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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: 20 ago. 2024.
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 2024 ago. 20 ] 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 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
Trabalho de evento
TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)
Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
NLM
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Vancouver
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Trabalho de evento
WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications (2023)
Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Bueno, Adriana Passos ; Defelicibus, Alexandre ; Drummond, Rodrigo Duarte ; Valieris, Renan ; Yu-Tao, Zhu ; Silva, Israel Tojal da ; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PATOLOGIA CLÍNICA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho et al. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Martins, L. V. de C., Bueno, A. P., Defelicibus, A., Drummond, R. D., Valieris, R., Yu-Tao, Z., et al. (2023). WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3617023.3617038
NLM
Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
Vancouver
Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
Trabalho de evento
Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization (2023)
Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SAIRE, Josimar Edinson Chire e LIANG, Zhao. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Saire, J. E. C., & Liang, Z. (2023). Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
NLM
Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
Vancouver
Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
Trabalho de evento
High-level classification for EEG analysis (2023)
Carneiro, Murillo Guimarães; Ramos, Camila D.; Destro Filho, João Batista; Zhu, Yu-tao; Ji, Donghong; Liang, Zhao
Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA
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ABNT
CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
NLM
Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
Vancouver
Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
Artigo de periodico
TOE:: a grid-tagging discontinuous ner model enhanced by embedding tag/word relations and more fine-grained tags (2023)
Liu, Jiang; Ji, Donghong; Li, Jingye; Xie, Dongdong; Teng, Chong; Zhao, Liang; Li, Fei
Fonte: IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. Unidade: FFCLRP
Assuntos: DESIGNS (CONFIGURAÇÕES COMBINATÓRIAS), ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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ABNT
LIU, Jiang et al. TOE:: a grid-tagging discontinuous ner model enhanced by embedding tag/word relations and more fine-grained tags. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, v. 31, p. 177-187, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TASLP.2022.3221009. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Liu, J., Ji, D., Li, J., Xie, D., Teng, C., Zhao, L., & Li, F. (2023). TOE:: a grid-tagging discontinuous ner model enhanced by embedding tag/word relations and more fine-grained tags. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 31, 177-187. doi:10.1109/TASLP.2022.3221009
NLM
Liu J, Ji D, Li J, Xie D, Teng C, Zhao L, Li F. TOE:: a grid-tagging discontinuous ner model enhanced by embedding tag/word relations and more fine-grained tags [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2023 ; 31 177-187.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TASLP.2022.3221009
Vancouver
Liu J, Ji D, Li J, Xie D, Teng C, Zhao L, Li F. TOE:: a grid-tagging discontinuous ner model enhanced by embedding tag/word relations and more fine-grained tags [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2023 ; 31 177-187.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TASLP.2022.3221009
Trabalho de evento-anais periodico
Maximizing portfolio profitability during a cryptocurrency downtrend: a bitcoin blockchain transaction-based approach (2023)
Zuñiga, Esteban Wilfredo Vilca ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Zhao, Liang ; Ueyama, Jó ; Zhu, Yu-tao; Ji, Donghong
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Neural Network Society Workshop on Deep Learning Innovations and Applications - INNS DLIA. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: DINHEIRO ELETRÔNICO, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, INVESTIMENTOS, LUCRO
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ABNT
ZUÑIGA, Esteban Wilfredo Vilca et al. Maximizing portfolio profitability during a cryptocurrency downtrend: a bitcoin blockchain transaction-based approach. Proceedings. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.192. Acesso em: 20 ago. 2024. , 2023
APA
Zuñiga, E. W. V., Ranieri, C. M., Zhao, L., Ueyama, J., Zhu, Y. -tao, & Ji, D. (2023). Maximizing portfolio profitability during a cryptocurrency downtrend: a bitcoin blockchain transaction-based approach. Proceedings. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.procs.2023.08.192
NLM
Zuñiga EWV, Ranieri CM, Zhao L, Ueyama J, Zhu Y-tao, Ji D. Maximizing portfolio profitability during a cryptocurrency downtrend: a bitcoin blockchain transaction-based approach [Internet]. Proceedings. 2023 ; 222 539-548.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.192
Vancouver
Zuñiga EWV, Ranieri CM, Zhao L, Ueyama J, Zhu Y-tao, Ji D. Maximizing portfolio profitability during a cryptocurrency downtrend: a bitcoin blockchain transaction-based approach [Internet]. Proceedings. 2023 ; 222 539-548.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.192
Artigo de periodico
Characterizing data patterns with core-periphery network modeling (2023)
