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Artigo de periodico
ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence (2025)
Tinarrage, Raphaël ; Ponciano, Jean Roberto ; Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Traina, Agma Juci Machado ; Poco, Jorge
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
TINARRAGE, Raphaël et al. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Tinarrage, R., Ponciano, J. R., Linhares, C. D. G., Traina, A. J. M., & Poco, J. (2025). ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. doi:10.1109/TVCG.2025.3528197
NLM
Tinarrage R, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM, Poco J. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197
Vancouver
Tinarrage R, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM, Poco J. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197
Artigo de periodico
Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks (2024)
Valejo, Alan Demetrius Baria ; Althoff, Paulo Eduardo ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Rocha Filho, Geraldo Pereira ; Yu-Tao, Zhu ; Jianglong, Yan; Weiguang, Liu; Liang, Zhao
Fonte: IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, REDES COMPLEXAS
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ABNT
VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, v. 11, n. 2, p. 1799-1809, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Rocha Filho, G. P., Yu-Tao, Z., Jianglong, Y., et al. (2024). Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 11( 2), 1799-1809. doi:10.1109/TNSE.2023.3331655
NLM
Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
Vancouver
Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
Trabalho de evento
iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews (2024)
Lima, Vitor Mesaque Alves de ; Barbosa, Jacson Rodrigues ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution - ICSME. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ENGENHARIA DE SOFTWARE, APLICATIVOS MÓVEIS
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ABNT
LIMA, Vitor Mesaque Alves de e BARBOSA, Jacson Rodrigues e MARCACINI, Ricardo Marcondes. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2024). iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSME58944.2024.00091
NLM
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091
Vancouver
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091
Artigo de periodico
McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets (2024)
Vinces, Braulio Valentin Sánchez ; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira ; Faloutsos, Christos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Engineering - ICDE. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
VINCES, Braulio Valentin Sánchez e CORDEIRO, Robson Leonardo Ferreira e FALOUTSOS, Christos. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets. Proceedings, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Vinces, B. V. S., Cordeiro, R. L. F., & Faloutsos, C. (2024). McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets. Proceedings. doi:10.1109/ICDE60146.2024.00116
NLM
Vinces BVS, Cordeiro RLF, Faloutsos C. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116
Vancouver
Vinces BVS, Cordeiro RLF, Faloutsos C. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116
Trabalho de evento
A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring (2024)
Ponciano, Jean Roberto ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REGISTROS MÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
PONCIANO, Jean Roberto et al. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Ponciano, J. R., Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2024). A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00050
NLM
Ponciano JR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050
Vancouver
Ponciano JR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050
Trabalho de evento
RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability (2024)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZAGEM PROFUNDA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
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ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA JUNIOR, Caetano e TRAINA, Agma Juci Machado. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Aguiar, E. J. de, Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2024). RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00078
NLM
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Trabalho de evento
Classification of LTR retrotransposons via interaction prediction (2024)
Cardoso, Silvana C. S; Domingues, Douglas Silva ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Fischer, Carlos Norberto ; Cerri, Ricardo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology - CIBCB. Unidades: ESALQ, ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
CARDOSO, Silvana C. S et al. Classification of LTR retrotransposons via interaction prediction. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CIBCB58642.2024.10702140. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Cardoso, S. C. S., Domingues, D. S., Paschoal, A. R., Fischer, C. N., & Cerri, R. (2024). Classification of LTR retrotransposons via interaction prediction. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CIBCB58642.2024.10702140
NLM
Cardoso SCS, Domingues DS, Paschoal AR, Fischer CN, Cerri R. Classification of LTR retrotransposons via interaction prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIBCB58642.2024.10702140
Vancouver
Cardoso SCS, Domingues DS, Paschoal AR, Fischer CN, Cerri R. Classification of LTR retrotransposons via interaction prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIBCB58642.2024.10702140
Trabalho de evento
Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates (2024)
Lima, Vitor Mesaque Alves de ; Barbosa, Jacson Rodrigues ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution - ICSME. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ENGENHARIA DE SOFTWARE, APLICATIVOS MÓVEIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Vitor Mesaque Alves de e BARBOSA, Jacson Rodrigues e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00064. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2024). Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSME58944.2024.00064
