UFABC-professores

Raphael Yokoingawa de Camargo

Raphael Y. de Camargo é Professor Associado da Universidade Federal do ABC (UFABC), no Centro de Matemática, Computação e Cognição. É doutor em Ciência da Computacão pelo IME/USP, mestre em Física pelo IF/USP e bacharel em Ciências Moleculares pela USP. É atualmente orientador permanente nos programas de Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação e Neurociência e Cognição, da Universidade Federal do ABC. Tem experiência e atua nas áreas de: (1) Computação de alto-desempenho (GPGPU, computação heterogênea e escalonamento), (2) Aprendizado de Máquina (aplicações em computação de alto-desempenho, cidades inteligentes e neurociência), e (3) Neurociência computacional (modelos computacionais de memória e percepção de tempo, análise de conectividade e decodificação de sinais neurais). (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/5519687175393434 (19/10/2024)
  • Rótulo/Grupo: CMCC
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise: 2009-HOJE
  • Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Rua Santa Adélia, 166 Bangu 09210170 - Santo André, SP - Brasil Telefone: (11) 44378410 URL da Homepage: http://ncsc.ufabc.edu.br/ ~rcamargo
  • Grande área: Ciências Biológicas
  • Área: Fisiologia
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (8)
    1. 2022-Atual. CIDADES: Centro de Inovação em Políticas Públicas Urbanas
      Descrição: CCD - Centros de Ciências para o Desenvolvimento - Processo 2021/11959-3. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Ciro Biderman - Coordenador / Daniel Ferreira Pereira Gonçalves da Mata - Integrante / Sergio Pinheiro Firpo - Integrante.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    2. 2021-Atual. Tendências em Computação de Alto Desempenho, do Gerenciamento de Recursos a Novas Arquiteturas de Computadores
      Descrição: Projeto Temático FAPESP 19/26702-8. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / HERMES SENGER - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
      Descrição: Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da ciência da computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impcato em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no estado de São Paulo. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
      Membro: Emilio de Camargo Francesquini.
    3. 2017-Atual. Internet do Futuro aplicada a Cidades Inteligentes
      Descrição: Projeto Temático FAPESP 2015/24485-9 Participação como Pesquisador Associado.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Markus Endler - Integrante / Costa, Fábio M. - Integrante / Marco Aurelio Gerosa - Integrante / Roberto Hirata Jr - Integrante.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    4. 2016-Atual. Internet do Futuro para Cidades Inteligentes (INCT)
      Descrição: Projeto INCT - MCTI/CNPq/CAPES/FAPs 16/2014 http://interscity.org/ Coordenador do INCT na UFABC. Projeto com 47 membros de 9 universidades.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Kon, Fabio - Coordenador / Song, Siang W. - Integrante / Fernando Iazzetta - Integrante / Junior Barreira - Integrante / Julio da Motta Singer - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Julio Michael Stern - Integrante / Carlos Eduardo Ferreira - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    5. 2015-2019. CHOOSING: Cooperation on Hybrid cOmputing clOuds for energy SavING
      Descrição: Programa CAPES-COFECUB 2015 Cooperação Brasil-França. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Goldman, Alfredo - Coordenador / Daniel Batista - Integrante / CORDEIRO, DANIEL - Integrante / TRYSTRAM, DENIS - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Grégory Mounié - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    6. 2014-2016. Modelos de Programação e Algoritmos para a Execução Eficiente de Aplicações Paralelas em Aglomerados Heterogêneos
      Descrição: A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e execução de aplicações para aglomerados heterogêneos, com foco em aplicações de bioinformática e neurociência. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. Estes mecanismos serão empregados em uma aplicação de predição de redes de regulação gênica e simulação de redes neurais em GPUs.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Luiz Rozante - Integrante / David Correa Martins Junior - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
      Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente.A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / CAMARGO, RAPHAEL Y. - Coordenador / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
      Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente.A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: David Corrêa Martins Junior.
    7. 2010-2013. Uso de Aglomerados e Nuvens de GPUs para Simulações de Modelos Biológicos
      Descrição: Este plano de pesquisa tem 2 objetivos principais: (1) desenvolvimento de algoritmos baseados em GPUs para a simulação de sistemas biológicos, como redes neuronais de grande escala e redes de regulação gênica e (2) desenvolvimento de infra-estrutura de software para permitir o uso de GPUs em sistemas de grades computacionais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Siang Wong Song - Integrante / Luiz Rozante - Integrante / David Correa Martins Junior - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacaional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    8. 2009-2011. Simulação de Redes Neurais Realistas em GPU
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (2)
    1. Best Paper Award no CCGRID 2019 para o artigo One Can Only Gain by Replacing EASY Backfilling, 19th IEEE/ACM CCGRID 2019.. 2019.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
    2. Indicação para Prêmio de Melhor Artigo no SC'17 para o artigo Obtaining Dynamic Scheduling Policies with Simulation and Machine Learning, Supercomputing - SC'17.. 2017.
      Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (10)
    1. 2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID).Real-Time Scheduling Policy Selection from Queue and Machine States. 2019. (Simpósio).
    2. XIX Simpósio de Computação de Alto-Desempenho (WSCAD).Analysis of Potential Online Scheduling Improvements by Real-Time Strategy Selection. 2018. (Simpósio).
    3. IV Brazilian Meeting on Brain and Cognition.Neural Correlates of Temporal Recalibration and Causality Perception. 2017. (Simpósio).
    4. 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid). A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. 2015. (Congresso).
    5. 24th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2014). 2012. (Congresso).
    6. 3rd Workshop on Applications for Multi-Core Architectures. A Load Distribution Algorithm Based on Profiling for Heterogeneous GPU Clusters. 2012. (Congresso).
    7. 18th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing (HiPC 2011). A Multi-GPU Algorithm for Communication in Neuronal Network Simulations. 2011. (Congresso).
    8. XXXIV Congresso anual da Sociedade Brasileira de Neurociências e Comportamento - SBNeC. Geração de sinais de EGG em um modelo de memória auto-associativa. 2010. (Congresso).
    9. 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009), Track on Dependable and Adaptive Distributed Systems (DADS).Efficient Maintenance of Distributed Data in Highly Dynamic Opportunistic Grids. 2009. (Simpósio).
    10. Décimo Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC).Simulação de Neurônios Biologicamente Realistas em GPUs. 2009. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (5)
    1. DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Coordenador de Programa do 20o Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2019. 2019. (Congresso).. . 0.
    2. DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Euro-Par 2019 - Global Chair of Track 12. Accelerator Computing. 2019. (Congresso).. . 0.
    3. CAMARGO, R. Y. de. Coordenador Geral da V Escola Regional de Alto-Desempenho de São Paulo. 2014. (Congresso).. . 0.
    4. CAMARGO, R. Y. de. Coordenador de Programa da II Escolha Regional de Alto-Desempenho de São Paulo. 2011. (Congresso).. . 0.
    5. CAMARGO, R. Y. de. Coordenador da Sessão de Iniciação Científica da I Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP). 2010. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (8)
    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Luiz Carlos da Silva Rozante (6.0)
      1. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS-JR, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S. ; de Camargo, Raphael Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for minimal hitting set enumeration. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 1, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
      2. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y. ; MARTINS, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S.. Finding exact hitting set solutions for systems biology applications using heterogeneous GPU clusters. Future Generation Computer Systems. v. 67, p. 418-429, issn: 0167-739X, 2016.
      3. BORELLI, FABRIZIO F ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y ; MARTINS, DAVID C ; ROZANTE, LUIZ CS. Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics. v. 14, p. S5, issn: 1471-2105, 2013.
      4. de Camargo, Raphael Y. ; Rozante, Luiz ; Song, Siang W.. A multi-GPU algorithm for large-scale neuronal networks. Concurrency and Computation. v. 23, p. 556-572, issn: 1532-0626, 2011.
      5. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE ; MARTINS, DAVID CORREA ; SONG, SIANG WUN ; ROZANTE, LUIZ CARLOS SILVA ; BORELLI, FABRIZIO FERREIRA. A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. Em: 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 313-322, 2015.
      6. BORELLI, FABRIZIO F. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. ; MARTINS, DAVID C. ; STRANSKY, BEATRIZ ; ROZANTE, LUIZ C. S.. Accelerating gene regulatory networks inference through GPU/CUDA programming. Em: 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS), p. 1-6, 2012.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Bussotti Reyes (6.0)
      1. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; MEJIAS, JORGE F. ; de Camargo, Raphael Y.. Directed functional and structural connectivity in a large-scale model for the mouse cortex. Network Neuroscience. v. 1, p. 1-16, issn: 2472-1751, 2021.
      2. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Evaluation of connectivity estimates using spiking neuronal network models. BIOLOGICAL CYBERNETICS. v. 113, p. 309-320, issn: 0340-1200, 2019.
      3. VARELLA, THIAGO T. ; REYES, MARCELO BUSSOTTI ; CAETANO, MARCELO S. ; de Camargo, Raphael Y.. A model for the peak-interval task based on neural oscillation-delimited states. BEHAVIOURAL PROCESSES. v. 168, p. 103941, issn: 0376-6357, 2019.
      4. de Camargo, Raphael Y.; RECIO, RENAN S. ; REYES, MARCELO B.. Heteroassociative storage of hippocampal pattern sequences in the CA3 subregion. PeerJ. v. 6, p. e4203, issn: 2167-8359, 2018.
      5. AQUINO, TOMÁS GALLO ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; REYES, MARCELO BUSSOTTI. Approaching subjective interval timing with a non-Gaussian perspective. JOURNAL OF MATHEMATICAL PSYCHOLOGY. v. 84, p. 13-19, issn: 0022-2496, 2018.
