Filtros : "Nonato, Luis Gustavo" "ARTIGO DE PERIODICO" Limpar

Filtros



Refine with date range


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

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489
    • Vancouver

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489
  • Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, VISUALIZAÇÃO, SISTEMA JUDICIÁRIO

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

      DOMINGUES, Lucas Emanuel Resck et al. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. 6, p. 3105-3120, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450
    • Vancouver

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450
  • Source: Brazilian Journal of Analytical Chemistry. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOCOMBUSTÍVEIS, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      LUNA, Aderval Severino et al. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data. Brazilian Journal of Analytical Chemistry, v. 10, n. 39, p. 52-69, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022
    • Vancouver

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022
  • Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

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

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
  • Source: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SEMÂNTICA

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

      FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e NONATO, Luis Gustavo e UEYAMA, Jó. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, v. 81, p. 40231-40251, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
    • Vancouver

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
  • Source: IEEE Computer Graphics and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: CLUSTERS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      YUAN, Jun et al. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 42, n. 6, p. 24-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727
    • Vancouver

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727
  • Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

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

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

      CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, v. 10, p. 117681-117706, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335
    • Vancouver

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335
  • Source: Computers & Graphics. Unidade: ICMC

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

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

      POCCO, Ximena et al. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT. Computers & Graphics, v. 103, p. 140-152, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

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

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005
    • Vancouver

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005
  • Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidades: IEA, FFLCH, ICMC

    Subjects: CRIMINALIDADE, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ESPAÇO URBANO

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

      GARCIA-ZANABRIA, Germain et al. CriPAV: street-level crime patterns analysis and visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 28, n. 12, p. 4000-4015, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2021.3111146. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Garcia-Zanabria, G., Raimundo, M. M. M., Poco, J., Nery, M. B., Silva, C. T., Adorno, S., & Nonato, L. G. (2022). CriPAV: street-level crime patterns analysis and visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 28( 12), 4000-4015. doi:10.1109/TVCG.2021.3111146
    • NLM

      Garcia-Zanabria G, Raimundo MMM, Poco J, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CriPAV: street-level crime patterns analysis and visualization [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2022 ; 28( 12): 4000-4015.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2021.3111146
    • Vancouver

      Garcia-Zanabria G, Raimundo MMM, Poco J, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CriPAV: street-level crime patterns analysis and visualization [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2022 ; 28( 12): 4000-4015.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2021.3111146
  • Source: EURO Journal on Computational Optimization. Unidades: ICMC, IME

    Subjects: COVID-19, OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA, REDES COMPLEXAS

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

      NONATO, Luis Gustavo et al. Robot dance: a mathematical optimization platform for intervention against COVID-19 in a complex network. EURO Journal on Computational Optimization, v. 10, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ejco.2022.100025. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Nonato, L. G., Peixoto, P. da S., Silva, T. P. da, Sagastizábal, C., & Silva, P. J. S. (2022). Robot dance: a mathematical optimization platform for intervention against COVID-19 in a complex network. EURO Journal on Computational Optimization, 10, 1-13. doi:10.1016/j.ejco.2022.100025
    • NLM

      Nonato LG, Peixoto P da S, Silva TP da, Sagastizábal C, Silva PJS. Robot dance: a mathematical optimization platform for intervention against COVID-19 in a complex network [Internet]. EURO Journal on Computational Optimization. 2022 ; 10 1-13.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ejco.2022.100025
    • Vancouver

      Nonato LG, Peixoto P da S, Silva TP da, Sagastizábal C, Silva PJS. Robot dance: a mathematical optimization platform for intervention against COVID-19 in a complex network [Internet]. EURO Journal on Computational Optimization. 2022 ; 10 1-13.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ejco.2022.100025
  • Source: Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. Unidade: ICMC

    Subjects: VACINAS, COVID-19, TOMADA DE DECISÃO, TEMPO DE REAÇÃO

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

      SILVA, Paulo J. S. et al. Optimized delay of the second COVID-19 vaccine dose reduces ICU admissions. Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, v. 118, n. 35, p. 1-6, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1073/pnas.2104640118. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Silva, P. J. S., Sagastizábal, C., Nonato, L. G., Struchiner, C. J., & Silva, T. P. da. (2021). Optimized delay of the second COVID-19 vaccine dose reduces ICU admissions. Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 118( 35), 1-6. doi:10.1073/pnas.2104640118
    • NLM

      Silva PJS, Sagastizábal C, Nonato LG, Struchiner CJ, Silva TP da. Optimized delay of the second COVID-19 vaccine dose reduces ICU admissions [Internet]. Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. 2021 ; 118( 35): 1-6.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1073/pnas.2104640118
    • Vancouver

