Leopoldo Oliveira e Silva (041E-69AF-1945)

Curriculum Vitae

Leopoldo Oliveira e Silva

Leopoldo is a researcher at CCG in the software engineering group, and has extensive experience in software architectures and development. As a systems engineer, he has a strong background in application design, development, and deployment across various technologies, languages, and databases. Leopoldo also works with IoT, cloud computing, and system architectures, leveraging his expertise to design and implement innovative solutions

Identificação

Identificação pessoal

Nome completo: Leopoldo Oliveira e Silva

Nomes de citação

Silva, Leopoldo
Leopoldo O. Silva

Identificadores de autor

Ciência ID: 041E-69AF-1945
ORCID iD: 0000-0002-5947-9533

Endereços de correio eletrónico

leopoldo.silva@ccg.pt (Professional)

Domínios de atuação

Engineering and Technology - Electrotechnical Engineering, Electronics and Informatics

Formação

	Grau	Classificação
2005 Concluded	Engenharia de Sistemas e Informática (Pré-Bolonha) (Licenciatura) Especialização em Redes de computadores Universidade do Minho, Portugal

Projetos

Contract

	Designação	Financiadores
2024/07 - Atual	neXt Sense - Safety Connected and Automated Vehicles SIFN-01-9999-FN-179491 Researcher Centro de Computação Gráfica, Portugal	Agência Nacional de Inovação SA Ongoing
2024/05 - Atual	HfPT - Health from Portugal 01/C05-i11/2024.PC644937233-00000047 Researcher Centro de Computação Gráfica, Portugal	Agência para a Competitividade e Inovação IP Ongoing
2023/01 - Atual	TEXP@CT - Pacto de Inovação para a Digitalização do Têxtil e Vestuário 01/C05-i11/2024.PC644915249-00000025 Researcher Centro de Computação Gráfica, Portugal	Ongoing
2022/07 - Atual	be@t - Bioeconomia na Indústria Têxtil 02/C12-i01.01/2022.P1 Researcher Centro de Computação Gráfica, Portugal	Ongoing
2022/01 - 2023/06	PRODUTECH4S&C .: PRODUTECH SUSTENTÁVEL & CIRCULAR - Soluções inovadoras, sustentáveis e circulares com impacto na fileira das tecnologias de produção POCI-01-0247-FEDER-046102 Research Fellow	Concluded
2021/01/01 - 2021/12	OPTI-EDGE: 5G DIGITAL SERVICES OPTIMIZATION AT THE EDGE POCI-01-0247-FEDER-045220 Research Fellow Centro de Computação Gráfica, Portugal	Concluded
2020/09/01 - 2021/06/01	PRODUTECH-SIF: Soluções para a Indústria de Futuro POCI-01-0247-FEDER-024541 Research Fellow Centro de Computação Gráfica, Portugal	Agência Nacional de Inovação SA Concluded

Produções

Publications

Conference paper

Machado, Michael; Oliveira, Eduardo; Silva, Leopoldo; Silva, João; Sousa, João. "Development of a Digital Twin for Additive Manufacturing". Trabalho apresentado em IMECE2021, 2021.
10.1115/imece2021-68002
Santos, Nuno; Monteiro, Paula; Morais, Francisco; Pereira, Jaime; Dias, Daniel; Pimenta, Daniel; Carvalho, Márcia; et al. "Towards Implementing a Collaborative Manufacturing Cloud Platform: Experimenting Testbeds Aiming Asset Efficiency". Trabalho apresentado em IMECE2020, 2020.
10.1115/imece2020-24044

Journal article

Luís Ferreira; Leopoldo Silva; Francisco Morais; Carlos Manuel Martins; Pedro Miguel Pires; Helena Rodrigues; Paulo Cortez; André Pilastri. "International revenue share fraud prediction on the 5G edge using federated learning". Computing (2023): http://dx.doi.org/10.1007/s00607-023-01174-w.
10.1007/s00607-023-01174-w
Ferreira, Lu´is; Silva, Leopoldo; Pinho, Diana; Morais, Francisco; Martins, Carlos Manuel; Pires, Pedro Miguel; Fidalgo, Pedro; et al. "A federated machine learning approach to detect international revenue share fraud on the 5G edge". Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing (2022): 1432-1439.
10.1145/3477314.3507322

Other

Other output

A federated machine learning approach to detect international revenue share fraud on the 5G edge. The fifth-generation (5G) of broadband cellular networks is giving rise to new paradigms of distributed computing, such as Edge Computing and Multi-access Edge Computing (MEC). The possibility of hosting Machine Learning (ML) applications close to the end-users presents advantages, such as better privacy (e.g., sensitive data is not shared to other systems), the reduction of communication latency,. 2022. Ferreira, Luís; Silva, Leopoldo; Pinho, Diana; Morais, Francisco; Martins, Carlos Manuel; Pires, Pedro Miguel; Fidalgo, Pedro; et al. https://hdl.handle.net/1822/79635.
10.1145/3477314.3507322