Departamento de Ciências de Computação

Fernando Vieira Paulovich

Possui graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP) no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). É professor associado junto à ICMC/USP, de onde é docente desde 2009, e assessor ad hoc da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Tem experiência na área de Computação Gráfica, com ênfase em Visualização Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: visualização de informação e mineração visual de dados. Foi um dos pioneiros no uso da visualização de informação em áreas da física e da química, principalmente para análise de sensores e biossensores.


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (9)
    1. 2010-2010. Visualização Exploratória de Dados Volumétricos Multidimensionais (CAPES/DAAD)
      Projeto de pesquisa em conjunto com o grupo de pesquisa liderado pelo Prof. Lars Linsen, da Jacobs University, Alemanha - CAPES/DAAD n. 344/10 Diversos domínios de aplicação geram volumes de dados multidimensionais, i.e., dados multivariados vinculados a um posicionamento espacial. É o caso de diversos fenômenos físicos que são medidos ou simulados em áreas como física ou química computacional, geociências, e medicina, em que múltiplos valores escalares, vetoriais ou tensoriais são adquiridos ou coletados sobre um domínio espacial definido, ao longo do tempo. Por outro lado, os métodos clássicos de visualização científica tratam, predominantemente, da exploração de dados volumétricos unidimensionais, i.e., as técnicas geram visualizações de um único campo escalar, ou de um campo vetorial ou tensorial. Caso múltiplos campos de dados estejam envolvidos no problema, o usuário precisa explorar múltiplos volumes de dados, interagindo com múltiplas representações visuais de natureza distinta. Nosso objetivo é tratar essa limitação, abordando o problema da análise exploratória de volumes de dados multidimensionais, i.e., em que múltiplas variáveis devem ser analisadas conjuntamente. Para isso, utilizaremos resultados recentes em ´visual analytics´, que considera a integração entre técnicas de visualização e técnicas analíticas para apoiar tarefas exploratórias de análise de dados. As equipes, brasileira e alemã, já tem investigado esse problema. Resultados recentes sinalizam que a integração de técnicas de mineração visual de dados a abordagens clássicas de visualização científica podem ampliar significativamente os recursos oferecidos a usuários para a análise de dados científicos multivariados. Problemas específicos a serem tratados com essa abordagem integrada incluem tarefas de classificação de imagens médicas e de segmentação de volumes de dados médicos.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    2. 2010-2010. VolVis: Explorando Grandes Conjuntos de Dados Volumétricos Multi-Dimensionais Variantes no Tempo Usando Projeções
      Projeções multi-dimensionais são frequentemente empregadas para a criação de representações gráficas de conjuntos de dados abstratos que reflitam algum padrão estrutural existente entre as instâncias de dados multi-dimensionais. Dessa forma, as habilidade visuais humanas podem ser empregadas no processo exploratório dos dados, apoiando atividades de identificação e extração de padrões e anomalias, acelerando a interpretação da informação subjacente. Este projeto propõe a definição de uma abordagem baseada em projeções multi-dimensionais para análise de conjuntos de dados volumétricos, que podem apresentar a característica de serem variante no tempo, suportando tarefas que envolvam a descoberta e seleção de estruturas de interesse a serem visualizadas. Como resultado espera-se a definição de um arcabouço para a análise de dados volumétricos da área médica, como as fibras neuronais, e para a análise de conjuntos variantes no tempo, como os resultantes de simulações de fenômenos naturais, aplicações carentes de ferramentas principalmente quando conjuntos de dados de grande porte são considerados.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    3. 2009-2009. Filmes Nanoestruturados com materiais de interesse biológico: ênfase em modelos de membrana e biossensores
      Edital 04/CII-2008 (CAPES), REDE NANOBIOTEC - BRASIL, da Diretoria de Programas e Bolsas no País, que visa apoiar a pesquisa científica e a formação de recursos humanos altamente qualificados na área da Nanobiotecnologia. Financiamento: R$ 2.254.531,80 .
