Resultados para “'Length-biased model'”

Kessys Lorrânya Peralta De Oliveira

docente IFRO - campus Colorado do Oeste

Mestra em Estatística pela Universidade de Brasília - UnB (2019). Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de Rondônia, campus Ji-Paraná (2015). Atualmente é professora EBTT/Estatística do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em regressão, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de dados, regressão, fronteira estocástica de produção, método de máxima verossimilhança, R.

Antonio Dias Dos Santos Junior

docente IFPB - Campus Esperança

Possui graduação em Ciência da computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2010) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2013). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: denotational semantics, model-driven architecture, formal methods e metamodels.

Marcos Henrique Da Silva Alves

docente IFG - Campus Valparaíso

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Piauí (2016) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2020). Desde 2018 atua no projeto, desenvolvimento e integração de sistemas de controle baseado em modelo (model-based design), desenvolvimento e montagem de hardware para controle e medição em conversores de potência. Atualmente desenvolve pesquisas em controle e automação de processos, sistemas embarcados e processamento digital de sinais.

Ramon Mayor Martins

docente IFSC - Câmpus São José

Possui Doutorado em Ciência da Computação e realizou pós-doutorado em Educação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC, 2024; 2026). Mestrado em Telecomunicações pelo Instituto Nacional de Telecomunicações (INATEL, 2014). Especialização em Engenharia de Sistemas (2018), Redes de Computadores (2017), Sistemas de Telecomunicações (2015) e MBA Profissional em Análise de Sistemas e Telecomunicações (2017). É Engenheiro de Telecomunicações, pela Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL, 2010). Desde 2016 é professor efetivo do EBTT na área de Telecomunicações, no Instituto Federal de Santa Catarina, Câmpus São José (IFSC). Atualmente no IFSC é Coordenador de Pesquisa e Inovação do câmpus São José (biênio 2025-2027).Tem interesse em pesquisas na área de Sistemas de Telecomunicações, atuando nos seguintes temas: Antenas, Comunicações via Rádio e Satélite. Na área de Inteligência Artificial, atuando nos seguintes temas: Visão Computacional e NLP. E em Educação em Computação, na área de Pensamento Computacional e Crítico. Da pesquisa, faz parte do Conselho Editorial do Journal Informatics in Education (INFEDU) da Universidade Vilnius da Lituânia. Recebeu qualificação NASA Transform to Open Science para divulgação da ciência aberta. E recebeu o prêmio Teacher Excellence Award do Massachusetts Institute of Technology (MIT) App Inventor Foundation pelo trabalho com o ensino de IA.

Marilia Aranha Freire

docente IFRN - Campus Natal - Central

Possui doutorado em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação da UFRN (2015) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2001). É professora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (desde 2006) atuando no curso superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: Experimental Software Engineering, Model-Driven Development, Software Process Monitoring, Software Process Lines, Software Process Improvement, Software Testing. Consultoria em PD&I - ITNC

Eliandra Silva Model

tecnico IFRS - Campus Canoas

Doutora em Educação pela Pontifícia Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS (2026). Mestra em Educação pela Pontifícia Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS (2022), com especialização em Psicopedagogia Clínica e Institucional pelo Centro Universitário La Salle (2008) e graduada em Pedagogia na Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS (2006). Membro do Grupo de Estudos Educação, Gênero e Trabalho Artesanal. Atualmente é pedagoga no Instituto Federal do Rio Grande do Sul - IFRS, no campus Canoas. Tem experiência na área da Educação, Educação e Gênero, Educação de Jovens e Adultos e Educação Profissional e Tecnológica.

Marcelo Roger Dos Santos Reis

docente IFPE - Campus Igarassu

Possui graduação, mestrado e doutorado em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Pernambuco - PIMES. Tem experiência na área de Economia, atuando principalmente nos seguintes temas: Economia da Educação, Análise Envoltória de Dados(DEA), Eficiência Pública, Economia dos Esportes, Microeconomia, Macroeconomia, Métodos Quantitativos, Model...

