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Artigo de periodico
Characterizing the impact of social inequality on COVID-19 propagation in developing countries (2020)
Cardoso, Evelin Helena Silva ; Silva, Marcelino Silva da ; Félix Júnior, Francisco Eguinaldo de Albuquerque ; Carvalho, Solon Venâncio de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli ; Frances, Carlos Renato Lisboa
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, DESIGUALDADES SOCIAIS, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), MORTALIDADE
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ABNT
CARDOSO, Evelin Helena Silva et al. Characterizing the impact of social inequality on COVID-19 propagation in developing countries. IEEE Access, v. 8, p. 172563-172580, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3024910. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Cardoso, E. H. S., Silva, M. S. da, Félix Júnior, F. E. de A., Carvalho, S. V. de, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Vijaykumar, N. L., & Frances, C. R. L. (2020). Characterizing the impact of social inequality on COVID-19 propagation in developing countries. IEEE Access, 8, 172563-172580. doi:10.1109/ACCESS.2020.3024910
NLM
Cardoso EHS, Silva MS da, Félix Júnior FE de A, Carvalho SV de, Carvalho ACP de LF de, Vijaykumar NL, Frances CRL. Characterizing the impact of social inequality on COVID-19 propagation in developing countries [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 172563-172580.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3024910
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Cardoso EHS, Silva MS da, Félix Júnior FE de A, Carvalho SV de, Carvalho ACP de LF de, Vijaykumar NL, Frances CRL. Characterizing the impact of social inequality on COVID-19 propagation in developing countries [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 172563-172580.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3024910
Artigo de periodico
Boosting meta-learning with simulated data complexity measures (2020)
Garcia, Luís Paulo Faina ; Rivolli, Adriano ; Alcobaça, Edesio ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
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ABNT
GARCIA, Luís Paulo Faina et al. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 5, p. 1011-1028, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-194803. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Garcia, L. P. F., Rivolli, A., Alcobaça, E., Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, 24( 5), 1011-1028. doi:10.3233/IDA-194803
NLM
Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
Vancouver
Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
Trabalho de evento-anais periodico
Gradient boosting machine and LSTM network for online harassment detection and categorization in social media (2020)
Pereira, Fabíola Souza Fernandes; Andrade, Thiago; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Communications in Computer and Information Science. Conference titles: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, MÍDIAS SOCIAIS, ASSÉDIO SEXUAL
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ABNT
PEREIRA, Fabíola Souza Fernandes e ANDRADE, Thiago e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Gradient boosting machine and LSTM network for online harassment detection and categorization in social media. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43887-6_25. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Pereira, F. S. F., Andrade, T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Gradient boosting machine and LSTM network for online harassment detection and categorization in social media. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-43887-6_25
NLM
Pereira FSF, Andrade T, Carvalho ACP de LF de. Gradient boosting machine and LSTM network for online harassment detection and categorization in social media [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1168 314–320.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43887-6_25
Vancouver
Pereira FSF, Andrade T, Carvalho ACP de LF de. Gradient boosting machine and LSTM network for online harassment detection and categorization in social media [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1168 314–320.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43887-6_25
Artigo de periodico
MFE: towards reproducible meta-feature extraction (2020)
Alcobaça, Edesio ; Siqueira, Felipe Alves; Rivolli, Adriano ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Oliva, Jefferson Tales ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Journal of Machine Learning Research. Unidade: ICMC
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ALCOBAÇA, Edesio et al. MFE: towards reproducible meta-feature extraction. Journal of Machine Learning Research, v. 21, p. 1-5, 2020Tradução . . Disponível em: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Alcobaça, E., Siqueira, F. A., Rivolli, A., Garcia, L. P. F., Oliva, J. T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). MFE: towards reproducible meta-feature extraction. Journal of Machine Learning Research, 21, 1-5. Recuperado de http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
NLM
Alcobaça E, Siqueira FA, Rivolli A, Garcia LPF, Oliva JT, Carvalho ACP de LF de. MFE: towards reproducible meta-feature extraction [Internet]. Journal of Machine Learning Research. 2020 ; 21 1-5.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
Vancouver
Alcobaça E, Siqueira FA, Rivolli A, Garcia LPF, Oliva JT, Carvalho ACP de LF de. MFE: towards reproducible meta-feature extraction [Internet]. Journal of Machine Learning Research. 2020 ; 21 1-5.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
Artigo de periodico