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    4. 2008-2008. Mineração Visual de Dados Multidimensionais: Tratamento do Componente Temporal e de Tópicos
      : A evolução dos sistemas de mineração visual para apoiar tarefas de análise de dados de alta dimensionalidade e variantes no tempo representa um grande desafio, em vista da onipresença de tais tipos de dados. Esta proposta aborda o desenvolvimento de técnicas e ferramentas interativas de mineração visual para apoiar a análise de dois tipos de dados multidimensionais, a saber, coleções de documentos textuais e séries temporais. Temos pesquisado recentemente o desenvolvimento de técnicas para criar mapas visuais de coleções de documentos, nos quais estes são dispostos no plano com base na similaridade do seu conteúdo. Os mapas são gerados por técnicas de projeção multidimensional, ou de posicionamento de pontos, que permitem criar representações visuais interativas na forma de grafos, árvores, superfícies 3D, etc. Essas técnicas oferecem um arcabouço aplicável não apenas a documentos textuais, mas a dados multidimensionais em geral, tendo sido utilizadas, por exemplo, na visualização exploratória de coleções de séries temporais. No âmbito deste projeto pretendemos estender e refinar as técnicas já desenvolvidas para mineração visual de séries temporais, bem como tratar explicitamente o aspecto da evolução temporal na visualização de dados multidimensionais em geral, e de coleções de textos em particular. Nesse contexto, investigaremos o uso de tópicos extraídos automaticamente dos documentos textuais para apoiar a interação do usuário com mapas de documentos, bem como para favorecer a identificação de variações temporais no conteúdo de uma coleção. Pretende-se validar as técnicas e soluções por meio de sua aplicação a alguns domínios de interesse: laudos médicos (textuais); bancos de patentes e coleções de artigos científicos; e séries temporais oriundas de três domínios diversos, a saber, séries históricas de vazões registradas no sistema hidroelétrico brasileiro, séries associadas a estudos de propagação de doenças e séries financeiras.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    5. 2007-2007. MultiVis: Múltiplo Mapeamento Visual de Dados Complexos de Alta Dimensionalidade
      Descrição: Os dois problemas específicos que pretendemos tratar dentro deste contexto referem-se: 1) aos aspectos de coordenação entre as várias técnicas e as várias modalidades de visualização e mineração; e 2) aos aspectos da análise de evolução nos tempo de dados de diversos tipos, principalmente das coleções de documentos. Com este projeto desejamos viabilizar a disponibilização de um servidor confiável com todas as técnicas já desenvolvidas e as futuras, equipar o laboratório para os atuais e próximos trabalhos do grupo, e viabilizar os dois intercâmbios internacionais estabelecidos no grupo, um com a Holanda (envolvendo a Technological University Delft e uma firma, em Delft, chamada Treparel) e outro com a University of Massachusetts Lowell - EUA, para expandir a discussão dos problemas tratados pelo grupo.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    6. 2011-2011. Tratamento de Problemas Críticos e Aplicações Inovadoras de Visualização em Larga Escala (Universal)
      Este projeto se insere no campo de Visualização de Dados e Analítica Visual, ambos os campos preocupados em propor alternativas para análise de dados complexos, multivalorados, e volumosos. Do ponto de vista da Visualização Computacional, nosso grupo de pesquisa vem desenvolvendo, ao longo de muitos anos, técnicas cujo objetivo é apoio à análise de dados multidimensionais, isto é, aqueles definidos por muitas variáveis ou atributos. O progresso da área levou a novas técnicas que são capazes de tratar dados cada vez mais numerosos com precisão. Muitos dos problemas relacionados a esta área, entretanto, ainda representam desafios em aberto. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. Um objetivo objetivo do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o problema de forma a apoiar a solução de três problemas críticos: a escalabilidade do número de elementos tratados, o paradigma de visualização e a adaptabilidade para dados não numéricos. O segundo objetivo do projeto é adaptar tais técnicas para aplicões estratégicas para as quais nenhuma solução até o momento é satisfatória para o usuário final, isto é, o analista que precisa extrair conhecimento relevante dos dados. Este projeto pretende apresentar soluções computacionais para avançar no tratamento desses problemas, e testar as abordagens para dados de imagens, bio-sensores, sequências genéticas, redes sociais, comércio eletrônico e patentes, vários deles fornecidos através de parcerias em início ou mais avançadas. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. O objetivo principal do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o o tratamento de dados multidimensionais complexos e de natureza variada, de forma a apoia
