Resumo: For function germs g : (C n , 0) → (C, 0) it is well known that 1 ≤ µ(g)/τ (g) and it has recently been proved by Liu that µ(g)/τ (g) ≤ n. We give an upper bound for the codimension of map-germs f : (C n , 0) → (C p , 0) given as augmentations of other map-germs with which we prove the analog to the first inequality (known as Mond’s conjecture) for augmentations h : (C n , 0) → (C n 1 , 0). Furthermore, we show that the quotient given by the image Milnor number and the codimension of any augmentation in the pair of dimensions (n, n 1) is less than 1 4 (n 1)2 and prove the analog to the second inequality for map-germs with n = 1 and augmentations with n = 2, 3. We then prove a characterization of when a map-germ is an augmentation, finding a counterexample for the characterization given by Houston. Next, we give sufficient conditions for when the augmentation is independent of the choice of stable unfolding by studying different notions of equivalence of unfoldings. Moreover, these results allow us to give sufficient conditions for the simplicity of an augmentation, providing context to locate the moduli for non-simple augmentations.

Resumo: Historically, the interest in systems with reversibility began to appear in the context of Hamiltonian systems. In 1915, the mathematician George D. Birkhoff observed that the trajectories of Hamiltonian systems presented symmetries that  reversed over time. Since then, many works have dealt with the relations between Hamiltonian and reversible systems.  In this talk, we explore this subject in the linear context from a purely algebraic point of view. We show that every linear Hamiltonian vector field is also reversible. On the other hand, we present conditions for reversible linear vector fields to be Hamiltonian, with exact equivalence for the two-dimensional case. These properties are studied in terms of matrices of the symplectic form and groups generated by them.

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site do evento: https://matematicaverao.wordpress.com/

Resumo: In the local study of parameterized curves, surfaces or more generally complex map-germs, invariants with respect to some equivalence relation are important tools to characterize or classify these objects. For example, the class of $G$-finitely determined (or $G$-finite) map-germs is the focus of interest of many authors, where $G$ is a group of diffeomorphisms. If a map-germ is $G$-finite, then it is $G$-equivalent to a polynomial map-germ. For $G$ a Mather group, the Infinitesimal Criterion of finite determinacy guarantees that a map-germ is $G$-finitely determined if and only if a special invariant is finite. Our purpose in this talk is to present some algebraic tools to classify finitely determined monomial map-germs using essentially the so-called delta invariant, which is a classical invariant in the study of curves. We will illustrate the concepts and results with some examples. This is a joint work with Maria Aparecida Soares Ruas.

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Resumo: Disinformation is a known issue that can be "weaponised" by malicious actors to sway opinions during key events (e.g. elections, wars, etc.). Although a significant amount of NLP research has been developed for supporting journalists in debunking false narratives, other sectors like police authorities are not well equipped to deal with disinformation. Disinformation that can cause harm to security is a growing issue, where the police need to deal with events prompted and amplified by false narratives. In this talk, I will talk about our work at the VIGILANT project (https://www.vigilantproject.eu/), that aims to develop tools and training materials to support police officers in dealing with false narratives that can, for instance, cause civil unrest.

Bio: Carolina Scarton is a Senior Lecturer in Natural Language Processing at the Department of Computer Science, University of Sheffield, UK. She is a member of the Natural Language Processing group and part of the GATE team and her research interests include online disinformation analysis, machine translation, text simplification, NLP evaluation, and multilingual and multimodal NLP applications. In 2017, she was awarded a PhD degree in Computer Science from the University of Sheffield, funded by the EXPERT project (a Marie Curie ITN network). She also has a MSc and a BSc degree from the University of São Paulo, Brazil. Dr Scarton is the Sheffield PI of two research projects on the area of disinformation analysis (EDMO Ireland, funded by the European Commission and HORIZON EU VIGILANT, funded by Innovate UK) and acts as a CO-I for one project in disinformation analysis (HORIZON EU vera.ai, funded by Innovate UK) and one project in idiomaticity processing (funded EPSRC). She is also the Scientific Coordinator for the VIGILANT project and the secretary for the European Association for Machine Translation.

