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Eduardo Bezerra da Silva

Eduardo Bezerra é professor titular da Escola de Informática e Computação do Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro (CEFET/RJ), onde atua desde 2005. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995). É Mestre e Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC). É membro do IEEE e da Sociedade Brasileira de Computação. É autor de dois livros e vários artigos científicos na área de Computação. É revisor de vários periódicos internacionais, incluindo Transactions on Artificial Intelligence (IEEE), Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE), Transactions on Computational Biology (IEEE/ACM), Expert Systems With Applications (Elsevier) e Bioinformatics, Meteorological Applications (Wiley). É membro fundador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ (criado em 2016). Foi co-chair do comitê de programa do BreSci'12. Foi local chair do KDMiLe'21. Foi co-chair do DEXEA'22. Foi co-chair do DEXEA'23. Foi co-chair do KDMiLe'23. É chair do KDMiLe'24. É um dos coordenadores do projeto multiinstitucional RioNowCast (http://rionowcast.dexl.lncc.br). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial. Atua principalmente nos seguintes temas: Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado por Reforço. Páginas Web profissionais: Web page: http://eic.cefet-rj.br/~ebezerra/ Google Scholar: https://scholar.google.com.br/citations?user=WQflRMIAAAAJhl=en Open Researcher Contributor ID (ORCID): https://orcid.org/0000-0001-9177-5503 Thomson Reuters ResearcherID: https://publons.com/researcher/1938978/eduardo-bezerra/ Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/author/Eduardo-Bezerra/146581505 (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/7568520840965379 (31/10/2023)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Coordenação de Informática. Av. Maracanã, 229 Maracanã 20271110 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil Telefone: (21) 25663037 URL da Homepage: http://eic.cefet-rj.br/~ebezerra

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e Estatística

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (1)
1. DIAS, M. V. ; BEZERRA, E. ; GOLDSCHMIDT, R. R.. Contextual Information Based Community Detection in Attributed Heterogeneous Networks. IEEE Latin America Transactions. v. 17, p. 236-244, issn: 1548-0992, 2019.
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  Qualis: B3
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (3)
1. OLIVEIRA, D. F. ; ABREU, C. M. ; OGASAWARA, E. ; BEZERRA, E. ; LIMA, L. S.. A Science Gateway to Support Research in Spectral Graph Theory. Em: SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2019.
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  Qualis: B1 (Simpósio Brasileiro de Banco de Dados)
2. FONTOURA, A. ; HADDAD, D. B. ; BEZERRA, E.. A Deep Reinforcement Learning Approach to Asset-Liability Management. Em: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), v. 1, p. 1-5, 2019.
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  Qualis: B1 (Brazilian Conference on Intelligent System)
3. MORAES, C. M. ; BEZERRA, E. ; GOLDSCHMIDT, R. R.. Link Prediction in Social Networks: Combining Topological and Contextual Data in a Community Detection Based Method. Em: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2019.
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  Qualis: B1
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (2)
1. BEZERRA, E. Overview of Artificial Neural Networks. 2019. Apresentação de Trabalho/Simpósio
2. BEZERRA, E. Neural Models for Word Embeddings. 2019. Apresentação de Trabalho/Seminário
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (2)
1. BEZERRA, E. Deep Learning. 2019. Curso de curta duração ministrado/Extensão
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2. BEZERRA, E. Introduction to Machine Learning with scikit-learn. 2019. 2019.
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Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (1)
1. Ramon Ferreira Silva. Refinamento de Modelos de Respostas a Perguntas Binárias. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . 2019.
  Orientador: Eduardo Bezerra da Silva.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (1)

Mateus do Amor Devino Pereira. A Software Tool for Intrinsic Plagiarism Detection. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . 2019.
Orientador: Eduardo Bezerra da Silva.
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (1)

2019-Atual. Aplicacoes do Processamento de Linguagem Natural no e-Governo
Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo explorar e aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para aprimorar os serviços e a comunicação no contexto do e-Governo. O e-Governo refere-se à utilização de tecnologias de informação e comunicação no setor público com o intuito de melhorar a entrega de serviços governamentais e as interações com os cidadãos.A pesquisa se concentra em vários aspectos do PLN, como compreensão de linguagem natural, classificação automática, geração automática de texto, análise de sentimentos, tradução automática e resumo de documentos, com o objetivo de melhorar a eficiência e eficácia das interações entre o governo e os cidadãos. Além disso, a pesquisa visa facilitar a recuperação de informações governamentais e a tomada de decisões baseadas em texto e dados.Os resultados esperados deste projeto incluem o desenvolvimento de ferramentas e sistemas de PLN personalizados para atender às necessidades específicas do e-Governo, melhorar a acessibilidade e a compreensão dos serviços públicos, além de fortalecer a transparência e a participação cidadã. Isso contribuirá para uma administração pública mais eficaz, ágil e centrada no cidadão, alinhada com as demandas e expectativas da sociedade na era digital.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / AUGUSTO JOSÉ MOREIRA DA FONSECA - Integrante / Wellington Souza Amaral - Integrante / VANESSA SANTOS SOARES - Integrante / RAMON GRANDE DA LUZ BOUCAS - Integrante / MATHEUS MAIA VIEIRA - Integrante / FABIO DA SILVA GREGORIO - Integrante / MATHEUS PEREIRA DE CARVALHO - Integrante. Financiador(es): Tribunal de Contas do Estado do Rio de Janeiro - Auxílio financeiro.
Membro: Eduardo Bezerra da Silva.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (3)

Eduardo Bezerra da Silva ⇔ Diego Barreto Haddad (1.0)
FONTOURA, A. ; HADDAD, D. B. ; BEZERRA, E.. A Deep Reinforcement Learning Approach to Asset-Liability Management. Em: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), v. 1, p. 1-5, 2019.
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Qualis: B1 (Brazilian Conference on Intelligent System)

Eduardo Bezerra da Silva ⇔ Eduardo Soares Ogasawara (1.0)
OLIVEIRA, D. ; ABREU, C. M. ; OGASAWARA, EDUARDO ; BEZERRA, EDUARDO ; de Lima, L.S.. A Science Gateway to Support Research in Spectral Graph Theory. Em: SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2019.
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Qualis: B1 (Simpósio Brasileiro de Banco de Dados)

Eduardo Bezerra da Silva ⇔ Leonardo Silva de Lima (1.0)
OLIVEIRA, D. ; ABREU, C. M. ; OGASAWARA, EDUARDO ; BEZERRA, EDUARDO ; de Lima, L.S.. A Science Gateway to Support Research in Spectral Graph Theory. Em: SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2019.
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Qualis: B1 (Simpósio Brasileiro de Banco de Dados)

(*) Relatório criado com produções desde 2019 até 2019
Data de processamento: 05/03/2024 22:20:53

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: lattes@eic.cefet-rj.br