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
      Este projeto se insere no campo de Visualização de Dados e Analítica Visual, ambos os campos preocupados em propor alternativas para análise de dados complexos, multivalorados, e volumosos. Do ponto de vista da Visualização Computacional, nosso grupo de pesquisa vem desenvolvendo, ao longo de muitos anos, técnicas cujo objetivo é apoio à análise de dados multidimensionais, isto é, aqueles definidos por muitas variáveis ou atributos. O progresso da área levou a novas técnicas que são capazes de tratar dados cada vez mais numerosos com precisão. Muitos dos problemas relacionados a esta área, entretanto, ainda representam desafios em aberto. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. Um objetivo objetivo do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o problema de forma a apoiar a solução de três problemas críticos: a escalabilidade do número de elementos tratados, o paradigma de visualização e a adaptabilidade para dados não numéricos. O segundo objetivo do projeto é adaptar tais técnicas para aplicões estratégicas para as quais nenhuma solução até o momento é satisfatória para o usuário final, isto é, o analista que precisa extrair conhecimento relevante dos dados. Este projeto pretende apresentar soluções computacionais para avançar no tratamento desses problemas, e testar as abordagens para dados de imagens, bio-sensores, sequências genéticas, redes sociais, comércio eletrônico e patentes, vários deles fornecidos através de parcerias em início ou mais avançadas. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. O objetivo principal do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o o tratamento de dados multidimensionais complexos e de natureza variada, de forma a ap
      Membro: Alneu de Andrade Lopes.
    7. 2012-2012. Desafios em Visualização Exploratória de Dados Multidimensionais: Novos Paradigmas, Escalabilidade e Aplicações
      Este projeto visa desenvolver novas técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos, com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais e variantes no tempo. Os novos paradigmas a serem desenvolvidos deverão fornecer metáforas visuais criadas a partir de técnicas de projeção multidimensional e árvores filogenéticas, buscando facilitar a compreensão, exploração e mineração visual de, entre outros, dados textuais, coleções de imagens ou músicas e dados de sensoriamento em nanoescala. Além de primitivas geométricas como unidade de representação visual, propomos usar estruturas de árvores e combinações de entidades geométricas com entidades abstratas a fim de criar um arcabouço unificado de manipulação e representação visual de dados de alta dimensão. Este projeto também inova na proposta de trazer métodos de visualização e exploração visual para o contexto de dispositivos portáteis. Os desenvolvimentos aqui propostos permitirão manter os grupos de pesquisa envolvidos na vanguarda da pesquisa na área, em nível mundial, fomentando a criação de propriedade intelectual nacional e a transferência tecnológica
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
      Este projeto visa desenvolver novas técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos, com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais e variantes no tempo. Os novos paradigmas a serem desenvolvidos deverão fornecer metaforas visuais criadas a partir de técnicas de projeção multidimensional e árvores filogenéticas, buscando facilitar a compreensão, exploração e mineração visual de, entre outros, dados textuais, coleções de imagens ou músicas e dados de sensoriamento em nanoescala. Além de primitivas geometricas como unidade de representação visual, propomos usar estruturas de árvores e combinações de entidades geométricas com entidades abstratas a fim de criar um arcabouço unificado de manipulação e representação visual de dados de alta dimensão. Este projeto também inova na proposta de trazer métodos de visualização e exploração visual para o contexto de dispositivos portáteis. Os desenvolvimentos aqui propostos permitirão manter os grupos de pesquisa envolvidos na vanguarda da pesquisa na área, em nível mundial, fomentando a criação de propriedade intelectual nacional e a transferência tecnologica.
