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  • Fonte: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. Unidade: ICMC

    Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

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    • ABNT

      SPADON, Gabriel et al. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, v. 44, n. 9, p. Se 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Spadon, G., Hong, S., Machado, B. B., Matwin, S., Rodrigues Junior, J. F., & Sun, J. (2022). Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, 44( 9), Se 2022. doi:10.1109/TPAMI.2021.3076155
    • NLM

      Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
    • Vancouver

      Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
  • Fonte: Emerging Markets Finance and Trade. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Assuntos: EDUCAÇÃO FINANCEIRA, RECONHECIMENTO DE TEXTO

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    • ABNT

      SILVA, Thiago Christiano et al. Financial literacy and the perceived value of stress testing: an experiment using students in Brazil. Emerging Markets Finance and Trade, v. 58, n. 4, p. 965-996, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1856070. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Silva, T. C., Braz, T., Amancio, D. R., & Tabak, B. M. (2022). Financial literacy and the perceived value of stress testing: an experiment using students in Brazil. Emerging Markets Finance and Trade, 58( 4), 965-996. doi:10.1080/1540496X.2020.1856070
    • NLM

      Silva TC, Braz T, Amancio DR, Tabak BM. Financial literacy and the perceived value of stress testing: an experiment using students in Brazil [Internet]. Emerging Markets Finance and Trade. 2022 ; 58( 4): 965-996.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1856070
    • Vancouver

      Silva TC, Braz T, Amancio DR, Tabak BM. Financial literacy and the perceived value of stress testing: an experiment using students in Brazil [Internet]. Emerging Markets Finance and Trade. 2022 ; 58( 4): 965-996.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1856070
  • Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MULTIMÍDIA INTERATIVA

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    • ABNT

      SILVA, Diego Corrêa da e MANZATO, Marcelo Garcia e DURÃO, Frederico Araujo. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation. Expert Systems with Applications, v. No 2021, p. 1-20, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Silva, D. C. da, Manzato, M. G., & Durão, F. A. (2021). Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation. Expert Systems with Applications, No 2021, 1-20. doi:10.1016/j.eswa.2021.115112
    • NLM

      Silva DC da, Manzato MG, Durão FA. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; No 2021 1-20.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112
    • Vancouver

      Silva DC da, Manzato MG, Durão FA. Exploiting personalized calibration and metrics for fairness recommendation [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; No 2021 1-20.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115112
  • Fonte: IET Image Processing. Unidade: ICMC

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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    • ABNT

      BELIZARIO, Ivar Vargas e LINARES, Oscar Alonso Cuadros e BATISTA NETO, João do Espírito Santo. Automatic image segmentation based on label propagation. IET Image Processing, v. 15, n. 11, p. Se 2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1049/ipr2.12242. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Belizario, I. V., Linares, O. A. C., & Batista Neto, J. do E. S. (2021). Automatic image segmentation based on label propagation. IET Image Processing, 15( 11), Se 2021. doi:10.1049/ipr2.12242
    • NLM

      Belizario IV, Linares OAC, Batista Neto J do ES. Automatic image segmentation based on label propagation [Internet]. IET Image Processing. 2021 ; 15( 11): Se 2021.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1049/ipr2.12242
    • Vancouver

      Belizario IV, Linares OAC, Batista Neto J do ES. Automatic image segmentation based on label propagation [Internet]. IET Image Processing. 2021 ; 15( 11): Se 2021.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1049/ipr2.12242
  • Fonte: ACM Computing Surveys. Unidades: ICMC, IFSC, IF, IME

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, COMPONENTES PRINCIPAIS, ANÁLISE DE COVARIÂNCIA, ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA

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    • ABNT

      GEWERS, Felipe Lucas et al. Principal component analysis: a natural approach to data exploration. ACM Computing Surveys, v. 54, n. 4, p. 70:1-70:34, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3447755. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Gewers, F. L., Ferreira, G. R., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2021). Principal component analysis: a natural approach to data exploration. ACM Computing Surveys, 54( 4), 70:1-70:34. doi:10.1145/3447755
    • NLM

      Gewers FL, Ferreira GR, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Principal component analysis: a natural approach to data exploration [Internet]. ACM Computing Surveys. 2021 ; 54( 4): 70:1-70:34.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3447755
    • Vancouver

      Gewers FL, Ferreira GR, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Principal component analysis: a natural approach to data exploration [Internet]. ACM Computing Surveys. 2021 ; 54( 4): 70:1-70:34.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3447755
  • Fonte: Big Data Research. Unidade: ICMC

