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  • Trabalho de evento-anais periodico

    Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling (2021)

    Yan, Jianglong; Liu, Weiguang; Zhu, Yu-tao; Li, Gen; Zheng, Qiusheng; Liang, Zhao

    Source: Complex Networks & Their Applications X. Conference titles: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

    Subjects: COVID-19, RAIOS X, IMAGEM DIGITAL, DADOS CATEGORIZADOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      YAN, Jianglong et al. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling. Complex Networks & Their Applications X. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4. Acesso em: 25 maio 2024. , 2021

    • APA

      Yan, J., Liu, W., Zhu, Y. -tao, Li, G., Zheng, Q., & Liang, Z. (2021). Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling. Complex Networks & Their Applications X. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-93409-5_4

    • NLM

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4

    • Vancouver

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4

  • Artigo de periodico

    Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system (2021)

    Verri, Filipe Alves Neto ; Gueleri, Roberto Alves ; Qiusheng, Zheng; Junbao, Zhang; Liang, Zhao

    Source: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, SISTEMAS DINÂMICOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      VERRI, Filipe Alves Neto et al. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal - Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2843-2855, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Verri, F. A. N., Gueleri, R. A., Qiusheng, Z., Junbao, Z., & Liang, Z. (2021). Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal - Special Topics, 230( 14-15), 2843-2855. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

    • NLM

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

    • Vancouver

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

  • Artigo de periodico

    A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks (2021)

    Valejo, Alan Demetrius Baria ; Santos, Wellington de Oliveira dos; Naldi, Murilo Coelho ; Liang, Zhao

    Source: The European Physical Journal Special Topics. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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

    • ABNT

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. The European Physical Journal Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2801 - 2811, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Santos, W. de O. dos, Naldi, M. C., & Liang, Z. (2021). A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. The European Physical Journal Special Topics, 230( 14-15), 2801 - 2811. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

    • NLM

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

    • Vancouver

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

  • Parte de monografia/livro

    Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas (2021)

    Liang, Zhao; Silva, Thiago Christiano ; Carneiro, Murillo Guimarães

    Source: Inteligência artificial: avanços e tendências. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS

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

    • ABNT

      LIANG, Zhao e SILVA, Thiago Christiano e CARNEIRO, Murillo Guimarães. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. Inteligência artificial: avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Liang, Z., Silva, T. C., & Carneiro, M. G. (2021). Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. In Inteligência artificial: avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131

    • NLM

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

    • Vancouver

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

  • Artigo de periodico

    Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach (2021)

    Colliri, Tiago; Minakawa, Marcia Michie; Liang, Zhao

    Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: FFCLRP, FSP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COVID-19, PROGNÓSTICO, BIOMARCADORES, CONTAGEM DE CÉLULAS SANGUÍNEAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago e MINAKAWA, Marcia Michie e LIANG, Zhao. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 42-57, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Colliri, T., Minakawa, M. M., & Liang, Z. (2021). Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 42-57. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_4

    • NLM

      Colliri T, Minakawa MM, Liang Z. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 42-57.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4

    • Vancouver

      Colliri T, Minakawa MM, Liang Z. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 42-57.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4

  • Artigo de periodico

    Time series pattern identification by hierarchical community detection (2021)

    Anghinoni, Leandro ; Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Silva, Thiago Christiano ; Liang, Zhao

    Source: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro et al. Time series pattern identification by hierarchical community detection. European Physical Journal - Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2775-2782, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Anghinoni, L., Vega-Oliveros, D. A., Silva, T. C., & Liang, Z. (2021). Time series pattern identification by hierarchical community detection. European Physical Journal - Special Topics, 230( 14-15), 2775-2782. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

    • NLM

      Anghinoni L, Vega-Oliveros DA, Silva TC, Liang Z. Time series pattern identification by hierarchical community detection [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2775-2782.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

    • Vancouver

      Anghinoni L, Vega-Oliveros DA, Silva TC, Liang Z. Time series pattern identification by hierarchical community detection [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2775-2782.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

  • Artigo de periodico

    Link prediction based on stochastic information diffusion (2021)

    Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Liang, Zhao ; Rocha, Anderson; Berton, Lilian