      Membro: Alneu de Andrade Lopes.
    8. 2011-2011. Temático-Pronex: Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias
      A ciência moderna é crescentemente interdisciplinar e intensiva em dados. Na área de ciências da vida, por exemplo, com o surgimento de plataformas de alto desempenho para análise de imagens e estudos genômicos, o gargalo não está mais na aquisição de dados, mas sim no seu armazenamento, processamento, análise e visualização. Este cenário levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa - eScience - que combina pesquisa avançada em computação e em modelagem matemática para permitir e acelerar pesquisa em outros domínios do conhecimento, desde as ciências exatas até as humanidades e artes. A eScience envolve a chamada "computação centrada em dados" (data-intensive computing), com a busca de soluções para gerenciamento de grandes volumes de dados produzidos por (e para) experimentos científicos, para que a descoberta científica não venha a ser detida pelo "dilúvio de dados". Este projeto visa a criação de uma rede colaborativa de eScience para acelerar pesquisa avançada em ciências da vida (biologia, medicina, oceanografia) e ciências agrárias. Está estruturado em tomo de cinco linhas de pesquisa - biologia de sistemas, planejamento de safras, computação visual, modelagem matemática e bancos de dados. Dentro dessas linhas, serão tratadas questões em aberto associadas às principais componentes de um ambiente de pesquisa em eScience: armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados científicos. Os pesquisadores principais têm histórico de cooperação e coordenação de projetos nessas linhas. Questões de interoperalidade permeiam todo o projeto.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.
    9. 2012-2012. NAP-USP eScience
      Modern science is interdisciplinary and data-intensive. For instance, in the 1000 Genomes Project (www.1000genomes.org), the comparative study of 629 individuals has already generated 7.3 TB of data. Analogous situations exist in fields such as astronomy, agriculture, social sciences, etc. Ten years ago, the problem was how to obtain data. Today, the bottleneck is the need for new computational strategies and tools so that scientists can manage these massive volumes of heterogeneous, distributed, data, so that they can generate new knowledge from the processing, analysis and visualization of the data. This launched the basis of the so-called eScience: the combination of advanced research in computer science and mathematical modeling to allow and accelerate research in other knowledge domains. National programs in eScience have been created in the US, GB, Australia and other countries, that recognized the importance of this theme for the advancement of science. The main goal of this project is the design and construction of a collaborative network for research in eScience, in a partnership that involves computer science, mathematical modeling and specific domains in the exact, life, agricultural sciences and social sciences.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (1)
    1. Best Paper Award for the paper "Visualizing Learning Space in Neural Networks". Institute for Systems and Technologies of Information, Control, and Communication (INSTICC). 2020.
      Membro: Fernando Vieira Paulovich.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (13)
    1. . Sibgrapi 2013
    2. Semantic Wordification of Document Collection. Eurovis 2012
    3. User-driven Feature Space Transformation. Eurovis 2013
    4. Nmap: A Novel Neighborhood Preservation Space-filling Algorithm. IEEE Visualization 2014
    5. Two-Phase Mapping for Projecting Massive Data Sets. IEEE Visualization 2010
    6. Local Affine Multidimensional Projection. IEEE VisWeek 2011
    7. Multidimensional Data Mapping - Integrating Mining and Visualization. XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (Sibgrapi 2009)
    8. Point placement by phylogenetic trees and its application for visual analysis of document collections. IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology
    9. . EuroVis 2008
    10. . 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI)
    11. Mapeamento de Dados Multi-dimensionais - Integrando Mineração e Visualização. XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC)
    12. Mapping texts through dimensionality reduction and visualization techniques for interactive exploration of document collections. IS&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging - Visualization and Data Analysis
    13. The Projection Explorer: A Flexible Tool for Projection-based Multidimensional Visualization. XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (4)
    1. . 2012 Workshop on Visualization. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP-São Carlos/SP). 2012. Organizacao
    2. . Workshop of Theses and Dissertations. XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). 2013. Organizacao
    3. . 5th Workshop on Visual Analytics, Information Visualization and Scientific Visualization. Graphics and Image Processing (CEGRAPI). 2014. Organizacao
    4. . 3rd Workshop on Interactive Visualization. Conference on Graphics, Patterns and Images. 2012. Organizacao

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (5)
    • Fernando Vieira Paulovich ⇔ Maria Cristina Ferreira de Oliveira (25.0)
      1. Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria Cristina Ferreira; OLIVEIRA, OSVALDO NOVAIS. A future with ubiquitous sensing and intelligent systems. ACS Sensors. v. 3, p. 1433-1438, 2018.
