Filtros : "Information Visualization" "2020" Limpar

Filtros



Limitar por data


  • Fonte: Information Visualization. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, VISUALIZAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HILASACA, Gladys Marleny e PAULOVICH, Fernando Vieira. Visual feature fusion and its application to support unsupervised clustering tasks. Information Visualization, v. 19, n. 2, p. 163-179, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871619891062. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Hilasaca, G. M., & Paulovich, F. V. (2020). Visual feature fusion and its application to support unsupervised clustering tasks. Information Visualization, 19( 2), 163-179. doi:10.1177/1473871619891062
    • NLM

      Hilasaca GM, Paulovich FV. Visual feature fusion and its application to support unsupervised clustering tasks [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 2): 163-179.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619891062
    • Vancouver

      Hilasaca GM, Paulovich FV. Visual feature fusion and its application to support unsupervised clustering tasks [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 2): 163-179.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619891062
  • Fonte: Information Visualization. Unidade: ICMC

    Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, ESTUDO DE CASO

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

      SORIANO-VARGAS, Aurea e HAMANN, Bernd e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, v. 19, n. Ja 2020, p. 3-23, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871619858937. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Soriano-Vargas, A., Hamann, B., & Oliveira, M. C. F. de. (2020). TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, 19( Ja 2020), 3-23. doi:10.1177/1473871619858937
    • NLM

      Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937
    • Vancouver

      Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937
  • Fonte: Information Visualization. Unidade: ICMC

    Assuntos: VISUALIZAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MILANI, Alessandra Maciel Paz e PAULOVICH, Fernando Vieira e MANSSOUR, Isabel Harb. Visualization in the preprocessing phase: getting insights from enterprise professionals. Information Visualization, v. 19, n. 4, p. 273-287, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871619896101. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Milani, A. M. P., Paulovich, F. V., & Manssour, I. H. (2020). Visualization in the preprocessing phase: getting insights from enterprise professionals. Information Visualization, 19( 4), 273-287. doi:10.1177/1473871619896101
    • NLM

      Milani AMP, Paulovich FV, Manssour IH. Visualization in the preprocessing phase: getting insights from enterprise professionals [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 4): 273-287.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619896101
    • Vancouver

      Milani AMP, Paulovich FV, Manssour IH. Visualization in the preprocessing phase: getting insights from enterprise professionals [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 4): 273-287.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619896101
  • Fonte: Information Visualization. Unidade: IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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

      ESPADOTO, Mateus e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e TELEA, Alexandru Cristian. Deep learning multidimensional projections. Information Visualization, v. 19, n. 3, p. 247-269, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871620909485. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Espadoto, M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2020). Deep learning multidimensional projections. Information Visualization, 19( 3), 247-269. doi:10.1177/1473871620909485
    • NLM

      Espadoto M, Hirata NST, Telea AC. Deep learning multidimensional projections [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 3): 247-269.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871620909485
    • Vancouver

      Espadoto M, Hirata NST, Telea AC. Deep learning multidimensional projections [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( 3): 247-269.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871620909485

Biblioteca Digital de Produção Intelectual da Universidade de São Paulo     2012 - 2025