Este projeto tem por objetivo desenvolver algoritmos de mineração de dados escaláveis e eficientes para execução em agregados de máquinas, também conhecidos como clusters. O projeto foca em três classes de algoritmos: associações, agrupamentos e classificadores. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissionalizante:

O objetivo técnico principal deste projeto consiste em: i) desenvolver uma metodologia unificada para estender algoritmos estado-da-arte de CAD de forma a torná-los robustos temporalmente e ii) aplicar esses classificadores a outros problemas práticos interessantes. 

O projeto tem como objetivo principal realizar pesquisa e desenvolvimento em sistemas micro e nanoeletrônicos integrados inteligentes, que propiciem a realização de sistemas eletrônicos autônomos tais como redes de sensores inteligentes, sistemas embarcados e sistemas auto-ajustáveis, com várias aplicações em potencial, em particular em agricultura de precisão, no controle ambiental,

The proliferation of user-generated rich web-based social media data, such as microblogs (e.g., short text messages called Tweets on Twitter), blogs, chat rooms, newsgroups, discussion boards, and web sites, ooeer unprecedented opportunities for public health informatics. However, to date, most of the health-related social data has been used to plot

 A crescente geração de dados nos Projetos Genoma e em outras iniciativas que estão gerando dados em escalas nunca antes experimentadas, juntamente com a necessidade de se produzir informação a partir dessa enorme massa de dados, vêm demandando o desenvolvimento de novos modelos e algoritmos. Essa perspectiva de aquisição de

O trabalho consiste no estudo e desenvolvimemnto de soluções para a alocação de recursos computacionais em ambiente grid considerando as atuais lacunas técnicas do tema. Hoje, os middlewares não são robustos o suficiente para re-negociar recursos em tempo real, não consideram acordos de nível de serviço (Service Level Agreement —

Esse projeto tem como principal objetivo desenvolver modelos de classificação hierárquica baseados em algoritmos evolucionários. Além disso, ele também investigará métricas eficazes para avaliação de métodos hierárquicos. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .  

Desenvolvimento, implantação e Moddle 2.0 IS. Estudo de arquitetura de informação, requisitos e políticas de seguranca de acesso para implantação da Plataforma Arouca. Integrantes: Renato Antonio Celso Ferreira – Integrante / Osvaldo Carvalho – Coordenador.  

Nesse projeto propomos desenvolver ferramentas de suporte a execução que facilitem o uso sinergístico desses diversos dispositivos na realização de computações dentro do modelo de fluxo de dados.  Integrantes: Renato Antonio Celso Ferreira – Coordenador / Wagner Meira Jr. – Integrante / Dorgival Guedes – Integrante.