF. v. 1, p. 110545, issn: 2352-3409, 2024.
      3. GÔLO, MARCOS PAULO SILVA ; DE SOUZA, MARIANA CARAVANTI ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; Rezende, Solange Oliveira ; NOGUEIRA, BRUNO MAGALHÃES ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. One-class learning for fake news detection through multimodal variational autoencoders. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. v. 122, p. 106088, issn: 0952-1976, 2023.
      4. CALDEIRA, D. M. ; PEREIRA, A. L. ; MARCACINI, R. M. ; REZENDE, S. O.. Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades. Revista da CGU. v. 15, p. 9-13, issn: 1981-674X, 2023.
      5. DOS REIS FILHO, IVAN JOSÉ ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. On the enrichment of time series with textual data for forecasting agricultural commodity prices. METHODSX. v. 1, p. 101758, issn: 2215-0161, 2022.
      6. DOS SANTOS, THIAGO BERTOLINI ; CAMPESE, CARINA ; MARCACINI, RICARDO M. ; SINOARA, ROBERTA A. ; REZENDE, SOLANGE O. ; MASCARENHAS, JANAINA. Prototyping for user involvement activities: How to achieve major benefits. JOURNAL OF MANUFACTURING SCIENCE AND TECHNOLOGY. v. 33, p. 465-472, issn: 1755-5817, 2021.
      7. SANTOS, BRUCCE NEVES DOS ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. Multi-Domain Aspect Extraction Using Bidirectional Encoder Representations From Transformers. IEEE Access. v. 9, p. 91604-91613, issn: 2169-3536, 2021.
      8. SINOARA, R. A. ; MARCACINI, RICARDO M. ; Rezende, Solange Oliveira. Mineração de Textos e Semântica: desafios, abordagens e aplicações. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (MACAÉ). v. 27, p. 41-53, issn: 1983-5604, 2021.
      9. SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; Padua, Renan ; Tonon, Vítor Rodrigues ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; DOMINGUES, Marcos Aurélio ; Rezende, Solange Oliveira. A context-aware recommender method based on text and opinion mining. Expert Systems (Online). v. e12618, p. e12618, issn: 0266-4720, 2020.
      10. DOS SANTOS, BRUCCE NEVES ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI ; Rezende, Solange Oliveira ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. A Two-Stage Regularization Framework for Heterogeneous Event Networks. PATTERN RECOGNITION LETTERS. v. 138, p. 490-496, issn: 0167-8655, 2020.
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      37. DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Using Contextual Information from Topic Hierarchies to Improve Context-Aware Recommender Systems. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3606-3611, 2014.
      38. MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; HRUSCHKA, EDUARDO R. ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Privileged Information for Hierarchical Document Clustering: A Metric Learning Approach. Em: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), p. 3636-3641, 2014.
      39. DOMINGUES, MARCOS AURELIO ; SUNDERMANN, CAMILA VACCARI ; MANZATO, MARCELO GARCIA ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; Rezende, Solange Oliveira. Exploiting Text Mining Techniques for Contextual Recommendations. Em: 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), p. 210-217, 2014.
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      48. Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Aprendizado não supervisionado de hierarquias de de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas. Em: VII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA) junto ao Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), v. 1, p. 1-12, 2012.
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      53. MOURA, Maria Feranda ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Easily Labelling Hierarchical Document Clusters. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados(WAAMD 2008) - XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2008), v. 1, p. 37-45, 2008.
      54. NOGUEIRA, B. M. ; MOURA, Maria Fernanda ; CONRADO, Merley ; ROSSI, R. G. ; Marcacini, R. M. ; REZENDE, S. O.. Winning Some of the Document Preprocessing Challenges in a Text Mining Process. Em: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados(WAAMD 2008) - XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2008), v. 1, p. 10-18, 2008.
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      58. MARCACINI, RICARDO MARCONDES ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Torch - Topic Hierarchies. 2010.
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    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Thiago Alexandre Salgueiro Pardo (8.0)
      1. DA SILVA CONRADO, MERLEY ; FELIPPO, ARIANI ; SALGUEIRO PARDO, THIAGO ; REZENDE, SOLANGE. A survey of automatic term extraction for Brazilian Portuguese. Journal of The Brazilian Computer Society (Online). v. 20, p. 12-40, issn: 1678-4804, 2014.
      2. Koza, W. ; Solana, Z. ; Conrado, M.S. ; Rezende, S.O. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Díaz-Labrador, J. ; Abaitua, J.. Extracción terminológica en el dominio médico a partir del reconocimiento de sintagmas nominales. Revista de Lingüística Informática,Modelización e Ingeniería Lingüística (Revista Infosur). v. 5, p. 27-40, issn: 1851-1996, 2011.
      3. DA SILVA CONRADO, MERLEY ; Rezende, S.O. ; PARDO, THIAGO A.S.. The Main Challenge of Semi-Automatic Term Extraction Methods. Em: 11st International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science, v. 1, p. 1-10, 2014.
      4. Conrado, M.S. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Rezende, S.O.. A Machine Learning Approach to Automatic Term Extraction using a Rich Feature Set. Em: Student Research Workshop of the Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, v. 1, p. 16-23, 2013.
      5. Conrado, M.S. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Rezende, S.O.. Exploration of a Rich Feature Set for Automatic Term Extraction. Em: 12th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI), v. 8265, p. 342-354, 2013.
      6. Conrado, M.S. ; ROSSI, R.G. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Rezende, S.O.. Applying Transductive Learning for Automatic Term Extraction: the Case of the Ecology Domain. Em: The Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA2013), v. 1, p. 264-269, 2013.
      7. Conrado, M.S. ; Koza, W. ; Díaz-Labrador, J. ; Abaitua, J. ; Rezende, S.O. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Solana, Z.. Identificación de Términos a partir de Enumeraciones Sintagmáticas Nominales: Una Aplicación al Dominio Médico. Em: Congreso Argentino de Informática y Salud, v. 1, p. 57-65, 2011.
      8. Conrado, M.S. ; Koza, W. ; Díaz-Labrador, J. ; Abaitua, J. ; Rezende, S.O. ; PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro ; Solana, Z.. Extracting Multiword Expressions using Enumerations of Noun Phrases in Specialized Domains: first experiences. Em: 15th Portuguese Conference on Artificial Intelligence - Text Mining and Applications, v. 1, p. 775-789, 2011.