Mais informações: 
link de transmissão: https://www.youtube.com/watch?v=jAqOizXzXHA&ab_channel=C4AIUSP
Página do C4AI: https://c4ai.inova.usp.br/pt/inicio/
Página do NILC: https://sites.google.com/view/nilc-usp/

Resumo: De Pitágoras até a minha mãe, a Matemática continua viajando e despertando as asas nos corações aprisionados à realidade. Nesse seminário, venha sorrir e sentir o prazer de fazer Matemática!

O avanço da tecnologia de IA está gerando um impacto em todas as organizações.
O que isso significa para todos os profissionais que desempenham um papel na melhoria dos resultados dos negócios?
O que há de novo e promissor?
Essas ferramentas ajudarão a encorajar ou dificultar as conexões humanas?
Como autor de artigos e YouTuber, Fabrício Laguna tem sido uma das principais vozes na comunidade mundial de Análise de Negócios e Gerenciamento de Projetos demonstrando a possível utilização de ferramentas de IA Generativa, como o ChatGPT, para melhorar a produtividade no trabalho. Em seus artigos, ele demonstra como a IA pode ser usada como ferramenta para criar organizações ágeis e o que o futuro pode trazer como avanços significativos na interação entre humanos e máquinas e como a Inteligência Artificial vai revolucionar a gestão de projetos, produtos e negócios. Mas a IA também tem limitações e a sua utilização levanta questões técnicas, legais e éticas que devem ocorrer no planeamento estratégico de qualquer organização. O conteúdo desta apresentação responde às perguntas e preocupações mais comuns sobre IA e traz insights sobre esse campo tecnológico em rápida evolução, com foco no que isso significa para profissionais e suas organizações

Link de transmissão: https://www.youtube.com/watch?v=a9KywnTVstQ

Resumo:  In this lecture, we will present a study of a one-dimensional nonlocal quasilinear problem of the form u_t - a(l(u))u_{xx} = λf(u)  h(t) with Dirichlet boundary conditions on the interval (0,1). We use a change in the time scale for reformulate the problem into a semilinear one, thus study a general equation through semigroup theory. Our focus extends to establishing the existence of a classical solution for an abstract problem, particularly when the forcing term f has a weaker modulus of continuity than continuous Hölder. We will obtain comparison results that will be helpful in ensuring the existence of a pullback attractor. 

Resumo da Palestra: Nesta palestra iremos traçar um panorama da evolução das tecnologias de desenvolvimento. A palestra também abordará as tecnologias emergentes como AI, blockchain e IoT, e como elas estão integrando-se ao desenvolvimento de software. Por fim, consideramos os desafios atuais, como a segurança cibernética, e refletiremos sobre as tendências futuras, ponderando como a inovação contínua influenciará o desenvolvimento de software, a ética tecnológica e o impacto social da tecnologia.

Short Bio: Leonardo é Vice Diretor de TI e Software Delivery Manager na Monitora/Marlabs. Como gestor atua tanto na relação com os clientes quanto no desenvolvimento das pessoas de suas equipes. Com formação em Bacharelado em Ciência da Computação e MBA em BigData & IA, ambos pelo ICMC-USP, já foi servidor público e atuou como desenvolvedor web e fullstack, QA, líder técnico e de testes. Dentro da área de testes já conquistou duas vezes o primeiro lugar na competição “IEEE International Contest on Software Testing”

