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Prof. Marcelo Augusto Costa Fernandes (UFRN)
Escalonamento Horizontal Inteligente e Dimensionamento Control-Aware em Sistemas IIoT na Borda
Prof. Burak Kantarci (University of Ottawa - Canada)
Beyond Bits: Semantic Intelligence for Connected and Autonomous Vehicles
Prof. Heitor Ramos (UFMG)
Tabular Foundation Models: Applications in Computer Networks and Cybersecurity
Prof. Fabio Kon - Universidade de São Paulo
Research Software and the Role of Research Software Engineers in Networking Research
Dr. Dener Edson Ottolini Guedes da Silva (FEI/UFABC)
Inteligência no Contínuo IoT: Integração, Adaptação e Processamento Distribuído
Neste vídeo o pesquisador Luiz Fernando Bittencourt @luizfbitt (ICoNIoT e UNICAMP) explica a função dos modelos estocásticos para a pesquisa em computação na borda. Esses modelos usam a probabilidade para prever sistemas que variam com o tempo de maneira irregular ou aleatória. No caso da pesquisa em redes de computadores, eles refletem as variações no comportamento de uma aplicação ou sistema, permitindo realizar simulações que oportunizam uma visão melhor dos cenários de variação do desempenho da banda larga no decorrer do tempo, por exemplo.
Modelos estocásticos na pesquisa em computação na borda #IoT #aprendizadofederado
O coordenador da linha temática de computação na borda no INCT ICoNIoT comenta, neste vídeo, a importância do aprendizado de máquina federado para essa linha de pesquisa.
Aprendizado de máquina federado, com o prof. Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP/INCT ICoNIoT).
Realizado em maio, durante o SBRC 2026, na Praia do Forte, na Bahia, o workshop do ICoNIoT contou com a participação da Prof. Dra. Flávia Delicato, da UFF, que é coordenadora da linha temática de Internet das Coisas no nosso INCT. Veja um trecho da fala dela.
Dra. Flávia Delicato no workshop do ICoNIoT no SBRC 2026
Prof. Luiz Fernando Bittencourt - Unicamp
The Computing Continuum: Beyond Cloud and Edge Intelligence
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