Identificação
Identificação pessoal
- Nome completo
- João Cabaço Antunes
Nomes de citação
- Antunes, João
- João C. Antunes
Identificadores de autor
- Ciência ID
- 2B1E-2D90-A05F
- ORCID iD
- 0000-0001-6232-1377
Endereços de correio eletrónico
- jc.antunes@campus.fct.unl.pt (Profissional)
Telefones
- Telemóvel
-
- (+351) 914753961 (Pessoal)
Moradas
- Rua Prof. Mota Pinto, nº7 1º dto., 2610-152, Alfragide, Amadora, Portugal (Pessoal)
Domínios de atuação
- Ciências da Engenharia e Tecnologias - Engenharia Química
- Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Ciências da Computação
Idiomas
Idioma | Conversação | Leitura | Escrita | Compreensão | Peer-review |
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Português (Idioma materno) | |||||
Inglês | Utilizador proficiente (C2) | Utilizador proficiente (C2) | Utilizador proficiente (C2) | Utilizador proficiente (C2) |
Formação
Grau | Classificação | |
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2013 - 2018/09/24
Concluído
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Mestrado Integrado em Engenharia Química e Bioquímica (Mestrado integrado)
Universidade Nova de Lisboa Faculdade de Ciências e Tecnologia, Portugal
"Programming and Control of a Single-Column Analog Simulated Moving Bed Process" (TESE/DISSERTAÇÃO)
|
15.39 |
Percurso profissional
Ciência
Categoria Profissional Instituição de acolhimento |
Empregador | |
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2018/09/24 - 2021/12/31 | Assistente de Investigação (carreira) (Investigação) | Rede de Química e Tecnologia Laboratório Associado para a Química Verde, Portugal |
Rede de Química e Tecnologia Laboratório Associado para a Química Verde, Portugal |
Outros
Categoria Profissional Instituição de acolhimento |
Empregador | |
---|---|---|
2016/01/13 - 2018/09/24 | Programmer | Rede de Química e Tecnologia Laboratório Associado para a Química Verde, Portugal |
Rede de Química e Tecnologia Laboratório Associado para a Química Verde, Portugal (...) |
Produções
Publicações
Artigo em revista |
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Capítulo de livro |
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Resumo em conferência |
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Atividades
Participação em evento
Descrição da atividade Tipo de evento |
Nome do evento Instituição / Organização |
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2020/03/31 - 2020/03/31 | Artificial neural networks, one of the most successful approaches to supervised learning, were originally inspired by their
biological counterparts. However, the most successful learning algorithm for artificial neural networks, backpropagation,
is considered biologically implausible.We contribute to the topic of biologically plausible neuronal learning by building
upon and extending the equilibrium propagation learning framework, which has been previously proposed as a more biologically
plausible alternative to backpropagation.
Seminário
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A Biologically Plausible Learning Algorithm for Artificial Neural Networks
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
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2019/09/25 - 2019/09/27 | Hybrid models allow for the integration of knowledge from different domains. This knowledge integration has the potential
to reduce the number of experiments required for model development and in addition the extrapolation properties of the hybrid
model are typically much better as . This course is directed towards PhD-students, Postdoctoral researchers and industry experts
that have interest in process modeling and seek for methods to improve process modeling, such ultimately enhancing process
operation and design in an efficient way.
Conferência
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4th Hybrid Modeling Summer School
Universidade Nova de Lisboa, Portugal
Universidade Nova de Lisboa Faculdade de Ciências e Tecnologia, Portugal |
2018/06/06 - 2018/06/06 | The course will cover the fundamentals of process chromatography and the tutors will present a rational and proven methodology
for the design of efficient and robust chromatographic processes. They will show how this approach serves both the design
of new processes and the resolution of issues encountered in the daily life of chromatographers.
Seminário
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Designing robust chromatographic processes with a proven predictive approach
Scientific Update Ltd, Reino Unido
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