Resumo: TLatent variable models have many practical uses in modeling cross-sectional and longitudinal differences
in multi-dimensional datasets. For instance in psychometrics, latent variable models are used to model individual differences and account for measurement error in theoretical constructs like intelligence and
personality, and in econometrics, latent variable model are used to dynamically model econometric measures like stock wages over time. Estimation of these latent variable models has been dominated by
variations of maximum likelihood estimation, least squares estimation, and Bayesian estimation.
Although for continuous data, estimation is relatively fast and easily applied to high dimensional datasets, for discrete data, estimation is arguably more challenging. Therefore, recently interest has
grown in estimating latent variable models using neural networks. In this talk, we focus on specific neural network: The autoencoder. That is, we study how autoencoders from the field of deep learning
(Goodfellow et al., 2016) can be used to estimate latent variable models for discrete data from psychometrics in a fast and non-parametric way. Various challenges are addressed including parameter consistency, missing data, and robustness in the setup of the encoder.

Resumo: Apresentaremos métodos para mostrar que um operador diferencial gera um semigrupo analítico na classe de funções contínuas. Em particular, mostraremos o argumento de Herbert Amann e como ele pode ser estendido para operadores pseudodiferenciais, que incluem aplicações em problemas que envolvem operadores fracionários e do tipo Dirichlet-to-Neumann. (Trabalho baseado na tese de Weymar Andres Astaiza Sulez)

Abstract: Scatterplots provide a visual representation of bivariate data (or 2D embeddings of multivariate data) that allows for effective analyses of data dependencies, clusters, trends, and outliers. Unfortunately, classical scatterplots suffer from scalability issues, since growing data sizes eventually lead to overplotting and visual clutter on a screen with fixed resolution, which hinder the data analysis process. We propose an algorithm that compensates irregular sample distributions by a smooth transformation of the scatterplot's visual domain. Our algorithm evaluates the scatterplot's density distribution to compute a regularization mapping based on integral images of the rasterized density function. The mapping preserves the samples' neighborhood relations. Few regularization iterations suffice to achieve a nearly uniform sample distribution that efficiently uses the available screen space. We further propose approaches to visually convey the transformation that was applied to the scatterplot and compare them in a user study. We present a novel parallel algorithm for fast GPU-based integral-image computation, which allows for integrating our de-cluttering approach into interactive visual data analysis systems.

Vladimir Molchanov cursou o bacharelado e mestrado em Matemática Aplicada da Universidade Estadual de Novosibirsk, Rússia. Em seguida, recebeu o título de PhD pela Jacobs University, Bremen, Alemanha, em 2008. Atualmente é pesquisador associado da Universidade de Münster, Alemanha. Seus interesses de pesquisa incluem visualização de dados multidimensionais usando métodos de projeção, sistemas interativos para análise de dados e análise de dados biomédicos.

Mais informações em https://sites.google.com/view/sdnl-icmc-usp/seminarios

Link da transmissão: https://us02web.zoom.us/j/84098904697?pwd=RUJ1R2EvSnhZRFk3K1FmNWd6ZjlEdz09

Qual o real potencial de impacto das ferramentas de inteligência artificial e da ciência de dados na promoção da saúde da população brasileira? Responder a essa questão é o objetivo de um evento gratuito e aberto à população que ocorrerá na próxima quarta-feira, 3 de abril, a partir das 14 horas, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Se você não puder acompanhar presencialmente, poderá assistir ao evento online, bastando se inscrever neste formulário para receber o link de acesso à transmissão: https://icmc.usp.br/e/a8574.

“Os impactos positivos que a área de inteligência artificial pode provocar na saúde pública da população brasileira dependem, essencialmente, da disponibilidade de dados”, explica o professor Alexandre Delbem, que falará durante o evento. Ele exemplifica: a área da saúde dispõe de imagens geradas por equipamentos de alta resolução que podem ajudar a construir modelos capazes de auxiliar na prevenção, no diagnóstico e no tratamento de diversas doenças. “Mas a área apresenta uma diversidade de cenários: temos desde dados estruturados obtidos por experimentos controlados e equipamentos até casos em que não existem dados estruturados, os quais precisam de digitalização”, adiciona o pesquisador, que faz parte do Centro de Inteligência Artificial C4AI.