      Silva PJS, Sagastizábal C, Nonato LG, Struchiner CJ, Silva TP da. Optimized delay of the second COVID-19 vaccine dose reduces ICU admissions [Internet]. Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS. 2021 ; 118( 35): 1-6.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1073/pnas.2104640118
  • Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS

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

      NONATO, Luis Gustavo e CARMO, Fabiano Petronetto do e SILVA, Claudio. GLoG: Laplacian of Gaussian for spatial pattern detection in spatio-temporal data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 8, p. 3481-3492, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.2978847. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Nonato, L. G., Carmo, F. P. do, & Silva, C. (2021). GLoG: Laplacian of Gaussian for spatial pattern detection in spatio-temporal data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 8), 3481-3492. doi:10.1109/TVCG.2020.2978847
    • NLM

      Nonato LG, Carmo FP do, Silva C. GLoG: Laplacian of Gaussian for spatial pattern detection in spatio-temporal data [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 8): 3481-3492.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.2978847
    • Vancouver

      Nonato LG, Carmo FP do, Silva C. GLoG: Laplacian of Gaussian for spatial pattern detection in spatio-temporal data [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 8): 3481-3492.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.2978847
  • Source: Sensors. Unidade: ICMC

    Subjects: TEORIA DOS CONJUNTOS, VISUALIZAÇÃO, ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL

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

      CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks. Sensors, v. 21, p. 1-22, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21134482. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Contreras, R. C., Parnandi, A., Coelho, B. G., Silva, C., Schambra, H., & Nonato, L. G. (2021). NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks. Sensors, 21, 1-22. doi:10.3390/s21134482
    • NLM

      Contreras RC, Parnandi A, Coelho BG, Silva C, Schambra H, Nonato LG. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-22.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134482
    • Vancouver

      Contreras RC, Parnandi A, Coelho BG, Silva C, Schambra H, Nonato LG. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-22.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134482
  • Source: Sensors. Unidade: ICMC

    Subjects: ENCHENTES URBANAS, REDES NEURAIS, INTERNET DAS COISAS

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

      FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo et al. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection. Sensors, v. 21, n. 22, p. 1-18, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21227506. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., Ranieri, C. M., & Ueyama, J. (2021). Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection. Sensors, 21( 22), 1-18. doi:10.3390/s21227506
    • NLM

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ranieri CM, Ueyama J. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 22): 1-18.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21227506
    • Vancouver

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ranieri CM, Ueyama J. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 22): 1-18.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21227506
  • Source: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, OPERADORES, BENCHMARKS

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

      CASACA, Wallace Correa de Oliveira et al. Laplacian coordinates: theory and methods for seeded image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 48, n. 8, p. 2665-2681, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2974475. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Casaca, W. C. de O., Gois, J. P., Batagelo, H., Taubin, G., & Nonato, L. G. (2021). Laplacian coordinates: theory and methods for seeded image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 48( 8), 2665-2681. doi:10.1109/TPAMI.2020.2974475
    • NLM

      Casaca WC de O, Gois JP, Batagelo H, Taubin G, Nonato LG. Laplacian coordinates: theory and methods for seeded image segmentation [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2021 ; 48( 8): 2665-2681.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2974475
    • Vancouver

      Casaca WC de O, Gois JP, Batagelo H, Taubin G, Nonato LG. Laplacian coordinates: theory and methods for seeded image segmentation [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2021 ; 48( 8): 2665-2681.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2974475
  • Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: CRIMINALIDADE, ESPAÇO URBANO, APLICAÇÃO DA LEI

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

      ZANABRIA, Germain Garcia et al. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 4, p. 2313-2328, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Zanabria, G. G., Silveira, J. A., Poco, J., Paiva Neto, A., Nery, M. B., Silva, C. T., et al. (2021). CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 4), 2313-2328. doi:10.1109/TVCG.2019.2947515
    • NLM

      Zanabria GG, Silveira JA, Poco J, Paiva Neto A, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 4): 2313-2328.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515
    • Vancouver

      Zanabria GG, Silveira JA, Poco J, Paiva Neto A, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 4): 2313-2328.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515
  • Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: TOPOLOGIA, ANÁLISE DE DADOS, PROJEÇÃO

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

      DORAISWAMY, Harish et al. TopoMap: a 0-dimensional homology preserving projection of high-dimensional data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 2, p. 561-571, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.3030441. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Doraiswamy, H., Tierny, J., Silva, P. J. S., Nonato, L. G., & Silva, C. (2021). TopoMap: a 0-dimensional homology preserving projection of high-dimensional data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 2), 561-571. doi:10.1109/TVCG.2020.3030441
    • NLM