Explainable machine learning algorithms for predicting glass transition temperatures (2020)
Alcobaça, Edesio ; Mastelini, Saulo Martiello ; Botari, Tiago ; Pimentel, Bruno Almeida ; Cassar, Daniel Roberto ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Zanotto, Edgar Dutra
Source: Acta Materialia. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, VIDRO
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ABNT
ALCOBAÇA, Edesio et al. Explainable machine learning algorithms for predicting glass transition temperatures. Acta Materialia, v. 188, p. 92-100, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.01.047. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Alcobaça, E., Mastelini, S. M., Botari, T., Pimentel, B. A., Cassar, D. R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Zanotto, E. D. (2020). Explainable machine learning algorithms for predicting glass transition temperatures. Acta Materialia, 188, 92-100. doi:10.1016/j.actamat.2020.01.047
NLM
Alcobaça E, Mastelini SM, Botari T, Pimentel BA, Cassar DR, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Explainable machine learning algorithms for predicting glass transition temperatures [Internet]. Acta Materialia. 2020 ; 188 92-100.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.01.047
Vancouver
Alcobaça E, Mastelini SM, Botari T, Pimentel BA, Cassar DR, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Explainable machine learning algorithms for predicting glass transition temperatures [Internet]. Acta Materialia. 2020 ; 188 92-100.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2020.01.047
Artigo de periodico
An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions (2020)
Mano, Leandro Yukio ; Faiçal, Bruno Squizato ; Gonçalves, Vinicius Pereira ; Pessin, Gustavo ; Gomes, Pedro Henrique ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Ueyama, Jó
Source: Soft Computing. Unidade: ICMC
Subjects: INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR, ESTADOS EMOCIONAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
MANO, Leandro Yukio et al. An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions. Soft Computing, v. 24, p. 8467-8479, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00500-019-04411-7. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Mano, L. Y., Faiçal, B. S., Gonçalves, V. P., Pessin, G., Gomes, P. H., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Ueyama, J. (2020). An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions. Soft Computing, 24, 8467-8479. doi:10.1007/s00500-019-04411-7
NLM
Mano LY, Faiçal BS, Gonçalves VP, Pessin G, Gomes PH, Carvalho ACP de LF de, Ueyama J. An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions [Internet]. Soft Computing. 2020 ; 24 8467-8479.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-019-04411-7
Vancouver
Mano LY, Faiçal BS, Gonçalves VP, Pessin G, Gomes PH, Carvalho ACP de LF de, Ueyama J. An intelligent and generic approach for detecting human emotions: a case study with facial expressions [Internet]. Soft Computing. 2020 ; 24 8467-8479.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-019-04411-7
Dissertação (Mestrado)
Caracterização de redes complexas de transações comerciais brasileiras construídas mediante notas fiscais eletrônicas (2020)
Calza, Bruno Angeli; Alves, Luiz Gustavo de Andrade (Orientador); Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS, NOTA FISCAL ELETRÔNICA, REDES COMPLEXAS, ECONOMIA, MONOPÓLIO
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ABNT
CALZA, Bruno Angeli. Caracterização de redes complexas de transações comerciais brasileiras construídas mediante notas fiscais eletrônicas. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-10062020-153255/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Calza, B. A. (2020). Caracterização de redes complexas de transações comerciais brasileiras construídas mediante notas fiscais eletrônicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-10062020-153255/
NLM
Calza BA. Caracterização de redes complexas de transações comerciais brasileiras construídas mediante notas fiscais eletrônicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-10062020-153255/
Vancouver
Calza BA. Caracterização de redes complexas de transações comerciais brasileiras construídas mediante notas fiscais eletrônicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-10062020-153255/
Trabalho de evento-anais periodico
Simulating complexity measures on imbalanced datasets (2020)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo e GARCIA, Luís Paulo Faina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Simulating complexity measures on imbalanced datasets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_34. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Simulating complexity measures on imbalanced datasets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_34
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. Simulating complexity measures on imbalanced datasets [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 498-512.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_34
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. Simulating complexity measures on imbalanced datasets [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 498-512.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_34
Artigo de periodico
A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs (2020)
Bonidia, Robson Parmezan ; Machida, Jaqueline Sayuri; Negri, Tatianne Costa ; Alves, Wonder Alexandre Luz ; Kashiwabara, André Yoshiaki ; Domingues, Douglas S ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Sanches, Danilo Sipoli