Andressa Medianeira Model Carlos

docente IFC - Campus Concordia

Graduada em Química Licenciatura Plena pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Durante a graduação participou, como bolsista, do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Docência (PIBID) promovendo oficinas temáticas para o ensino de química nas escolas públicas da cidade de Santa Maria. Mestra e doutora pelo Programa de Pós-Graduação do Instituto de Química da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), c tendo como área de atuação síntese orgânica, com ênfase em catálise assimétrica. Atuou como professora de química do ensino médio regular na Escola Municipal Theóphilo Sauer (Taquara/RS), e também como professora de química na Escola Municipal Taquarense de Jovens e Adultos -ESTAJA.Atualmente é professora efetiva do Instituo Federal Catarinense, campus Concórdia.

Eduardo Soares Rodrigues

docente IFTM - Campus Uberaba

Possui graduação com Bacharelado em Física pela Universidade Federal Fluminense (1988), e graduação com Licenciatura em Física pela Universidade Federal Fluminense (1997), mestrado em Física São Carlos pela Universidade de São Paulo (1993) e doutorado em Física pela Universidade Federal Fluminense (2000). Foi professor da Universidade Católica de Brasília de 2000 a 2007 e atualmente é professor do Instituto Federal do Triângulo Mineiro, campus de Uberaba. Tem experiência na área de Física, com ênfase em Física de Semicondutores e em Simulação Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: Anderson model, Low Dimensional Disordered Systems, Wave Packet Propagation in Disordered Dystems. Trabalha também com a influência da interação entre portadores na propagação em sistemas de baixa dimensionalidade.

Thiago Matos Pinto

docente IFRJ - Reitoria

Thiago Matos Pinto é Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ), PhD em Ciência da Computação, com ênfase em Neurociência Computacional, pela University of Hertfordshire, Reino Unido, Mestre em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) e pós-doutor em Neurociência Computacional pela Universidade de São Paulo (USP). Possui MBA Executivo em Gestão de Negócios pelo Ibmec/RJ e graduações em Informática e Tecnologia da Informação pela UERJ e em Psicologia pela Universidade Estácio de Sá. É professor visitante da University of Hertfordshire e, desde 2026, Reitor do IFRJ, para o mandato 20262030. Atua nas áreas de Ciência da Computação, Neurociência Computacional e Engenharia Biomédica, com experiência em modelagem matemática e computacional de sistemas biológicos. Desenvolveu pesquisas sobre plasticidade sináptica, mecanismos de aprendizagem e memória, sinalização intracelular no cerebelo, ativação da proteína quinase dependente de cálcio/calmodulina (CaMKII) e modelagem do potencial elétrico em membranas neuronais. Sua tese de doutorado abordou modelos computacionais de sinalização intracelular e indução de plasticidade sináptica no cerebelo. Entre suas publicações científicas estão trabalhos em periódicos internacionais como Scientific Reports e PLOS ONE. Mantém atuação acadêmica internacional na University of Hertfordshire, nos departamentos de Ciência da Computação e Engenharia, com atividades de ensino e orientação de estudantes de graduação e mestrado, em cursos presenciais e a distância. Sua trajetória acadêmica combina ensino, pesquisa e formação de recursos humanos nas interfaces entre computação, neurociência e engenharia. No Instituto Federal do Rio de Janeiro, desenvolveu também trajetória na gestão da educação pública federal, tendo exercido a função de Diretor de Ensino Médio e Técnico do Campus Nilópolis e, posteriormente, a Direção-Geral do campus, entre 2018 e 2026. Em 2026, assumiu como 5 Reitor do IFRJ, para o mandato 20262030. Sua formação em Psicologia ampliou sua atuação para as interfaces entre neurociência, comportamento humano, tecnologia, educação e saúde mental. Seus campos atuais de interesse incluem Neurociência, Psicologia, Inteligência Artificial, Saúde Mental, Tecnologias Educacionais, Transformação Digital, Gestão Pública e Políticas Públicas de Educação, com especial atenção à educação profissional, científica e tecnológica.

João Henrique Rodrigues

docente IFMG - Campus Bambuí

Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG) - Campus Bambuí. Obtenção do Título de Doutor em Física pela Universidade Federal de Minas Gerais (simulações computacionais, física da matéria condensada, nanomagnetismo).

