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  • Trabalho de evento

    Being agile in a data science project (2024)

    Ferreira, Renato Cordeiro ; Alves, Isaque ; Alves, Samara; Goldman, Alfredo

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Agile Software Development - XP. Unidade: IME

    Assuntos: MÉTODOS ÁGEIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA DE SOFTWARE

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERREIRA, Renato Cordeiro et al. Being agile in a data science project. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Ferreira, R. C., Alves, I., Alves, S., & Goldman, A. (2024). Being agile in a data science project. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-48550-3_6

    • NLM

      Ferreira RC, Alves I, Alves S, Goldman A. Being agile in a data science project [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6

    • Vancouver

      Ferreira RC, Alves I, Alves S, Goldman A. Being agile in a data science project [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6

  • Artigo de periodico

    Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow (2024)

    Hamidishad, Nayereh ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Fonte: Journal of Applied Remote Sensing. Unidades: IME, EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RESERVATÓRIOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      HAMIDISHAD, Nayereh e CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, v. 18, n. artigo 018502, p. 1-20, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Hamidishad, N., & César Júnior, R. M. (2024). Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, 18( artigo 018502), 1-20. doi:10.1117/1.JRS.18.018502

    • NLM

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502

    • Vancouver

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502

  • Tese (Doutorado)

    Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado (2023)

    Trecenti, Julio Adolfo Zucon; Fossaluza, Victor (Orientador)

    Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TRECENTI, Julio Adolfo Zucon. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Trecenti, J. A. Z. (2023). Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/

    • NLM

      Trecenti JAZ. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/

    • Vancouver

      Trecenti JAZ. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/

  • Dissertação (Mestrado)

    FBST em problemas de likelihood-free (2023)

    Musetti, Marcela; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)

    Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MUSETTI, Marcela. FBST em problemas de likelihood-free. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Musetti, M. (2023). FBST em problemas de likelihood-free (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/

    • NLM

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/

    • Vancouver

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/

  • Trabalho de evento

    On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks (2023)

    Madeira, Tiago; Mauá, Denis Deratani

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Unidade: IME

    Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MADEIRA, Tiago e MAUÁ, Denis Deratani. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks. 2023, Anais.. Corvallis: AUAI Press, 2023. Disponível em: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Madeira, T., & Mauá, D. D. (2023). On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks. In Proceedings. Corvallis: AUAI Press. Recuperado de https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa

    • NLM

      Madeira T, Mauá DD. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa

    • Vancouver

      Madeira T, Mauá DD. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa

  • Trabalho de evento-anais periodico

    On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies (2023)

    Rosa, Lucas de Sousa ; Carastan-Santos, Danilo ; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denis

    Fonte: Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Nome do evento: Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica - CTIC. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO PARALELA, HEURÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROSA, Lucas de Sousa et al. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419. Acesso em: 26 maio 2024. , 2023

    • APA

      Rosa, L. de S., Carastan-Santos, D., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419

    • NLM

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419

    • Vancouver

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419

  • Trabalho de evento

    A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers (2023)

    Silva, Flávio Soares Corrêa da ; Aslan, Bilal; Nitschke, Geoff

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: Artificial Life Conference - ALIFE. Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Flávio Soares Corrêa da e ASLAN, Bilal e NITSCHKE, Geoff. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. 2023, Anais.. Cambridge, MA: MIT Press, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Silva, F. S. C. da, Aslan, B., & Nitschke, G. (2023). A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. In Proceedings. Cambridge, MA: MIT Press. doi:10.1162/isal_a_00602

    • NLM

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

    • Vancouver

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

  • Artigo de periodico

    An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation (2023)

    Gama, Pedro Henrique Targino ; Oliveira, Hugo Neves de ; Santos, Jefersson A. dos ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Fonte: Computers & Graphics. Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GAMA, Pedro Henrique Targino et al. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation. Computers & Graphics, v. 113, p. 77-88, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Gama, P. H. T., Oliveira, H. N. de, Santos, J. A. dos, & César Júnior, R. M. (2023). An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation. Computers & Graphics, 113, 77-88. doi:10.1016/j.cag.2023.05.009

    • NLM

      Gama PHT, Oliveira HN de, Santos JA dos, César Júnior RM. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation [Internet]. Computers & Graphics. 2023 ; 113 77-88.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009

    • Vancouver

      Gama PHT, Oliveira HN de, Santos JA dos, César Júnior RM. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation [Internet]. Computers & Graphics. 2023 ; 113 77-88.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009

  • Artigo de periodico

    Stability analysis of supervised decision boundary maps (2023)

    Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Espadoto, Mateus ; Hirata Júnior, Roberto ; Telea, Alexandru Cristian

    Fonte: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Stability analysis of supervised decision boundary maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 226, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Oliveira, A. A. A. de M., Espadoto, M., Hirata Júnior, R., & Telea, A. C. (2023). Stability analysis of supervised decision boundary maps. SN Computer Science, 4( artigo 226), 1. doi:10.1007/s42979-022-01662-4

