Sobre a atribuição do prémio Professor Almiro e Castro (2018) ao docente Marco S. Reis, da Universidade de Coimbra (Portugal)

"A Paralab entregou, uma vez mais, o Prémio Professor Almiro e Castro durante o evento CHEMPOR 2018 organizado pela Universidade de Aveiro .  Foi com enorme satisfação que anunciámos como premiado o Dr. Marco Reis, professor na Universidade de Coimbra. Aproveitamos para congratular uma vez mais a contribuição na área de investigação que o Dr. Marco tem feito e indicar que a Paralab continuará a apoiar e a contribuir para o aumento do conhecimento científico em diversas áreas. Esta é uma das nossas missões. 

O Prémio Professor Almiro e Castro – prémio instituído pela Paralab que pretende distinguir o mérito científico de um docente/investigador de nacionalidade portuguesa, com idade inferior a 45 anos que se tenha destacado nos últimos 3 anos nas áreas das Engenharias Química, Biológica e afins. A periodicidade deste prémio é trianual, prevendo-se a sua entrega durante a CHEMPOR."

Fonte: Paralab

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• Sobre o Dr. Marco Paulo Seabra dos Reis

Enquanto Professor Auxiliar no Departamento de Engenharia Química da Universidade de Coimbra (Portugal), o Dr. Marco Reis leciona temas como Gestão e Empreendedorismo, Metodologias Avançadas de Modelação e Simulação, Estatística Aplicada, Processamento de Sinal e Análise de Imagem, e Gestão da Melhoria de Processos.

Já como investigador, o Dr. Marco Reis chefia o Process Chemometrics Laboratory, totaliza 739 citações em 101 publicações, e um índice-h de 15 (Fonte: Scopus).  Os temas a que tem dedicado a sua atividade de investigação compreendem Estatística Industrial, Engenharia de Sistemas de Processos, Metodologias de Dados Multiescala, Análise de Imagem, Melhoria da Qualidade, Tecnologia de Pasta e Papel.

Apresentam-se de seguida três das suas publicações-chave:

Reis, M.S., G. Gins, Industrial Process Monitoring in the Big Data/Industry 4.0 Era: From Detection, to Diagnosis, to Prognosis. Processes. 5(3), 35, (2017), p.1-16.

Rendall, R., A.C. Pereira, M.S. Reis, Advanced Predictive Methods for Wine Age Prediction: Part I - A Comparison Study of Single-Block Regression Approaches based on Variable Selection, Penalized Regression, Latent Variables and Tree-based Ensemble Methods. Talanta. 171 (2017), p. 341-350.

Campos, M., R. Sousa, A.C. Pereira, M.S. Reis, Advanced Predictive Methods for Wine Age Prediction: Part II - A Comparison Study of Multiblock Regression Approaches. Talanta. 171 (2017), p. 132-142.