Offside
Corporate

Um olhar sobre nós na voz dos nossos parceiros - Testemunho da PRIMAVERA BSS, SA, pela voz de David Afonso.

Fora de Série

"(...) por terem sido capazes de oferecer em 11 autocarros da STCP serviços de comunicações que tem funcionado de forma exemplar em ambiente de utilização real", Manuel Ricardo (Coordenador UTM)

A Vós a Razão

"O INESC TEC é um sítio especial. Oferece condições excecionais à realização de projetos de investigação e (...) a sua abertura permite que outros projetos de pendor mais interdisciplinar se realizem.", Carlos Guedes, UTM

Asneira Livre

"I believe that thinking each day if I have worked enough to deserve my salary is an entrepreneurial attitude. Did my work create enough value for my employer to be able to continue paying my salary?", Ana Barros, UESP

Galeria do Insólito

"Pois eis que agora parece que nos transformámos numa espécie de consultório a que recorrem aqueles que querem ver solucionados os seus problemas e curadas as suas maleitas..."

Ecografia

BIP tira Raio X a colaboradores do INESC TEC...

Novos Doutorados

Venha conhecer os novos doutorados do INESC TEC...

Cadê Você?

O INESC TEC lança todos os meses no mercado pessoas altamente qualificadas...

Jobs 4 the Boys & Girls

Referência a anúncios publicados pelo INESC TEC, oferecendo bolsas, contratos de trabalho e outras oportunidades do mesmo género...

Biptoon

Mais cenas de como bamos indo porreiros...

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Trabalho multidisciplinar INESC TEC na ACM Computing Surveys

Uma equipa com elementos de três unidades INESC TEC – o Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), a Unidade de Engenharia de Sistemas de Produção (UESP) e a Unidade de Gestão e Engenharia Industrial (UGEI) – realizou um estudo que foi recentemente aceite para publicação na revista internacional ACM Computing Surveys. Intitulado "Ensemble Approaches for Regression: a Survey", este trabalho é mais uma prova da cada vez maior multidisciplinaridade das unidades de INESC TEC.

João Mendes Moreira e Alípio Jorge do LIAAD, Carlos Soares da UESP e Jorge Freire de Sousa da UGEI são os investigadores envolvidos neste estudo que aborda a utilização de vários modelos de previsão, em vez de um só, para a previsão de variáveis numéricas (problemas de regressão).

Nos últimos 20 anos verificou-se um considerável desenvolvimento nesta área, sendo este o primeiro estudo sobre o tema ensemble learning (aprendizagem com múltiplos modelos) para a área da regressão.

A revista ACM Computing Surveys publica atualmente cerca de 20 a 30 artigos por ano e cobre toda a área das Ciências da Computação, sendo a revista na área com maior fator de impacto (ISI 2010) – 8.0. Prevê-se que o artigo seja publicado em 2013.