Jianglong, Yan; Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Weiguang, Liu; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao
Fonte: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JIANGLONG, Yan et al. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, v. 66, n. Ja 2023, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Jianglong, Y., Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Weiguang, L., Gen, L., Qiusheng, Z., & Liang, Z. (2023). Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, 66( Ja 2023), 1-13. doi:10.1016/j.jocs.2022.101912
NLM
Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
Vancouver
Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
Artigo de periodico
Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis (2023)
Weiguang, Liu; Rodrigues, Rafael Delalibera ; Jianglong, Yan; Yu-Tao, Zhu; Pereira, Everson José de Freitas; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao
Fonte: PLOS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
WEIGUANG, Liu et al. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLOS ONE, v. 18, n. 9, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Weiguang, L., Rodrigues, R. D., Jianglong, Y., Yu-Tao, Z., Pereira, E. J. de F., Gen, L., et al. (2023). Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLOS ONE, 18( 9), 1-26. doi:10.1371/ journal.pone.0290968
NLM
Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
Vancouver
Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
Artigo de periodico
Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings (2022)
Liang, Xiaoming; Hua, Lei; Zhang, Xiyun; Liang, Zhao
Fonte: Physical Review E. Unidade: FFCLRP
Assuntos: AMPLIFICADORES ÓPTICOS, SISTEMAS NÃO LINEARES, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIANG, Xiaoming et al. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, v. 106, n. 6, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Liang, X., Hua, L., Zhang, X., & Liang, Z. (2022). Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, 106( 6). doi:10.1103/PhysRevE.106.064306
NLM
Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
Vancouver
Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
Artigo de periodico
Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction (2022)
Oliveira Junior, Laercio de; Stelzer, Florian; Liang, Zhao
Fonte: Machine Learning. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, v. 111, n. 8, p. 2885-2904, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2022). Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, 111( 8), 2885-2904. doi:10.1007/s10994-022-06135-6
NLM
Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
Vancouver
Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
Artigo de periodico
Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks (2022)
Valejo, Alan Demetrius Baria ; Fabbri, Renato ; Lopes, Alneu de Andrade ; Liang, Zhao; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Frontiers in Research Metrics and Analytics. Unidades: ICMC, FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, VISUALIZAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, v. 7, p. 1-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Valejo, A. D. B., Fabbri, R., Lopes, A. de A., Liang, Z., & Oliveira, M. C. F. de. (2022). Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 7, 1-18. doi:10.3389/frma.2022.855165
NLM
Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
Vancouver
Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
Artigo de periodico
OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction (2022)
Cao, Hu; Li, Jingye; Su, Fangfang; Li, Fei; Fei, Hao; Wu, Shengqiong; Li, Bobo; Liang, Zhao; Ji, Donghong
Fonte: arXiv. Unidade: FFCLRP
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REPRESENTAÇÃO ORDINÁRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAO, Hu et al. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693. Acesso em: 20 ago. 2024.
APA
Cao, H., Li, J., Su, F., Li, F., Fei, H., Wu, S., et al. (2022). OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, 1-13. doi:10.48550/arXiv.2209.02693
NLM
Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
Vancouver
Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
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
Fonte: Complex Networks & Their Applications X. Nome do evento: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP
Assuntos: COVID-19, RAIOS X, IMAGEM DIGITAL, DADOS CATEGORIZADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, SISTEMAS DINÂMICOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: The European Physical Journal Special Topics. Unidade: FFCLRP
Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS
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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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: Inteligência artificial: avanços e tendências. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS
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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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: FFCLRP, FSP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, COVID-19, PROGNÓSTICO, BIOMARCADORES, CONTAGEM DE CÉLULAS SANGUÍNEAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] 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
Fonte: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Unidade: FFCLRP
Assuntos: PROBABILIDADE, DISSEMINAÇÃO SELETIVA DA INFORMAÇÃO, REDES COMPLEXAS, EDITORES DE LIGAÇÃO
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: 20 ago. 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 ago. 20 ] 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 ago. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

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