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  • 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

    Acesso à fonteDOIComo citar
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    • 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: 01 jun. 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 jun. 01 ] 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 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

  • Artigo de periodico

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

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

    Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE MULTINÍVEL, ESTATÍSTICA

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    • ABNT

      VALEJO, Alan Demétrius Baria et al. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks. Lecture Notes in Computer Science, v. 13073, p. 437-452, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

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

    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

  • Dissertação (Mestrado)

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

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

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      VILCA ZUÑIGA, Esteban Wilfredo. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

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

    • NLM

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

    • Vancouver

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

  • Artigo de periodico

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

    Colliri, Tiago Santos ; Liang, Zhao

    Fonte: Natural Computing. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos e LIANG, Zhao. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. Natural Computing, v. 20, n. 4, p. 791-804, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

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

    • NLM

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9

    • Vancouver

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9

  • Artigo de periodico

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

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

    Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: EACH, FFCLRP

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

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    • ABNT

      NUNES, Breno et al. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 19-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

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

    • NLM

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2

    • Vancouver

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2

  • Trabalho de evento-anais periodico

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

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

    Fonte: Studies in Computational Intelligence. Nome do evento: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

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

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIU, Weiguang et al. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2021

    • APA

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

    • NLM

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2

    • Vancouver

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2

  • Dissertação (Mestrado)

    Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (2020)

    Oliveira Junior, Laercio de; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO APLICADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Oliveira Junior, L. de. (2020). Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/

    • NLM

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/

    • Vancouver

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/

  • Trabalho de evento

    An optimized modularity-based high level classification model (2020)

    Colliri, Tiago Santos ; Weiguang, Liu; Liang, Zhao

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos e WEIGUANG, Liu e LIANG, Zhao. An optimized modularity-based high level classification model. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Colliri, T. S., Weiguang, L., & Liang, Z. (2020). An optimized modularity-based high level classification model. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9206755

    • NLM

      Colliri TS, Weiguang L, Liang Z. An optimized modularity-based high level classification model [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755

    • Vancouver

      Colliri TS, Weiguang L, Liang Z. An optimized modularity-based high level classification model [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755

  • Artigo de jornal-dep/entr

    Quarentena e uso de máscara reduziram em 15% o contágio da COVID-19 em SP no início da epidemia. [Depoimento a Elton Alisson] (2020)

    Liang, Zhao

    Fonte: Agência FAPESP. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: COVID-19, SURTOS DE DOENÇAS, QUARENTENA, EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIANG, Zhao. Quarentena e uso de máscara reduziram em 15% o contágio da COVID-19 em SP no início da epidemia. [Depoimento a Elton Alisson]. Agência FAPESP. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/quarentena-e-uso-de-mascara-reduziram-em-15-o-contagio-da-covid-19-em-sp-no-inicio-da-epidemia/33549/. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2020

    • APA

      Liang, Z. (2020). Quarentena e uso de máscara reduziram em 15% o contágio da COVID-19 em SP no início da epidemia. [Depoimento a Elton Alisson]. Agência FAPESP. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/quarentena-e-uso-de-mascara-reduziram-em-15-o-contagio-da-covid-19-em-sp-no-inicio-da-epidemia/33549/

    • NLM

      Liang Z. Quarentena e uso de máscara reduziram em 15% o contágio da COVID-19 em SP no início da epidemia. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. Agência FAPESP. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/quarentena-e-uso-de-mascara-reduziram-em-15-o-contagio-da-covid-19-em-sp-no-inicio-da-epidemia/33549/

    • Vancouver

      Liang Z. Quarentena e uso de máscara reduziram em 15% o contágio da COVID-19 em SP no início da epidemia. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. Agência FAPESP. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/quarentena-e-uso-de-mascara-reduziram-em-15-o-contagio-da-covid-19-em-sp-no-inicio-da-epidemia/33549/

  • Artigo de periodico

    A tourist walk approach for internal and external outlier detection (2020)

    Rodrigues, Rafael Delalibera ; Liang, Zhao ; Zheng, Qiusheng; Zhang, Junbao

    Fonte: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: TURISMO, MEMÓRIA (ELETRÔNICA DIGITAL), ATRATORES

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RODRIGUES, Rafael Delalibera et al. A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, v. 393, p. 203-213, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Rodrigues, R. D., Liang, Z., Zheng, Q., & Zhang, J. (2020). A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, 393, 203-213. doi:10.1016/j.neucom.2018.10.113

    • NLM

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113

    • Vancouver

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113

  • Trabalho de evento

    Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks (2020)

    Cotacallapa, Moshe; Berton, Lilian; Ferreira, Leonardo N.; Quiles, Marcos Gonçalves; Liang, Zhao; Macau, Elbert E. N.; Vega-Oliveros, Didier Augusto