      6. BUENO, FERNANDA DANTAS ; MORITA, VANESSA C. ; de Camargo, Raphael Y. ; REYES, MARCELO B. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. Dynamic representation of time in brain states. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ David Corrêa Martins Junior (5.0)
      1. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS-JR, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S. ; de Camargo, Raphael Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for minimal hitting set enumeration. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 1, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
      2. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y. ; MARTINS, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S.. Finding exact hitting set solutions for systems biology applications using heterogeneous GPU clusters. Future Generation Computer Systems. v. 67, p. 418-429, issn: 0167-739X, 2016.
      3. BORELLI, FABRIZIO F ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y ; MARTINS, DAVID C ; ROZANTE, LUIZ CS. Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics. v. 14, p. S5, issn: 1471-2105, 2013.
      4. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE ; MARTINS, DAVID CORREA ; SONG, SIANG WUN ; ROZANTE, LUIZ CARLOS SILVA ; BORELLI, FABRIZIO FERREIRA. A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. Em: 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 313-322, 2015.
      5. BORELLI, FABRIZIO F. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. ; MARTINS, DAVID C. ; STRANSKY, BEATRIZ ; ROZANTE, LUIZ C. S.. Accelerating gene regulatory networks inference through GPU/CUDA programming. Em: 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS), p. 1-6, 2012.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ André Mascioli Cravo (4.0)
      1. CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE AZEVEDO, GUSTAVO BRITO ; MORAES BILACCHI AZARIAS, CRISTIANO ; BARNE, LOUISE CATHERYNE ; BUENO, FERNANDA DANTAS ; de Camargo, Raphael Y. ; MORITA, VANESSA CARNEIRO ; SIRIUS, ESAÚ VENTURA PUPO ; RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; SILVESTRIN, MATEUS ; DE AZEVEDO NETO, RAYMUNDO MACHADO. Time experience during social distancing: A longitudinal study during the first months of COVID-19 pandemic in Brazil. SCIENCE ADVANCES. v. 8, p. 1-18, issn: 2375-2548, 2022.
      2. RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; VAN WASSENHOVE, VIRGINIE. Dissociating the sequential dependency of subjective temporal order from subjective simultaneity. PLoS One. v. 14, p. e0223184, issn: 1932-6203, 2019.
      3. BARNE, LOUISE C. ; SATO, JOÃO R. ; de Camargo, Raphael Y. ; CLAESSENS, PETER M.E. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. A common representation of time across visual and auditory modalities. NEUROPSYCHOLOGIA. v. 119, p. 223-232, issn: 0028-3932, 2018.
      4. BUENO, FERNANDA DANTAS ; MORITA, VANESSA C. ; de Camargo, Raphael Y. ; REYES, MARCELO B. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. Dynamic representation of time in brain states. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Salvador Caetano (3.0)
      1. VARELLA, THIAGO T. ; REYES, MARCELO BUSSOTTI ; CAETANO, MARCELO S. ; de Camargo, Raphael Y.. A model for the peak-interval task based on neural oscillation-delimited states. BEHAVIOURAL PROCESSES. v. 168, p. 103941, issn: 0376-6357, 2019.
      2. BARNE, LOUISE C. ; SATO, JOÃO R. ; de Camargo, Raphael Y. ; CLAESSENS, PETER M.E. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. A common representation of time across visual and auditory modalities. NEUROPSYCHOLOGIA. v. 119, p. 223-232, issn: 0028-3932, 2018.
      3. BUENO, FERNANDA DANTAS ; MORITA, VANESSA C. ; de Camargo, Raphael Y. ; REYES, MARCELO B. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. Dynamic representation of time in brain states. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Aline de Oliveira Neves Panazio (1.0)
      1. MORAES, CAROLINE P. A. ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE. Applying Independent Vector Analysis on EEG-Based Motor Imagery Classification. Em: ICASSP 2023 2023 IEEE International Conference on Acoustics, v. 1, p. 1, 2023.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Joao Ricardo Sato (1.0)
      1. BARNE, LOUISE C. ; SATO, JOÃO R. ; de Camargo, Raphael Y. ; CLAESSENS, PETER M.E. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. A common representation of time across visual and auditory modalities. NEUROPSYCHOLOGIA. v. 119, p. 223-232, issn: 0028-3932, 2018.

    • Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Peter Maurice Erna Claessens (1.0)
      1. BARNE, LOUISE C. ; SATO, JOÃO R. ; de Camargo, Raphael Y. ; CLAESSENS, PETER M.E. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. A common representation of time across visual and auditory modalities. NEUROPSYCHOLOGIA. v. 119, p. 223-232, issn: 0028-3932, 2018.




Data de processamento: 16/11/2024 16:24:34