Edital 07/2014 - PROPEP/UFAL: Resultado Definitivo da 2ª Fase, Ingresso em 2014.2
| Classificação | Nome do Candidato ao Mestrado | Nota | Resultado |
| 1º | Marcones de Oliveira Silva | 15.9 | Classificado para 3ª fase |
| 2º | Vanessa Lúcia da Silva | 15.2 | Classificada para 3ª fase |
| 3º | Johann Felipe Voigt | 15.1 | Classificado para 3ª fase |
| 4º | Micael Dantas Macena | 15.0 | Classificado para 3ª fase |
| 5° | Joângelo Souza da Silva | 14.7 | Classificado para 3ª fase |
| 6º | Edilza Martins da Silva | 14.0 | Classificada para 3ª fase |
| 7º | Fernando de Carvalho Pires | 14.0 | Classificado para 3ª fase |
| 8º | Roney Pereira dos Santos | 13.5 | Classificado para 3ª fase |
| 9º | Jackson Jonathas Campos da Silva | 12.4 | Classificado para 3ª fase |
| 10º | Atahualpa Bastos Lélis | 9.1 | Eliminado conforme art. 11 |
| Classificação | Nome do Candidato ao Doutorado | Nota | Resultado |
| 1º | José Eduardo Milton de Santana | 18.0 | Classificado para 3ª fase - Aprovado conforme art. 12 |
Edital 07/2014 - PROPEP/UFAL: Resultado Preliminar da 2ª Fase, Ingresso em 2014.2
| Classificação | Nome do Candidato ao Mestrado | Nota | Resultado |
| 1º | Marcones de Oliveira Silva | 15.9 | Classificado para 3ª fase |
| 2º | Vanessa Lúcia da Silva | 15.2 | Classificada para 3ª fase |
| 3º | Johann Felipe Voigt | 15.1 | Classificado para 3ª fase |
| 4º | Micael Dantas Macena | 15.0 | Classificado para 3ª fase |
| 5º | Edilza Martins da Silva | 14.0 | Classificada para 3ª fase |
| 6º | Fernando de Carvalho Pires | 14.0 | Classificado para 3ª fase |
| 7º | Roney Pereira dos Santos | 13.5 | Classificado para 3ª fase |
| 8º | Jackson Jonathas Campos da Silva | 12.4 | Classificado para 3ª fase |
| 9º | Atahualpa Bastos Lélis | 9.1 | Eliminado conforme art. 11 |
| Classificação | Nome do Candidato ao Doutorado | Nota | Resultado |
| 1º | José Eduardo Milton de Santana | 18.0 | Classificado para 3ª fase - Aprovado conforme art. 12 |
Nota de esclarecimento:
A documentação referente à inscrição do Sr. Joângelo Souza da Silva fora postada via SEDEX em 26/06/2014 com código de rastreamento SF624099156BR, atendendo ao que consta no edital em seu art. 5º. No entanto, por problemas técnicos dos Correios, essa documentação ainda não foi entregue na secretaria do Programa, por este motivo tal inscrição segue aguardando deferimento.
Palestra Especial 2
The Spectrum of certain Singular Integral Operators on Hardy and Sobolev type Spaces
Prof. Balisis Gidas, Brown University - EUAResumo:In the classical Wiener-Kolmogorov (WK) prediction problem in stochastic processes, one fixes a functional of the process in the “future” and seeks its best predictor in terms of the processes’ “past” (best in the L2-sense). Our work in speech recognition lead to a variant of this problem: seek the “most predictable” non-trivial functional of the “future” and its best predictor in the “past”. In contrast to the W-K case, the new problem for continuous-time stochastic processes may have no solutions or it may have multiple solutions – depending on the properties of the stochastic process. In certain cases, the study of this problem is reduced to the study of the spectrum of certain (singular) integral operators on Hardy type spaces and certain spaces of entire functions of finite exponential type. In the former case (Hardy type spaces), we established necessary and sufficient conditions for the operator to be Hilbert-Smith or compact. In the second case (entire functions) our results are weaker (we provide only sufficient conditions for the operator to be compact) and address only the case when the underlying spaces can be imbedded into Sobolev type spaces. In the seminar we will discuss these results and some open questions.
