Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network (2020)
- Autores:
- Autores USP: DELBEM, ALEXANDRE CLÁUDIO BOTAZZO - ICMC ; LIANG, ZHAO - FFCLRP ; COLLIRI, TIAGO SANTOS - ICMC
- Unidades: ICMC; FFCLRP
- DOI: 10.1007/978-3-030-61380-8_27
- Assuntos: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; COVID-19; REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Palavras-chave do autor: Time series prediction; Temporal networks
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Lecture Notes in Artificial Intelligence
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12320, p. 397-411, 2020
- Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
COLLIRI, Tiago Santos e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo e LIANG, Zhao. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27. Acesso em: 23 jul. 2024. , 2020 -
APA
Colliri, T. S., Delbem, A. C. B., & Liang, Z. (2020). Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_27 -
NLM
Colliri TS, Delbem ACB, Liang Z. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 397-411.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27 -
Vancouver
Colliri TS, Delbem ACB, Liang Z. Predicting the evolution of COVID-19 cases and deaths through a correlations-based temporal network [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 397-411.[citado 2024 jul. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_27 - An optimized modularity-based high level classification model
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-61380-8_27 (Fonte: oaDOI API)
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