Comissão de Pesquisa e Inovação do IME-USP - Pós-Doutorado concluído

Daniel Yasumasa Takahashi

What does originate an animals behavior? How is animal behavior generated? I study these questions using evolutionary, developmental, physiological, and dynamical systems tools and ideas.My second interest is to develop statistical tools for the inference of interaction between time series. I try to understand what are limitations of those methods.I am also developing mathematical theories to understand phase transitions in stochastic processes with long-memory. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/4659230362946311 (05/07/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Instituto do Cérebro. R do Horto UFRN 59082080 - Natal, - Estados Unidos Telefone: (84) 99999999
  • Grande área: Ciências Biológicas
  • Área: Fisiologia
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (13)
    1. Cold Spring Harbor Laboratory Course.Genetics & Neurobiology of Language. 2022. (Oficina).
    2. ESI Systems Neuroscience Conference.The ever-changing brain: Through development and evolution. 2022. (Simpósio).
    3. Gordon Research Conferences.Neural Mechanism of Acoustic Communication. 2022. (Simpósio).
    4. 12 Escola Brasileira de Probabilidade. On measures of directed dependencies between stationary Gaussian processes. 2008. (Congresso).
    5. 11 Escola Brasileira de Probabilidade. On Granger Causality and Mutual Information. 2007. (Congresso).
    6. School and Workshop on Probability Theory and Applications. 2007. (Oficina).
    7. CONICYT INSERM "Networks in Cognitive Systems / Trends and Challenge in Biomedicine: From Cerebral Process to Mathematical Tools Design.On Granger Caulsality, information Theory and Partial Directed Coherence. 2006. (Oficina).
    8. Neuroscience 2006. Connectivity between cortical motor areas in Rheseus macaque analysed using Granger causality. 2006. (Congresso).
    9. 9 Escola Brasileira de Probabilidade.Dependence measure for spiking neuron. 2005. (Oficina).
    10. XX Reunião das Federações de Sociedades de Biologia Experimental. Realizou comunicação oral do trabalho entitulado Sample entropy in the analysis of cardiovascular dynamics and its correlation to aging and congestive heart failure. 2005. (Congresso).
    11. XX Reunião das Federações de Sociedades de Biologia Experimental. Realizou comunicação oral do trabalho - Padrões de conectividade funcional entre núcleos do circuito de Papez nos estados de vigília atenta e sono dessincronizado na vigência do ritmo teta em rato wistar. 2005. (Congresso).
    12. XVII Reunião Anual da Federeção de Sociedades de Biologia Experimenal. Realizou comunicação oral do trabalho - EEG spectral density analysis in Alzheimer`s disease - no módulo temático de Doença de Alzheimer na XVII Reunião Anual da Federação de Sociedades de Biologia Experimental. 2002. (Congresso).
    13. I LAPTEC. Realizou comunicaçào oral no I LAPTEC. 2001. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (0)

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (3)
      • Daniel Yasumasa Takahashi ⇔ Matthieu Pierre Lerasle (1.0)
        1. Lerasle, Matthieu ; Takahashi, Daniel Y.. An oracle approach for interaction neighborhood estimation in random fields. ELECTRON J STAT. v. 5, p. 534-571, 2011. Qualis: A2

      • Daniel Yasumasa Takahashi ⇔ Guilherme Ost de Aguiar (1.0)
        1. OST, G. ; Takahashi, D. Y.. Sparse Markov Models for High-dimensional Inference. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (ONLINE). v. 24, p. 1-54, 2023.Qualis: A1

      • Daniel Yasumasa Takahashi ⇔ Guilherme Ost de Aguiar (1.0)
        1. OST, G. ; Takahashi, D. Y.. Sparse Markov Models for High-dimensional Inference. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (ONLINE). v. 24, p. 1-54, 2023.Qualis: A1




    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
    Data de processamento: 08/08/2024 12:42:22