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  • Artigo de periodico

    High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification (2025)

    Shangguan, Yiran; Yang, Dong; Liang, Zhao ; Rao, Lei; Liao, Xiaojun

    Source: Bioresource Technology. Unidade: FFCLRP

    Subjects: DORMÊNCIA (BIOLOGIA), BACTÉRIAS, METABOLISMO, ÁCIDOS, FERMENTAÇÃO ÁCIDA, ALIMENTOS

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    • ABNT

      SHANGGUAN, Yiran et al. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification. Bioresource Technology, v. 422, p. 1-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Shangguan, Y., Yang, D., Liang, Z., Rao, L., & Liao, X. (2025). High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification. Bioresource Technology, 422, 1-10. doi:10.1016/j.biortech.2025.132221

    • NLM

      Shangguan Y, Yang D, Liang Z, Rao L, Liao X. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification [Internet]. Bioresource Technology. 2025 ; 422 1-10.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221

    • Vancouver

      Shangguan Y, Yang D, Liang Z, Rao L, Liao X. High-pressure-induced viable but non-culturable lactic acid bacteria inhibit its post-acidification [Internet]. Bioresource Technology. 2025 ; 422 1-10.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132221

  • Tese (Doutorado)

    An interpretable graph neural network for histological image analysis (2025)

    Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel Tojal da (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO DA SITUAÇÃO DE SAÚDE, NEOPLASIAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho. An interpretable graph neural network for histological image analysis. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082025-101431/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Martins, L. V. de C. (2025). An interpretable graph neural network for histological image analysis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082025-101431/

    • NLM

      Martins LV de C. An interpretable graph neural network for histological image analysis [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082025-101431/

    • Vancouver

      Martins LV de C. An interpretable graph neural network for histological image analysis [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082025-101431/

  • Tese (Doutorado)

    Maturação estrutural de redes neurais e a percepção do tempo subjetivo: uma abordagem computacional baseada em liquid state machines (2025)

    Rodrigues, Rafael Delalibera ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ENVELHECIMENTO, PERCEPÇÃO DE TEMPO, CÉREBRO, COGNIÇÃO, PROCESSOS COGNITIVOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RODRIGUES, Rafael Delalibera. Maturação estrutural de redes neurais e a percepção do tempo subjetivo: uma abordagem computacional baseada em liquid state machines. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102025-175456/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Rodrigues, R. D. (2025). Maturação estrutural de redes neurais e a percepção do tempo subjetivo: uma abordagem computacional baseada em liquid state machines (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102025-175456/

    • NLM

      Rodrigues RD. Maturação estrutural de redes neurais e a percepção do tempo subjetivo: uma abordagem computacional baseada em liquid state machines [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102025-175456/

    • Vancouver

      Rodrigues RD. Maturação estrutural de redes neurais e a percepção do tempo subjetivo: uma abordagem computacional baseada em liquid state machines [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102025-175456/

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks (2025)

    Nascimento Junior, Odelmo O.; Assis, Dhara L. C.; Destro Filho, João Batista; Liang, Zhao ; Carneiro, Murillo Guimarães

    Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDE NERVOSA, COMA, ELETROENCEFALOGRAFIA, MONITORAMENTO, CÉREBRO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NASCIMENTO JUNIOR, Odelmo O. et al. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16. Acesso em: 01 dez. 2025. , 2025

    • APA

      Nascimento Junior, O. O., Assis, D. L. C., Destro Filho, J. B., Liang, Z., & Carneiro, M. G. (2025). Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_16

    • NLM

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16

    • Vancouver

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16

  • 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

    Source: IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, REDES COMPLEXAS

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

    • 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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655

  • Artigo de periodico

    Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase (2024)

    Tian, Xuezhi; Lv, Yunhao; Liang, Zhao ; Wang, Yongtao; Liao, Xiaojun

    Source: Food Chemistry. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ESTERILIZAÇÃO DE ALIMENTOS, POLIFENÓIS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      TIAN, Xuezhi et al. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, v. 457, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Tian, X., Lv, Y., Liang, Z., Wang, Y., & Liao, X. (2024). Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, 457, 1-10. doi:10.1016/j.foodchem.2024.140118

