Menu

Filtros : "Nonato, Luis Gustavo" Limpar

Filtros

Refine with date range

1 - 20 (276 records)

  • Artigo de periodico

    A street corner-level methodology to analyze the influence of points of interest on urban crime (2025)

    Silva, Débora Barbosa Leite ; Vieira, Thales ; Costa, Evandro de Barros ; Paiva, Afonso ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Socio-Economic Planning Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: CRIMINALIDADE, ESPAÇO URBANO, ANÁLISE DE DADOS, PREDIÇÃO

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

    • ABNT

      SILVA, Débora Barbosa Leite et al. A street corner-level methodology to analyze the influence of points of interest on urban crime. Socio-Economic Planning Sciences, v. 102, p. 1-14, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.seps.2025.102297. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Silva, D. B. L., Vieira, T., Costa, E. de B., Paiva, A., & Nonato, L. G. (2025). A street corner-level methodology to analyze the influence of points of interest on urban crime. Socio-Economic Planning Sciences, 102, 1-14. doi:10.1016/j.seps.2025.102297

    • NLM

      Silva DBL, Vieira T, Costa E de B, Paiva A, Nonato LG. A street corner-level methodology to analyze the influence of points of interest on urban crime [Internet]. Socio-Economic Planning Sciences. 2025 ; 102 1-14.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.seps.2025.102297

    • Vancouver

      Silva DBL, Vieira T, Costa E de B, Paiva A, Nonato LG. A street corner-level methodology to analyze the influence of points of interest on urban crime [Internet]. Socio-Economic Planning Sciences. 2025 ; 102 1-14.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.seps.2025.102297
    GDS 16. Peace, justice and strong institutions

  • Trabalho de evento

    Explainable NLLP: advancements in explainable AI for natural legal language processing (2025)

    Resck, Lucas ; Moreno-Vera, Felipe ; Veiga, Tobias; Paucar, Gerardo; Fajreldines, Ezequiel ; Klafke, Guilherme ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Proceedings. Conference titles: Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text - ASAIL. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, DIREITO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, PESQUISA

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

    • ABNT

      RESCK, Lucas et al. Explainable NLLP: advancements in explainable AI for natural legal language processing. 2025, Anais.. Harvard: IAAIL, 2025. Disponível em: https://visualdslab.com/papers/ExplainableNLLP. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Resck, L., Moreno-Vera, F., Veiga, T., Paucar, G., Fajreldines, E., Klafke, G., et al. (2025). Explainable NLLP: advancements in explainable AI for natural legal language processing. In Proceedings. Harvard: IAAIL. Recuperado de https://visualdslab.com/papers/ExplainableNLLP

    • NLM

      Resck L, Moreno-Vera F, Veiga T, Paucar G, Fajreldines E, Klafke G, Nonato LG, Poco J. Explainable NLLP: advancements in explainable AI for natural legal language processing [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://visualdslab.com/papers/ExplainableNLLP

    • Vancouver

      Resck L, Moreno-Vera F, Veiga T, Paucar G, Fajreldines E, Klafke G, Nonato LG, Poco J. Explainable NLLP: advancements in explainable AI for natural legal language processing [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://visualdslab.com/papers/ExplainableNLLP
    GDS 17. Partnerships for the goals

  • Artigo de periodico

    Assessing timber trade networks and supply chains in Brazil (2025)

    Nonato, Luis Gustavo ; Russo, Victor ; Costa, Bernardo; Moreno-Vera, Felipe ; Toledo, Guilherme; Jesus, Osni Brito de ; Vieira, Robson; Lentini, Marcos; Poco, Jorge

    Source: Nature Sustainability. Unidade: ICMC

    Subjects: FLORESTAS, AMAZÔNIA BRASILEIRA, INDÚSTRIA MADEIREIRA, CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE)

    PrivadoAcesso 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. Assessing timber trade networks and supply chains in Brazil. Nature Sustainability, v. 8, p. 215-220, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41893-024-01491-8. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Nonato, L. G., Russo, V., Costa, B., Moreno-Vera, F., Toledo, G., Jesus, O. B. de, et al. (2025). Assessing timber trade networks and supply chains in Brazil. Nature Sustainability, 8, 215-220. doi:10.1038/s41893-024-01491-8

