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  • Source: Scientific Reports. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LOPES, Tiago José da Silva et al. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, v. 11, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, 11, 1-11. doi:10.1038/s41598-021-92201-3
    • NLM

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
    • Vancouver

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
  • Source: Applied Acoustics. Unidade: ICMC

    Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, MÚSICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FERREIRA, Martha Dais e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, v. 175, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Ferreira, M. D., & Mello, R. F. de. (2021). Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, 175, 1-11. doi:10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • NLM

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • Vancouver

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
  • Source: Connection Science. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, CRIPTOLOGIA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      XIAO, Tingting et al. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system. Connection Science, v. 33, n. 1, p. 95-112, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Xiao, T., Han, D., He, J., Li, K. -C., & Mello, R. F. de. (2021). Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system. Connection Science, 33( 1), 95-112. doi:10.1080/09540091.2020.1753175
    • NLM

      Xiao T, Han D, He J, Li K-C, Mello RF de. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system [Internet]. Connection Science. 2021 ; 33( 1): 95-112.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175
    • Vancouver

      Xiao T, Han D, He J, Li K-C, Mello RF de. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system [Internet]. Connection Science. 2021 ; 33( 1): 95-112.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175
  • Source: npj Systems Biology and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LOPES, Tiago José da Silva et al. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, v. 7, p. 1-8, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, 7, 1-8. doi:10.1038/s41540-021-00183-9
    • NLM

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
    • Vancouver

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, HOMOLOGIA, ESPAÇOS TOPOLÓGICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      VAZ, Yule e MELLO, Rodrigo Fernandes de e GROSSI, Carlos Henrique. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering. Expert Systems with Applications, v. 184, p. 1-28, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Vaz, Y., Mello, R. F. de, & Grossi, C. H. (2021). Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering. Expert Systems with Applications, 184, 1-28. doi:10.1016/j.eswa.2021.115399
    • NLM

      Vaz Y, Mello RF de, Grossi CH. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 184 1-28.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399
    • Vancouver

      Vaz Y, Mello RF de, Grossi CH. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 184 1-28.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399
  • Source: Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HAN, Dezhi et al. Cross-modality co-attention networks for visual question answering. Soft Computing, v. 25, n. 7, p. 5411-5421, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Han, D., Zhou, S., Li, K. -C., & Mello, R. F. de. (2021). Cross-modality co-attention networks for visual question answering. Soft Computing, 25( 7), 5411-5421. doi:10.1007/s00500-020-05539-7
    • NLM

      Han D, Zhou S, Li K-C, Mello RF de. Cross-modality co-attention networks for visual question answering [Internet]. Soft Computing. 2021 ; 25( 7): 5411-5421.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7
    • Vancouver

      Han D, Zhou S, Li K-C, Mello RF de. Cross-modality co-attention networks for visual question answering [Internet]. Soft Computing. 2021 ; 25( 7): 5411-5421.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7
  • Source: Scientific Reports. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SURTOS DE DOENÇAS, COVID-19

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIOS, Ricardo Araújo et al. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, v. 11, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Rios, R. A., Nogueira, T., Coimbra, D. B., Lopes, T. J. da S., Abraham, A., & Mello, R. F. de. (2021). Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, 11, 1-13. doi:10.1038/s41598-021-94661-z
    • NLM

      Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z
    • Vancouver

      Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z
  • Source: Ceramics International. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, REFRATÁRIOS, FORNOS METALÚRGICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SANTOS, Dulce P et al. Materials selection of furnace linings with multi-component refractory ceramics based on an evolutionary screening procedure. Ceramics International, v. 46, n. 4, p. 4113-4125, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2019.10.127. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Santos, D. P., Pelissari, P. I. B. G. B., Oliveira, B. S. de, Leiva, D. R., Mello, R. F. de, & Pandolfelli, V. C. (2020). Materials selection of furnace linings with multi-component refractory ceramics based on an evolutionary screening procedure. Ceramics International, 46( 4), 4113-4125. doi:10.1016/j.ceramint.2019.10.127
    • NLM

      Santos DP, Pelissari PIBGB, Oliveira BS de, Leiva DR, Mello RF de, Pandolfelli VC. Materials selection of furnace linings with multi-component refractory ceramics based on an evolutionary screening procedure [Internet]. Ceramics International. 2020 ; 46( 4): 4113-4125.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2019.10.127
    • Vancouver

