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Trabalho de evento-anais periodico
A distance-based tool-set to track inconsistent urban structures through complex-networks (2018)
Spadon, Gabriel; Machado, Bruno Brandoli; Eler, Danilo Medeiros; Rodrigues Junior, José Fernando
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Computational Science - ICCS. Unidade: ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, VISUALIZAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PLANEJAMENTO TERRITORIAL URBANO
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ABNT
SPADON, Gabriel et al. A distance-based tool-set to track inconsistent urban structures through complex-networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-93698-7_22. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2018
APA
Spadon, G., Machado, B. B., Eler, D. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A distance-based tool-set to track inconsistent urban structures through complex-networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-93698-7_22
NLM
Spadon G, Machado BB, Eler DM, Rodrigues Junior JF. A distance-based tool-set to track inconsistent urban structures through complex-networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10860 288-301.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-93698-7_22
Vancouver
Spadon G, Machado BB, Eler DM, Rodrigues Junior JF. A distance-based tool-set to track inconsistent urban structures through complex-networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2018 ; 10860 288-301.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-93698-7_22
Artigo de periodico
Angular descriptors of complex networks: a novel approach for boundary shape analysis (2017)
Scabini, Leonardo F. S; Fistarol, Danilo O.; Cantero, Sávio V; Gonçalves, Wesley N; Machado, Bruno Brandoli; Rodrigues Junior, José Fernando
Source: Expert Sysems with Applications. Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
SCABINI, Leonardo F. S et al. Angular descriptors of complex networks: a novel approach for boundary shape analysis. Expert Sysems with Applications, v. 89, p. 362-373, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.009. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Scabini, L. F. S., Fistarol, D. O., Cantero, S. V., Gonçalves, W. N., Machado, B. B., & Rodrigues Junior, J. F. (2017). Angular descriptors of complex networks: a novel approach for boundary shape analysis. Expert Sysems with Applications, 89, 362-373. doi:10.1016/j.eswa.2017.08.009
NLM
Scabini LFS, Fistarol DO, Cantero SV, Gonçalves WN, Machado BB, Rodrigues Junior JF. Angular descriptors of complex networks: a novel approach for boundary shape analysis [Internet]. Expert Sysems with Applications. 2017 ; 89 362-373.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.009
Vancouver
Scabini LFS, Fistarol DO, Cantero SV, Gonçalves WN, Machado BB, Rodrigues Junior JF. Angular descriptors of complex networks: a novel approach for boundary shape analysis [Internet]. Expert Sysems with Applications. 2017 ; 89 362-373.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.08.009
Artigo de periodico
Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data (2017)
Souza, Vinícius M. A; Rossi, Rafael G; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves; Rezende, Solange Oliveira
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SOUZA, Vinícius M. A et al. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 5, p. 1061-1095, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-163075. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Souza, V. M. A., Rossi, R. G., Batista, G. E. de A. P. A., & Rezende, S. O. (2017). Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, 21( 5), 1061-1095. doi:10.3233/IDA-163075
NLM
Souza VMA, Rossi RG, Batista GE de APA, Rezende SO. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 5): 1061-1095.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-163075
Vancouver
Souza VMA, Rossi RG, Batista GE de APA, Rezende SO. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 5): 1061-1095.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-163075
Trabalho de evento
TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets (2017)
Rios, Ricardo A; Pagliosa, Paulo A; Ishii, Renato P; Mello, Rodrigo Fernandes de
Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MÍDIAS SOCIAIS, SISTEMAS DINÂMICOS
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ABNT
RIOS, Ricardo A et al. TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets. 2017, Anais.. New York: ACM, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3019612.3019811. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Rios, R. A., Pagliosa, P. A., Ishii, R. P., & Mello, R. F. de. (2017). TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3019612.3019811
NLM
Rios RA, Pagliosa PA, Ishii RP, Mello RF de. TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3019612.3019811
Vancouver
Rios RA, Pagliosa PA, Ishii RP, Mello RF de. TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3019612.3019811
Artigo de periodico
Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks (2016)
Matsuno, Ivone P; Rossi, Rafael G; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
MATSUNO, Ivone P et al. Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 7, n. 2, p. 141-154, 2016Tradução . . Disponível em: https://seer.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/1619. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Matsuno, I. P., Rossi, R. G., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2016). Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks. Journal of Information and Data Management - JIDM, 7( 2), 141-154. Recuperado de https://seer.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/1619
NLM
Matsuno IP, Rossi RG, Marcacini RM, Rezende SO. Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2016 ; 7( 2): 141-154.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://seer.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/1619
Vancouver
Matsuno IP, Rossi RG, Marcacini RM, Rezende SO. Aspect-based sentiment analysis using semi-supervised learning in bipartite heterogeneous networks [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2016 ; 7( 2): 141-154.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://seer.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/1619
Trabalho de evento
Opinion-meter: a framework for aspect-based sentiment analysis (2016)
Farias, Darlan S; Matsuno, Ivone P; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MULTIMÍDIA INTERATIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FARIAS, Darlan S et al. Opinion-meter: a framework for aspect-based sentiment analysis. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2976796.2988214. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Farias, D. S., Matsuno, I. P., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2016). Opinion-meter: a framework for aspect-based sentiment analysis. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2976796.2988214
NLM
Farias DS, Matsuno IP, Marcacini RM, Rezende SO. Opinion-meter: a framework for aspect-based sentiment analysis [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2988214
Vancouver
Farias DS, Matsuno IP, Marcacini RM, Rezende SO. Opinion-meter: a framework for aspect-based sentiment analysis [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2976796.2988214
Parte de monografia/livro
Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil (2014)
Silva, D. P; Jesus, L. R. E; Rezende, Solange Oliveira ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Source: Iniciação científica e tecnológica : o jovem pesquisador em ação IV. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, WORLD WIDE WEB
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, D. P et al. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. Iniciação científica e tecnológica : o jovem pesquisador em ação IV. Tradução . São Carlos: CETEPE/EESC/USP, 2014. . . Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Silva, D. P., Jesus, L. R. E., Rezende, S. O., & Marcacini, R. M. (2014). Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. In Iniciação científica e tecnológica : o jovem pesquisador em ação IV. São Carlos: CETEPE/EESC/USP.
NLM
Silva DP, Jesus LRE, Rezende SO, Marcacini RM. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. In: Iniciação científica e tecnológica : o jovem pesquisador em ação IV. São Carlos: CETEPE/EESC/USP; 2014. [citado 2024 nov. 05 ]
Vancouver
Silva DP, Jesus LRE, Rezende SO, Marcacini RM. Aprendizado não supervisionado de websensors para extração automática de descritores sobre produção de celulose no Brasil. In: Iniciação científica e tecnológica : o jovem pesquisador em ação IV. São Carlos: CETEPE/EESC/USP; 2014. [citado 2024 nov. 05 ]
Trabalho de evento
Named entities as privileged information for hierarchical text clustering (2014)
Sinoara, Roberta A; Sundermann, Camila V; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Domingues, Marcos A; Rezende, Solange Oliveira
Source: Proceedings. Conference titles: International Database Engineering & Applications Symposium - IDEAS. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SINOARA, Roberta A et al. Named entities as privileged information for hierarchical text clustering. 2014, Anais.. New York: ACM, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2628194.2628225. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Sinoara, R. A., Sundermann, C. V., Marcacini, R. M., Domingues, M. A., & Rezende, S. O. (2014). Named entities as privileged information for hierarchical text clustering. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2628194.2628225
NLM
Sinoara RA, Sundermann CV, Marcacini RM, Domingues MA, Rezende SO. Named entities as privileged information for hierarchical text clustering [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2628194.2628225
Vancouver
Sinoara RA, Sundermann CV, Marcacini RM, Domingues MA, Rezende SO. Named entities as privileged information for hierarchical text clustering [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2628194.2628225

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