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      2. RODRIGUES, JOSE F; PAULOVICH, FERNANDO V; DE OLIVEIRA, MARIA CF; DE OLIVEIRA, OSVALDO N. On the convergence of nanotechnology and Big Data analysis for computer-aided diagnosis. Nanomedicine. v. 11, p. 959-982, 2016.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      3. OLIVEIRA JR., OSVALDO N.; NEVES, T^; NEVES, T. T. A. T.; Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria Cristina F.. Where Chemical Sensors May Assist in Clinical Diagnosis Exploring ^|^ldquo;Big Data^|^rdquo;. Chemistry Letters. v. 43, p. 1672-1679, 2014.
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      4. Aoki, Pedro H. B.; Alessio, Priscila; FURINI, LEONARDO N.; Constantino, Carlos J. L.; NEVES, TÁCITO T. A. T.; PAULOVICH, F. V.; de Oliveira, Maria Cristina F.; OLIVEIRA Jr, O. N.. Molecularly Designed Layer-by-Layer (LbL) Films to Detect Catechol Using Information Visualization Methods. Langmuir. v. 29, p. 7542-7550, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      5. Moraes, Marli L.; Petri, Laís; Oliveira, Victor; Olivati, Clarissa A.; Oliveira, Maria Cristina F. de; Paulovich, Fernando V.; Oliveira, Osvaldo N.; Ferreira, Marystela. Detection of glucose and triglycerides using information visualization methods to process impedance spectroscopy data. Sensors and Actuators. B, Chemical. v. 166-167, p. 231-238, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      6. ALENCAR, A. B.; Ferreira de Oliveira, M.C.; PAULOVICH, F. V.. Seeing beyond reading: a survey on visual text analytics. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. v. 2, p. 476-492, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      7. Oliveira, Osvaldo N.; PAVINATTO, F. J.; CONSTANTINO, C. J. L.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, Maria Cristina Ferreira. Information Visualization to Enhance Sensitivity and Selectivity in Biosensing. BIOINTERPHASES. v. 7, p. 1-15, 2012.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      8. Paulovich, Fernando V.; Maki, Rafael M.; Oliveira, Maria C. F.; Colhone, Marcelle C.; Santos, Fabiana R.; Migliaccio, Vanessa; Ciancaglini, Pietro; Perez, Katia R.; Stabeli, Rodrigo G.; Perinoto, Ângelo C.; Oliveira, Osvaldo N.; Zucolotto, Valtencir. Using multidimensional projection techniques for reaching a high distinguishing ability in biosensing. Analytical and Bioanalytical Chemistry. v. 400, p. 1153-1159, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      9. POCO, J.; PAULOVICH, F. V.; ETEMADPOUR, R.; LONG, V. T.; ROSENTHAL, P.; OLIVEIRA, M. C. F.; LINSEN, L.; MINGHIM, R.. A Framework for Exploring Multidimensional Data with 3D Projections. Computer Graphics Forum (Print). v. 30, p. 1111-1120, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      10. Paulovich, Fernando V.; Moraes, Marli L.; Maki, Rafael Mitsuo; Ferreira, Marystela; Oliveira Jr., Osvaldo N.; de Oliveira, Maria Cristina F.. Information visualization techniques for sensing and biosensing. Analyst (London. 1877. Print). v. 136, p. 1344-1350, 2011.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      11. Siqueira, José R.; Maki, Rafael M.; Paulovich, Fernando V.; Werner, Carl F.; Poghossian, Arshak; de Oliveira, Maria C. F.; Zucolotto, Valtencir; Oliveira, Osvaldo N.; Schöning, Michael J.. Use of Information Visualization Methods Eliminating Cross Talk in Multiple Sensing Units Investigated for a Light-Addressable Potentiometric Sensor. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 61-65, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      12. Moraes, Marli L.; Maki, Rafael M.; Paulovich, Fernando V.; Rodrigues Filho, Ubirajara P.; de Oliveira, Maria Cristina F.; Riul, Antonio; de Souza, Nara C.; Ferreira, Marystela; Gomes, Henrique L.; Oliveira, Osvaldo N.. Strategies to Optimize Biosensors Based on Impedance Spectroscopy to Detect Phytic Acid Using Layer-by-Layer Films. