31º Concurso de Teses e Dissertações (CTD)

Datas importantes

– Registro dos trabalhos: 23/02/2018 (23:55 de Brasília)
– Submissão dos trabalhos: 28/02/2018 (23:55 de Brasília)
– Notificação dos melhores trabalhos: 23/04/2018 27/04/2018
– Envio da versão final dos trabalhos: 30/04/2018

Sobre o evento

O CTD selecionará e premiará as melhores Teses de Doutorado e Dissertações de Mestrado da área de Computação do país concluídas, defendidas e aprovadas, no período de 1o de janeiro a 31 de dezembro de 2017. As teses e dissertações que concorrerem nesta edição serão avaliadas de acordo com os resultados científicos e tecnológicos já gerados pelo trabalho, assim como pelo seu potencial de impacto na sociedade e no estado da arte na área de Computação. Assim, convidamos os interessados a submeterem seus trabalhos para o CTD 2018.

Dentre os trabalhos que cumprirem os requisitos estabelecidos, serão premiadas até três Teses de Doutorado e três Dissertações de Mestrado. Os prêmios serão entregues na cerimônia de premiação durante o CSBC. O(s) autor(es) da(s) melhor(es) Tese(s) de Doutorado premiada(s) no CSBC serão convidados a publicar uma versão em inglês da Tese (devidamente adaptada) como um livro com a Springer.

Para mais detalhes, veja a chamada completa em PDF.

• Approximation Algorithms for Decision Trees
  Aline Saettler (PUC-RIO – Brazil), Eduardo Laber (PUC-RJ – Brazil)
• Biometrics in a data stream context
  Paulo Henrique Pisani (Universidade Federal do ABC (UFABC) – Brazil), André Ponce de Leon F de Carvalho (ICMC-USP/S.Carlos – Brazil)
• Engineering Augmented Suffix Sorting Algorithms
  Felipe Louza (Universidade de São Paulo – Brazil), Guilherme Telles (Unicamp – Brazil), Simon Gog (Karlsruhe Institute of Technology – Germany)
• Generation of semantic layouts for interactive multidimensional data visualization
  Erick Gomez Nieto (Universidad de Sao Paulo – Brazil), Luis Nonato (USP-São Carlos – Brazil)
• Graph colorings and digraph subdivisions
  Phablo Moura (Universidade de Campinas – Brazil), Yoshiko Wakabayashi (IME-USP – Brazil)
• Large-Scale Similarity-Based Time Series Mining
  Diego Silva (Universidade Federal de São Carlos – Brazil), Gustavo Batista (Universidade de São Paulo – Brazil), Eamonn Keogh (University of California – Riverside – USA)
• Scalable Cost-Efficient Placement and Chaining of Virtual Network Functions
  Marcelo Caggiani Luizelli (Federal University of Pampa – Brazil), Luciana Buriol (Universidade Federal do Rio Grande do Sul – Brazil), Luciano Paschoal Gaspary (UFRGS – Brazil)
• The use of heterogenous geospatial big data for improving decision-making
  Flavio Horita (Universidade Federal do ABC – Brazil)
• Topology Control and Opportunistic Routing for Underwater Acoustic Sensor Networks
  Rodolfo Coutinho (UFMG – Brazil), Azzedine Boukerche (SITE – University of Ottawa – Canada), Luiz Filipe Vieira (UFMG – Brazil), Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UFMG – Brazil)

Dissertações de Mestrado

• Conexão de terminais com limitação de roteadores: complexidade e relação com fluxos e caminhos disjuntos
  Alexsander Melo (Federal University of Rio de Janeiro – Brazil)
• Evaluating I/O Scheduling Techniques at the Forwarding Layer and Coordinating Data Server Accesses
  Jean Luca Bez (Universidade Federal do Rio Grande do Sul – Brazil), Philippe Olivier Alexandre Navaux (UFRGS – Brazil)
• Machine Learning for Incomplete Data
  Diego Mesquita (Aalto University – Finland), João Paulo Pordeus (Universidade Federal do Ceará – Brazil)
• PDAC: Um Protocolo de Alocação Dinâmica de Canais para Ambientes Médicos
  Bruno Cremonezi (Universidade Federal de Juiz de Fora – Brazil), Alex Vieira (Universidade Federal de Juiz de Fora – Brazil), Michele Nogueira (Universidade Federal do Paraná – Brazil)
• Probabilistic data structures applied to implicit graph representation
  Juan Lopes (Universidade Federal do Rio de Janeiro – Brazil), Fabiano Oliveira (Universidade do Estado do Rio de Janeiro – Brazil), Paulo Pinto (Universidade do Estado do Rio de Janeiro – Brazil)
• Stacking Bagged and Boosted Forests for Classification of Noisy and High-Dimensional Data
  Raphael Campos (Universidade Federal de Minas Gerais – Brazil), Marcos Gonçalves (Universidade Federal de Minas Gerais – Brazil)
• The similarity-aware relational division database operator
  André dos Santos Gonzaga (ICMC-USP – Brazil), Robson Cordeiro (ICMC – USP – Brazil)
• Uma Nova Solução para Visibility Culling de Cenas Genéricas, baseada em Replicação, Heurísticas e Redução de Draw Calls
  Yvens Rebouças Serpa (UNIFOR – Brazil), Maria Andreia Rodrigues (UNIFOR – Brazil)
• Understanding and Automating Application-level Caching
  Jhonny Mertz (UFRGS – Brazil), Ingrid Nunes (UFRGS – Brazil)