Year: 2021
[rede.APPIA] Doutoramento e Mestrado em Ciência Cognitiva na ULisboa (2021-22): candidaturas abertas
[agradecemos divulgação] [as nossas desculpas por eventuais repetições]
Universidade de Lisboa
*Doutoramento e Mestrado em Ciência Cognitiva* Edição 2021-22
Estão abertas as candidaturas aos programas de pós-graduação em Ciência Cognitiva da Universidade de Lisboa para o próximo ano letivo, 2021/2022.
Para mais informações:
Doutoramento: www.dout_ciencia_cognitiva.ul.pt *Candidaturas até 13 de agosto de 2021 (fase única)*
Mestrado: www.mest_ciencia_cognitiva.di.fc.ul.pt *Candidaturas até 9 de julho de 2021 (primeira fase)*
A Ciência Cognitiva ocupa-se do estudo científico da cognição — cérebro, mente e comportamento — integrando e expandindo conceitos e contribuições de várias áreas da Psicologia, Neurociência, Inteligência Artificial, Filosofia, Linguística, Biologia evolutiva, Antropologia e outras ciências sociais, através da aplicação de métodos da Ciência da Computação, Matemática e Física.
Os Programas de Doutoramento e de Mestrado em Ciência Cognitiva da Universidade de Lisboa são uma inciativa inovadora no panorama académico português. Têm como objetivo a formação de uma nova geração de diplomados na ciência da cognição preparados para fazer avançar o conhecimento nesta área e tirar partido da sua aplicação.
Estes Programas são cursos interfaculdades, organizados conjuntamente pelas Faculdades de Ciências (Computação, Física), Letras (Filosofia, Linguística), Medicina (Neurociência) e Psicologia da Universidade de Lisboa.
Para o Mestrado, existirá uma segunda fase de candidaturas de 9 a 20 de agosto de 2021 apenas se houver vagas sobrantes da primeira fase.
[rede.APPIA] IEEE-PT CI Lectures Series
A próxima é já hoje, dia 2 de Junho de 2021, das 17:00 às 18:00 em modo zoom (https://videoconf-colibri.zoom.us/j/86109989605)
A participação é gratuita e sem necessidade de inscrição.
Mais informações em:
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António Abelha (ALGORITMI/UM)
OpenEHR – The solution for an interoperable development
Junho 2 – 17:00h
Zoom Online: https://videoconf-colibri.zoom.us/j/86109989605
About the Activity:
OpenEHR is the name of a technology for e-health, consisting of open specifications, clinical models and software that can be used to create standards, and build information and interoperability solutions for healthcare.
Director of Centro ALGORITMI
[rede.APPIA] IEEE/ACM/ASA DSAA’2021: Last Deadline June 6, 2021 (Anywhere on Earth)
IEEE/ACM/ASA DSAA’2021
CALL FOR PAPERS: Research, Application, Industrial, PhD and Special Sessions Tracks
Research & Application Tracks: https://dsaa2021.dcc.fc.up.pt/calls/research-applications-tracks
Industrial Track: https://dsaa2021.dcc.fc.up.pt/calls/industrial-track
PhD Track: https://dsaa2021.dcc.fc.up.pt/calls/phd-track
Special Sessions: https://dsaa2021.dcc.fc.up.pt/calls/special-sessions
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Important Dates
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Research, Application, Special Session, and Tutorials: submission deadline: June 6, 2021 (extended)
Research, Application, and Special Session tracks notification: 25 Jul. 2021
Research, Application, and Special Session tracks camera ready due: 8 Aug. 2021
PhD Track submission deadline: 1 July 2021
PhD Track notification: 15 July 2021
Best Regards,
Carlos Ferreira
Publicity Chair
Rua Dr. António Bernardino de Almeida, 431
4249-015 Porto – PORTUGAL
tel. +351 228 340 500 | fax +351 228 321 159
mail@isep.ipp.pt | www.isep.ipp.pt
[rede.APPIA] Data Science and Statistics Webinar – 1 June – Model-based clustering of time series data
DaSSWeb – Data Science and Statistics Webinar
Tuesday 1 June, 14:30
Speaker: José G. Dias ISCTE Business School
Title: Model-based clustering of time series data
Zoom link: videoconf-colibri.zoom.us/j/84508964379
Abstract: In the digital age, data streams have been produced at an increasing pace from different sources for instance from biometric devices (sensors) and stock market (high frequency) data to digital platforms (feeds, audio, video). This type of data, measured on one or more variables over time (or sequence), is called time series, panel, or more generally longitudinal data. Time-dependent modeling has been applied in many contexts not only forecasting, but also outlier detection, matching, clustering, indexing, etc. This talk discusses the use of finite mixture models in time series clustering. First, I present the overall finite mixture framework. Then, a second level of analysis is added to model sequences within each observation. An application to COVID time series data illustrates the main concepts. The talk concludes with a brief discussion in the context of cross-sectional, dynamic clustering, and biclusteringwith implications for density estimation, outlier detection, and measurement error modeling.
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[rede.APPIA] Prémio Melhor Tese de Doutoramento em Inteligência Artificial 2019-2020: EXTENDED Deadline 11 de junho de 2021
Prémio da Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial
A APPIA institui o Prémio para a Melhor Tese de Doutoramento em Inteligência Artificial 2019-2020, com a finalidade de distinguir trabalhos doutoramento de elevado mérito na área da Inteligência Artificial e que tenham sido atribuídos por uma instituição de ensino superior portuguesa durante o ano de 2019 ou 2020.
Em anexo segue o regulamento do prémio, sendo que as candidaturas devem ser efectuadas via preenchimento deste formulário até à data limite: 11 de Junho de 2021.
O prémio tem um valor simbólico de 1000 euros, sendo que o candidato (ou seu representante) receberá o certificado do Prémio de Melhor Tese de Doutoramento em Inteligência Artificial 2019-2020 em Setembro de 2021, durante a realização da 20th Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2021, http://www.appia.pt/epia2021/)
O vencedor será convidado a enviar um paper para o AI Communications: The European Journal on Artificial Intelligence.
Organizadores:
Goreti Marreiros, Instituto Superior de Engenharia do Porto
Francisco Melo, Instituto Superior Técnico
Nuno Lau, Universidade de Aveiro
Rua Dr. António Bernardino de Almeida, 431
4249-015 Porto – PORTUGAL
tel. +351 228 340 500 | fax +351 228 321 159
mail@isep.ipp.pt | www.isep.ipp.pt