    • NLM

      Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Stability analysis of supervised decision boundary maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 226): 1.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4

    • Vancouver

      Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Stability analysis of supervised decision boundary maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 226): 1.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4

  • Trabalho de evento

    Scalable learning of probabilistic circuits (2023)

    Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani

    Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Scalable learning of probabilistic circuits. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2023). Scalable learning of probabilistic circuits. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/ctd.2023.229457

    • NLM

      Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457

    • Vancouver

      Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457

  • Artigo de periodico

    Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs (2023)

    Ciconelle, Ana Cláudia Martins ; Silva, Renan Lúcio Berbel da ; Kim, Jun Ho ; Rocha, Bruno Aragão ; Santos, Dênis Gonçalves dos ; Vianna, Luis Gustavo Rocha ; Ferreira, Luma Gallacio Gomes ; Santos, Vinícius Henrique Pereira dos ; Costa, Jeferson Orofino; Vicente, Renato

    Fonte: Journal of Forensic Sciences. Unidades: IME, FO

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, RADIOGRAFIA PANORÂMICA, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CICONELLE, Ana Cláudia Martins et al. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs. Journal of Forensic Sciences, v. 68, n. 6, p. 2057-2064, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Ciconelle, A. C. M., Silva, R. L. B. da, Kim, J. H., Rocha, B. A., Santos, D. G. dos, Vianna, L. G. R., et al. (2023). Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs. Journal of Forensic Sciences, 68( 6), 2057-2064. doi:10.1111/1556-4029.15376

    • NLM

      Ciconelle ACM, Silva RLB da, Kim JH, Rocha BA, Santos DG dos, Vianna LGR, Ferreira LGG, Santos VHP dos, Costa JO, Vicente R. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs [Internet]. Journal of Forensic Sciences. 2023 ; 68( 6): 2057-2064.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376

    • Vancouver

      Ciconelle ACM, Silva RLB da, Kim JH, Rocha BA, Santos DG dos, Vianna LGR, Ferreira LGG, Santos VHP dos, Costa JO, Vicente R. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs [Internet]. Journal of Forensic Sciences. 2023 ; 68( 6): 2057-2064.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376

  • Artigo de periodico

    Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques (2023)

    Amaris, Marcos; Camargo, Raphael; Cordeiro, Daniel de Angelis ; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denise

    Fonte: Journal of Parallel and Distributed Computing. Unidades: EACH, IME

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      AMARIS, Marcos et al. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 171, n. ja 2023, p. 66-78, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Amaris, M., Camargo, R., Cordeiro, D. de A., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, 171( ja 2023), 66-78. doi:10.1016/j.jpdc.2022.09.002

    • NLM

      Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002

    • Vancouver

      Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002

  • Trabalho de evento

    An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics (2023)

    Rosa, Lucas de Sousa ; Carastan-Santos, Danilo ; Goldman, Alfredo

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing - JSSPP. Unidade: IME

    Assuntos: HEURÍSTICA, SCHEDULING, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LINEAR

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROSA, Lucas de Sousa e CARASTAN-SANTOS, Danilo e GOLDMAN, Alfredo. An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43943-8_6. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Rosa, L. de S., Carastan-Santos, D., & Goldman, A. (2023). An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-43943-8_6

    • NLM

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A. An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43943-8_6

    • Vancouver

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A. An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43943-8_6

  • Trabalho de evento

    Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC (2023)

    Rosa, Lucas de Sousa ; Carastan-Santos, Danilo ; Goldman, Alfredo

    Fonte: Anais. Nome do evento: Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo - ERAD-SP. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO PARALELA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROSA, Lucas de Sousa e CARASTAN-SANTOS, Danilo e GOLDMAN, Alfredo. Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eradsp.2023.232635. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Rosa, L. de S., Carastan-Santos, D., & Goldman, A. (2023). Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eradsp.2023.232635

    • NLM

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A. Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eradsp.2023.232635

    • Vancouver

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A. Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eradsp.2023.232635

  • Artigo de periodico

    Intelligent VNF placement to mitigate DDoS attacks on industrial IoT (2023)

    Oliveira, Guilherme Werneck de ; Nogueira, Michele ; Santos, Aldri Luiz dos ; Batista, Daniel Macêdo

    Fonte: IEEE Transactions on Network and Service Management. Unidade: IME

    Assuntos: INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Guilherme Werneck de et al. Intelligent VNF placement to mitigate DDoS attacks on industrial IoT. IEEE Transactions on Network and Service Management, v. 20, n. 2, p. 1319-1331, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3274364. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Oliveira, G. W. de, Nogueira, M., Santos, A. L. dos, & Batista, D. M. (2023). Intelligent VNF placement to mitigate DDoS attacks on industrial IoT. IEEE Transactions on Network and Service Management, 20( 2), 1319-1331. doi:10.1109/TNSM.2023.3274364

