Joined June 2009
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🧶 Segue o fio e vem conhecer mais uma #PesquisaDestaqueCIn: “A Comparison of Spatiotemporal Visualizations for 3D Urban Analytics”. O artigo “A Comparison of Spatiotemporal Visualizations for 3D Urban Analytics” é fruto da pesquisa do professor Nivan, do CIn-UFPE.
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A pesquisa propõe que a partir dos conjuntos de dados espaço-temporais, oportunidades para novas visualizações são criadas, o que permite aos especialistas de diferentes áreas, o estudo do comportamento dinâmico dos espaços urbanos.
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Quer conhecer o CIn-UFPE? Caso você tenha interesse em participar desta visita, mas não faz parte de algum grupo, não há problema, preencha o formulário e o NEAP entrará em contato. 🔗Agende sua visita através do nosso link na bio. Esperamos vocês! #CInUFPE
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☀️Duas cidades, muitas histórias e um futuro sempre em construção. Recife e Olinda são territórios de cultura e criatividade. 🎉Celebrar essas cidades também é reconhecer o cenário que inspira ideais, forma talentos e impulsiona novos caminhos. Parabéns, Recife e Olinda.💙
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#CInNaMídia O professor do CIn-UFPE, George Darmiton, publicou um artigo de opinião sobre o destaque que o Centro de Informática da UFPE vem recebendo por conta da sua alta concorrência no SiSU. Leia o material completo no site do Jornal do Comércio. #CInUFPE #SiSU
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O Ministério da Educação institucionaliza ambiente virtual de aprendizagem criado pelo CIn-UFPE. Atualmente, o Avamec Interativo atende programas como o PRODITEC, LEEI, PROLEEI, NOVO PAR e PRAEMA, todos promovidos pelo Ministério da Educação. #CInUFPE #MEC #Avamec
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Docente do CIn-UFPE é a única brasileira em Painel Científico Internacional da ONU sobre Inteligência Artificial. Teresa Ludermir, professora do Centro de Informática da UFPE, foi nomeada pela Assembleia Geral das Nações Unidas, por recomendação do Secretário-Geral da ONU.
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🚀CIn-UFPE e Governo de Pernambuco promovem inovação fiscal através de projeto aprovado pelo Programa Cientista Arretado 🔗Para saber mais sobre o Projeto e conhecer as outras frentes lideradas por professores do Centro, visite o nosso site. #CInUFPE #FACEPE #IA
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O Convênio CIn-UFPE/Motorola divulga a lista dos pré-selecionados referente a 2ª Etapa do Processo Seletivo para a 28ª turma do Curso de Residência em Teste de Software, uma Pós-graduação Lato Sensu (Especialização). Confira abaixo portal.cin.ufpe.br/2026/02/1…
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Resultados das notas do SiSU revelam que o CIn-UFPE possui quatro dentre os 5 cursos de graduação mais concorridos da Universidade! Parabéns pelo primeiro passo nessa jornada, sejam bem-vindos ao nosso ecossistema! #CInUFPE #SiSU
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#tbtCIn Relembrando momentos das visitas ao Centro. Durante os dias 15/01 a 22/01, o CIn-UFPE abriu as portas para participantes do SISU realizarem visitas, os visitantes foram capazes de conhecer de perto a estrutura do Centro, assim como seu ambiente e suas oportunidades.
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Horário 26.1 dos cursos de graduação já está disponível. Tá em dúvida se vai conseguir conciliar as matérias obrigatórias com as eletivas? você pode conferir todas as cadeiras para o próximo período. Para ter acesso ao horário completo acesse o nosso site. #CinUFPE #graduação
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O Dia Internacional da Proteção de Dados existe, então, para conscientizar sobre a importância da segurança e privacidade das informações pessoais, além de incentivar organizações a adotarem boas práticas de uso de dados, combatendo abusos e fraudes na era digital. #CInUFPE
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📢O Programa Supertalentos está aberto! O objetivo do programa é promover a competência e estimular o trabalho em equipe dos participantes, para que, sua entrada em programas de pós-graduação seja facilitada, além de favorecer o engajamento desses jovens em empreendedorismo.
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CIn-UFPE é sede do maior evento de criação de jogos do mundo. O objetivo do projeto é capacitar indivíduos ao redor do mundo a aprender, experimentar e criar juntos através de jogos. O evento acontecerá entre os dias 30 de janeiro e 1 de fevereiro. #CinUFPE #GlobalGameJam
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🧶 Segue o fio e vem conhecer mais uma #PesquisaDestaqueCIn: “Imbalanced regression pipeline recommendation”.
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O trabalho foi publicado no periódico Machine Learning, em abril de 2025 A pesquisa propõe a estrutura Meta-learning for Imbalanced Regression (Meta-IR), que se difere das estruturas existentes por treinar metaclassificadores para recomendar o melhor pipeline,
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combinando estratégia de reamostragem e modelo de aprendizado, para cada tarefa de forma zero-shot. O texto completo está disponível no link: doi.org/10.1007/s10994-025-0….

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