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Trabalho de evento-anais periodico
Semi-periodic activation for time series classification (2025)
Medeiros, José Gilberto Barbosa de; Mitri, André Guarnier de ; Silva, Diego Furtado
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
MEDEIROS, José Gilberto Barbosa de e MITRI, André Guarnier de e SILVA, Diego Furtado. Semi-periodic activation for time series classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6. Acesso em: 08 out. 2025. , 2025
APA
Medeiros, J. G. B. de, Mitri, A. G. de, & Silva, D. F. (2025). Semi-periodic activation for time series classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_6
NLM
Medeiros JGB de, Mitri AG de, Silva DF. Semi-periodic activation for time series classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 76-90.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6
Vancouver
Medeiros JGB de, Mitri AG de, Silva DF. Semi-periodic activation for time series classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 76-90.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6
Trabalho de evento-anais periodico
Tackling low-resource ECG classification with self-supervised learning (2025)
Silva, Rafael da Costa ; Silva, Diego Furtado
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, ELETROCARDIOGRAFIA, DOENÇAS CARDIOVASCULARES
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ABNT
SILVA, Rafael da Costa e SILVA, Diego Furtado. Tackling low-resource ECG classification with self-supervised learning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_17. Acesso em: 08 out. 2025. , 2025
APA
Silva, R. da C., & Silva, D. F. (2025). Tackling low-resource ECG classification with self-supervised learning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_17
NLM
Silva R da C, Silva DF. Tackling low-resource ECG classification with self-supervised learning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 238-252.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_17
Vancouver
Silva R da C, Silva DF. Tackling low-resource ECG classification with self-supervised learning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 238-252.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_17
Trabalho de evento
Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles (2025)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Vilas Boas, Gabriele Souza; Lobato, Fábio Manoel França ; Silva, Diego Furtado ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Extended Semantic Web Conference - ESWC. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÁRMACOS, PRODUTOS NATURAIS
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ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles. 2025, Anais.. Aachen: CEUR-WS, 2025. Disponível em: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Gôlo, M. P. S., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Vilas Boas, G. S., Lobato, F. M. F., Silva, D. F., & Marcacini, R. M. (2025). Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles. In Proceedings. Aachen: CEUR-WS. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
NLM
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Vilas Boas GS, Lobato FMF, Silva DF, Marcacini RM. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
Vancouver
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Vilas Boas GS, Lobato FMF, Silva DF, Marcacini RM. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
Artigo de periodico
One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication (2025)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Silva, Diego Furtado ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication. Information Sciences, v. 708, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Gôlo, M. P. S., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Silva, D. F., & Marcacini, R. M. (2025). One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication. Information Sciences, 708, 1-17. doi:10.1016/j.ins.2025.122060
NLM
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Silva DF, Marcacini RM. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 708 1-17.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060
Vancouver
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Silva DF, Marcacini RM. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 708 1-17.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060
Artigo de periodico
Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks (2024)
Silva, Angelo Cesar Mendes da ; Silva, Diego Furtado ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MÚSICA
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ABNT
SILVA, Angelo Cesar Mendes da e SILVA, Diego Furtado e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, v. 32, p. 3717-3729, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TASLP.2024.3437170. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, A. C. M. da, Silva, D. F., & Marcacini, R. M. (2024). Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 32, 3717-3729. doi:10.1109/TASLP.2024.3437170
NLM
Silva ACM da, Silva DF, Marcacini RM. Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2024 ; 32 3717-3729.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TASLP.2024.3437170
Vancouver
Silva ACM da, Silva DF, Marcacini RM. Artist similarity based on heterogeneous graph neural networks [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2024 ; 32 3717-3729.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TASLP.2024.3437170
Artigo de periodico
Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression (2024)
Guijo-Rubio, David ; Middlehurst, Matthew ; Arcencio, Guilherme ; Silva, Diego Furtado ; Bagnall, Anthony
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUIJO-RUBIO, David et al. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, n. 4, p. 2141-2185, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Guijo-Rubio, D., Middlehurst, M., Arcencio, G., Silva, D. F., & Bagnall, A. (2024). Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression. Data Mining and Knowledge Discovery, 38( 4), 2141-2185. doi:10.1007/s10618-024-01027-w
NLM
Guijo-Rubio D, Middlehurst M, Arcencio G, Silva DF, Bagnall A. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38( 4): 2141-2185.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w
Vancouver
Guijo-Rubio D, Middlehurst M, Arcencio G, Silva DF, Bagnall A. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38( 4): 2141-2185.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w
Trabalho de evento
Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde (2023)
Silva, Diego Furtado ; Arcencio, Guilherme Gomes ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Silva, Yuri Gabriel Aragão da
Fonte: Livro de minicursos. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Diego Furtado et al. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, D. F., Arcencio, G. G., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Souza, V. M. A. de, & Silva, Y. G. A. da. (2023). Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde. In Livro de minicursos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbc.12346.2.2
NLM
Silva DF, Arcencio GG, Medeiros Júnior JGB de, Souza VMA de, Silva YGA da. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde [Internet]. Livro de minicursos. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2
Vancouver
Silva DF, Arcencio GG, Medeiros Júnior JGB de, Souza VMA de, Silva YGA da. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde [Internet]. Livro de minicursos. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2
Trabalho de evento
Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data (2023)
Silva, Diego Furtado ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de; Domingues, Lucas Vinícius ; Mazzu-Nascimento, Thiago
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, HEMOGLOBINAS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Diego Furtado et al. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silva, D. F., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Domingues, L. V., & Mazzu-Nascimento, T. (2023). Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00195
NLM
Silva DF, Medeiros Júnior JGB de, Domingues LV, Mazzu-Nascimento T. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195
Vancouver
Silva DF, Medeiros Júnior JGB de, Domingues LV, Mazzu-Nascimento T. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195

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