    • NLM

      Oliveira GW de, Nogueira M, Santos AL dos, Batista DM. Intelligent VNF placement to mitigate DDoS attacks on industrial IoT [Internet]. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2023 ; 20( 2): 1319-1331.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3274364

    • Vancouver

      Oliveira GW de, Nogueira M, Santos AL dos, Batista DM. Intelligent VNF placement to mitigate DDoS attacks on industrial IoT [Internet]. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2023 ; 20( 2): 1319-1331.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3274364

  • Artigo de periodico

    Visualizing high-dimensional functions with dense maps (2023)

    Espadoto, Mateus ; Rodrigues, Francisco Caio Maia ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian

    Fonte: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PESQUISA OPERACIONAL, REGRESSÃO, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ESPADOTO, Mateus et al. Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 230, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, 4( artigo 230), 1. doi:10.1007/s42979-022-01664-2

    • NLM

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2

    • Vancouver

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2

  • Trabalho de evento

    Detecção eficiente de anomalias em redes de Data Centers apoiada por aprendizado de máquina e otimizador do Lobo Cinzento para seleção de atributos (2023)

    Salvador, Henrique Gonçalves ; Batista, Daniel Macêdo ; Santos, Aldri Luiz Dos ; Nogueira, Michele

    Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC. Unidade: IME

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SALVADOR, Henrique Gonçalves et al. Detecção eficiente de anomalias em redes de Data Centers apoiada por aprendizado de máquina e otimizador do Lobo Cinzento para seleção de atributos. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.425. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Salvador, H. G., Batista, D. M., Santos, A. L. D., & Nogueira, M. (2023). Detecção eficiente de anomalias em redes de Data Centers apoiada por aprendizado de máquina e otimizador do Lobo Cinzento para seleção de atributos. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbrc.2023.425

    • NLM

      Salvador HG, Batista DM, Santos ALD, Nogueira M. Detecção eficiente de anomalias em redes de Data Centers apoiada por aprendizado de máquina e otimizador do Lobo Cinzento para seleção de atributos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.425

    • Vancouver

      Salvador HG, Batista DM, Santos ALD, Nogueira M. Detecção eficiente de anomalias em redes de Data Centers apoiada por aprendizado de máquina e otimizador do Lobo Cinzento para seleção de atributos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.425

  • Trabalho de evento-resumo

    Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning (2023)

    Cabezas, Luben Miguel Cruz ; Otto, Mateus Piovezan; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi

    Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: IME, INTER: ICMC -UFSCAR

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)

    PrivadoAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CABEZAS, Luben Miguel Cruz et al. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning. 2023, Anais.. Londrina: Universidade Estadual de Londrina, 2023. Disponível em: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Cabezas, L. M. C., Otto, M. P., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning. In Livro de Resumos. Londrina: Universidade Estadual de Londrina. Recuperado de https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C

    • NLM

      Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C

    • Vancouver

      Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C

  • Artigo de periodico

    The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data (2023)

    Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, L. Raul ; Hirata, Nina Sumiko Tomita

    Fonte: Machine Learning: Science and Technology. Unidades: IF, IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, ESTATÍSTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, L. Raul e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. artigo 045019, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Rodrigues, N. V. N., Abramo, L. R., & Hirata, N. S. T. (2023). The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, 4( artigo 045019), 1-26. doi:10.1088/2632-2153/ad0285

    • NLM

      Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285

    • Vancouver

      Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285

  • Artigo de periodico

    Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study (2023)

    Cunha, Mateus Trinconi ; Borges, Ana Paula de Souza ; Carvalho, Vinicius Jardim ; Fujita, André ; Castro Junior, Gilberto de Castro

    Fonte: Cancer Medicine. Unidades: IME, FM, BIOINFORMÁTICA

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NEOPLASIAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CUNHA, Mateus Trinconi et al. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study. Cancer Medicine, v. 12, n. 4, p. 5099-5109, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/cam4.5254. Acesso em: 26 maio 2024.

    • APA

      Cunha, M. T., Borges, A. P. de S., Carvalho, V. J., Fujita, A., & Castro Junior, G. de C. (2023). Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study. Cancer Medicine, 12( 4), 5099-5109. doi:10.1002/cam4.5254

    • NLM

      Cunha MT, Borges AP de S, Carvalho VJ, Fujita A, Castro Junior G de C. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study [Internet]. Cancer Medicine. 2023 ; 12( 4): 5099-5109.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cam4.5254

    • Vancouver

      Cunha MT, Borges AP de S, Carvalho VJ, Fujita A, Castro Junior G de C. Predicting survival in metastatic non‐small cell lung cancer patients with poor ECOG‐PS: a single‐arm prospective study [Internet]. Cancer Medicine. 2023 ; 12( 4): 5099-5109.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cam4.5254

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