      Santos DP, Pelissari PIBGB, Oliveira BS de, Leiva DR, Mello RF de, Pandolfelli VC. Materials selection of furnace linings with multi-component refractory ceramics based on an evolutionary screening procedure [Internet]. Ceramics International. 2020 ; 46( 4): 4113-4125.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ceramint.2019.10.127
  • Source: Journal of Applied Physics. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, FORNO ELÉTRICO, TRANSFERÊNCIA DE CALOR

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SANTOS, Denise P et al. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework. Journal of Applied Physics, v. 127, n. 21, p. 215104-1-215104-7, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0004395. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Santos, D. P., Pelissari, P. I. B. G. B., Mello, R. F. de, & Pandolfelli, V. C. (2020). Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework. Journal of Applied Physics, 127( 21), 215104-1-215104-7. doi:10.1063/5.0004395
    • NLM

      Santos DP, Pelissari PIBGB, Mello RF de, Pandolfelli VC. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework [Internet]. Journal of Applied Physics. 2020 ; 127( 21): 215104-1-215104-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0004395
    • Vancouver

      Santos DP, Pelissari PIBGB, Mello RF de, Pandolfelli VC. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework [Internet]. Journal of Applied Physics. 2020 ; 127( 21): 215104-1-215104-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0004395
  • Source: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, VULCÕES, ANÁLISE DE ONDALETAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CANÁRIO, João Paulo et al. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Journal of Volcanology and Geothermal Research, v. 401, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Canário, J. P., Mello, R. F. de, Curilem, M., Huenupan, F., & Rios, R. A. (2020). In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 401, Se 2020. doi:10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
    • NLM

      Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2020 ; 401 Se 2020.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
    • Vancouver

      Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2020 ; 401 Se 2020.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
  • Source: Sensors. Unidade: ICMC

    Subjects: WIRELESS, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HAN, Dezhi et al. Enhancing the sensor node localization algorithm based on improved DV-Hop and DE algorithms in wireless sensor networks. Sensors, v. 20, p. 1-24, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s20020343. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Han, D., Yu, Y., Li, K. -C., & Mello, R. F. de. (2020). Enhancing the sensor node localization algorithm based on improved DV-Hop and DE algorithms in wireless sensor networks. Sensors, 20, 1-24. doi:10.3390/s20020343
    • NLM

      Han D, Yu Y, Li K-C, Mello RF de. Enhancing the sensor node localization algorithm based on improved DV-Hop and DE algorithms in wireless sensor networks [Internet]. Sensors. 2020 ; 20 1-24.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s20020343
    • Vancouver

      Han D, Yu Y, Li K-C, Mello RF de. Enhancing the sensor node localization algorithm based on improved DV-Hop and DE algorithms in wireless sensor networks [Internet]. Sensors. 2020 ; 20 1-24.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s20020343
  • Source: Digital Signal Processing. Unidades: EP, ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes et al. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, v. 95, p. 1-18, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Duarte, F. S. L. G., Rios, R. A., Hruschka, E. R., & Mello, R. F. de. (2019). Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, 95, 1-18. doi:10.1016/j.dsp.2019.102582
    • NLM

      Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
    • Vancouver

      Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MELLO, Rodrigo Fernandes de et al. On learning guarantees to unsupervised concept drift detection on data streams. Expert Systems with Applications, v. 117, p. 90-102, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.054. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Mello, R. F. de, Vaz, Y., Grossi, C. H., & Bifet, A. (2019). On learning guarantees to unsupervised concept drift detection on data streams. Expert Systems with Applications, 117, 90-102. doi:10.1016/j.eswa.2018.08.054
    • NLM

      Mello RF de, Vaz Y, Grossi CH, Bifet A. On learning guarantees to unsupervised concept drift detection on data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2019 ; 117 90-102.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.054
    • Vancouver

      Mello RF de, Vaz Y, Grossi CH, Bifet A. On learning guarantees to unsupervised concept drift detection on data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2019 ; 117 90-102.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.054
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FERREIRA, Martha Dais et al. Designing architectures of convolutional neural networks to solve practical problems. Expert Systems with Applications, v. 94, p. 205-217, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.052. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Ferreira, M. D., Corrêa, D. C., Nonato, L. G., & Mello, R. F. de. (2018). Designing architectures of convolutional neural networks to solve practical problems. Expert Systems with Applications, 94, 205-217. doi:10.1016/j.eswa.2017.10.052
    • NLM