    • NLM

      Nonato LG, Russo V, Costa B, Moreno-Vera F, Toledo G, Jesus OB de, Vieira R, Lentini M, Poco J. Assessing timber trade networks and supply chains in Brazil [Internet]. Nature Sustainability. 2025 ; 8 215-220.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41893-024-01491-8

    • Vancouver

      Nonato LG, Russo V, Costa B, Moreno-Vera F, Toledo G, Jesus OB de, Vieira R, Lentini M, Poco J. Assessing timber trade networks and supply chains in Brazil [Internet]. Nature Sustainability. 2025 ; 8 215-220.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41893-024-01491-8

  • Artigo de periodico

    Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement (2025)

    Silva, Priscylla ; Guardieiro, Vitoria ; Barr, Brian ; Silva, Claudio; Nonato, Luis Gustavo

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

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELAGEM DE DADOS, SIMULAÇÃO, VISUALIZAÇÃO

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

    • ABNT

      SILVA, Priscylla et al. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 31, n. 10 , p. 7862-7875, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Silva, P., Guardieiro, V., Barr, B., Silva, C., & Nonato, L. G. (2025). Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 31( 10 ), 7862-7875. doi:10.1109/TVCG.2025.3558074

    • NLM

      Silva P, Guardieiro V, Barr B, Silva C, Nonato LG. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10 ): 7862-7875.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074

    • Vancouver

      Silva P, Guardieiro V, Barr B, Silva C, Nonato LG. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10 ): 7862-7875.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074

  • Artigo de periodico

    Time series information visualization: a review of approaches and tools (2025)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Dias, Fabio Felix ; Nascimento, Diego Carvalho ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR, ATRIBUTOS VISUAIS (COMPUTAÇÃO GRÁFICA)

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti et al. Time series information visualization: a review of approaches and tools. IEEE Access, v. 13, p. 161653-161732, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3609404. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Ortigossa, E. S., Dias, F. F., Nascimento, D. C., & Nonato, L. G. (2025). Time series information visualization: a review of approaches and tools. IEEE Access, 13, 161653-161732. doi:10.1109/ACCESS.2025.3609404

    • NLM

      Ortigossa ES, Dias FF, Nascimento DC, Nonato LG. Time series information visualization: a review of approaches and tools [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 161653-161732.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3609404

    • Vancouver

      Ortigossa ES, Dias FF, Nascimento DC, Nonato LG. Time series information visualization: a review of approaches and tools [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 161653-161732.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3609404

  • Artigo de periodico

    SDR-Explorer: a user-friendly visual tool to support preventing student dropouts in higher education (2025)

    Ticona, Julio J ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio Teixeira ; Gomez-Nieto, Erick

    Source: Computers & Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: EVASÃO ESCOLAR, ENSINO SUPERIOR, LINGUAGEM NATURAL, CLUSTERS

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

    • ABNT

      TICONA, Julio J et al. SDR-Explorer: a user-friendly visual tool to support preventing student dropouts in higher education. Computers & Graphics, v. 132, p. 1-11, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2025.104375. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Ticona, J. J., Nonato, L. G., Silva, C. T., & Gomez-Nieto, E. (2025). SDR-Explorer: a user-friendly visual tool to support preventing student dropouts in higher education. Computers & Graphics, 132, 1-11. doi:10.1016/j.cag.2025.104375

    • NLM

      Ticona JJ, Nonato LG, Silva CT, Gomez-Nieto E. SDR-Explorer: a user-friendly visual tool to support preventing student dropouts in higher education [Internet]. Computers & Graphics. 2025 ; 132 1-11.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2025.104375

    • Vancouver

      Ticona JJ, Nonato LG, Silva CT, Gomez-Nieto E. SDR-Explorer: a user-friendly visual tool to support preventing student dropouts in higher education [Internet]. Computers & Graphics. 2025 ; 132 1-11.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2025.104375
    GDS 04. Quality education

  • Artigo de periodico

    LegalAnalytics: bridging visual explanations and workload streamline in Brazilian Supreme Court appeals (2025)

    Resck, Lucas ; Moreno-Vera, Felipe ; Veiga, Tobias; Paucar, Gerardo; Fajreldines, Ezequiel ; Klafke, Guilherme ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Artificial Intelligence and Law. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, DIREITO, PESQUISA, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