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: MENSAGEM, CHAT, CRIPTOLOGIA, PRIVACIDADE, FRAMEWORKS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COTACALLAPA, Moshe et al. Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks. 2020, Anais.. Los Alamitos: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207174. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Cotacallapa, M., Berton, L., Ferreira, L. N., Quiles, M. G., Liang, Z., Macau, E. E. N., & Vega-Oliveros, D. A. (2020). Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks. In Proceedings. Los Alamitos: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9207174

    • NLM

      Cotacallapa M, Berton L, Ferreira LN, Quiles MG, Liang Z, Macau EEN, Vega-Oliveros DA. Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207174

    • Vancouver

      Cotacallapa M, Berton L, Ferreira LN, Quiles MG, Liang Z, Macau EEN, Vega-Oliveros DA. Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207174

  • Trabalho de evento

    A new network-base high-level data classification methodology (Quipus) by modeling attribute-attribute interactions (2020)

    Zuñiga, Esteban Wilfredo Vilca ; Liang, Zhao

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference of Digital Transformation and Innovation Technology - Incodtrin. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: MATEMÁTICA APLICADA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZUÑIGA, Esteban Wilfredo Vilca e LIANG, Zhao. A new network-base high-level data classification methodology (Quipus) by modeling attribute-attribute interactions. 2020, Anais.. Manchester: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/344411081_A_new_network-base_high-level_data_classification_methodology_Quipus_by_modeling_attribute-attribute_interactions. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Zuñiga, E. W. V., & Liang, Z. (2020). A new network-base high-level data classification methodology (Quipus) by modeling attribute-attribute interactions. In Proceedings. Manchester: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/344411081_A_new_network-base_high-level_data_classification_methodology_Quipus_by_modeling_attribute-attribute_interactions

    • NLM

      Zuñiga EWV, Liang Z. A new network-base high-level data classification methodology (Quipus) by modeling attribute-attribute interactions [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.researchgate.net/publication/344411081_A_new_network-base_high-level_data_classification_methodology_Quipus_by_modeling_attribute-attribute_interactions

    • Vancouver

      Zuñiga EWV, Liang Z. A new network-base high-level data classification methodology (Quipus) by modeling attribute-attribute interactions [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.researchgate.net/publication/344411081_A_new_network-base_high-level_data_classification_methodology_Quipus_by_modeling_attribute-attribute_interactions

  • Artigo de periodico

    Temporal network pattern identification by community modelling (2020)

    Gao, Xubo; Zheng, Qiusheng; Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao

    Fonte: Scientific Reports. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GAO, Xubo et al. Temporal network pattern identification by community modelling. Scientific Reports, v. 10, p. 1-12, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-019-57123-1. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Gao, X., Zheng, Q., Vega-Oliveros, D. A., Anghinoni, L., & Liang, Z. (2020). Temporal network pattern identification by community modelling. Scientific Reports, 10, 1-12. doi:10.1038/s41598-019-57123-1

    • NLM

      Gao X, Zheng Q, Vega-Oliveros DA, Anghinoni L, Liang Z. Temporal network pattern identification by community modelling [Internet]. Scientific Reports. 2020 ; 10 1-12.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-57123-1

    • Vancouver

      Gao X, Zheng Q, Vega-Oliveros DA, Anghinoni L, Liang Z. Temporal network pattern identification by community modelling [Internet]. Scientific Reports. 2020 ; 10 1-12.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-57123-1

  • Artigo de periodico

    Spatiotemporal data analysis with chronological networks (2020)

    Ferreira, Leonardo N.; Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Cotacallapa, Moshé; Cardoso, Manoel F.; Quiles, Marcos G.; Macau, Elbert E. N.; Liang, Zhao

    Fonte: Nature Communications. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: VALORES ATÍPICOS, ANÁLISE MULTIVARIADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERREIRA, Leonardo N. et al. Spatiotemporal data analysis with chronological networks. Nature Communications, v. 11, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-020-17634-2. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Ferreira, L. N., Vega-Oliveros, D. A., Cotacallapa, M., Cardoso, M. F., Quiles, M. G., Macau, E. E. N., & Liang, Z. (2020). Spatiotemporal data analysis with chronological networks. Nature Communications, 11. doi:10.1038/s41467-020-17634-2

    • NLM

      Ferreira LN, Vega-Oliveros DA, Cotacallapa M, Cardoso MF, Quiles MG, Macau EEN, Liang Z. Spatiotemporal data analysis with chronological networks [Internet]. Nature Communications. 2020 ; 11[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-020-17634-2

    • Vancouver

      Ferreira LN, Vega-Oliveros DA, Cotacallapa M, Cardoso MF, Quiles MG, Macau EEN, Liang Z. Spatiotemporal data analysis with chronological networks [Internet]. Nature Communications. 2020 ; 11[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-020-17634-2

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Particle competition for unbalanced community detection in complex networks (2020)

