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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
LUÍS MIGUEL DA ROCHA DE MATOS

Nomes de citação

  • Matos, Luís
  • Luís Miguel Matos

Identificadores de autor

Ciência ID
4B15-8E29-1D57
ORCID iD
0000-0001-5827-9129
Google Scholar ID
o3_qOXkAAAAJ
Researcher Id
N-8043-2015
Scopus Author Id
57211265776

Endereços de correio eletrónico

  • luis.matos@dsi.uminho.pt (Profissional)

Websites

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Ciências da Informação

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Português (Idioma materno)
Inglês Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C2) Utilizador proficiente (C2)
Formação
Grau Classificação
2016/12/01 - 2021/12/07
Concluído
Tecnologia e Sistemas de Informação (Doutoramento)
Especialização em Sem especialidade
Universidade do Minho, Portugal
"An intelligent decision support system for mobile performance marketing" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Approved unanimously (highest grade) External ref
2010/10/01 - 2015/11/02
Concluído
Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação (Mestrado integrado)
Especialização em Ciências da Computação
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
"Forecasting Human Entrances at a Commercial Store using facial recognition data" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento
Empregador
2016/12/01 - Atual Investigador (Investigação) Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento
Empregador
2022/04/01 - Atual Professor Auxiliar Convidado (Docente Universitário) Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
Universidade do Minho - Departamento de Sistemas de Informação, Portugal
2019/10/01 - 2022/03/31 Assistente Convidado (Docente Universitário) Universidade do Minho, Portugal
Universidade do Minho - Campus de Azurém, Portugal
Projetos

Bolsa

Designação Financiadores
2019/12/13 - 2021/12/23 Factory of the Future: Smart Manufacturing
Bolseiro de Investigação
Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal
BOSCH CAR MULTIMEDIA, SA

European Regional Development Fund
Concluído
2016/12/02 - 2019/11/30 PROMOS - Previsão e otimização de campanhas publicitárias para dispositivos móveis em modelos de subscrição.
Bolseiro de Investigação
Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal
OLAMOBILE PORTUGAL, SOCIEDADE UNIPESSOAL, LDA

European Regional Development Fund
Concluído

Projeto

Designação Financiadores
2022/01/02 - Atual Connected Manufacturing - Digital Transformation
UMINHO/BID/2022/10
Bolseiro de Pós-Doutoramento
Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal
Agência para o Investimento e Comércio Externo de Portugal EPE

