Projetos de Doutorado Oferecidos na Seleção da Turma 2019.2

Detalhes
Última atualização: 17 Julho 2019

Bruno Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_BJTF1 (ARQUIVO)
    • Título: Deep Reinforcement Learning for Robot Control

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_CJABF1 (ARQUIVO)
    • Título: Utilização de Deep Learning para Análise Semântica de Objetos e Textos em Cenas Naturais Voltada à Robótica Assistiva

Denis da Silveira (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_DSS1 (ARQUIVO)
    • Título: Avaliação da Eficácia Cognitiva dos Modelos de Processos de Negócio

Emerson Lima (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_EAOL1 (ARQUIVO)
    • Título: Novos Algoritmos Auto-Validados de Otimização

Fernando Buarque (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_FBLN1 (ARQUIVO)
    • Título: Framework Adaptável, Individualizável e com habilidades de Auto-explicação para Suporte a Decisão a Tratamento de Rehabilitação Motora

Jaelson Castro (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_JBC1 (ARQUIVO)
    • Título: Certificação de Sistemas Críticos de Segurança

Maria Lencastre (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_MLPM1 (ARQUIVO)
    • Título: Linguagem Visual para Priorização de Requisitos
  2. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_MLPM2 (ARQUIVO)
    • Título: Tratamento de Conflitos com foco na Engenharia de Requisitos

Mêuser Valença (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_MJSV1 (ARQUIVO)
    • Título: Utilização de novas propostas de mudanças nas Redes Convolucionais CNN para procurar melhorar o desempenho no reconhecimento de padrões.
  2. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_MJSV2 (ARQUIVO)
    • Título: Aprendizagem Profunda aplicada para Previsão da Geração Eólica.

Patricia Endo (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_PTE1 (ARQUIVO)
    • Título: Modelos computacionais para otimização de alocação e gerenciamento de recursos de aplicações 5G no contexto de micro data centers virtualizados

Roberta Fagundes (Lattes):

  1. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_RAAF1 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem para solucionar problemas de multicolinearidade em modelos de regressão semi-supervisionada com ensemble.
  2. PPGEC_2019_2_DOUTORADO_RAAF2 (ARQUIVO)
    • Título: Combinação de Extreme Learning Machine e Regressão para problema de big data no combate a mortalidade infantil.
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