Computação

Pesquisador

Marcos Ribeiro Quinet de Andrade

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (1999), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2004) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2016). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal Fluminense, atuando principalmente nos seguintes temas: metaheurísticas, GRASP, Problema de Roteamento de Veículos

Fernanda Gonçalves de Oliveira Passos

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (2007), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2010) e doutorado em Computação também pela Universidade Federal Fluminense (2014). Atualmente, é professora adjunta do Departamento de Engenharia de Telecomunicações na Universidade Federal Fluminense (UFF). Entre os anos de 2016 e 2017 foi professora adjunta no Departamento de Ciência da Computação na Universidade Federal Fluminense (UFF).

Rainer Zanghi

Possui Graduação em Engenharia Elétrica Industrial Ênfase Eletrônica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (1999), Mestrado (2011) e Doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2016). Tem experiência na área de Automação de Sistemas Elétricos e Ciência da Computação, com ênfase em Otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: automação industrial e de subestações de energia elétrica, operação de sistemas elétricos, proteção e controle em sistemas de potência, algoritmos evolutivos e meta-heurísticas.

Eduardo Marques

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (1997) e mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2002). Atualmente é professor da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação.

Raphael Pereira de Oliveira Guerra

é Professor no Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense, Niterói, Rio de Janeiro. Possui graduação em Ciência da Computação (2004) e mestrado em Computação com ênfase em Sistemas Paralelos e Distribuídos (2006) pela Universidade Federal Fluminense, e doutorado pela Technische Universität Kaiserslautern, Alemanha. Atua nas áreas de sistemas embarcados e de tempo real, com ênfase nos seguintes temas: escalonamento de tarefas em sistemas adaptativos e flexíveis, multimídia e comunicação em rede.

Leandro Soares de Sousa

Possui graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade Federal Fluminense (1991), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2007) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2013). Atualmente é professor coordenador da disciplina TCC do Centro de Educação Superior a Distância do Estado do Rio de Janeiro e professor adjunto da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: redes de computadores, segurança da informação e ensino à distância.

Dalessandro Soares Vianna

Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (1996), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (1999) e Doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2004).

Leandro Augusto Frata Fernandes

Leandro A. F. Fernandes é Bacharel em Ciência da Computação pela Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB, 2002), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS, 2006) e Doutor em Ciência da Computação pela UFRGS (2010). Realizou estágio pós-doutoral na UFRGS entre 2010 e 2011. Atualmente é Professor Adjunto no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal Fluminense (DCC-UFF), bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (CA-CC, Nível 2); e Jovem Cientista do Nosso Estado pela FAPERJ.

Gustavo Silva Semaan

Professor Adjunto C1 da Universidade Federal Fluminense (UFF) no Instituto do Noroeste Fluminense de Educação Superior (INFES). Doutor em Computação (Algoritmos e Otimização) e Mestre em Computação (Otimização e Inteligência Artificial) pelo IC-UFF. Bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery. Técnico em Informática Industrial pelo Colégio Técnico Universitário (CTU) da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).

Diego Gimenez Passos

Recebeu os títulos de graduação, mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense em 2007, 2009 e 2013, respectivamente. Atualmente, é Professor Adjunto do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal Fluminense. É bolsista de produtividade em pesquisa nível 2 do CNPq. Ao longo de sua graduação, mestrado e doutorado, participou de diversos projetos de pesquisa e desenvolvimento científico na área de Redes de Computadores.

André Renato Villela da Silva

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (2003), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2006) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2010). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Otimização Combinatória e Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, algoritmos evolutivos, problemas de escalonamento de projetos, meta-heurísticas e métodos híbridos.

Daniela Gorski Trevisan

possui graduação em Informática pela Universidade Federal de Santa Maria (1997), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2000), mestrado em Sciences Appliquées - Université catholique de Louvain, Bélgica (2003) e doutorado em Sciences Appliquées - Université catholique de Louvain, Bélgica (2006). Foi pos-doutoranda junior do CNPq em 2007 atuando junto ao grupo de computação gráfica da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

Tiago Araújo Neves

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2004), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2007) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2011). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal Fluminense e pesquisador da área de computação da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Otimização Combinatória, atuando principalmente nos seguintes temas: Redes de Distribuição de Conteúdos, Scheduling, Métodos híbridos, Prob.

Andre Abel Augusto

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal Fluminense (2009), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2011) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2015). Atualmente é professo adjunto a, nível i da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Engenharia Elétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, redução de perdas elétricas, estimação de estado, metaheurísticas e estimação de parametros.

Marcio Andre Ribeiro Guimaraens

Possui Graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal Fluminense (1998), Mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2011) e Doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2015). Atualmente Leciona as Disciplinas de Linguagens de Programação para Engenharia Elétrica, Instalações Elétricas de Baixa Tensão e Analise de Defeitos em Sistemas de Potência. na Universidade Federal Fluminense

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