BOSCH
Em curso
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Cristiana Fernandes; Luís Miguel Matos; Duarte Folgado; Maria Lua Nunes; Joao Rui Pereira; Andre Pilastri; Paulo Cortez. "A Deep Learning Approach to Prevent Problematic Movements of Industrial Workers Based on Inertial Sensors". 2022.
    10.1109/ijcnn55064.2022.9892409
  2. Macedo, Luísa; Luís Miguel Matos; Cortez, Paulo; Domingues, André; Moreira, Guilherme; Pilastri, André. "A Machine Learning Approach for Spare Parts Lifetime Estimation". 2022.
    10.5220/0010903800003116
  3. Ribeiro, Diogo; Matos, Luís Miguel; Moreira, Guilherme; Pilastri, André; Cortez, Paulo. "A Comparison of Anomaly Detection Methods for Industrial Screw Tightening". 2021.
    10.1007/978-3-030-86960-1_34
  4. Pereira, Pedro José; Coelho, Gabriel José Dias; Ribeiro, Alexandrine; Matos, Luís Miguel Rocha; Nunes, Eduardo Carvalho; Ferreira, André; Pilastri, André Luiz; Cortez, Paulo. "Using deep autoencoders for in-vehicle audio anomaly detection". 2021.
    10.1016/j.procs.2021.08.031
  5. Matos, Luis Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui; Moreau, Antoine. "Using Deep Learning for Mobile Marketing User Conversion Prediction". 2019.
    10.1109/IJCNN.2019.8851888
  6. Luís Miguel Matos; Matos, Luis Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui; Moreau, Antoine. "A Comparison of Data-Driven Approaches for Mobile Marketing User Conversion Prediction". Trabalho apresentado em 2018 International Conference on Intelligent Systems (IS), 2018.
    Publicado • 10.1109/IS.2018.8710472
Artigo em revista
  1. Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui; Moreau, Antoine. "A Deep Learning-Based Decision Support System for Mobile Performance Marketing". International Journal of Information Technology & Decision Making (2022): 1-25. http://dx.doi.org/10.1142/s021962202250047x.
    10.1142/s021962202250047x
  2. Luís Miguel Matos; João Azevedo; Arthur Matta; André Pilastri; Paulo Cortez; Rui Mendes. "Categorical Attribute traNsformation Environment (CANE): A python module for categorical to numeric data preprocessing". Software Impacts (2022): https://doi.org/10.1016/j.simpa.2022.100359.
    10.1016/j.simpa.2022.100359
  3. Coelho, Gabriel; Luís Miguel Matos; Pereira, Pedro José; Ferreira, André; Pilastri, André; Cortez, Paulo. "Deep autoencoders for acoustic anomaly detection: experiments with working machine and in-vehicle audio". Neural Computing and Applications (2022): http://dx.doi.org/10.1007/s00521-022-07375-2.
    10.1007/s00521-022-07375-2
  4. Ribeiro, Diogo; Matos, Luís Miguel; Moreira, Guilherme; Pilastri, André; Cortez, Paulo. "Isolation Forests and Deep Autoencoders for Industrial Screw Tightening Anomaly Detection". Computers 11 4 (2022): 54. http://dx.doi.org/10.3390/computers11040054.
    10.3390/computers11040054
  5. Azevedo, João; Ribeiro, Rui; Luís Miguel Matos; Sousa, Rui; Silva, João Paulo; Pilastri, André; Cortez, Paulo. "Predicting Yarn Breaks in Textile Fabrics: A Machine Learning Approach". Procedia Computer Science 207 (2022): 2301-2310. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.289.
    Publicado • 10.1016/j.procs.2022.09.289
Capítulo de livro
  1. Gonçalo Fontes; Luís Miguel Matos; Arthur Matta; André Pilastri; Paulo Cortez. "An Empirical Study on Anomaly Detection Algorithms for Extremely Imbalanced Datasets". 2022.
    10.1007/978-3-031-08333-4_7
  2. Santos, Luís; Luís Miguel Matos; Ferreira, Luís; Alves, Pedro; Viana, Mário; Pilastri, André; Cortez, Paulo. "A Sequence to Sequence Long Short-Term Memory Network for Footwear Sales Forecasting". In Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022, 465-473. Springer International Publishing, 2022.
    10.1007/978-3-031-21753-1_45
  3. Carvalho, Hugo Silva; Pilastri, André; Matta, Arthur; Luís Miguel Matos; Novais, Rui; Cortez, Paulo. "An Intelligent Decision Support System for Road Freight Transport". In Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2022, 146-156. Springer International Publishing, 2022.
    10.1007/978-3-031-21753-1_15
  4. Gabriel Coelho; Pedro Pereira; Luis Matos; Alexandrine Ribeiro; Eduardo C. Nunes; André Ferreira; Paulo Cortez; André Pilastri. "Deep Dense and Convolutional Autoencoders for Machine Acoustic Anomaly Detection". 337-348. Springer International Publishing, 2021.
    10.1007/978-3-030-79150-6_27
  5. Luís Miguel Matos; Domingues, André; Moreira, Guilherme; Cortez, Paulo; Pilastri, André. "A Comparison of Machine Learning Approaches for Predicting In-Car Display Production Quality". In Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2021, 3-11. Springer International Publishing, 2021.
    10.1007/978-3-030-91608-4_1
  6. Luís Miguel Matos; Cortez, Paulo; Mendes, Rui Castro; Moreau, Antoine. "Using Deep Learning for Ordinal Classification of Mobile Marketing User Conversion". In Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2019, 60-67. Springer International Publishing, 2019.
    10.1007/978-3-030-33607-3_7
Livro
  1. Silva, S.; Cortez, P.; Mendes, R.; Pereira, P.J.; Matos, L.M.; Garcia, L.. A Categorical Clustering of Publishers for Mobile Performance Marketing. 2019.
    10.1007/978-3-319-94120-2_14
  2. Cortez, P.; Matos, L.M.; Pereira, P.J.; Santos, N.; Duque, D.. Forecasting store foot traffic using facial recognition, time series and support vector machines. 2017.
    10.1007/978-3-319-47364-2_26
Tese / Dissertação
  1. Matos, Luís. "Forecasting Human Entrances at a Commercial Store using facial recognition data". 2015. http://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/40308.

Outros

Outra produção
  1. Deep Dense and Convolutional Autoencoders for Unsupervised Anomaly Detection in Machine Condition Sounds. 2020. Ribeiro, Alexandrine; Matos, Luís; Pereira, Pedro José; Nunes, Eduardo C.; Cortez, Paulo; Pilastri, André.
Atividades

Arbitragem científica em conferência

Nome da conferência Local da conferência
2023/10/08 - 2023/10/10 International Conference on Advanced Research in Technologies, Information, Innovation and Sustainability (ARTIIS 2023) Madrid
2023/06/26 - 2023/06/28 SLATE 2023 - Symposium on Languages, Applications and Technologies ESMAD, POLITÉCNICO DO PORTO PORTUGAL
Distinções

Prémio

2021 ICCSA 2021 Conference - Best Paper Award
Università degli Studi di Cagliari, Itália