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  • Dissertação (Mestrado)

    Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)

    Veiga, Tobias Mesquita Silva da; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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

    • ABNT

      VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • NLM

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • Vancouver

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

  • Artigo de periodico

    Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output (2023)

    Xenopoulos, Peter ; Rulff, João; Nonato, Luis Gustavo ; Barr, Brian; Silva, Claudio

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter et al. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 853-863, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Xenopoulos, P., Rulff, J., Nonato, L. G., Barr, B., & Silva, C. (2023). Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 853-863. doi:10.1109/TVCG.2022.3209489

    • NLM

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489

  • Artigo de periodico

    LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents (2023)

    Domingues, Lucas Emanuel Resck ; Ponciano, Jean Roberto ; Poco, Jorge ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, VISUALIZAÇÃO, SISTEMA JUDICIÁRIO

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

    • ABNT

      DOMINGUES, Lucas Emanuel Resck et al. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. 6, p. 3105-3120, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Domingues, L. E. R., Ponciano, J. R., Poco, J., & Nonato, L. G. (2023). LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( 6), 3105-3120. doi:10.1109/TVCG.2022.3152450

    • NLM

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450

    • Vancouver

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450

  • Artigo de periodico

    Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data (2023)

    Luna, Aderval Severino ; Torres, Alexandre Rodrigues ; Cunha, Camilla Lima ; Lima, Igor Conrado Alves de; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Brazilian Journal of Analytical Chemistry. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOCOMBUSTÍVEIS, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      LUNA, Aderval Severino et al. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data. Brazilian Journal of Analytical Chemistry, v. 10, n. 39, p. 52-69, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Luna, A. S., Torres, A. R., Cunha, C. L., Lima, I. C. A. de, & Nonato, L. G. (2023). Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data. Brazilian Journal of Analytical Chemistry, 10( 39), 52-69. doi:10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

    • NLM

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

    • Vancouver

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

  • Trabalho de evento

    Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil (2023)

    Zhao, Wellington Yuanhe; Nonato, Luis Gustavo ; Russo, Cibele Maria

    Source: Proceedings. Conference titles: International Workshop on Statistical Modelling. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR

    Subjects: SÃO PAULO (SP), CRIMINALIDADE, PREDIÇÃO, REDES NEURAIS

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

    • ABNT

      ZHAO, Wellington Yuanhe e NONATO, Luis Gustavo e RUSSO, Cibele Maria. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil. 2023, Anais.. Dortmund: TU Dortmund University, 2023. Disponível em: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Zhao, W. Y., Nonato, L. G., & Russo, C. M. (2023). Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil. In Proceedings. Dortmund: TU Dortmund University. Recuperado de https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

    • NLM

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

    • Vancouver

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

  • Mestrado Profissionalizante

    Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio (2023)

    Barbosa, Bernardo Mota; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, VENDAS, ANUNCIANTES, VENDAS E VENDEDORES

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

    • ABNT

      BARBOSA, Bernardo Mota. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Barbosa, B. M. (2023). Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

    • NLM

      Barbosa BM. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

    • Vancouver

      Barbosa BM. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2022)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

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

    • ABNT

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2022). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery. doi:10.1007/s10618-022-00906-4

    • NLM

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Trabalho de evento-resumo

    Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo (2022)

    Zhao, Wellington Yuanhe; Nonato, Luis Gustavo ; Novelli, Cibele Maria Russo

    Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR

    Subjects: CRIME, SEGURANÇA PÚBLICA, PYTHON, SÃO PAULO

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

    • ABNT

      ZHAO, Wellington Yuanhe e NONATO, Luis Gustavo e NOVELLI, Cibele Maria Russo. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Zhao, W. Y., Nonato, L. G., & Novelli, C. M. R. (2022). Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br

    • NLM

      Zhao WY, Nonato LG, Novelli CMR. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

    • Vancouver

      Zhao WY, Nonato LG, Novelli CMR. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

  • Artigo de periodico

    SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level (2022)

    Yuan, Jun ; Chan, Gromit Yeuk-Yin ; Barr, Brian; Overton, Kyle; Rees, Kim; Nonato, Luis Gustavo ; Bertini, Enrico ; Silva, Claudio Teixeira

    Source: IEEE Computer Graphics and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: CLUSTERS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      YUAN, Jun et al. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 42, n. 6, p. 24-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Yuan, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Overton, K., Rees, K., Nonato, L. G., et al. (2022). SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, 42( 6), 24-36. doi:10.1109/MCG.2022.3199727

    • NLM

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727

    • Vancouver

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727

  • Artigo de periodico

    A river flooding detection system based on deep learning and computer vision (2022)

    Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Nonato, Luis Gustavo ; Ueyama, Jó

    Source: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SEMÂNTICA

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

    • ABNT

      FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e NONATO, Luis Gustavo e UEYAMA, Jó. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, v. 81, p. 40231-40251, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., & Ueyama, J. (2022). A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, 81, 40231-40251. doi:10.1007/s11042-022-12813-3

    • NLM

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3

    • Vancouver

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3

  • Trabalho de evento-resumo periodico

    São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification (2022)

    Silveira, Jaqueline Alvarenga ; Adorno, Sérgio ; Nery, Marcelo; Garcia, Germain; Paiva Neto, Afonso ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC. Unidade: ICMC

    Subjects: HOMICÍDIO, VIDA URBANA, SÃO PAULO (SP)

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

    • ABNT

      SILVEIRA, Jaqueline Alvarenga et al. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Disponível em: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908. Acesso em: 16 abr. 2024. , 2022

    • APA

      Silveira, J. A., Adorno, S., Nery, M., Garcia, G., Paiva Neto, A., & Nonato, L. G. (2022). São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Recuperado de https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

    • NLM

      Silveira JA, Adorno S, Nery M, Garcia G, Paiva Neto A, Nonato LG. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2022 ; 9( 1): 010187-1-010187-2.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

    • Vancouver

      Silveira JA, Adorno S, Nery M, Garcia G, Paiva Neto A, Nonato LG. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2022 ; 9( 1): 010187-1-010187-2.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

  • Trabalho de evento

    Visualization for machine learning (2022)

    Xenopoulos, Peter ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

    Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS

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

    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter e NONATO, Luis Gustavo e SILVA, Claudio. Visualization for machine learning. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Xenopoulos, P., Nonato, L. G., & Silva, C. (2022). Visualization for machine learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • NLM

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

  • Artigo de periodico

    A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection (2022)

    Contreras, Rodrigo Colnago ; Nonato, Luis Gustavo ; Boaventura, Maurílio ; Boaventura, Ines Aparecida Gasparotto ; Santos, Francisco Lledo dos ; Zanin, Rodrigo Bruno ; Viana, Monique Simplicio

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BENCHMARKING, VISÃO COMPUTACIONAL, FALSIFICAÇÃO

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

    • ABNT

      CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, v. 10, p. 117681-117706, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Contreras, R. C., Nonato, L. G., Boaventura, M., Boaventura, I. A. G., Santos, F. L. dos, Zanin, R. B., & Viana, M. S. (2022). A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, 10, 117681-117706. doi:10.1109/ACCESS.2022.3218335

    • NLM

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335

    • Vancouver

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335

  • Trabalho de evento

    17K-Graffiti: spatial and crime data assessments in São Paulo city (2022)

    Lavi, Bahram ; Tokuda, Eric Keiji ; Moreno-Vera, Felipe; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio Teixeira ; Poco, Jorge

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, CRIME, GRAFFITI, SÃO PAULO (SP)

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

    • ABNT

      LAVI, Bahram et al. 17K-Graffiti: spatial and crime data assessments in São Paulo city. 2022, Anais.. Lisboa: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0010883300003124. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Lavi, B., Tokuda, E. K., Moreno-Vera, F., Nonato, L. G., Silva, C. T., & Poco, J. (2022). 17K-Graffiti: spatial and crime data assessments in São Paulo city. In Proceedings. Lisboa: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.5220/0010883300003124

    • NLM

      Lavi B, Tokuda EK, Moreno-Vera F, Nonato LG, Silva CT, Poco J. 17K-Graffiti: spatial and crime data assessments in São Paulo city [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010883300003124

    • Vancouver

      Lavi B, Tokuda EK, Moreno-Vera F, Nonato LG, Silva CT, Poco J. 17K-Graffiti: spatial and crime data assessments in São Paulo city [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010883300003124

  • Artigo de periodico

    Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT (2022)

    Pocco, Ximena ; Silva, Tiago da; Poco, Jorge ; Nonato, Luis Gustavo ; Gomez-Nieto, Erick Mauricio

    Source: Computers & Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: BIBLIOTECA DIGITAL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, SEMÂNTICA, ACERVO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      POCCO, Ximena et al. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT. Computers & Graphics, v. 103, p. 140-152, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Pocco, X., Silva, T. da, Poco, J., Nonato, L. G., & Gomez-Nieto, E. M. (2022). Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT. Computers & Graphics, 103, 140-152. doi:10.1016/j.cag.2022.02.005

    • NLM

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005

    • Vancouver

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005

  • Dissertação (Mestrado)

    Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (2022)

    Araujo, Gabriel Gazetta de; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ARAUJO, Gabriel Gazetta de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Araujo, G. G. de. (2022). Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

    • NLM

      Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

    • Vancouver

      Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

  • Trabalho de evento-resumo

    Aprendizado de maquina na gestão estratégica de pessoas: aplicando modelo preditivo de turnover (2022)

    Boen, Vinicius de Oliveira ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Anais. Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREDIÇÃO, TOMADA DE DECISÃO

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

    • ABNT

      BOEN, Vinicius de Oliveira e NONATO, Luis Gustavo. Aprendizado de maquina na gestão estratégica de pessoas: aplicando modelo preditivo de turnover. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154052. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Boen, V. de O., & Nonato, L. G. (2022). Aprendizado de maquina na gestão estratégica de pessoas: aplicando modelo preditivo de turnover. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154052

    • NLM

      Boen V de O, Nonato LG. Aprendizado de maquina na gestão estratégica de pessoas: aplicando modelo preditivo de turnover [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154052

    • Vancouver

      Boen V de O, Nonato LG. Aprendizado de maquina na gestão estratégica de pessoas: aplicando modelo preditivo de turnover [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154052

  • Trabalho de evento-resumo

    Crime modeling in São Carlos using machine learning techniques (2022)

    Kobosighawa, Thales de Lima; Novelli, Cibele Maria Russo ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: ICMC, EESC E ICMC

    Subjects: ALOCAÇÃO DE RECURSOS, NORMALIZAÇÃO, REDES NEURAIS, INFERÊNCIA BAYESIANA

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

    • ABNT

      KOBOSIGHAWA, Thales de Lima e NOVELLI, Cibele Maria Russo e NONATO, Luis Gustavo. Crime modeling in São Carlos using machine learning techniques. 2022, Anais.. São Paulo: ABE, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Kobosighawa, T. de L., Novelli, C. M. R., & Nonato, L. G. (2022). Crime modeling in São Carlos using machine learning techniques. In Livro de Resumos. São Paulo: ABE. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br

    • NLM

      Kobosighawa T de L, Novelli CMR, Nonato LG. Crime modeling in São Carlos using machine learning techniques [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

    • Vancouver

      Kobosighawa T de L, Novelli CMR, Nonato LG. Crime modeling in São Carlos using machine learning techniques [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

  • Trabalho de evento

    CityHub: a library for urban data integration (2022)

    Salinas, Karelia Alexandra Vilca ; Gonçalves, Thales; Barella, Victor Hugo ; Vieira, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: BIG DATA, FERRAMENTAS, VISUALIZAÇÃO, ZONA URBANA

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

    • ABNT

      SALINAS, Karelia Alexandra Vilca et al. CityHub: a library for urban data integration. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991775. Acesso em: 16 abr. 2024.

    • APA

      Salinas, K. A. V., Gonçalves, T., Barella, V. H., Vieira, T., & Nonato, L. G. (2022). CityHub: a library for urban data integration. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991775

    • NLM

      Salinas KAV, Gonçalves T, Barella VH, Vieira T, Nonato LG. CityHub: a library for urban data integration [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991775

    • Vancouver

      Salinas KAV, Gonçalves T, Barella VH, Vieira T, Nonato LG. CityHub: a library for urban data integration [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991775

  • Trabalho de evento-anais periodico

    GALE: globally assessing local explanations (2022)

    Xenopoulos, Peter ; Silva, Claudio; Chan, Gromit Yeuk-Yin ; Doraiswamy, Harish ; Nonato, Luis Gustavo ; Barr, Brian; Silva, Claudio

    Source: Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Conference titles: Workshop on Topology, Algebra, and Geometry in Machine Learning. Unidade: ICMC

    Subjects: TOPOLOGIA, PREDIÇÃO, FRAMEWORKS

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

    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter et al. GALE: globally assessing local explanations. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html. Acesso em: 16 abr. 2024. , 2022

    • APA

      Xenopoulos, P., Silva, C., Chan, G. Y. -Y., Doraiswamy, H., Nonato, L. G., Barr, B., & Silva, C. (2022). GALE: globally assessing local explanations. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html

    • NLM

      Xenopoulos P, Silva C, Chan GY-Y, Doraiswamy H, Nonato LG, Barr B, Silva C. GALE: globally assessing local explanations [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2022 ; 196 322-331.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Silva C, Chan GY-Y, Doraiswamy H, Nonato LG, Barr B, Silva C. GALE: globally assessing local explanations [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2022 ; 196 322-331.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html

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