    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Ariani Di Felippo (1.0)
      1. DA SILVA CONRADO, MERLEY ; FELIPPO, ARIANI ; SALGUEIRO PARDO, THIAGO ; REZENDE, SOLANGE. A survey of automatic term extraction for Brazilian Portuguese. Journal of The Brazilian Computer Society (Online). v. 20, p. 12-40, issn: 1678-4804, 2014.

    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Arnaldo Candido Junior (1.0)
      1. CASANOVA, E. ; SANTOS, V. G. ; SVARTMAN, F. R. F. ; LEITE, M. Q. ; CANDIDO JR, A. ; Marcacini, R. M. ; Solange Oliveira Rezende ; ALUÍSIO, Sandra Maria. Recursos para o processamento de fala. Em: Helena Medeiros Caseli; Maria das Graças Volpe Nunes. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 1ed. : São Carlos. 2023.v. 1, p. 61-82.

    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Maria das Graças Volpe Nunes (1.0)
      1. RESENDE, S. M. ; PUGLIESE, J. B. ; FREIRE, Mirla Eliane Pereira ; NUNES, M. G. V.. Sistema Inteligente de Apoio a Treinamento e Ensino: Arquitetura e Avaliação. Revista Brasileira de Informática na Educação. v. 8, p. 89-100, issn: 1414-5685, 2001.

    • Solange Oliveira Rezende ⇔ Sandra Maria Aluísio (1.0)
      1. CASANOVA, E. ; SANTOS, V. G. ; SVARTMAN, F. R. F. ; LEITE, M. Q. ; CANDIDO JR, A. ; Marcacini, R. M. ; Solange Oliveira Rezende ; ALUÍSIO, Sandra Maria. Recursos para o processamento de fala. Em: Helena Medeiros Caseli; Maria das Graças Volpe Nunes. (Org.). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. 1ed. : São Carlos. 2023.v. 1, p. 61-82.




Data de processamento: 03/02/2025 11:00:32