      Doraiswamy H, Tierny J, Silva PJS, Nonato LG, Silva C. TopoMap: a 0-dimensional homology preserving projection of high-dimensional data [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 2): 561-571.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.3030441
    • Vancouver

      Doraiswamy H, Tierny J, Silva PJS, Nonato LG, Silva C. TopoMap: a 0-dimensional homology preserving projection of high-dimensional data [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 2): 561-571.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2020.3030441
  • Source: Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. Unidade: ICMC

    Subjects: PLEXO BRAQUIAL, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS

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

      LIN, Jasmine J et al. Motion analytics of trapezius muscle activity in an 18-year-old female with extended upper brachial plexus birth palsy. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury, v. 16, n. 1, p. e51-e55, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1055/s-0041-1731748. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Lin, J. J., Chan, G. Y. -Y., Silva, C. T., Nonato, L. G., Raghavan, P., McGrath, A., & Chu, A. (2021). Motion analytics of trapezius muscle activity in an 18-year-old female with extended upper brachial plexus birth palsy. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury, 16( 1), e51-e55. doi:10.1055/s-0041-1731748
    • NLM

      Lin JJ, Chan GY-Y, Silva CT, Nonato LG, Raghavan P, McGrath A, Chu A. Motion analytics of trapezius muscle activity in an 18-year-old female with extended upper brachial plexus birth palsy [Internet]. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. 2021 ; 16( 1): e51-e55.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1055/s-0041-1731748
    • Vancouver

      Lin JJ, Chan GY-Y, Silva CT, Nonato LG, Raghavan P, McGrath A, Chu A. Motion analytics of trapezius muscle activity in an 18-year-old female with extended upper brachial plexus birth palsy [Internet]. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. 2021 ; 16( 1): e51-e55.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1055/s-0041-1731748
  • Source: PLOS ONE. Unidade: ICMC

    Subjects: MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, MODELOS MATEMÁTICOS, COVID-19, PANDEMIAS

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

      SILVA, Paulo J. S. et al. Smart testing and critical care bed sharing for COVID-19 control. PLOS ONE, v. 16, n. 10, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257235. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Silva, P. J. S., Silva, T. P. da, Sagastizábal, C., Nonato, L. G., Cordova, M. M., & Struchiner, C. J. (2021). Smart testing and critical care bed sharing for COVID-19 control. PLOS ONE, 16( 10), 1-17. doi:10.1371/journal.pone.0257235
    • NLM

      Silva PJS, Silva TP da, Sagastizábal C, Nonato LG, Cordova MM, Struchiner CJ. Smart testing and critical care bed sharing for COVID-19 control [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 10): 1-17.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257235
    • Vancouver

      Silva PJS, Silva TP da, Sagastizábal C, Nonato LG, Cordova MM, Struchiner CJ. Smart testing and critical care bed sharing for COVID-19 control [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 10): 1-17.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257235
  • Source: Atmospheric Pollution Research. Unidades: ICMC, EESC

    Subjects: POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO

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

      ALEXANDRINA, Eduardo Carlos et al. Analysis and visualization of multidimensional time series: particulate matter (PM10) from São Carlos-SP (Brazil). Atmospheric Pollution Research, v. 10, n. 4, p. 1299-1311, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.03.001. Acesso em: 05 maio 2024.
    • APA

      Alexandrina, E. C., Ortigossa, E. S., Lui, E. S., Gonçalves, J. A. S., Corrêa, N. A., Nonato, L. G., & Aguiar, M. L. (2019). Analysis and visualization of multidimensional time series: particulate matter (PM10) from São Carlos-SP (Brazil). Atmospheric Pollution Research, 10( 4), 1299-1311. doi:10.1016/j.apr.2019.03.001
    • NLM

      Alexandrina EC, Ortigossa ES, Lui ES, Gonçalves JAS, Corrêa NA, Nonato LG, Aguiar ML. Analysis and visualization of multidimensional time series: particulate matter (PM10) from São Carlos-SP (Brazil) [Internet]. Atmospheric Pollution Research. 2019 ; 10( 4): 1299-1311.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.03.001
    • Vancouver

      Alexandrina EC, Ortigossa ES, Lui ES, Gonçalves JAS, Corrêa NA, Nonato LG, Aguiar ML. Analysis and visualization of multidimensional time series: particulate matter (PM10) from São Carlos-SP (Brazil) [Internet]. Atmospheric Pollution Research. 2019 ; 10( 4): 1299-1311.[citado 2024 maio 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.03.001

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024