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 3239-3246, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      13. Perinoto, Angelo C.; Maki, Rafael M.; Colhone, Marcelle C.; Santos, Fabiana R.; Migliaccio, Vanessa; Daghastanli, Katia R.; Stabeli, Rodrigo G.; Ciancaglini, Pietro; Paulovich, Fernando V.; de Oliveira, Maria C. F.; Zucolotto, Valtencir. Biosensors for Efficient Diagnosis of Leishmaniasis: Innovations in Bioanalytics for a Neglected Disease. Analytical Chemistry (Washington). v. 82, p. 9763-9768, 2010.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      14. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; Andery, G.; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Visual analysis of image collections. The Visual Computer. v. 25, p. 923-937, 2009.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      15. SORIANO, AUREA; PAULOVICH, FERNANDO; Nonato, Luis Gustavo; Oliveira, Maria Cristina F.. Visualization of music collections based on structural content similarity. Em: 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), v. 1, p. 25-32, 2014.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      16. SANTOS, T. S. R.; Paulovich, Fernando V.; MOLCHANOV, V.; LINSEN, L.; de Oliveira, M.C.F.. Visualizing temporal behavior in multifield particle simulations. Em: International Conference on Imaging Theory and Applications and International Conference on Information Visualization Theory and Applications, v. 1, p. 573-582, 2013.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      17. ALENCAR, A. B.; PAULOVICH, F. V.; Borner, K.; Ferreira de Oliveira, M.C.. Time-aware visualization of document collections. Em: ACM Symposium on Applied Computing - Multimedia and Visualization Track, v. 1, p. 997-1004, 2012.
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      18. ELER, D. M.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. Topic-based coordination for visual analysis of evolving document collections. Em: xIII International Conference on Information Visualization/7th International Symposium on Coordinated & Multiple Views in Visualisation & Exploration, v. 1, p. 149-155, 2009.
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      19. ALENCAR, A. B.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; ANDRADE FILHO, M. G.; OLIVEIRA, M. C. F.. Similarity-Based Visualization of Time Series Collections: An Application to Analysis of Streamflows. Em: 12th International Conference on Information Visualisation 2008 (IV08), v. 1, p. 280-286, 2008.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
      20. ELER, D. M.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. Coordinated and Multiple Views for Visualizing Text Collections. Em: 12th International Conference on Information Visualisation 2008 (IV08), v. 1, p. 246-251, 2008.
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      21. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Multidimensional Visualization to Support Analysis of Image Collections. Em: XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2008), v. 1, p. 289-296, 2008.
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      22. PAULOVICH, F. V.; Oliveira, M. C. F.; MINGHIM, R.. The Projection Explorer: A Flexible Tool for Projection-based Multidimensional Visualization. Em: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBIGRAPI 2007), v. 1, p. 27-36, 2007.
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      23. ALENCAR, A. B.; ANDRADE FILHO, M. G.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; OLIVEIRA, M. C. F.. Mineração Visual de Séries Temporais: um Estudo de Caso com Séries de Vazões de Usinas Hidrelétricas. Em: XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos/8º Simpósio de Hidráulica e Recursos Hídricos dos Países de Língua Oficial Portuguesa, v. 1, p. 1-20, 2007.
