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Prêmio UFF de Teses e Dissertações: Inscrições Abertas

Prêmio UFF de Teses e Dissertações: Inscrições Abertas

Estão abertas as inscrições para o Prêmio UFF de Teses e Dissertações, conforme as diretrizes estabelecidas no edital oficial. O Programa de Pós-Graduação em Computação (PGC) poderá indicar uma tese e uma dissertação para concorrer ao prêmio. Para isso, será realizada uma seleção interna. A tese indicada será a mesma já submetida ao Prêmio CAPES […]

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Avisos
Mestrado e Doutorado em Computação na UFF: Programa Nota 7 CAPES, Linhas de Pesquisa e Excelência Acadêmica no Rio de Janeiro

Mestrado e Doutorado em Computação na UFF: Programa Nota 7 CAPES, Linhas de Pesquisa e Excelência Acadêmica no Rio de Janeiro

Na última avaliação quadrienal da CAPES, o Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal Fluminense registrou conceito máximo 7, posicionando-se entre os oito programas mais bem avaliados do país em sua área, conforme dados consolidados em relatórios oficiais da agência. Essa conquista não representa mera formalidade institucional, mas reflete a consolidação de uma trajetória

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Artigos, ,
Backdoor Injection Analysis and Heuristic Auditing of LightGBM Models  

Backdoor Injection Analysis and Heuristic Auditing of LightGBM Models  

Será defendida no dia 14 de maio de 2026, às 16:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Backdoor Injection Analysis and Heuristic Auditing of LightGBM Models”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Rômulo Carlos Almeida da Silva. Link para defesa: meet.google.com/mno-znrj-niy   Resumo: Esta dissertação investiga a injeção de backdoors em

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Defesas de Tese
Matrix-free Strategies for Plastic Limit Analysis Using Image-based Finite Elements 

Matrix-free Strategies for Plastic Limit Analysis Using Image-based Finite Elements 

Será defendida no dia 8 de maio de 2026, às 09:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Matrix-free Strategies for Plastic Limit Analysis Using Image-based Finite Elements ”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Diogo Ledermann Firmino Pinto. Link para defesa: https://meet.google.com/nbx-hrev-cqw  Resumo: Este trabalho apresenta estratégias sem a montagem

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Defesas de Tese,
Factoring Fermat-prime Products with Explicit Modular Exponentiation on IBM Quantum

Factoring Fermat-prime Products with Explicit Modular Exponentiation on IBM Quantum

Será defendida no dia 7 de abril de 2026, às 11:00 horas, na sala 310 do Instituto de Computação, a Dissertação de Mestrado intitulada “Factoring Fermat-prime Products with Explicit Modular Exponentiation on IBM Quantum”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Vitor Pio Silva. Resumo: Esta dissertação investiga uma implementação de referência da

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Defesas de Tese
Modelagem das Relações Probabilísticas entre Variáveis Meteorológicas e Precipitação no Município do Rio de Janeiro por meio de Redes Bayesianas

Modelagem das Relações Probabilísticas entre Variáveis Meteorológicas e Precipitação no Município do Rio de Janeiro por meio de Redes Bayesianas

Será defendida no dia 31 de março de 2026, às 16:30 horas, na sala 310 do Instituto de Computação, a Dissertação de Mestrado intitulada “Modelagem das Relações Probabilísticas entre Variáveis Meteorológicas e Precipitação no Município do Rio de Janeiro por meio de Redes Bayesianas”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Lucas Dirk

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Avaliação de Técnicas de Inteligência Artificial para Previsão de Eventos Extremos de Precipitação no Rio de Janeiro a partir de Dados de Séries Temporais Multivariadas

Avaliação de Técnicas de Inteligência Artificial para Previsão de Eventos Extremos de Precipitação no Rio de Janeiro a partir de Dados de Séries Temporais Multivariadas

Será defendida no dia 1° de abril de 2026, às 10:00 horas, na sala 310 do Instituto de Computação, a Dissertação de Mestrado intitulada “Avaliação de Técnicas de Inteligência Artificial para Previsão de Eventos Extremos de Precipitação no Rio de Janeiro a partir de Dados de Séries Temporais Multivariadas”, do candidato ao título de Mestre

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ARANI: Uma Abordagem Elástica Baseada em Linha de Experimento para Preservação de Privacidade e Auditoria em Data Lakes

ARANI: Uma Abordagem Elástica Baseada em Linha de Experimento para Preservação de Privacidade e Auditoria em Data Lakes

Será defendida no dia 1° de abril de 2026, às 14:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “ARANI: Uma Abordagem Elástica Baseada em Linha de Experimento para Preservação de Privacidade e Auditoria em Data Lakes”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Thiago da Costa Jordão. Link para defesa: meet.google.com/hfs-sjet-tzq Resumo: A adoção

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Biased Bootstrap for Positive and Unlabeled Learning

Biased Bootstrap for Positive and Unlabeled Learning

Será defendida no dia 20 de março de 2026, às 10:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Biased Bootstrap for Positive and Unlabeled Learning”, do candidato ao título de Mestre em Computação – João Pedro de Matos d’Assumpção. Link para defesa: meet.google.com/ksr-xqet-tov Resumo: Este trabalho propõe um novo método de Positive and Unlabeled (PU)

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