NLM
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00064
Vancouver
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. Monitoring temporal dynamics of issues in crowdsourced user reviews and their impact on mobile App updates [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00064
Trabalho de evento
Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions (2024)
Miranda, Nelson Julio de Oliveira ; Ferreira, Allan; Peres, Reinaldo Porte ; Botega, Leonardo Castro ; Moreira, Dilvan de Abreu
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Enabling Technologies : Infrastructure for Collaborative Enterprises - WETICE. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, ONTOLOGIAS, MEDICAMENTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Nelson Julio de Oliveira et al. Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/WETICE64632.2024.00032. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Miranda, N. J. de O., Ferreira, A., Peres, R. P., Botega, L. C., & Moreira, D. de A. (2024). Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/WETICE64632.2024.00032
NLM
Miranda NJ de O, Ferreira A, Peres RP, Botega LC, Moreira D de A. Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WETICE64632.2024.00032
Vancouver
Miranda NJ de O, Ferreira A, Peres RP, Botega LC, Moreira D de A. Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WETICE64632.2024.00032
Trabalho de evento
The strength of influence ties in stock networks: empirical analysis for portfolio selection (2023)
Ambiel, Thiago ; Castilho, Douglas; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Mining Workshops - ICDMW. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES COMPLEXAS, MERCADO FINANCEIRO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMBIEL, Thiago e CASTILHO, Douglas e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. The strength of influence ties in stock networks: empirical analysis for portfolio selection. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDMW60847.2023.00066. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Ambiel, T., Castilho, D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). The strength of influence ties in stock networks: empirical analysis for portfolio selection. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICDMW60847.2023.00066
NLM
Ambiel T, Castilho D, Carvalho ACP de LF de. The strength of influence ties in stock networks: empirical analysis for portfolio selection [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDMW60847.2023.00066
Vancouver
Ambiel T, Castilho D, Carvalho ACP de LF de. The strength of influence ties in stock networks: empirical analysis for portfolio selection [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDMW60847.2023.00066
Trabalho de evento
Federated learning-based architecture for detecting position spoofing in basic safety messages (2023)
Bonfim, Kenniston ; Dutra, Fernando da Silva ; Siqueira, Carlos Eduardo Travagini ; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Santos, Aldri Luiz Dos ; Pereira Júnior, Lourenço Alves
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Vehicular Technology Conference - VTC. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES AD HOC VEICULARES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONFIM, Kenniston et al. Federated learning-based architecture for detecting position spoofing in basic safety messages. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10199980. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Bonfim, K., Dutra, F. da S., Siqueira, C. E. T., Meneguette, R. I., Santos, A. L. D., & Pereira Júnior, L. A. (2023). Federated learning-based architecture for detecting position spoofing in basic safety messages. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10199980
NLM
Bonfim K, Dutra F da S, Siqueira CET, Meneguette RI, Santos ALD, Pereira Júnior LA. Federated learning-based architecture for detecting position spoofing in basic safety messages [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10199980
Vancouver
Bonfim K, Dutra F da S, Siqueira CET, Meneguette RI, Santos ALD, Pereira Júnior LA. Federated learning-based architecture for detecting position spoofing in basic safety messages [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10199980
Trabalho de evento
NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature (2023)
Carmo, Paulo Viviurka do ; Marx, Edgard ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Valli, Marilia ; Silva-Silva, João Victor ; Pilon, Alan
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Semantic Computing - ICSC. Unidades: ICMC, IFSC, FCFRP
Assuntos: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BENCHMARKS, PRODUTOS NATURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARMO, Paulo Viviurka do et al. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Carmo, P. V. do, Marx, E., Marcacini, R. M., Valli, M., Silva-Silva, J. V., & Pilon, A. (2023). NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSC56153.2023.00039
NLM
Carmo PV do, Marx E, Marcacini RM, Valli M, Silva-Silva JV, Pilon A. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039
Vancouver
Carmo PV do, Marx E, Marcacini RM, Valli M, Silva-Silva JV, Pilon A. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039
Artigo de periodico
LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies (2023)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Ponciano, Jean Roberto ; Pedro, Diogenes Silva; Rocha, Luis Enrique Correa da ; Traina, Agma Juci Machado ; Poco, Jorge
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 203-213, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Linhares, C. D. G., Ponciano, J. R., Pedro, D. S., Rocha, L. E. C. da, Traina, A. J. M., & Poco, J. (2023). LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 203-213. doi:10.1109/TVCG.2022.3209477
NLM
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Vancouver
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Artigo de periodico
Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output (2023)
Xenopoulos, Peter ; Rulff, João; Nonato, Luis Gustavo ; Barr, Brian; Silva, Claudio
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 14 jun. 2025.