      Ferreira MD, Corrêa DC, Nonato LG, Mello RF de. Designing architectures of convolutional neural networks to solve practical problems [Internet]. Expert Systems with Applications. 2018 ; 94 205-217.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.052
    • Vancouver

      Ferreira MD, Corrêa DC, Nonato LG, Mello RF de. Designing architectures of convolutional neural networks to solve practical problems [Internet]. Expert Systems with Applications. 2018 ; 94 205-217.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.052
  • Source: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC

    Subjects: VULCÕES, ONDAS SÍSMICAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CURILEM, Millaray et al. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations. Journal of Volcanology and Geothermal Research, v. No 2018, p. 63-78, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Curilem, M., Mello, R. F. de, Huenupan, F., San Martin, C., Franco, L., Hernández, E., & Rios, R. A. (2018). Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations. Journal of Volcanology and Geothermal Research, No 2018, 63-78. doi:10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
    • NLM

      Curilem M, Mello RF de, Huenupan F, San Martin C, Franco L, Hernández E, Rios RA. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2018 ; No 2018 63-78.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
    • Vancouver

      Curilem M, Mello RF de, Huenupan F, San Martin C, Franco L, Hernández E, Rios RA. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2018 ; No 2018 63-78.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
  • Source: Chaos. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÍDIAS SOCIAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MELLO, Rodrigo Fernandes de e RIOS, Ricardo A e PAGLIOSA, Paulo A. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, p. 085719-1-085719-15, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.5024241. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Mello, R. F. de, Rios, R. A., & Pagliosa, P. A. (2018). Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, 28, 085719-1-085719-15. doi:10.1063/1.5024241
    • NLM

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241
    • Vancouver

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PAGLIOSA, Lucas de Carvalho e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, v. 80, p. 53-63, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Pagliosa, L. de C., & Mello, R. F. de. (2018). Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis. Pattern Recognition, 80, 53-63. doi:10.1016/j.patcog.2018.02.030
    • NLM

      Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030
    • Vancouver

      Pagliosa L de C, Mello RF de. Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2018 ; 80 53-63.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.030
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      COSTA, Fausto G. da et al. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 15-29, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Costa, F. G. da, Duarte, F. S. L. G., Vallim, R. M. M., & Mello, R. F. de. (2017). Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, No 2017, 15-29. doi:10.1016/j.eswa.2017.06.005
    • NLM

      Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
    • Vancouver

      Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
  • Source: International Journal of Unconventional Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: BIG DATA, COMPUTAÇÃO MÓVEL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MELLO, Rodrigo Fernandes de et al. Is even data analysis ready today?. International Journal of Unconventional Computing, v. 13, n. 3, p. 253-272, 2017Tradução . . Disponível em: http://www.oldcitypublishing.com/journals/ijuc-home/ijuc-issue-contents/ijuc-volume-13-number-3-2017/ijuc-13-3-p-253-272/. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Mello, R. F. de, Rios, R. A., Pagliosa, P. A., & Ishii, R. P. (2017). Is even data analysis ready today? International Journal of Unconventional Computing, 13( 3), 253-272. Recuperado de http://www.oldcitypublishing.com/journals/ijuc-home/ijuc-issue-contents/ijuc-volume-13-number-3-2017/ijuc-13-3-p-253-272/
    • NLM

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA, Ishii RP. Is even data analysis ready today? [Internet]. International Journal of Unconventional Computing. 2017 ; 13( 3): 253-272.[citado 2024 maio 26 ] Available from: http://www.oldcitypublishing.com/journals/ijuc-home/ijuc-issue-contents/ijuc-volume-13-number-3-2017/ijuc-13-3-p-253-272/
    • Vancouver

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA, Ishii RP. Is even data analysis ready today? [Internet]. International Journal of Unconventional Computing. 2017 ; 13( 3): 253-272.[citado 2024 maio 26 ] Available from: http://www.oldcitypublishing.com/journals/ijuc-home/ijuc-issue-contents/ijuc-volume-13-number-3-2017/ijuc-13-3-p-253-272/
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PAGLIOSA, Lucas de Carvalho e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees. Expert Systems with Applications, v. 71, p. 216-229, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028. Acesso em: 26 maio 2024.
    • APA

      Pagliosa, L. de C., & Mello, R. F. de. (2017). Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees. Expert Systems with Applications, 71, 216-229. doi:10.1016/j.eswa.2016.11.028
    • NLM

      Pagliosa L de C, Mello RF de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 71 216-229.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028
    • Vancouver

      Pagliosa L de C, Mello RF de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 71 216-229.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028

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