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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
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assuntos: 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: 08 out. 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 out. 08 ] 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 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557
Trabalho de evento
Data classification via centrality measures of complex networks (2023)
Fernandes, Janayna M.; Suzuki, Guilherme M.; Zhao, Liang ; Carneiro, Murillo Guimarães
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assuntos: MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO, REDES COMPLEXAS, ALGORITMOS
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ABNT
FERNANDES, Janayna M. et al. Data classification via centrality measures of complex networks. 2023, Anais.. New York: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/10192048. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Fernandes, J. M., Suzuki, G. M., Zhao, L., & Carneiro, M. G. (2023). Data classification via centrality measures of complex networks. In Proceedings. New York: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://ieeexplore.ieee.org/document/10192048
NLM
Fernandes JM, Suzuki GM, Zhao L, Carneiro MG. Data classification via centrality measures of complex networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/10192048
Vancouver
Fernandes JM, Suzuki GM, Zhao L, Carneiro MG. Data classification via centrality measures of complex networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/10192048
Trabalho de evento
A new particle competition model for community detection with application in functional brain networks (2021)
Paula, Paulo Henrique Lima de; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDE NERVOSA, COGNIÇÃO, CÉREBRO, ESTÍMULOS
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ABNT
PAULA, Paulo Henrique Lima de e LIANG, Zhao. A new particle competition model for community detection with application in functional brain networks. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9533526. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Paula, P. H. L. de, & Liang, Z. (2021). A new particle competition model for community detection with application in functional brain networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN52387.2021.9533526
NLM
Paula PHL de, Liang Z. A new particle competition model for community detection with application in functional brain networks [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9533526
Vancouver
Paula PHL de, Liang Z. A new particle competition model for community detection with application in functional brain networks [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9533526
Trabalho de evento
Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis (2018)
Anghinoni, Leandro; Liang, Zhao ; Zheng, Qiusheng; Zhang, Junbao
Fonte: Annals. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assunto: REDES COMPLEXAS
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ABNT
ANGHINONI, Leandro et al. Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489167. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Anghinoni, L., Liang, Z., Zheng, Q., & Zhang, J. (2018). Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis. In Annals. Rio de Janeiro: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ijcnn.2018.8489167
NLM
Anghinoni L, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis [Internet]. Annals. 2018 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489167
Vancouver
Anghinoni L, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. Time series trend detection and forecasting using complex network topology analysis [Internet]. Annals. 2018 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489167
Trabalho de evento
Imputation of missing data supported by complete p-partite attribute-based decision graphs (2014)
Bertini Júnior, João Roberto; Nicoletti, Maria do Carmo; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
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ABNT
BERTINI JÚNIOR, João Roberto e NICOLETTI, Maria do Carmo e LIANG, Zhao. Imputation of missing data supported by complete p-partite attribute-based decision graphs. 2014, Anais.. Beijing: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2014. . Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Bertini Júnior, J. R., Nicoletti, M. do C., & Liang, Z. (2014). Imputation of missing data supported by complete p-partite attribute-based decision graphs. In Proceedings. Beijing: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Bertini Júnior JR, Nicoletti M do C, Liang Z. Imputation of missing data supported by complete p-partite attribute-based decision graphs. Proceedings. 2014 ;[citado 2025 out. 08 ]
Vancouver
Bertini Júnior JR, Nicoletti M do C, Liang Z. Imputation of missing data supported by complete p-partite attribute-based decision graphs. Proceedings. 2014 ;[citado 2025 out. 08 ]
Trabalho de evento
K-associated optimal network for graph embedding dimensionality reduction (2014)
Carneiro, Murillo G.; Cupertino, Thiago H.; Liang, Zhao
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARNEIRO, Murillo G. e CUPERTINO, Thiago H. e LIANG, Zhao. K-associated optimal network for graph embedding dimensionality reduction. 2014, Anais.. Beijing: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2014. . Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Carneiro, M. G., Cupertino, T. H., & Liang, Z. (2014). K-associated optimal network for graph embedding dimensionality reduction. In Proceedings. Beijing: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Carneiro MG, Cupertino TH, Liang Z. K-associated optimal network for graph embedding dimensionality reduction. Proceedings. 2014 ;[citado 2025 out. 08 ]
Vancouver
Carneiro MG, Cupertino TH, Liang Z. K-associated optimal network for graph embedding dimensionality reduction. Proceedings. 2014 ;[citado 2025 out. 08 ]

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