    Assuntos: VISUALIZAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      MARCÍLIO-JR, Wilson E et al. ExplorerTree: a focus+context exploration approach for 2D embeddings. Big Data Research, v. 25, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100239. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Marcílio-Jr, W. E., Eler, D. M., Paulovich, F. V., Rodrigues Junior, J. F., & Artero, A. O. (2021). ExplorerTree: a focus+context exploration approach for 2D embeddings. Big Data Research, 25, 1-12. doi:10.1016/j.bdr.2021.100239
    • NLM

      Marcílio-Jr WE, Eler DM, Paulovich FV, Rodrigues Junior JF, Artero AO. ExplorerTree: a focus+context exploration approach for 2D embeddings [Internet]. Big Data Research. 2021 ; 25 1-12.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100239
    • Vancouver

      Marcílio-Jr WE, Eler DM, Paulovich FV, Rodrigues Junior JF, Artero AO. ExplorerTree: a focus+context exploration approach for 2D embeddings [Internet]. Big Data Research. 2021 ; 25 1-12.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100239
  • Fonte: Scientific Reports. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS

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    • ABNT

      LOPES, Tiago José da Silva et al. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, v. 11, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, 11, 1-11. doi:10.1038/s41598-021-92201-3
    • NLM

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
    • Vancouver

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
  • Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO MÓVEL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, PESTICIDAS

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    • ABNT

      MACHADO, Bruno Brandoli et al. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, v. 180, n. Ja 2021, p. 1-9, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Machado, B. B., Spadon, G., Esau, T., Hennessy, P., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2021). DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, 180( Ja 2021), 1-9. doi:10.1016/j.compag.2020.105906
    • NLM

      Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
    • Vancouver

      Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
  • Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

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    • ABNT

      RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
    • NLM

      Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
    • Vancouver

      Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
  • Fonte: Applied Acoustics. Unidade: ICMC

    Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, MÚSICA

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

      FERREIRA, Martha Dais e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, v. 175, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Ferreira, M. D., & Mello, R. F. de. (2021). Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, 175, 1-11. doi:10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • NLM

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • Vancouver

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
  • Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO

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

      GUERREIRO, Lucas e SILVA, Filipi Nascimento e AMANCIO, Diego Raphael. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, v. 555, p. 46-57, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Guerreiro, L., Silva, F. N., & Amancio, D. R. (2021). A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, 555, 46-57. doi:10.1016/j.ins.2020.12.060
    • NLM

      Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
    • Vancouver

      Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
  • Fonte: Theoretical Computer Science. Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, SISTEMA DE POSICIONAMENTO GLOBAL

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

      MINATEL, Diego e FERREIRA, Vinicius e LOPES, Alneu de Andrade. Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points. Theoretical Computer Science, v. 851, n. Ja 2021, p. 62-76, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2020.10.013. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Minatel, D., Ferreira, V., & Lopes, A. de A. (2021). Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points. Theoretical Computer Science, 851( Ja 2021), 62-76. doi:10.1016/j.tcs.2020.10.013
    • NLM

      Minatel D, Ferreira V, Lopes A de A. Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points [Internet]. Theoretical Computer Science. 2021 ; 851( Ja 2021): 62-76.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2020.10.013
    • Vancouver

      Minatel D, Ferreira V, Lopes A de A. Local-entity resolution for building location-based social networks by using stay points [Internet]. Theoretical Computer Science. 2021 ; 851( Ja 2021): 62-76.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2020.10.013
  • Fonte: Connection Science. Unidade: ICMC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, CRIPTOLOGIA

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

      XIAO, Tingting et al. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system. Connection Science, v. 33, n. 1, p. 95-112, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Xiao, T., Han, D., He, J., Li, K. -C., & Mello, R. F. de. (2021). Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system. Connection Science, 33( 1), 95-112. doi:10.1080/09540091.2020.1753175
    • NLM

      Xiao T, Han D, He J, Li K-C, Mello RF de. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system [Internet]. Connection Science. 2021 ; 33( 1): 95-112.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175
    • Vancouver

      Xiao T, Han D, He J, Li K-C, Mello RF de. Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system [Internet]. Connection Science. 2021 ; 33( 1): 95-112.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175
  • Fonte: npj Systems Biology and Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS

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

      LOPES, Tiago José da Silva et al. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, v. 7, p. 1-8, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, 7, 1-8. doi:10.1038/s41540-021-00183-9
    • NLM

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
    • Vancouver

      Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
  • Fonte: Physica A. Unidade: ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE TEXTO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, REDES COMPLEXAS

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

      QUISPE, Laura Vanessa Cruz e TOHALINO, Jorge Andoni Valverde e AMANCIO, Diego Raphael. Using virtual edges to improve the discriminability of co-occurrence text networks. Physica A, v. 562, n. Ja 2021, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125344. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Quispe, L. V. C., Tohalino, J. A. V., & Amancio, D. R. (2021). Using virtual edges to improve the discriminability of co-occurrence text networks. Physica A, 562( Ja 2021), 1-13. doi:10.1016/j.physa.2020.125344
    • NLM