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS, RNA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, v. 8, p. 181683-181697, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Machida, J. S., Negri, T. C., Alves, W. A. L., Kashiwabara, A. Y., Domingues, D. S., et al. (2020). A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, 8, 181683-181697. doi:10.1109/ACCESS.2020.3028039
NLM
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039
Vancouver
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039
Trabalho de evento-anais periodico
Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Renato Feijo ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Evangelista, Adriane Feijó ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco et al. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, R. F., Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., Evangelista, A. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Simão, A. da S. (2020). Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-65775-8_8
NLM
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Trabalho de evento-anais periodico
Evaluation of error metrics for meta-learning label definition in the forecasting task (2020)
Santos, Moises Rocha dos ; Mundim, Leandro Resende ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems - HAIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos e MUNDIM, Leandro Resende e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Evaluation of error metrics for meta-learning label definition in the forecasting task. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61705-9_33. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Santos, M. R. dos, Mundim, L. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Evaluation of error metrics for meta-learning label definition in the forecasting task. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61705-9_33
NLM
Santos MR dos, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Evaluation of error metrics for meta-learning label definition in the forecasting task [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12344 397-409.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61705-9_33
Vancouver
Santos MR dos, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Evaluation of error metrics for meta-learning label definition in the forecasting task [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12344 397-409.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61705-9_33
Artigo de periodico
CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems (2020)
Padilha, Victor Alexandre ; Alkhnbashi, Omer S ; Shah, Shiraz A ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Backofen, Rolf
Source: GigaScience. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PADILHA, Victor Alexandre et al. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems. GigaScience, v. 9, n. 6, p. 1-12, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Padilha, V. A., Alkhnbashi, O. S., Shah, S. A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Backofen, R. (2020). CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems. GigaScience, 9( 6), 1-12. doi:10.1093/gigascience/giaa062
NLM
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems [Internet]. GigaScience. 2020 ; 9( 6): 1-12.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062
Vancouver
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems [Internet]. GigaScience. 2020 ; 9( 6): 1-12.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062
Artigo de periodico
An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning (2020)
Rivolli, Adriano ; Read, Jesse; Soares, Carlos; Pfahringer, Bernhard ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Machine Learning. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano et al. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, v. 109, n. 8, p. 1509-1563, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Rivolli, A., Read, J., Soares, C., Pfahringer, B., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, 109( 8), 1509-1563. doi:10.1007/s10994-020-05879-3
NLM
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Vancouver
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Trabalho de evento-anais periodico
A study on hyperparameter configuration for human activity recognition (2020)
Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, Tiago; Moreira, João Mendes; Cardoso, João M. P; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Advances in Intelligent Systems and Computing. Conference titles: International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications - SOCO. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO MÓVEL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Kemilly Dearo et al. A study on hyperparameter configuration for human activity recognition. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20055-8_5. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Garcia, K. D., Carvalho, T., Moreira, J. M., Cardoso, J. M. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). A study on hyperparameter configuration for human activity recognition. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-20055-8_5
NLM
Garcia KD, Carvalho T, Moreira JM, Cardoso JMP, Carvalho ACP de LF de. A study on hyperparameter configuration for human activity recognition [Internet]. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020 ; 950 47-56.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20055-8_5
Vancouver
Garcia KD, Carvalho T, Moreira JM, Cardoso JMP, Carvalho ACP de LF de. A study on hyperparameter configuration for human activity recognition [Internet]. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020 ; 950 47-56.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20055-8_5
Artigo de periodico
A meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms (2020)