Durante o evento, o professor mostrará como os pesquisadores da área de inteligência artificial têm desenvolvido abordagens para lidar com essa diversidade de cenários. “Gerar modelos confiáveis e integrá-los para obter um conhecimento mais amplo sobre a saúde populacional têm sido um grande desafio”, revela Delbem. Segundo ele, nas pesquisas mais recentes, a busca é por desenvolver modelos interpretáveis que consigam equilibrar efetividade e custo, e que possam ser construídos a partir de diversas modalidades de dados.

Aberta a todos os interessados, o evento acontecerá no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC, no bloco 6, no centro de São Carlos. Para acompanhar presencialmente, não é preciso se inscrever antecipadamente. Apenas quem desejar assistir ao evento online é que deve preencher este formulário para receber o link de acesso à transmissão: https://icmc.usp.br/e/a8574.

A iniciativa marca a estreia de um ciclo de atividades de extensão organizado pelos alunos da disciplina Informação Profissional em Ciência de Dados, ministrada pelo professor Luís Gustavo Nonato. Os estudantes são responsáveis por realizar a ação, recepcionar e dialogar com o público, que poderá avaliar a iniciativa no final do evento. A proposta é, a partir das avaliações coletadas, aprimorar as próximas atividades a serem oferecidas à população, de forma a atender aos interesses da comunidade são-carlense que deseja conhecer mais sobre um campo que está em plena expansão, a ciência de dados.

Texto: Denise Casatti, Assessoria de Comunicação ICMC-USP

Evento: Inteligência artificial em saúde e saúde pública
Quando: quarta-feira, 3 de abril, a partir das 14 horas
Local: auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC
Endereço: rua Trabalhador São-carlense, 400, na área I do campus da USP, no centro de São Carlos
Pesquisador convidado: Alexandre Delbem (ICMC e C4AI)
Para assistir ao evento online, basta se inscrever neste formulário: https://icmc.usp.br/e/a8574
Site do ciclo de palestras: https://ipcd.icmc.usp.br
Dúvidas: escreva para ipcd.icmc@gmail.com

• Resumo da palestra: Bate-papo com Thiago Bianchi, profissional com larga experiência e que conciliou a formação acadêmica de mestrado e doutorado com a carreira na indústria. Aproveite para fazer perguntas e tirar suas dúvidas.

• Short Bio: I am passionate about science and its applications in computational systems, with a particular fascination for the multidimensional nature of data within the vast universe of technology. Currently, I am a Staff Software and Machine Learning Engineer at Meli (Mercado Livre), where I contribute to the development of the Data and Machine Learning platform and related products that serve more than 140MM customers across LATAM. In my previous role as Principal Software Engineer at ASML I contributed to the development of the ASML's Data & Analytics Platform. Before that, as the Principal Data  cientist for Credit Recovery at Itaú Unibanco, I led the data-driven journey by developing machine learning models capable of handling millions of clients and a diverse range of financial products. Additionally, during my tenure at Itaú Unibanco, I served as the technical leader of Itau's Data and Analytics  Platform, providing guidance in defining functional and architectural guidelines for the platform. My academic background includes a PhD degree in Computer Science and Computational Mathematics from the University of São Paulo (USP). Over the years, I have accumulated extensive industry experience, working for renowned companies such as Itaú, IBM, Casas Bahia, and Alstom. During my 13- year tenure at IBM Brazil Software Laboratory, I held positions as a senior software architect and data scientist. My contributions encompassed various projects and activities, including the authorship of 15 patents related to AI applications in IBM products, participation in the patent evaluator board of IBM Brazil, architecture design of GIS products in the IBM Maximo portfolio, and research and architectural work involving machine learning based functionalities for the same portfolio. In the academic domain, I have served  as a visiting professor for Data Science disciplines at Fundação Dom Cabral, and I continue to be an invited advisor for the Data Science MBA program at USP ESALQ. I also collaborate as a researcher at USP. My areas of interest encompass Data Science Methodologies (such as CRISP-DM and SEMMA),  ig Data and MLOps Architectures, Machine Learning techniques, and Statistical Learning Theory.