Local: Sala da Pós-Graduação do IM/UFAL (prédio antigo)
Local: Sala da Pós-Graduação do IM/UFAL (prédio antigo)
Data: 10/07/14 (Quinta-Feira)
Hora: 14:00
Palestra Especial 1
A Mathematical Framework for Vision/Speech Recognition and Biological Problems
Prof. Balisis Gidas, Brown University - EUAResumo: The goal of computer vision is to build machines that “interpret” scenes, in the sense of recognizing objects or other structures in a scene, and provide succinct descriptions of context, actions, and intentions. The goal in computer speech is analogous – “interpret” acoustic (voice) signals. While important advances have been made in specific applications (such as, speech: airline reservations, vision: industrial inspection, medical imagery, remote sensing, animation, etc), there is no machine that can read handwritten theorems on the blackboard, recognize faces in the New York subway, or find and track suspicious people in a soccer game at Maracanã; similarly for speech: we still cannot talk to our laptops instead of typing in.
While specific questions and specific applications have motivated a great deal of mathematical innovation (e.g. statistical learning theory, modern Monte Carlo optimization and simulation algorithms, differential geometry in infinite dimensions, degenerate elliptic equations, etc), an underpinning mathematical framework for high-level (recognition) problems, is missing. It is quite clear (both from computational and biological studies) that the mathematical frameworks for vision and speech recognition are similar (basically the same) – I believe, as others do, that nature developed this framework first in optimizing the functioning of the cell, and then adapted it to vision, speech, and others cognition tasks. This belief is supported by part (c) below as well as by other studies in signal transduction pathways.
Though we do not have the framework, we know quite a bit of some of the problems that the framework needs to articulate and some of the properties it needs to have. The main purpose of the talk will be to (a) to identify the main sources that make the information processing in vision, speech and biological processes a difficult mathematical problem, (b) argue that the framework needs to exhibit a type of probabilistic hierarchical, syntactic, grammatical structure reminiscent to Chomsky’s systems for linguistics, and (c) demonstrate the overall methodology with a mathematical representation of genes and the finding of genes in a DNA sequence.
Local: Sala da Pós-Graduação do IM/UFAL (prédio antigo)
Data: 09/07/14 (Quarta-Feira)
Hora: 14:00
Defesa de Dissertação de Mestrado - Nayane Freitas
Estimativa do Vetor Normal Afim em Superfícies Discretas
Nayane Carvalho Freitas
Banca Examinadora:
- Prof. Dimas Martínez Morera - UFAL (Orientador)
- Profª Maria de Andrade Costa e Silva - UFAL (Co-orientadora)
- Prof. Thales Miranda de Almeida Vieira - UFAL
- Profª Victoria Hernández - ICIMAF (Cuba)
Data: 16 de Maio de 2014
Horário: 9:00
Local: Sala da Pós-Graduação (IM antigo)
Minicurso
Métodos Espectrais de Clusterização
Victoria Hernández (ICIMAF - Cuba)
Resumo: Para tratar grandes volumes de dados, uma técnica comumente usada é adquirir uma primeira noção sobre o problema investigado a partir da formação de grupos de dados (clusters) com características similares. O processo de formação dos grupos é conhecido na literatura como agrupamento ou clusterização e tem aplicações em diversas áreas como: estatística, biologia, computação, física, ciências sociais, dentre outras.
Neste curso estudaremos métodos de clusterização baseados na análise do espectro de uma matriz. Por produzirem bons resultados, estes métodos são cada vez mais utilizados para resolver este problema, inclusive quando métodos mais populares falham, como é o caso do k-means. Apresentaremos diversas aplicações, dando ênfase no uso das técnicas espectrais de clusterização para segmentação automática de malhas de triângulos.
Local: Sala da Pós-Graduação - IM velho
Data: Quartas-feiras de 30/04/14 a 21/05/14
Hora: 09:00 - 10:30