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Portfolio item number 2
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publications
Bibliographic Analysis of the Capacity and Applicability of Li-Fi Networks
Publicado em Mobile Wireless Middleware, Operating Systems and Applications: 10th International Conference on Mobile Wireless Middleware, Operating Systems and Applications (MOBILWARE), 2021
Uma análise bibliográfica sobre a capacidade e aplicabilidade de redes Li-Fi como sistema de comunicação, comparando suas características e limitações em relação ao Wi-Fi e ao 5G, destacando os desafios técnicos e as perspectivas de uso futuro dessa tecnologia.
Deep reinforcement learning using a low-dimensional observation filter for visual complex video game playing
Publicado em XX Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGAMES), 2021
Apresenta uma abordagem baseada em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL) para treinar agentes a jogar um jogo visualmente complexo, utilizando um filtro de observação de baixa dimensão para pré-processamento de imagens, o que permite que o agente evite obstáculos e alcance objetivos com base apenas em entradas visuais.
Potencializando a Tomada de Decisão Acadêmica: O Desenvolvimento de um Dashboard Dinâmico para as Disciplinas do Curso de Ciência da Computação
Publicado em XIX Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2024
Apresenta o desenvolvimento de um dashboard interativo, utilizando Power BI, para monitorar o desempenho dos alunos nas disciplinas do curso de Ciência da Computação da UFSM. O objetivo é fornecer informações úteis, como taxas de aprovação e reprovação, auxiliando os estudantes na escolha estratégica das disciplinas e melhorando o planejamento acadêmico.
A Aplicação do Processo de KDD aos Dados da COVID-19: Um Estudo de Caso no Rio Grande do Sul, Brasil
Publicado em XIX Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2024
Explora a aplicação do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para identificar padrões em dados relacionados à pandemia de COVID-19 no Rio Grande do Sul, Brasil, utilizando técnicas de mineração de dados para encontrar associações entre sintomas e desfechos dos pacientes.
Parallel distributional Deep Reinforcement Learning for mapless navigation of terrestrial mobile robots
Publicado em 24th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), 2024
Apresenta novas abordagens de Aprendizado por Reforço Profundo Distribucional Paralelo (Parallel Distributional Deep Reinforcement Learning) para navegação sem mapa de robôs terrestres móveis, usando técnicas determinísticas e estocásticas com replay de memória priorizado, avaliadas em simulações e cenários reais, demonstrando melhorias significativas na generalização espacial e na tomada de decisão em comparação com abordagens tradicionais.
talks
Talk 1 on Relevant Topic in Your Field
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Tutorial 1 on Relevant Topic in Your Field
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Talk 2 on Relevant Topic in Your Field
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Conference Proceeding talk 3 on Relevant Topic in Your Field
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teaching
Teaching experience 1
Undergraduate course, University 1, Department, 2014
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Teaching experience 2
Workshop, University 1, Department, 2015
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