This work has been done in collaboration with Julia García-Luengo (Universidad Politécnica de Madrid).

References:
J. García-Luengo, P. Marín-Rubio, J. Real, Pullback attractors for three-dimensional non-autonomous Navier-Stokes-Voigt equations, Nonlinearity 25 (2012), 1-26.

O Brasil sedia o G20 em 2024 e um dos focos do Grupo de Trabalho de Economia Digital é “Inteligência Artificial para o Desenvolvimento Sustentável e Redução da Desigualdade”, com o objetivo de abordar os impactos sociais e políticos do avanço das tecnologias digitais. Nesta conversa abordaremos um panorama das políticas nacionais, internacionais e transnacionais sobre IA destacando como essas regulações afetarão as atividades de Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação Tecnológica envolvendo IA.

Minibio: Fábio Lobato é professor no Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará. Atualmente lidera o Grupo de Estudo e Pesquisa em Computação Aplicada e está como bolsista de produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora desde 2021. Participa do Grupo de Trabalho de Economia Digital do MCTI/G20 como consultor da UNESCO, atuando no mapeamento das iniciativas dos países do G20 na promoção da IA centrada na pessoa humana.

Uma nova forma de viajar de avião tem ganhado destaque na mídia nos últimos anos: os táxis aéreos. A empresa aeroespacial brasileira Embraer anunciou que espera lançar, até 2026, uma aeronave elétrica que decola e aterrissa na vertical, tal como os helicópteros. Mas quais são os desafios e as possibilidades que permeiam o desenvolvimento dos táxis aéreos?

Responder essa questão é o objetivo da professora Kalinka Castelo Branco durante um evento gratuito e aberto à população que ocorrerá na próxima quarta-feira, 17 de abril, a partir das 14 horas, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

Vice-diretora do ICMC, a professora Kalinka é especializada em sistemas embarcados críticos, segurança, redes de computadores, avaliação de desempenho e veículos aéreos não tripulados. No evento, ela destacará o papel central da ciência de dados e de outras áreas das ciências exatas para o desenvolvimento e a inclusão desses novos veículos voadores no espaço aéreo. Entre os desafios está a necessidade da elaboração de novas estruturas regulatórias e de segurança.

Gratuito e aberto a todos os interessados, o evento acontecerá no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC, no bloco 6, no centro de São Carlos. Para acompanhar presencialmente, não é preciso se inscrever antecipadamente. Apenas quem desejar assistir ao evento online é que deve preencher este formulário para receber o link de acesso à transmissão: https://icmc.usp.br/e/a8574.

A iniciativa faz parte do ciclo de atividades de extensão organizado pelos alunos da disciplina Informação Profissional em Ciência de Dados, ministrada pelo professor Luís Gustavo Nonato. Os estudantes são responsáveis por realizar a ação, recepcionar e dialogar com o público, que poderá avaliar a iniciativa no final do evento. A proposta é, a partir das avaliações coletadas, aprimorar as próximas atividades a serem oferecidas à população, de forma a atender aos interesses da comunidade são-carlense que deseja conhecer mais sobre um campo que está em plena expansão, a ciência de dados.

