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  • Artigo de periodico

    Position weight matrix or acyclic probabilistic finite automaton: which model to use? a decision rule inferred for the prediction of transcription factor binding sites (2023)

    Lavezzo, Guilherme Miura ; Lauretto, Marcelo de Souza ; Andrioli, Luiz Paulo Moura ; Lima, Ariane Machado

    Source: Genetics and Molecular Biology. Unidade: EACH

    Assunto: AUTÔMATOS FINITOS

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

    • ABNT

      LAVEZZO, Guilherme Miura et al. Position weight matrix or acyclic probabilistic finite automaton: which model to use? a decision rule inferred for the prediction of transcription factor binding sites. Genetics and Molecular Biology, v. 46, n. 4, p. 01-10, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1590/1678-4685-GMB-2023-0048. Acesso em: 13 maio 2024.

    • APA

      Lavezzo, G. M., Lauretto, M. de S., Andrioli, L. P. M., & Lima, A. M. (2023). Position weight matrix or acyclic probabilistic finite automaton: which model to use? a decision rule inferred for the prediction of transcription factor binding sites. Genetics and Molecular Biology, 46( 4), 01-10. doi:10.1590/1678-4685-GMB-2023-0048

    • NLM

      Lavezzo GM, Lauretto M de S, Andrioli LPM, Lima AM. Position weight matrix or acyclic probabilistic finite automaton: which model to use? a decision rule inferred for the prediction of transcription factor binding sites [Internet]. Genetics and Molecular Biology. 2023 ; 46( 4): 01-10.[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1590/1678-4685-GMB-2023-0048

    • Vancouver

      Lavezzo GM, Lauretto M de S, Andrioli LPM, Lima AM. Position weight matrix or acyclic probabilistic finite automaton: which model to use? a decision rule inferred for the prediction of transcription factor binding sites [Internet]. Genetics and Molecular Biology. 2023 ; 46( 4): 01-10.[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1590/1678-4685-GMB-2023-0048

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Algoritmo de ensemble para classificação em fluxo de dados com classes desbalanceadas e mudanças de conceito (2022)

    Oliveira, Douglas Cedrim ; Delgado, Karina Valdivia ; Lauretto, Marcelo de Souza

    Source: Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Conference titles: National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Unidade: EACH

    Subjects: ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS

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

    • ABNT

      OLIVEIRA, Douglas Cedrim e DELGADO, Karina Valdivia e LAURETTO, Marcelo de Souza. Algoritmo de ensemble para classificação em fluxo de dados com classes desbalanceadas e mudanças de conceito. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227356. Acesso em: 13 maio 2024. , 2022

    • APA

      Oliveira, D. C., Delgado, K. V., & Lauretto, M. de S. (2022). Algoritmo de ensemble para classificação em fluxo de dados com classes desbalanceadas e mudanças de conceito. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227356

    • NLM

      Oliveira DC, Delgado KV, Lauretto M de S. Algoritmo de ensemble para classificação em fluxo de dados com classes desbalanceadas e mudanças de conceito [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 25-36.[citado 2024 maio 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227356

    • Vancouver

      Oliveira DC, Delgado KV, Lauretto M de S. Algoritmo de ensemble para classificação em fluxo de dados com classes desbalanceadas e mudanças de conceito [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 25-36.[citado 2024 maio 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227356
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