      Quispe LVC, Tohalino JAV, Amancio DR. Using virtual edges to improve the discriminability of co-occurrence text networks [Internet]. Physica A. 2021 ; 562( Ja 2021): 1-13.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125344
    • Vancouver

      Quispe LVC, Tohalino JAV, Amancio DR. Using virtual edges to improve the discriminability of co-occurrence text networks [Internet]. Physica A. 2021 ; 562( Ja 2021): 1-13.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125344
  • Fonte: Experimental Gerontology. Unidades: ICMC, BIOENGENHARIA

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE SINAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, MARCHA (LOCOMOÇÃO), IDOSOS

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    • ABNT

      BET, Patricia e CASTRO, Paula Costa e PONTI, Moacir Antonelli. Foreseeing future falls with accelerometer features in active community-dwelling older persons with no recent history of falls. Experimental Gerontology, v. 143, n. Ja 2021, p. 1-8, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.exger.2020.111139. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Bet, P., Castro, P. C., & Ponti, M. A. (2021). Foreseeing future falls with accelerometer features in active community-dwelling older persons with no recent history of falls. Experimental Gerontology, 143( Ja 2021), 1-8. doi:10.1016/j.exger.2020.111139
    • NLM

      Bet P, Castro PC, Ponti MA. Foreseeing future falls with accelerometer features in active community-dwelling older persons with no recent history of falls [Internet]. Experimental Gerontology. 2021 ; 143( Ja 2021): 1-8.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.exger.2020.111139
    • Vancouver

      Bet P, Castro PC, Ponti MA. Foreseeing future falls with accelerometer features in active community-dwelling older persons with no recent history of falls [Internet]. Experimental Gerontology. 2021 ; 143( Ja 2021): 1-8.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.exger.2020.111139
  • Fonte: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, VÍDEO, MULTIMÍDIA INTERATIVA, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      TROJAHN, Tiago Henrique e GOULARTE, Rudinei. Temporal video scene segmentation using deep-learning. Multimedia Tools and Applications, v. 80, n. 12, p. 17487-17513, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10450-2. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Trojahn, T. H., & Goularte, R. (2021). Temporal video scene segmentation using deep-learning. Multimedia Tools and Applications, 80( 12), 17487-17513. doi:10.1007/s11042-020-10450-2
    • NLM

      Trojahn TH, Goularte R. Temporal video scene segmentation using deep-learning [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2021 ; 80( 12): 17487-17513.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10450-2
    • Vancouver

      Trojahn TH, Goularte R. Temporal video scene segmentation using deep-learning [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2021 ; 80( 12): 17487-17513.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-020-10450-2
  • Fonte: Sensors. Unidade: ICMC

    Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, ROBÔS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors. Sensors, v. 21, n. 3, p. 1-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21030768. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Ranieri, C. M., MacLeod, S., Dragone, M., Vargas, P. A., & Romero, R. A. F. (2021). Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors. Sensors, 21( 3), 1-32. doi:10.3390/s21030768
    • NLM

      Ranieri CM, MacLeod S, Dragone M, Vargas PA, Romero RAF. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 3): 1-32.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21030768
    • Vancouver

      Ranieri CM, MacLeod S, Dragone M, Vargas PA, Romero RAF. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 3): 1-32.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21030768
  • Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, HOMOLOGIA, ESPAÇOS TOPOLÓGICOS

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    • ABNT

      VAZ, Yule e MELLO, Rodrigo Fernandes de e GROSSI, Carlos Henrique. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering. Expert Systems with Applications, v. 184, p. 1-28, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Vaz, Y., Mello, R. F. de, & Grossi, C. H. (2021). Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering. Expert Systems with Applications, 184, 1-28. doi:10.1016/j.eswa.2021.115399
    • NLM

      Vaz Y, Mello RF de, Grossi CH. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 184 1-28.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399
    • Vancouver

      Vaz Y, Mello RF de, Grossi CH. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 184 1-28.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399
  • Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC

    Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PECUÁRIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, AERONAVES NÃO TRIPULADAS

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

      SOARES, Victor Hugo Andrade et al. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas. Computers and Electronics in Agriculture, v. 189, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354. Acesso em: 02 nov. 2024.
    • APA

      Soares, V. H. A., Ponti, M. A., Gonçalves, R. A., & Campello, R. J. G. B. (2021). Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas. Computers and Electronics in Agriculture, 189, 1-14. doi:10.1016/j.compag.2021.106354
    • NLM

      Soares VHA, Ponti MA, Gonçalves RA, Campello RJGB. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-14.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354
    • Vancouver

      Soares VHA, Ponti MA, Gonçalves RA, Campello RJGB. Cattle counting in the wild with geolocated aerial images in large pasture areas [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-14.[citado 2024 nov. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106354

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