Filtros : "ICMC-SCC" "Neurocomputing" Removidos: "Rússia" "1939" "ENERGIA" Limpar

Filtros



Refine with date range


  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, v. 568, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Queiroz, A. L., Marcacini, R. M., Faleiros, T. de P., Borges, V. R. P., & Garcia, L. P. F. (2024). DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, 568, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2023.127064
    • NLM

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
    • Vancouver

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      POLYCARPOU, Marios et al. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001. Acesso em: 11 out. 2024. , 2019
    • APA

      Polycarpou, M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Pan, J. -S., Wozniak, M., Quintián, H., & Corchado, E. (2019). Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2017.09.001
    • NLM

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001
    • Vancouver

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001
  • Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, v. 358, p. Se 2019, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Coletta, L. F. S., Ponti, M. A., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2019). Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, 358, Se 2019. doi:10.1016/j.neucom.2019.04.070
    • NLM

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070
    • Vancouver

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      PEREIRA-SANTOS, Davi e PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, v. 326-327, n. Ja 2019, p. 15-27, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Pereira-Santos, D., Prudêncio, R. B. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, 326-327( Ja 2019), 15-27. doi:10.1016/j.neucom.2017.05.105
    • NLM

      Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105
    • Vancouver

      Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA

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

      OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, v. 335, p. 81-95, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2019). Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, 335, 81-95. doi:10.1016/j.neucom.2019.01.053
    • NLM

      Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053
    • Vancouver

      Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: COMPUTAÇÃO APLICADA

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

      BRINGAS, Pablo García et al. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074. Acesso em: 11 out. 2024. , 2018
    • APA

      Bringas, P. G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Abraham, A., Herrero, Á., Quintián, H., & Corchado, E. (2018). Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2017.06.074
    • NLM

      Bringas PG, Carvalho ACP de LF de, Abraham A, Herrero Á, Quintián H, Corchado E. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 271( Ja 2018): 1.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074
    • Vancouver

      Bringas PG, Carvalho ACP de LF de, Abraham A, Herrero Á, Quintián H, Corchado E. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 271( Ja 2018): 1.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      BERTON, Lilian et al. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Berton, L., Faleiros, T. de P., Valejo, A., Valverde-Rebaza, J., & Lopes, A. de A. (2017). RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, 226, 238-248. doi:10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • NLM

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • Vancouver

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, MINERAÇÃO DE DADOS, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      OLIVEIRA, G. V et al. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, v. 246, p. 45-57, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Oliveira, G. V., Coutinho, F. P., Campello, R. J. G. B., & Naldi, M. C. (2017). Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, 246, 45-57. doi:10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • NLM

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • Vancouver

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

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

      KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • NLM

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • Vancouver

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, v. 176, p. 14-25, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2016). Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, 176, 14-25. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e THUMÉ, Gabriela S. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, v. 173, n. Ja 2016, p. 385-396, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Thumé, G. S. (2016). Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, 173( Ja 2016), 385-396. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • NLM

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • Vancouver

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      CORCHADO, Emilio et al. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088. Acesso em: 11 out. 2024. , 2016
    • APA

      Corchado, E., Quintián, H., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Wozniak, M., & Sung-Bae, C. (2016). Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.088
    • NLM

      Corchado E, Quintián H, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Sung-Bae C. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088
    • Vancouver

      Corchado E, Quintián H, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Sung-Bae C. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

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

      PEREIRA, Cássio M. M e MELLO, Rodrigo Fernandes de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm. Neurocomputing, v. 180, p. 16-26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Pereira, C. M. M., & Mello, R. F. de. (2016). PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm. Neurocomputing, 180, 16-26. doi:10.1016/j.neucom.2015.08.094
    • NLM

      Pereira CMM, Mello RF de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 16-26.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094
    • Vancouver

      Pereira CMM, Mello RF de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 16-26.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS

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

      BENICASA, Alcides X et al. An object-based visual selection framework. Neurocomputing, v. 180, p. 35-54, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Benicasa, A. X., Quiles, M. G., Silva, T. C., Liang, Z., & Romero, R. A. F. (2016). An object-based visual selection framework. Neurocomputing, 180, 35-54. doi:10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • NLM

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • Vancouver

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, v. 160, p. 108-119, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2015). Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, 160, 108-119. doi:10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      FADEL, Samuel G et al. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 546-556, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Fadel, S. G., Fatore, F. M., Duarte, F. S. L. G., & Paulovich, F. V. (2015). LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, fe 2015, 546-556. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • NLM

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • Vancouver

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, GEOMETRIA COMPUTACIONAL

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

      PAGLIOSA, Paulo et al. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 599-610, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Pagliosa, P., Paulovich, F. V., Minghim, R., Levkowitz, H., & Nonato, L. G. (2015). Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, fe 2015, 599-610. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • NLM

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • Vancouver

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, v. 163, p. 78-93, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, 163, 78-93. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems - HAIS. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      QUINTIÁN, Héctor et al. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077. Acesso em: 11 out. 2024. , 2015
    • APA

      Quintián, H., Corchado, E., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Wozniak, M., Snásel, V., & Sung-Bae, C. (2015). Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • NLM

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • Vancouver

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, EXPRESSÃO GÊNICA

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

      ESPEZUA, Soledad et al. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 767-776, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057. Acesso em: 11 out. 2024.
    • APA

      Espezua, S., Villanueva, E., Maciel, C. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2015). A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, fe 2015, 767-776. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • NLM

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • Vancouver

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024