CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (1997), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2000) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2004). Realizou estágio de pós-doutoramento no Centre de Recherche Informatique de Montreal (2008-2010). É Professor Titular da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: teste de software, métodos formais e linguagens de programação. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial, IARA, é formado por uma equipe multidisciplinar, com especialistas nacionais com competência internacionalmente reconhecidas em inteligência artificial, telecomunicações, internet das coisas e cidades inteligentes. O centro sediado em São Carlos, estado de São Paulo, funcionará em rede com pesquisadores de todas as regiões do Brasi…
O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
Os modelos de causalidade representam a relação entre elementos relevantes para um determinado fenômeno. Dado um conjunto de condições que podem variar autonomamente ou por manipulação explícita, os modelos de causalidade podem indicar como e quando mudanças em determinados elementos levam a resultados em outros elementos. A área está na interseção da filosofia e da matemática. Mais recen…
O Teste Baseado em Modelos é uma estratégia promissora para automatizar a geração e execução de teste. Os casos de teste são derivados de um modelo representando o software a ser testado. Diversos métodos de geração de testes a partir de Máquinas de Estados Finitos (MEFs) podem ser encontrados na literatura. Contudo, tais modelos podem ser inadequados para representar algumas classes de s…
O presente projeto de pesquisa propõe a realização de estudos sobre a Gestão de Processos de Negócio (BPM na sigla em inglês) em organizações do Brasil a partir de uma abordagem que analise integradamente os artefatos de tecnologia e suas implicações sociais, políticas e organizacionais. A motivação geral desta pesquisa é analisar os projetos de formalização de processos em BPM e sua inte…
A BDTD-USP, Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP [1], dá acesso à grande maioria de trabalhos de mestrado e doutorado defendidos na pós-graduação USP, com cobertura de praticamente 100% nos anos recentes. Frente ao volume tão grande de documentos, e à grande diversidade de trabalhos, faz-se necessário algum mecanismo de busca que permita recuperar de forma precisa trabalhos d…
Tanto na pesquisa quanto na prática de investidores profissionais, o desenvolvimento de ações lucrativas estratégias de negociação desempenha um papel fundamental. O objetivo é comprar e vender ações para gerar o maior retorno possível e, ao mesmo tempo, controlar o risco associado à negociação. Com o progresso da inteligência artificial, métodos de aprendizado de máquina estão cada vez m…
O teste de software é apontado como uma das atividades mais importantes no processo de construção de um software, uma vez que agrega maior qualidade ao produto gerado. Avanços na área de teste buscam a elaboração de conceitos, métodos e técnicas que reduzam os custos de execução e de geração do conjunto de teste, além de aprimorar a sua eficiência na identificação de defeitos. Esse conjun…
Modelos de predição de defeito podem ser uma ferramenta útil na organização dos recursos de teste disponíveis em projetos de software. Contudo, nem todas as companhias de software mantém um histórico de dados de teste apropriado. Nesses casos, as companhias de software podem construir um conjunto de dados apropriado a partir de projetos externos conhecidos. Essa abordagem, conhecida como …