Loïc Pascal Gilles Cerf
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Doutor, INSA-Lyon, França, 2010
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Last update: 2026/05/04ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3597-0264
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| 2021 a Atual | Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde O Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde) visa a pesquisa e o desenvolvimento de soluções avançadas de inteligência artificial (IA), capazes de auxiliar profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças, e orientar gestores de saúde na programação de ações de prevenção e organização da assistência à saúde. Isso permitirá a otimização dos recursos e melhora da atenção à saúde da população no Brasil. O CIIA-Saúde compreende 10 universidades e quatro empresas. Sua estrutura se baseia em cinco eixos fundamentais: 1) prevenção e qualidade de vida; 2) diagnóstico, prognóstico e rastreamento; 3) medicina terapêutica e personalizada; 4) sistemas de saúde e gestão; e 5) epidemias e desastres. A partir desses eixos, o foco das pesquisas em IA concentram-se em: i) Ética e Valores Humanos, ii) Modelos e Algoritmos, iii) Gerenciamento e Engenharia de Dados, e iv) Sistemas Computacionais. Dentre os resultados esperados do CIIA-Saúde estão a formação de doutores e mestres em novas áreas da IA, a capacitação de colaboradores nas empresas, o desenvolvimento de protótipos, a publicação de artigos científicos e a criação de startups intensivas em IA, bem como a transferência de tecnologia e know-how para o mercado. O Centro terá uma intensa atividade internacional, através da colaboração com pesquisadores e instituições de excelência na pesquisa em IA e saúde. Integrantes: Virgílio Augusto Fernandes de Almeida (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf. |
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Articles in journals
Summarizing Boolean and Fuzzy Tensors with Sub-Tensors2025. INFORMATION SCIENCES.
Interactively visualizing pattern-based summaries of fuzzy tensors
2025. Information Visualization.
Developing Biceps to completely compute in subquadratic time a new generic type of bicluster in dense and sparse matrices2022. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Mining skypatterns in fuzzy tensors2019. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Closed and noise-tolerant patterns in n-ary relations2013. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY (DORDRECHT. ONLINE).
Parameter-free classification in multi-class imbalanced data sets2013. DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING.
Closed patterns meet n-ary relations2009. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.
Papers in conferences
Enforcement of Minimal Size and Area Constraints before and while Mining Patterns in Fuzzy Tensors2023. ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing.
Summarizing Fuzzy Tensors with Sub-Tensors
2023. ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing.
Bigfoot Climbing the Hill with ILP to Grow Patterns in Fuzzy Tensors
2019. Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology. 2
Mining High-Utility Patterns in Uncertain Tensors
2018. International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems. 3
Padrões de Alta Utilidade em Relações n-árias Fuzzy
2015. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 4
Complete Discovery of High-Quality Patterns in Large Numerical Tensors2014. IEEE International Conference on Data Engineering.
A Lossless Data Reduction for Mining Constrained Patterns in n-ary Relations2014. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Reachability Queries in Very Large Graphs: A Fast Refined Online Search Approach2014. International Conference on Extending Database Technology.
Multidimensional Association Rules in Boolean Tensors2011. SIAM International Conference on Data Mining.
Extended abstracts in conferences
Abstracts in conferences
A New Approach for Sampling Descriptors in 4D-QSAR Methodology Using Computational Geometry2017. Simpósio Brasileiro de Química Teórica.
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