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      24. VOLPATI, D.; RIUL JR., A.; OLIVEIRA JR., O. N.; PAULOVICH, F. V.; Oliveira, Maria Cristina Ferreira; OLIVATI, C. A.; CONSTANTINO, C. J. L.. Perylene thin films molecular architecture and sensing performance. Em: International Conference on Organized Molecular Films - LB13, v. 1, n. 1, p. 131-131, 2010.
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      25. ALENCAR, A. B.; OLIVEIRA, M. C. F.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; ANDRADE FILHO, M. G.. Temporal-PEx: Similarity-based Visualization of Time Series. Em: XX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2007 Poster Proceedings), p. 35-36, 2007.
        [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

    • Fernando Vieira Paulovich ⇔ Alneu de Andrade Lopes (4.0)
      1. Martins, Rafael Messias; Andery, Gabriel Faria; Heberle, Henry; Paulovich, Fernando Vieira; Andrade Lopes, Alneu; Pedrini, Helio; MINGHIM, Rosane. Multidimensional Projections for Visual Analysis of Social Networks. Journal of Computer Science and Technology. v. 27, p. 791-810, 2012.
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      2. LOPES, A. A.; PINHO, R.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, Rosane. Visual text mining using association rules. Computers & Graphics. v. 31, p. 316-326, 2007.
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      3. LOPES, A. A.; MINGHIM, Rosane; MELO, Vinícius; PAULOVICH, F. V.. Mapping texts through dimensionality reduction and visualization techniques for interactive exploration of document collections. Em: IS&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging - Visualization and Data Analysis, v. 6060, p. T1-T12, 2006.
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      4. MINGHIM, Rosane; PAULOVICH, F. V.; LOPES, A. A.. Content-based text mapping using multi-dimensional projections for exploration of document collections. Em: IS&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging - Visualization and Data Analysis, v. 6060, p. S1-S12, 2006.
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    • Fernando Vieira Paulovich ⇔ João do Espirito Santo Batista Neto (3.0)
      1. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; Andery, G.; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Visual analysis of image collections. The Visual Computer. v. 25, p. 923-937, 2009.
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      2. BRANDOLI, B.; ELER, D. M.; PAULOVICH, F. V.; MINGHIM, R.; BATISTA NETO, J. E. S.. Visual Data Exploration to Feature Space Definition. Em: XXIII Brazilian Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2010), v. 1, p. 32-39, 2010.
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      3. Eler, D. M.; Nakazaki. M.; Paulovich, F.V.; SANTOS, Davi Pereira dos; OLIVEIRA, M. C. F.; BATISTA NETO, J. E. S.; MINGHIM, Rosane. Multidimensional Visualization to Support Analysis of Image Collections. Em: XXI Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2008), v. 1, p. 289-296, 2008.
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    • Fernando Vieira Paulovich ⇔ José Fernando Rodrigues Júnior (1.0)
      1. RODRIGUES, JOSE F; PAULOVICH, FERNANDO V; DE OLIVEIRA, MARIA CF; DE OLIVEIRA, OSVALDO N. On the convergence of nanotechnology and Big Data analysis for computer-aided diagnosis. Nanomedicine. v. 11, p. 959-982, 2016.
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    • Fernando Vieira Paulovich ⇔ Sandra Maria Aluísio (1.0)
      1. MUNIZ, Marcelo; PAULOVICH, F.; Minghim, R.; INFANTE, Kleber; Muniz, F.; VIEIRA, Renata; ALUÍSIO, S. M.. Taming the tiger topic: an XCES compliant corpus portal to generate subcorpora based on automatic text topic identification. Em: Corpus Linguistics 2007 Conference, p. -, 2007.
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(*) Relatório criado com produções desde 1970 até 2023
Data de processamento: 10/05/2023 08:54:02