Nayereh Hamidishad

	http://lattes.cnpq.br/2127324942400439 (01/04/2024) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Período de análise: Endereço: Grande área: Ciências Exatas e da Terra Área: Geociências Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (0)
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
• Capítulos de livros publicados (0)
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (0)
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

• Programas de computador com registro de patente (0)
• Programas de computador sem registro de patente (0)
• Produtos tecnológicos (0)
• Processos ou técnicas (0)
• Trabalhos técnicos (0)
• Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (1)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (2)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (0)

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (0)
  
  
  
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
  
  
  
• Capítulos de livros publicados (0)
  
  
  
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
  
  
  
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Artigos aceitos para publicação (0)
  
  
  
• Apresentações de trabalho (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)
  
  
  

Produção técnica

• Programas de computador com registro de patente (0)
  
  
  
• Programas de computador sem registro de patente (0)
  
  
  
• Produtos tecnológicos (0)
  
  
  
• Processos ou técnicas (0)
  
  
  
• Trabalhos técnicos (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção técnica (0)
  
  
  

Produção artística

• Total de produção artística (0)
  
  
  

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (0)
  
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (0)
  
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (0)
  
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (0)
  
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (1)
  
  1. 2021-2022. Algoritmos para aquisicao, formacao e anotacao de imagens de sensoriamento remoto
     Descrição: O processamento de imagens de sensoriamento remoto de cidades, providas em bases como Google Maps ou Mapbox, tem sido uma importante ferramenta para análise de cidades em urban informatics. Em particular, o projeto Temático tem desenvolvido novos modelos e métodos de urban informatics para analisar crescimento desordenado urbano em áreas de mananciais, bem como mobilidade de pedestres em calçadas. Os principais modelos de análise das imagens em desenvolvimento se baseiam em algoritmos de deep learning, os quais requerem a formação de conjuntos de treinamento anotados com múltiplos rótulos. O trabalho do bolsista será implementar algoritmos de aquisição e manutenção dos datasets, bem como anotar dados de maneira semi-supervisionada. O resultado esperado do projeto é que o bolsista ganhe treinamento e produza código e dados anotados a ser utilizados no projeto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nayereh Hamidishad - Integrante / JUNIOR, ROBERTO CESAR - Coordenador.
     Membro: Nayereh Hamidishad.
  
  

Prêmios e títulos