Hélder Seixas Lima

docente IFNMG - Campus Januária

Docente do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais (IFNMG) Campus Januária, desde 2010, atuando nos cursos de Bacharelado em Sistemas de Informação, Bacharelado em Engenharia Civil e Licenciatura em Matemática. Bacharel em Sistemas de Informação (2008) e mestre em Informática (2018) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas). Concluiu, em 2025, doutorado em Engenharia Elétrica na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), na linha de pesquisa em Inteligência Computacional. Seus interesses acadêmicos e profissionais incluem epidemiologia computacional, ciência de dados e estudos interdisciplinares que integrem pesquisa e extensão, com foco no desenvolvimento econômico e social.

Amanda Ferraz De Oliveira Passos

docente

Mestre em Sistemas e Computação pela Universidade Salvador - UNIFACS (2018), Especialista em Sistemas de Informações com Ênfase em Banco de Dados pela Faculdade Ruy Barbosa (2004) e Graduada em Tecnologia em Informática pela Universidade Vale do Rio Doce - UNIVALE (2000) . Atualmente, é professor efetivo (Regime de Dedicação Exclusiva - DE) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA/Campus Vitória da Conquista). Tem preferência pelas linhas de pesquisa relacionadas à Dívida Técnica, à Engenharia de Software Experimental, Gestão de Projetos e Startup.

Felipe José De Sousa Vasconcelos

Outros IFCE - Campus Cedro

Possui Doutorado Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (UFC), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e graduação em Engenharia de Mecatrônica pelo Instituto Federal de Ciência, Educação e Tecnologia do Ceará (IFCE). Durante a graduação, estudou no Seneca College, no Canadá, no primeiro semestre de 2015. Tem experiência em manutenção industrial, gestão da manutenção, projetos elétricos navais e projetos de sistemas de automação utilizando controladores lógicos programáveis, sistemas supervisórios (Elipse E3) e Instrumentação. Possui experiência em eletrônica de potência, em especial fontes chaveadas de baixa potência e conhecimentos nas áreas de robótica industrial, programação orientada a objetos e sistemas embarcados. No mestrado, atuou na estimação de parâmetros em modelos dinâmicos de válvulas cardíacas para dispositivos de assistência ventricular (DAVs). Atualmente é doutorando em Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Ceará (UFC), na linha de pesquisa de controle de processos com parâmetros variantes e com atraso de transporte. Seus atuais interesses de estudo estão relacionados a modelagem, estimação e identificação de sistemas, inteligência computacional aplicada e controle robusto e não linear de sistemas dinâmicos.

Rodrigo De Oliveira Almeida

tecnico IFSudesteMG - Campus Muriaé

Pós Doutorado com ênfase em Aprendizado de Máquina aplicado à Ciência Florestal (predição de produtividade, manutenção em máquinas florestais, custo de operações, etc), pela UNESP de Botucatu (2021-2022, 2022-2024, 2024-2026). Doutor em Biotecnologia, com tese sobre predição de rotas metabólicas de enzimas vegetais utilizando aprendizado de máquina - UNESP de Botucatu (Biotecnologia); Mestre em Biotecnologia Vegetal, com dissertação sobre transformação genética vegetal com utilização de Marker Free Technology - Universidade Federal de Lavras; Bacharel em Agronomia pela Universidade Federal de Viçosa. Experiência em aprendizado de máquina, linguagem programação Python e R, análises estatísticas, biologia molecular (sistema de remoção de marcadores de seleção por recombinação sítio-específica - Marker Free Technology) e micropropagação (cana-de-açúcar e espécies florestais nativas). Trabalhos realizados em colaboração nas áreas de análise de co-expressão de genes, sistemas biológicos e reconhecimento de padrões de genes de resistência em plantas por meio de aprendizado de máquina (trabalho em parceria com a University of Hertfordshire - UK, sob supervisão do Dr. Henrik Stotz).

Gustavo Henrique De Paula Santos

docente IFSP - Campus Araraquara

Graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade de Araraquara (2009), especialização em Automação e Instrumentação de Processos Industriais pela Universidade de Ribeirão Preto (2011) e Mestrado em Engenharia Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (2018). Atualmente é aluno de doutorado do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da USP - São Carlos com atuação na área de Engenharia Elétrica e interesse por Fontes Alternativas de Energia, Sistemas Fotovoltaicos, Previsão de Potência Fotovoltaica e Determinação de Parâmetros de Módulos e Usinas Fotovoltaicas.