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

    • ABNT

      RESCK, Lucas et al. LegalAnalytics: bridging visual explanations and workload streamline in Brazilian Supreme Court appeals. Artificial Intelligence and Law, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10506-025-09446-w. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Resck, L., Moreno-Vera, F., Veiga, T., Paucar, G., Fajreldines, E., Klafke, G., et al. (2025). LegalAnalytics: bridging visual explanations and workload streamline in Brazilian Supreme Court appeals. Artificial Intelligence and Law. doi:10.1007/s10506-025-09446-w

    • NLM

      Resck L, Moreno-Vera F, Veiga T, Paucar G, Fajreldines E, Klafke G, Nonato LG, Poco J. LegalAnalytics: bridging visual explanations and workload streamline in Brazilian Supreme Court appeals [Internet]. Artificial Intelligence and Law. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10506-025-09446-w

    • Vancouver

      Resck L, Moreno-Vera F, Veiga T, Paucar G, Fajreldines E, Klafke G, Nonato LG, Poco J. LegalAnalytics: bridging visual explanations and workload streamline in Brazilian Supreme Court appeals [Internet]. Artificial Intelligence and Law. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10506-025-09446-w
    GDS 17. Partnerships for the goals

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks (2025)

    Hassan, Waqar ; Cabral, Marvin Mendes ; Ramos, Thiago Rodrigo ; Castelo, Antonio ; Nonato, Luis Gustavo

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

    Subjects: SEGURANÇA PÚBLICA, MODELAGEM DE DADOS, REDES NEURAIS, CRIME

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

    • ABNT

      HASSAN, Waqar et al. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26. Acesso em: 01 dez. 2025. , 2025

    • APA

      Hassan, W., Cabral, M. M., Ramos, T. R., Castelo, A., & Nonato, L. G. (2025). Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79035-5_26

    • NLM

      Hassan W, Cabral MM, Ramos TR, Castelo A, Nonato LG. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. 2025 ; 15414 372-386.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26

    • Vancouver

      Hassan W, Cabral MM, Ramos TR, Castelo A, Nonato LG. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. 2025 ; 15414 372-386.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26

  • Artigo de periodico

    CounterCrime: Using counterfactual explanations to explore crime reduction scenarios (2025)

    Raimundo, Marcos M ; Garcia-Zanabria, Germain ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

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

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CRIMINALIDADE, TOMADA DE DECISÃO, 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

      RAIMUNDO, Marcos M et al. CounterCrime: Using counterfactual explanations to explore crime reduction scenarios. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 31, n. 10, p. 9008-9023, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3586202. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Raimundo, M. M., Garcia-Zanabria, G., Nonato, L. G., & Poco, J. (2025). CounterCrime: Using counterfactual explanations to explore crime reduction scenarios. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 31( 10), 9008-9023. doi:10.1109/TVCG.2025.3586202

    • NLM

      Raimundo MM, Garcia-Zanabria G, Nonato LG, Poco J. CounterCrime: Using counterfactual explanations to explore crime reduction scenarios [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10): 9008-9023.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3586202

    • Vancouver

      Raimundo MM, Garcia-Zanabria G, Nonato LG, Poco J. CounterCrime: Using counterfactual explanations to explore crime reduction scenarios [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10): 9008-9023.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3586202

  • Artigo de periodico

    T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients (2025)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Dias, Fabio Felix ; Barr, Brian ; Silva, Claudio Teixeira ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Intelligent Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TOMADA DE DECISÃO, BENCHMARKS

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti et al. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients. IEEE Intelligent Systems, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Ortigossa, E. S., Dias, F. F., Barr, B., Silva, C. T., & Nonato, L. G. (2025). T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients. IEEE Intelligent Systems. doi:10.1109/MIS.2025.3564330

    • NLM

      Ortigossa ES, Dias FF, Barr B, Silva CT, Nonato LG. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330

    • Vancouver

      Ortigossa ES, Dias FF, Barr B, Silva CT, Nonato LG. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2025 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330

  • Artigo de periodico

    TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees (2025)

    Guardieiro, Vitoria ; Oliveira, Felipe Inagaki de ; Doraiswamy, Harish ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

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

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, TOPOLOGIA, PROJEÇÃO

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

    • ABNT

      GUARDIEIRO, Vitoria et al. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 31, n. 1, p. 229-239, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Guardieiro, V., Oliveira, F. I. de, Doraiswamy, H., Nonato, L. G., & Silva, C. (2025). TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 31( 1), 229-239. doi:10.1109/TVCG.2024.3456365

