- \n
- Autores: Vit\u00f3ria Fabricio, Iago Storch, Daniel Palomino<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Energy-Efficient Approximate SRAM for VVC Intra-Frame Prediction<\/em>\n
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- Autores: Yasmin Camargo, Felipe Sampaio, Daniel Palomino, Bruno Zatt, Matheus Isquierdo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Fast VVC Encoding Through Machine Learning-Driven Transform Mode Selection<\/em>\n
- \n
- Autores: Caroline Camargo, Bianca Silveira, Guilherme Corr\u00eaa<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Machine Learning-Based Acceleration of VVC Test Zone Search and Affine Motion Estimation<\/em>\n
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- Autores: Ramiro Viana, Marta Loose, Ruhan Concei\u00e7\u00e3o, Marcelo Porto, Guilherme Corr\u00eaa, Luciano Agostini<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Fast Heuristic for VVC Intra-frame Prediction Targeting 360\u00b0 Video Formats<\/em>\n
- \n
- Autores: Rogerio Rosado, Otavio Santos, Franklin Oliveira, Lucas Silva, Vanessa Aldrighi, Iago Storch, Daniel Palomino, Luciano Agostini, Gustavo Sanches<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Optimization Strategy to Enhance Near-Data Processing Speculative Motion Compensation<\/em>\n
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- Autores: Laiane Souza, Felipe Sampaio<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Cross-Platform Neural Video Coding: A Case Study<\/em>\n
- \n
- Autores: Ruhan da Concei\u00e7\u00e3o, Marcelo Porto, Wen-Hsiao Peng, Luciano Agostini<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Enabling Parallel Intra Prediction with Improved Coding Efficiency using <\/em>Alternative References<\/em>\n
- \n
- Autores: Iago Storch, Nuno Roma, Sergio Bampi, Daniel Palomino<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- A Power-Efficient Architecture for LES Solving and \u2206MV Calculation of VVC Affine Prediction<\/em>\n
- \n
- Autores: Denis Maass, Murilo Perleberg, Marcello Munoz, Luciano Agostini, Marcelo Porto<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Dentre estes trabalhos, quatro deles foram trabalhos premiados!<\/p>\n
- \n
- O trabalho Cross-Platform Neural Video Coding: A Case Study <\/em>recebeu o pr\u00eamio de melhor trabalho de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o e foi recebido pelo Ruhan Concei\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- O trabalho A Power-Efficient Architecture for LES Solving and \u2206MV Calculation of VVC Affine Prediction<\/em> recebeu men\u00e7\u00e3o honrosa de p\u00f3s gradua\u00e7\u00e3o e foi recebida pelo Denis Maass.<\/li>\n
- O trabalho Cross-Platform Neural VFast VVC Encoding Through Machine Learning-Driven Transform Mode Selection <\/em>recebeu o pr\u00eamio de melhor trabalho de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o e foi recebido pela Caroline Camargo.<\/li>\n
- E o trabalho Energy-Efficient Approximate SRAM for VVC Intra-Frame Prediction<\/em> recebeu men\u00e7\u00e3o honrosa de gradua\u00e7\u00e3o e foi recebida pela Yasmin Camargo.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"\"](\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/files\/2025\/06\/EMicro2025_Premios-400x275.jpeg\")
<\/p>\nO evento contou com a participa\u00e7\u00e3o de diversos alunos da UFPel, todos membros do nosso Ramo Estudantil, incluindo o presidente do IEEE Student Branch UFPel Ramiro Viana e a Secret\u00e1ria Vit\u00f3ria Fabricio, que tamb\u00e9m apresentaram os seus artigos durante o evento.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/files\/2025\/06\/EMicro2025_SB-400x272.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/files\/2025\/06\/EMicro2025_UFPel-400x300.jpg\")
<\/p>\nA EMicro\/SIM 2025 foi o quarto evento cient\u00edfico com a participa\u00e7\u00e3o do IEEE Student Branch UFPel.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Durante os dias 13 e 16 de Maio de 2025, em Curitiba – Paran\u00e1, ocorreu a 27\u00aa edi\u00e7\u00e3o da Escola de Micro Eletr\u00f4nica (EMicro) e o 40\u00ba Simp\u00f3sio Sul de Microeletr\u00f4nica (SIM). E o evento contou com a participa\u00e7\u00e3o de… Continue lendo →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1374,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-508","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticias"],"jetpack_featured_media_url":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/508","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1374"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=508"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/508\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":517,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/508\/revisions\/517"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=508"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=508"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/ieeesbufpel\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=508"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
- O trabalho A Power-Efficient Architecture for LES Solving and \u2206MV Calculation of VVC Affine Prediction<\/em> recebeu men\u00e7\u00e3o honrosa de p\u00f3s gradua\u00e7\u00e3o e foi recebida pelo Denis Maass.<\/li>\n
- O trabalho Cross-Platform Neural Video Coding: A Case Study <\/em>recebeu o pr\u00eamio de melhor trabalho de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o e foi recebido pelo Ruhan Concei\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- Autores: Denis Maass, Murilo Perleberg, Marcello Munoz, Luciano Agostini, Marcelo Porto<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n