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Palestra: Operações de Consulta por Similaridade em grandes bases de Dados Complexos.

Profª. Drª Maria Camila Barioni da UFABC, na Série de Seminários 2009 da Pós-Graduação, dia 24/04/2009, às 14:00 h, Auditório do IC , Sala 85 - IC 2.

What Palestra
When 24/04/2009
from 14:00 to 15:00
Where Auditório do IC - Sala 85 - IC 2
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Os avanços tecnológicos ocorridos nas últimas décadas proporcionaram o surgimento de novas aplicações que passaram a manipular dados mais complexos do que números e pequenas cadeias de caracteres. Dentre esses novos tipos de dados é possível mencionar: fotografias, documentos (como livros e artigos), filmes e arquivos MP3 armazenados por aplicações multimídia; imagens de satélite, informações geo-referenciadas e dados metereológicos armazenados e analisados por sistemas de informação geográfica; imagens de exames médicos, dados genômicos e seqüências de proteínas utilizados por sistemas de apoio à medicina.
 Para atender às buscas necessárias às aplicações que manipulam dados complexos é preciso que os Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) ofereçam suporte para operações de buscas por similaridade – i.e., consultas que realizam busca por objetos da base similares a um objeto de consulta, de acordo com uma certa medida de similaridade. Assim, o objetivo desta palestra é apresentar as questões relacionadas com o desenvolvimento e a incorporação de técnicas que permitam a manipulação eficiente de dados complexos armazenados em SGBD, em especial dados multimídia.

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Maria Camila Nardini Barioni possui graduação (2000) em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia, mestrado (2002), doutorado (2006) e pós-doutorado (2008) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. Atualmente é Professora Adjunta na Universidade Federal do ABC - UFABC. Recentemente fez estágio como pesquisadora visitante na Universidade da Califórnia em Riverside. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: descoberta de conhecimento em bases de dados, mineração de dados e recuperação de dados complexos por conteúdo.



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