    Source: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Unidade: FFCLRP

    Subjects: PROBABILIDADE, DISSEMINAÇÃO SELETIVA DA INFORMAÇÃO, REDES COMPLEXAS, EDITORES DE LIGAÇÃO

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

    • ABNT

      VEGA-OLIVEROS, Didier Augusto et al. Link prediction based on stochastic information diffusion. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Vega-Oliveros, D. A., Liang, Z., Rocha, A., & Berton, L. (2021). Link prediction based on stochastic information diffusion. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. doi:10.1109/TNNLS.2021.3053263

    • NLM

      Vega-Oliveros DA, Liang Z, Rocha A, Berton L. Link prediction based on stochastic information diffusion [Internet]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

    • Vancouver

      Vega-Oliveros DA, Liang Z, Rocha A, Berton L. Link prediction based on stochastic information diffusion [Internet]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

  • Artigo de periodico

    Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks (2021)

    Valejo, Alan Demétrius Baria; Althoff, Paulo Eduardo; Faleiros, Thiago de Paulo; Chuerubim, Maria Lígia; Yan, Jianglong; Liu, Weiguang; Liang, Zhao

    Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE MULTINÍVEL, ESTATÍSTICA

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

    • ABNT

      VALEJO, Alan Demétrius Baria et al. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks. Lecture Notes in Computer Science, v. 13073, p. 437-452, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Chuerubim, M. L., Yan, J., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks. Lecture Notes in Computer Science, 13073, 437-452. doi:10.1007/978-3-030-91702-9_29

    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

  • Dissertação (Mestrado)

    Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (2021)

    Vilca Zuñiga, Esteban Wilfredo; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM, REDES COMPLEXAS

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

    • ABNT

      VILCA ZUÑIGA, Esteban Wilfredo. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Vilca Zuñiga, E. W. (2021). Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

    • NLM

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

    • Vancouver

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

  • Artigo de periodico

    Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model (2021)

    Colliri, Tiago Santos ; Liang, Zhao

    Source: Natural Computing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BOLSA DE VALORES

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

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos e LIANG, Zhao. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. Natural Computing, v. 20, n. 4, p. 791-804, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Colliri, T. S., & Liang, Z. (2021). Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. Natural Computing, 20( 4), 791-804. doi:10.1007/s11047-020-09829-9

    • NLM

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9

    • Vancouver

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9

  • Tese (Doutorado)

    Network-based high level classification: novel models and applications (2021)

    Colliri, Tiago Santos; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19

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

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos. Network-based high level classification: novel models and applications. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Colliri, T. S. (2021). Network-based high level classification: novel models and applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/

    • NLM

      Colliri TS. Network-based high level classification: novel models and applications [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/

    • Vancouver

      Colliri TS. Network-based high level classification: novel models and applications [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/

  • Artigo de periodico

    Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques (2021)

    Nunes, Breno; Colliri, Tiago; Lauretto, Marcelo de Souza ; Liu, Weiguang; Liang, Zhao

    Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: EACH, FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARTÃO MAGNÉTICO, PADRÕES DE SOFTWARE

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

    • ABNT

      NUNES, Breno et al. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 19-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2. Acesso em: 25 maio 2024.

    • APA

      Nunes, B., Colliri, T., Lauretto, M. de S., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 19-32. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_2

    • NLM

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2

    • Vancouver

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification (2021)

    Liu, Weiguang; Yan, Jianglong; Zhu, Yu-tao; Pereira, Everson José de Freitas; Li, Gen; Zheng, Qiusheng; Liang, Zhao

    Source: Studies in Computational Intelligence. Conference titles: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

    Subjects: COVID-19, REDES COMPLEXAS, RADIOGRAFIA, DIMENSÃO, RAIOS X, IMAGEM DIGITAL

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

    • ABNT

      LIU, Weiguang et al. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2. Acesso em: 25 maio 2024. , 2021

    • APA

      Liu, W., Yan, J., Zhu, Y. -tao, Pereira, E. J. de F., Li, G., Zheng, Q., & Liang, Z. (2021). Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-93409-5_2

    • NLM

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2

    • Vancouver

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2
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