Pimentel, Bruno Almeida ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PIMENTEL, Bruno Almeida e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms. Knowledge-Based Systems, v. 195, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105682. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Pimentel, B. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). A meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms. Knowledge-Based Systems, 195, 1-14. doi:10.1016/j.knosys.2020.105682
NLM
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2020 ; 195 1-14.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105682
Vancouver
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2020 ; 195 1-14.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105682
Trabalho de evento-anais periodico
Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space (2020)
Botari, Tiago ; Izbicki, Rafael ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Communications in Computer and Information Science. Conference titles: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BOTARI, Tiago e IZBICKI, Rafael e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Botari, T., Izbicki, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-43823-4_21
NLM
Botari T, Izbicki R, Carvalho ACP de LF de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1167 241-252.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21
Vancouver
Botari T, Izbicki R, Carvalho ACP de LF de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1167 241-252.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21
Tese (Doutorado)
Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (2020)
Padilha, Victor Alexandre; Backofen, Rolf (Orientador); Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, EXPRESSÃO GÊNICA, PROTEÍNAS, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PADILHA, Victor Alexandre. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Padilha, V. A. (2020). Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/
NLM
Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/
Vancouver
Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/
Artigo de periodico
COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals (2020)
Silva, Lena Veiga e ; Harb, Maria Da Penha de Andrade Abi ; Santos, Aurea Milene Teixeira Barbosa dos; Teixeira, Carlos André de Mattos ; Gomes, Vitor Hugo Macedo ; Cardoso, Evelin Helena Silva ; Silva, Marcelino S. da; Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli; Carvalho, Solon Venâncio de; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Frances, Carlos Renato Lisboa
Source: Journal of Medical Internet Research - JMIR. Unidade: ICMC
Subjects: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, MORTALIDADE, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Lena Veiga e et al. COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals. Journal of Medical Internet Research - JMIR, v. 22, n. 8, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2196/21413. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Silva, L. V. e, Harb, M. D. P. de A. A., Santos, A. M. T. B. dos, Teixeira, C. A. de M., Gomes, V. H. M., Cardoso, E. H. S., et al. (2020). COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals. Journal of Medical Internet Research - JMIR, 22( 8), 1-14. doi:10.2196/21413
NLM
Silva LV e, Harb MDP de AA, Santos AMTB dos, Teixeira CA de M, Gomes VHM, Cardoso EHS, Silva MS da, Vijaykumar NL, Carvalho SV de, Carvalho ACP de LF de, Frances CRL. COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals [Internet]. Journal of Medical Internet Research - JMIR. 2020 ; 22( 8): 1-14.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.2196/21413
Vancouver
Silva LV e, Harb MDP de AA, Santos AMTB dos, Teixeira CA de M, Gomes VHM, Cardoso EHS, Silva MS da, Vijaykumar NL, Carvalho SV de, Carvalho ACP de LF de, Frances CRL. COVID-19 mortality underreporting in Brazil: analysis of data from government internet portals [Internet]. Journal of Medical Internet Research - JMIR. 2020 ; 22( 8): 1-14.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.2196/21413
Trabalho de evento-anais periodico
Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection (2020)
Queiroz, Thiago Alves de ; Mundim, Leandro Resende ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Variable Neighborhood Search - ICVNS. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, HEURÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUEIROZ, Thiago Alves de e MUNDIM, Leandro Resende e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2020
APA
Queiroz, T. A. de, Mundim, L. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-44932-2_5
NLM
Queiroz TA de, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12010 67–80.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5
Vancouver
Queiroz TA de, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12010 67–80.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5
Tese (Doutorado)
Label operation for multi-label learning (2020)
Silva, Adriano Rivolli da; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, METODOLOGIA DA PESQUISA, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Adriano Rivolli da. Label operation for multi-label learning. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082020-161950/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Silva, A. R. da. (2020). Label operation for multi-label learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082020-161950/
NLM
Silva AR da. Label operation for multi-label learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082020-161950/
Vancouver
Silva AR da. Label operation for multi-label learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082020-161950/

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