Defesas de Tese

ProvInCiA: Uma Abordagem para Rastreabilidade de Dados em Cidades Inteligentes por meio de Proveniência

ProvInCiA: Uma Abordagem para Rastreabilidade de Dados em Cidades Inteligentes por meio de Proveniência

Será defendida no dia 4 de setembro de 2025, às 16:00h, por videoconferência, a Proposta de Tese de Doutorado intitulada “ProvInCiA: Uma Abordagem para Rastreabilidade de Dados em Cidades Inteligentes por meio de Proveniência”, da candidata ao título de Doutor em Computação – Maria Luiza Furtuozo Falci. Link para defesa: https://www.youtube.com/watch?v=BEgRjyCUrsU ProvInCiA: Uma Abordagem para Rastreabilidade de […]

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Análise Híbrida de Visão Computacional com IA e Gêmeos Digitais para Monitoramento de Embarcações não Colaborativas

Análise Híbrida de Visão Computacional com IA e Gêmeos Digitais para Monitoramento de Embarcações não Colaborativas

Será defendida no dia 5 de setembro de 2025, às 11h, por videoconferência, a Proposta de Tese de Doutorado intitulada “Análise Híbrida de Visão Computacional com IA e Gêmeos Digitais para Monitoramento de Embarcações não Colaborativas”, do candidato ao título de Doutor em Computação – João Vitor de Souza Chagas. Link para defesa: https://meet.google.com/rzu-pfns-srj Análise Híbrida de

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SPEED – SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach

SPEED – SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach

Será defendida no dia 3 de setembro de 2025, às 10:00 horas, por videoconferência, a Tese de Doutorado intitulada “SPEED – SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach”, do candidato ao título de Doutor em Computação – Anselmo Luiz Éden Battisti. Link para defesa: meet.google.com/uxw-tosa-iim  SPEED – SFC Placement in Edge-Cloud Continuum: a Distributed Approach Resumo:

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Optimal and Metaheuristic-Based Client Selection Strategies for Federated Learning on Heterogeneous Devices

Optimal and Metaheuristic-Based Client Selection Strategies for Federated Learning on Heterogeneous Devices

Será defendida no dia 4 de setembro de 2025, às 13h, por videoconferência, a Proposta de Tese de Doutorado intitulada “Optimal and Metaheuristic-Based Client Selection Strategies for Federated Learning on Heterogeneous Devices”, do candidato ao título de Doutor em Computação – Alan Lira Nunes. Link para defesa: https://meet.google.com/ksh-asmy-ecf Optimal and Metaheuristic-Based Client Selection Strategies for Federated Learning

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Graph-Based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Applications to Dominating Set and Vertex Cover

Graph-Based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Applications to Dominating Set and Vertex Cover

Será defendida no dia 2 de setembro de 2025, às 14:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Graph-Based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Applications to Dominating Set and Vertex Cover”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Osniel Lopes Teixeira. Link para defesa: https://meet.google.com/ojn-xzyw-uha Resumo: Este trabalho aplica Deep Q-Learning para aproximar soluções

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Governança de Dados em Estatísticas Oficiais Apoiada por Dados de Proveniência

Governança de Dados em Estatísticas Oficiais Apoiada por Dados de Proveniência

Será defendida no dia 2 de setembro de 2025, às 14h, por videoconferência, a Proposta de Tese de Doutorado intitulada “Governança de Dados em Estatísticas Oficiais Apoiada por Dados de Proveniência”, do candidato ao título de Doutor em Computação – Claudio Ananias Ferraz. Link para defesa: https://www.youtube.com/live/0lqwRybDJ1g Governança de Dados em Estatísticas Oficiais Apoiada por Dados de

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Um Método Baseado em Redes Convolucionais Equivariantes e Representação Topológica de Características para Identificação de Imagens com Alta Similaridade

Um Método Baseado em Redes Convolucionais Equivariantes e Representação Topológica de Características para Identificação de Imagens com Alta Similaridade

Será defendida no dia 28 de agosto de 2025, às 14:00 horas, por videoconferência, a Tese de Doutorado intitulada “Um Método Baseado em Redes Convolucionais Equivariantes e Representação Topológica de Características para Identificação de Imagens com Alta Similaridade”, do candidato ao título de Doutor em Computação – Wagner Luiz Oliveira dos Santos. Link para defesa: meet.google.com/oeu-xpok-qit  Um

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Green AI Aplicada ao Nowcasting: Um Estudo com Modelos Recorrentes Otimizados

Green AI Aplicada ao Nowcasting: Um Estudo com Modelos Recorrentes Otimizados

Será defendida no dia 27 de agosto de 2025, às 17:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Green AI Aplicada ao Nowcasting: Um Estudo com Modelos Recorrentes Otimizados”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Douglas Ferreira Brum. Link para defesa: https://meet.google.com/vkn-pxbk-jgg Resumo: Eventos extremos de chuva têm causado impactos severos, especialmente em

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Simulação de Escoamento de Stokes em Imagens com Elementos Finitos Quadráticos sem Matriz

Simulação de Escoamento de Stokes em Imagens com Elementos Finitos Quadráticos sem Matriz

Será defendida no dia 25 de agosto de 2025, às 09:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Simulação de Escoamento de Stokes em Imagens com Elementos Finitos Quadráticos sem Matriz”, do candidato ao título de Mestre em Computação – André Luiz Portes Abicaram Nazareth Campos. Link para defesa: https://meet.google.com/fpw-ckfn-qjf Simulação de Escoamento de Stokes em

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ReMap: Uma Abordagem de Inpainting para a Reconstrução de Imagens Resistivas

ReMap: Uma Abordagem de Inpainting para a Reconstrução de Imagens Resistivas

Será defendida no dia 18 de agosto de 2025, às 15:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “ReMap: Uma Abordagem de Inpainting para a Reconstrução de Imagens Resistivas”, da candidata ao título de Mestre em Computação – Iany Macedo Barcelos. Resumo: Perfis de imagem resistivos são ferramentas fundamentais para a indústria do petróleo, pois

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