    • NLM

      Guardieiro V, Oliveira FI de, Doraiswamy H, Nonato LG, Silva C. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 1): 229-239.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365

    • Vancouver

      Guardieiro V, Oliveira FI de, Doraiswamy H, Nonato LG, Silva C. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 1): 229-239.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365

  • Tese (Doutorado)

    Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)

    Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS

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

    • ABNT

      GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

    • NLM

      Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

    • Vancouver

      Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

  • Artigo de periodico

    Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REPRESENTAÇÃO

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e GONÇALVES, Thales e NONATO, Luis Gustavo. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, v. 12, p. 80799-80846, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Ortigossa, E. S., Gonçalves, T., & Nonato, L. G. (2024). Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, 12, 80799-80846. doi:10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • NLM

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • Vancouver

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

  • Trabalho de evento

    A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms (2024)

    Salinas, Karelia Alexandra Vilca ; Barella, Victor Hugo ; Vieira, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Anais. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: GRAFOLOGIA, ALGORITMOS, VISUALIZAÇÃO, ESPAÇO URBANO, ANÁLISE DE DADOS

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

    • ABNT

      SALINAS, Karelia Alexandra Vilca et al. A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716318. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Salinas, K. A. V., Barella, V. H., Vieira, T., & Nonato, L. G. (2024). A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms. In Anais. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716318

    • NLM

      Salinas KAV, Barella VH, Vieira T, Nonato LG. A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716318

    • Vancouver

      Salinas KAV, Barella VH, Vieira T, Nonato LG. A visual methodology to assess spatial graph vertex ordering algorithms [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716318

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance (2024)

    Silva, Priscylla; Silva, Claudio; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Proceedings of Machine Learning Research. Conference titles: Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE DESEMPENHO, EDUCAÇÃO

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

    • ABNT

      SILVA, Priscylla e SILVA, Claudio e NONATO, Luis Gustavo. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html. Acesso em: 01 dez. 2025. , 2024

    • APA

      Silva, P., Silva, C., & Nonato, L. G. (2024). Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

    • NLM

      Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

    • Vancouver

      Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    PrivadoAcesso 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, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. 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. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2025 dez. 01 ] 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. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Tese (Doutorado)

    T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÉRIES DE TAYLOR

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Ortigossa, E. S. (2024). T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • NLM

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • Vancouver

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

  • Artigo de periodico

    MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations (2024)

    Solunke, Parikshit ; Guardieiro, Vitoria ; Rulff, João ; Chan, Gromit Yeuk-Yin ; Barr, Brian ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

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

    Subjects: MODELAGEM DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTATÍSTICA, SIMULAÇÃO, TOPOLOGIA

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

    • ABNT

      SOLUNKE, Parikshit et al. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 30, n. 12, p. 7763-7775, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Solunke, P., Guardieiro, V., Rulff, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Nonato, L. G., & Silva, C. (2024). MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30( 12), 7763-7775. doi:10.1109/TVCG.2024.3418653

    • NLM

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ; 30( 12): 7763-7775.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653

    • Vancouver

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ; 30( 12): 7763-7775.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653

  • Trabalho de evento

    Space-time urban explorer: a visual tool for exploring spatiotemporal crime and patrolling data (2024)

    Santos, Tiago Paulino; Souza, João Matheus Siqueira ; Vieira, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Anais. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO, VISUALIZAÇÃO, SEGURANÇA PÚBLICA

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

    • ABNT

      SANTOS, Tiago Paulino et al. Space-time urban explorer: a visual tool for exploring spatiotemporal crime and patrolling data. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716319. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Santos, T. P., Souza, J. M. S., Vieira, T., & Nonato, L. G. (2024). Space-time urban explorer: a visual tool for exploring spatiotemporal crime and patrolling data. In Anais. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716319

    • NLM

      Santos TP, Souza JMS, Vieira T, Nonato LG. Space-time urban explorer: a visual tool for exploring spatiotemporal crime and patrolling data [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716319

    • Vancouver

      Santos TP, Souza JMS, Vieira T, Nonato LG. Space-time urban explorer: a visual tool for exploring spatiotemporal crime and patrolling data [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI62404.2024.10716319

  • Dissertação (Mestrado)

    Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)

    Veiga, Tobias Mesquita Silva da; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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

    • ABNT

      VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 01 dez. 2025.

    • APA

      Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • NLM

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • Vancouver

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

1 - 20 (276 records)

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2025