    Martins, Luan Vinicius Carvalho; Liang, Zhao

    Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assunto: REDES COMPLEXAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius Carvalho e LIANG, Zhao. Particle competition for unbalanced community detection in complex networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_22. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2020

    • APA

      Martins, L. V. C., & Liang, Z. (2020). Particle competition for unbalanced community detection in complex networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_22

    • NLM

      Martins LVC, Liang Z. Particle competition for unbalanced community detection in complex networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 322-336.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_22

    • Vancouver

      Martins LVC, Liang Z. Particle competition for unbalanced community detection in complex networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 322-336.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_22

  • Trabalho de evento

    Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering (2020)

    Oliveira Junior, Laercio de; Stelzer, Florian; Liang, Zhao

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    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 echo state networks for signal observation and frequency filtering. 2020, Anais.. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2020). Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering. In Proceedings. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.5753/kdmile.2020.11955

    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955

    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955

  • Artigo de periodico-dep/entr

    Quarentena e máscara reduziram contágio de Covid-19 em São Paulo e Brasília. [Depoimento a Elton Alisson] (2020)

    Liang, Zhao

    Fonte: Revista Galileu. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: COVID-19, SURTOS DE DOENÇAS, QUARENTENA, EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIANG, Zhao. Quarentena e máscara reduziram contágio de Covid-19 em São Paulo e Brasília. [Depoimento a Elton Alisson]. Revista Galileu. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Saude/noticia/2020/07/quarentena-e-mascara-reduziram-contagio-de-covid-19-em-sao-paulo-e-brasilia.html. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2020

    • APA

      Liang, Z. (2020). Quarentena e máscara reduziram contágio de Covid-19 em São Paulo e Brasília. [Depoimento a Elton Alisson]. Revista Galileu. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Saude/noticia/2020/07/quarentena-e-mascara-reduziram-contagio-de-covid-19-em-sao-paulo-e-brasilia.html

    • NLM

      Liang Z. Quarentena e máscara reduziram contágio de Covid-19 em São Paulo e Brasília. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. Revista Galileu. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Saude/noticia/2020/07/quarentena-e-mascara-reduziram-contagio-de-covid-19-em-sao-paulo-e-brasilia.html

    • Vancouver

      Liang Z. Quarentena e máscara reduziram contágio de Covid-19 em São Paulo e Brasília. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. Revista Galileu. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Saude/noticia/2020/07/quarentena-e-mascara-reduziram-contagio-de-covid-19-em-sao-paulo-e-brasilia.html

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise de imagens de radiografia de pacientes com COVID-19 utilizando técnica de classificação de alto nível baseada em redes complexas (2020)

    Pereira, Everson José de Freitas; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: COVID-19, REDES COMPLEXAS, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RAIOS X, TÓRAX

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Everson José de Freitas. Análise de imagens de radiografia de pacientes com COVID-19 utilizando técnica de classificação de alto nível baseada em redes complexas. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-18112020-094205/. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Pereira, E. J. de F. (2020). Análise de imagens de radiografia de pacientes com COVID-19 utilizando técnica de classificação de alto nível baseada em redes complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-18112020-094205/

    • NLM

      Pereira EJ de F. Análise de imagens de radiografia de pacientes com COVID-19 utilizando técnica de classificação de alto nível baseada em redes complexas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-18112020-094205/

    • Vancouver

      Pereira EJ de F. Análise de imagens de radiografia de pacientes com COVID-19 utilizando técnica de classificação de alto nível baseada em redes complexas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-18112020-094205/

  • Trabalho de evento

    A network-based high-level data classification algorithm using betweenness centrality (2020)

    Zuñiga, Esteban Wilfredo Vilca ; Liang, Zhao

    Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: MATEMÁTICA APLICADA, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZUÑIGA, Esteban Wilfredo Vilca e LIANG, Zhao. A network-based high-level data classification algorithm using betweenness centrality. 2020, Anais.. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12128. Acesso em: 01 jun. 2024.

    • APA

      Zuñiga, E. W. V., & Liang, Z. (2020). A network-based high-level data classification algorithm using betweenness centrality. In Anais. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.5753/eniac.2020.12128

    • NLM

      Zuñiga EWV, Liang Z. A network-based high-level data classification algorithm using betweenness centrality [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12128

    • Vancouver

      Zuñiga EWV, Liang Z. A network-based high-level data classification algorithm using betweenness centrality [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12128

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network (2020)

    Colliri, Tiago Santos ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; Liang, Zhao

    Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Assuntos: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, COVID-19, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo e LIANG, Zhao. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2020

    • APA

      Colliri, T. S., Delbem, A. C. B., & Liang, Z. (2020). Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_27

    • NLM

      Colliri TS, Delbem ACB, Liang Z. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 397-411.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27

    • Vancouver

      Colliri TS, Delbem ACB, Liang Z. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 397-411.[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27

21 - 40 (111 registros)

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