Com o objetivo de homenagear o Professor Fernando Nicolau, sócio fundador e corresponsável pela criação da Associação Portuguesa de Classificação e Análise de Dados (CLAD), reconhecendo a sua iniciativa visionária e dedicação invulgar, foi instituído o PRÉMIO FERNANDO NICOLAU em conformidade com a decisão da Direção da CLAD e posterior comunicação desta iniciativa na Assembleia Geral da CLAD de 10 de março de 2021.
O PRÉMIO FERNANDO NICOLAU terá periodicidade bienal, e pretende divulgar e galardoar trabalhos em Data Science e Classificação e Análise de Dados publicados a nível internacional por sócios da CLAD, estimulando a publicação nas áreas científicas da CLAD.
O júri do PRÉMIO FERNANDO NICOLAU 2025 é constituído pelas seguintes individualidades: Professora Helena Bacelar-Nicolau (Universidade de Lisboa, Presidente Honorária), Professor Gilbert Saporta (Professor Emérito, CNAM, Paris), Professor Paulo Gomes (Information Management School, Universidade Nova de Lisboa) e Professor Mário Figueiredo (Instituto de Telecomunicações, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa).
Consulte aqui o regulamento: Prémio Fernando Nicolau 2025
Data limite de candidatura: 16 de janeiro de 2025.
Inscrição através do Formulário de Inscrição: AQUI.
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PRÉMIO ATRIBUÍDO EM 2023
Entre os trabalhos submetidos à edição de 2023, foram identificados cinco que cumpriam as condições do respetivo Edital. O PRÉMIO FERNANDO NICOLAU 2023 foi atribuído a Maria Eduarda Silva, pelo trabalho:
Silva, V. F.; Silva, M. E.; Ribeiro, P.; Silva, F. Novel features for time series analysis: a complex networks approach. Data Mining and Knowledge Discovery, 2022, 36, 1062-1101.
Foi ainda atribuída uma Menção Honrosa pelo trabalho: “No Free Lunch in imbalanced learning” de Nuno Moniz e Hugo Monteiro.
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PRÉMIO ATRIBUÍDO EM 2021
Entre os trabalhos submetidos à edição de 2021, foram identificados dois que cumpriam as condições do respetivo Edital. O PRÉMIO FERNANDO NICOLAU 2021 foi atribuído a M. Rosário Oliveira, pelo trabalho:
Theoretical foundations of forward feature selection methods based on mutual information, Macedo, F., Oliveira, M. R., Pacheco, A., & Valadas, R., Neurocomputing, 325, 67-89, (2019).