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 2025 jun. 14 ] 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 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489
Trabalho de evento
A cross-dataset study on the Brazilian Sign Language translation (2023)
Sarmento, Amanda Hellen de Avellar; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops - ICCVW. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TRADUÇÃO AUTOMÁTICA, LÍNGUA BRASILEIRA DE SINAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SARMENTO, Amanda Hellen de Avellar e PONTI, Moacir Antonelli. A cross-dataset study on the Brazilian Sign Language translation. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICCVW60793.2023.00300. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Sarmento, A. H. de A., & Ponti, M. A. (2023). A cross-dataset study on the Brazilian Sign Language translation. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICCVW60793.2023.00300
NLM
Sarmento AH de A, Ponti MA. A cross-dataset study on the Brazilian Sign Language translation [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICCVW60793.2023.00300
Vancouver
Sarmento AH de A, Ponti MA. A cross-dataset study on the Brazilian Sign Language translation [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICCVW60793.2023.00300
Artigo de periodico
Spatial index structures for modern storage devices: a survey (2023)
Carniel, Anderson Chaves ; Aguiar, Cristina Dutra de
Fonte: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARNIEL, Anderson Chaves e AGUIAR, Cristina Dutra de. Spatial index structures for modern storage devices: a survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 35, n. 9, p. 9578-9597, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3242207. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Carniel, A. C., & Aguiar, C. D. de. (2023). Spatial index structures for modern storage devices: a survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35( 9), 9578-9597. doi:10.1109/TKDE.2023.3242207
NLM
Carniel AC, Aguiar CD de. Spatial index structures for modern storage devices: a survey [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2023 ; 35( 9): 9578-9597.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3242207
Vancouver
Carniel AC, Aguiar CD de. Spatial index structures for modern storage devices: a survey [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2023 ; 35( 9): 9578-9597.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3242207
Artigo de periodico
ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making (2023)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Lima, Daniel Mário de ; Ponciano, Jean Roberto ; Olivatto, Mauro Marcel ; Gutierrez, Marco Antonio ; Poco, Jorge ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. 10, p. 4031-4046, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Linhares, C. D. G., Lima, D. M. de, Ponciano, J. R., Olivatto, M. M., Gutierrez, M. A., Poco, J., et al. (2023). ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( 10), 4031-4046. doi:10.1109/TVCG.2022.3175626
NLM
Linhares CDG, Lima DM de, Ponciano JR, Olivatto MM, Gutierrez MA, Poco J, Traina Junior C, Traina AJM. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 10): 4031-4046.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626
Vancouver
Linhares CDG, Lima DM de, Ponciano JR, Olivatto MM, Gutierrez MA, Poco J, Traina Junior C, Traina AJM. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 10): 4031-4046.[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626
Trabalho de evento
Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings (2023)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de et al. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Aguiar, E. J. de, Costa, M. V. L., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2023). Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00184
NLM
Aguiar EJ de, Costa MVL, Traina Junior C, Traina AJM. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184
Vancouver
Aguiar EJ de, Costa MVL, Traina Junior C, Traina AJM. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184
Trabalho de evento
Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools (2023)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Faloutsos, Christos ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, REGISTROS HOSPITALARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., Faloutsos, C., & Traina, A. J. M. (2023). Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00202
NLM
Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Faloutsos C, Traina AJM. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202
Vancouver
Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Faloutsos C, Traina AJM. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202
Trabalho de evento
A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model (2023)
Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Aguiar, Erikson Júlio de ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Ramos, Jonathan da Silva ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Márcus Vinícius Lobo et al. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272. Acesso em: 14 jun. 2025.
APA
Costa, M. V. L., Aguiar, E. J. de, Rodrigues, L. S., Ramos, J. da S., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2023). A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00272
NLM
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Ramos J da S, Traina Junior C, Traina AJM. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272
Vancouver
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Ramos J da S, Traina Junior C, Traina AJM. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272

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