Texto: Denise Casatti, Assessoria de Comunicação ICMC-USP

Evento: Ciência de dados e táxis aéreos
Quando: quarta-feira, 17 de abril, a partir das 14 horas
Local: auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC
Endereço: rua Trabalhador São-carlense, 400, na área I do campus da USP, no centro de São Carlos
Pesquisador convidado: Kalinka Castelo Branco (ICMC)
Para assistir ao evento online, basta se inscrever neste formulário: https://icmc.usp.br/e/a8574
Site do ciclo de palestras: https://ipcd.icmc.usp.br
Dúvidas: escreva para ipcd.icmc@gmail.com

Resumo: As Altas Habilidades/Superdotação (AH/SD) podem ser definidas como a presença de um potencial elevado em qualquer área, que proporciona destaque ao indivíduo. No Brasil, os superdotados são definidos como aqueles que apresentam um alto potencial, combinado ou isolado, nas áreas intelectual, acadêmica, de liderança e psicomotricidade, além de manifestar uma elevada criatividade, um alto envolvimento com a aprendizagem e também com a realização de tarefas de seu interesse (BRASIL, 2008). Apesar da identificação de AH/SD ocorrer com maior frequência na infância, a literatura tem relatado casos em que somente foi confirmado na vida adulta. A superdotação costuma ser definida como uma habilidade intelectual associada a uma pontuação de QI igual ou superior a 130. No entanto, alguns deles têm comportamento encontrados em sujeitos com TDAH (Transtorno da Desatenção e Hiperatividade) como distração excessiva, problemas com autoridade, falta de motivação e podem preencher os critérios diagnósticos para o TDAH. Diante deste tema, convido você para aprofundar o conhecimento sobre os Neurodivergentes. Superdotação e a definição de Dupla-Excepcionalidade. Tais conhecimentos poderão ser muito úteis para se pensar em adaptações curriculares e permanência no ensino em seus diversos níveis.

Breve biografia do palestrante: Fernando Alves, nascido em Igarapa-SP, tem profundo interesse pelas metodologias ativas e pelo processo de aprendizagem. Graduado em Pedagogia pela Universidade de Franca, Especialista em Psicopedagogia pela Faculdade Metropolitana- Ribeirão Preto, Esp. Em Educação Especial e Inclusiva pela faculdade São Luiz, Esp. em Altas Habilidades/ Superdotação pelo Instituto Federal de Sul de Minas e Mestrando em Educação Especial – PPGEEs – UFSCar. Atualmente, é professor Efetivo na rede Municipal de Educação de São Carlos, professor no AEE pela Secretaria Estadual da Educação de São Paulo, diretor e fundador do Espaço Alves Pedagógico (clínica que atua no processo interventivo e avaliação do processo pedagógico e psicopedagógico)

Resumo: Nesta palestra, apresento o conceito de Experiência do Usuário (User eXperience, abreviada UX) e sua importância como um elemento fundamental na indústria de tecnologia, em particular, no desenvolvimento de software. Resumo alguns aspectos fundamentais da UX, como usabilidade, acessibilidade e qualidade de interação, e explico como se pode integrar conceitos, técnicas e artefatos de engenharia de software com design centrado no usuário para tornar a experiência do usuário eficiente, agradável e intuitiva.

Short bio: Marcelo S. Pimenta é professor titular do Instituto de Informática (INF) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Brasil. Doutor em Informática pela Université Toulouse 1(1997), França. Atua em projetos multidisciplinares, pesquisando e orientando nas áreas de Interação Humano-Computador, Engenharia de Software e Computação Musical, com ênfase na integração entre estas áreas. Foi um dos pioneiros da área de IHC no Brasil e é coordenador do curso de Especialização em UX ministrado pela UFRGS para o Serpro em 2022-2024.
https://www.inf.ufrgs.br/~mpimenta/

Resumo: Você já se sentiu sem amparo em uma conversa ao responder o que faz quem trabalha com matemática ou o que você pesquisa? Neste Seminário de Coisas Legais vamos te ajudar com algumas estratégias. Desde problemas matemáticos para o almoço de Natal até sugestões de livros para agradar desde euclidianos até hiperbólicos. Além disso, serão apresentadas estratégias para comunicar nossa paixão pela matemática com leveza.

Mais informações: 
http://legal.icmc.usp.br/