    • NLM

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118

    • Vancouver

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118

  • Trabalho de evento

    High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy (2024)

    Lima Filho, Ricardo B; Fernandes, Janayna M; Ji, Donghong; Liang, Zhao ; Sabino-Silva, Robinson; Carneiro, Murillo G

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP

    Subjects: NEOPLASIAS BUCAIS, REDES COMPLEXAS, SÉRIES DE FOURIER, BIOMARCADORES

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    • ABNT

      LIMA FILHO, Ricardo B et al. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Lima Filho, R. B., Fernandes, J. M., Ji, D., Liang, Z., Sabino-Silva, R., & Carneiro, M. G. (2024). High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

    • NLM

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

    • Vancouver

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

  • Artigo de periodico

    A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation (2024)

    Xu, Jinge; Peng, Sijia; Xiong, Yandi; Zheng, Zhuoqi; Liu, Meng; Xu, Jiayue; Chen, Wei; Liu, Mengsong; Kong, Jiaqi; Wang, Chenyu; Wang, Yongtao; Rao, Lei; Liang, Zhao ; Liao, Xiaojun

    Source: Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. Unidade: FFCLRP

    Subjects: BACTÉRIAS, ALIMENTOS FERMENTADOS, MICROBIOLOGIA DE ALIMENTOS, LEGUMES, LEVEDURAS

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

    • ABNT

      XU, Jinge et al. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, v. 23, n. 3, p. 1-38, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Xu, J., Peng, S., Xiong, Y., Zheng, Z., Liu, M., Xu, J., et al. (2024). A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 23( 3), 1-38. doi:10.1111/1541-4337.13362

    • NLM

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362

    • Vancouver

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362

  • Trabalho de evento

    Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map (2024)

    Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Donghong, Ji; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

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

    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

    • NLM

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

    • Vancouver

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

  • Dissertação (Mestrado)

    Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (2024)

    Augusto, Patricia Bruniero Franciscato ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: TRANSTORNOS DE APRENDIZAGEM, MATEMÁTICA, PSICOMETRIA, SIMULAÇÃO

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

    • ABNT

      AUGUSTO, Patricia Bruniero Franciscato. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Augusto, P. B. F. (2024). Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

    • NLM

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

    • Vancouver

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

  • Artigo de periodico

    Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks (2024)

    Wu, Kai; Tang, Ming; Liu, Zonghua; Ren, Han; Liang, Zhao

    Source: Chaos, Solitons & Fractals. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)

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

    • ABNT

      WU, Kai et al. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, v. 182, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Wu, K., Tang, M., Liu, Z., Ren, H., & Liang, Z. (2024). Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, 182, 1-12. doi:10.1016/j.chaos.2024.114801

    • NLM

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801

    • Vancouver

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801

  • Artigo de periodico

    TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition (2024)

    Liu, Jiang; Fei, Hao; Li, Fei; Li, Jingye; Li, Bobo; Liang, Zhao ; Teng, Chong; Ji, Donghong

    Source: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, LINGUAGEM DE MÁQUINA

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

    • ABNT

      LIU, Jiang et al. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 36, n. 11, p. 6397-6409, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Liu, J., Fei, H., Li, F., Li, J., Li, B., Liang, Z., et al. (2024). TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36( 11), 6397-6409. doi:10.1109/TKDE.2024.3389650

    • NLM

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650

    • Vancouver

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650

  • Trabalho de evento

    TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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

    • 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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

  • Trabalho de evento

    Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization (2023)

    Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • 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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004

  • 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

    Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PATOLOGIA CLÍNICA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

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

    • 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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038

  • Tese (Doutorado)

    Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • NLM

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • Vancouver

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

  • Tese (Doutorado)

    A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (2023)

    Arroyo, Diana Carolina Roca ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR

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

    • ABNT

      ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

    • NLM

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

    • Vancouver

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

  • 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

    Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA

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

    • 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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823

  • Tese (Doutorado)

    Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (2023)

    Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COLÔNIAS DE FORMIGAS, ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19

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

    • ABNT

      SAIRE, Josimar Edinson Chire. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Saire, J. E. C. (2023). Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

    • NLM

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

    • Vancouver

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

  • 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

    Source: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 01 dez. 2025.

    • 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912

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