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  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES SOCIAIS

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    • ABNT

      SANTOS, Brucce Neves dos et al. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks. Pattern Recognition Letters, v. 138, p. 490-496, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Santos, B. N. dos, Rossi, R. G., Rezende, S. O., & Marcacini, R. M. (2020). A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks. Pattern Recognition Letters, 138, 490-496. doi:10.1016/j.patrec.2020.08.019
    • NLM

      Santos BN dos, Rossi RG, Rezende SO, Marcacini RM. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2020 ; 138 490-496.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019
    • Vancouver

      Santos BN dos, Rossi RG, Rezende SO, Marcacini RM. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2020 ; 138 490-496.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: BANCO DE DADOS, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      RAMOS, Jonathan S et al. How to speed up outliers removal in image matching. Pattern Recognition Letters, v. 114, p. 31-40, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.08.010. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Ramos, J. S., Watanabe, C. Y. V., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2018). How to speed up outliers removal in image matching. Pattern Recognition Letters, 114, 31-40. doi:10.1016/j.patrec.2017.08.010
    • NLM

      Ramos JS, Watanabe CYV, Traina Junior C, Traina AJM. How to speed up outliers removal in image matching [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2018 ; 114 31-40.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.08.010
    • Vancouver

      Ramos JS, Watanabe CYV, Traina Junior C, Traina AJM. How to speed up outliers removal in image matching [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2018 ; 114 31-40.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.08.010
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

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    • ABNT

      COSTA, Victor Guilherme Turrisi da e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e BARDON JUNIOR, Sylvio. Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining. Pattern Recognition Letters, v. 116, p. 22-28, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.09.004. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Costa, V. G. T. da, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Bardon Junior, S. (2018). Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining. Pattern Recognition Letters, 116, 22-28. doi:10.1016/j.patrec.2018.09.004
    • NLM

      Costa VGT da, Carvalho ACP de LF de, Bardon Junior S. Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2018 ; 116 22-28.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.09.004
    • Vancouver

      Costa VGT da, Carvalho ACP de LF de, Bardon Junior S. Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream mining [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2018 ; 116 22-28.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.09.004
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      FALEIROS, Thiago de Paulo e ROSSI, Rafael Geraldeli e LOPES, Alneu de Andrade. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. Pattern Recognition Letters, v. 87, p. 127-138, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Faleiros, T. de P., Rossi, R. G., & Lopes, A. de A. (2017). Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs. Pattern Recognition Letters, 87, 127-138. doi:10.1016/j.patrec.2016.04.006
    • NLM

      Faleiros T de P, Rossi RG, Lopes A de A. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2017 ; 87 127-138.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006
    • Vancouver

      Faleiros T de P, Rossi RG, Lopes A de A. Optimizing the class information divergence for transductive classification of texts using propagation in bipartite graphs [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2017 ; 87 127-138.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.04.006
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      CORRÊA, Geraldo N et al. Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, v. 52, n. ja 2015, p. 25-31, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Corrêa, G. N., Marcacini, R. M., Hruschka, E. R., & Rezende, S. O. (2015). Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, 52( ja 2015), 25-31. doi:10.1016/j.patrec.2014.09.008
    • NLM

      Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008
    • Vancouver

      Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Generalized external indexes for comparing data partitions with overlapping categories. Pattern Recognition Letters, v. 31, n. 9, p. 966-975, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2010.01.002. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Campello, R. J. G. B. (2010). Generalized external indexes for comparing data partitions with overlapping categories. Pattern Recognition Letters, 31( 9), 966-975. doi:10.1016/j.patrec.2010.01.002
    • NLM

      Campello RJGB. Generalized external indexes for comparing data partitions with overlapping categories [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2010 ; 31( 9): 966-975.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2010.01.002
    • Vancouver

      Campello RJGB. Generalized external indexes for comparing data partitions with overlapping categories [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2010 ; 31( 9): 966-975.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2010.01.002
  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

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

      BRUNO, Odemir Martinez et al. Topological multi-contour decomposition for image analysis and image retrieval. Pattern Recognition Letters, v. 29, n. 11, p. 1675-1683, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2008.04.017. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Bruno, O. M., Nonato, L. G., Pazoti, M. A., & Batista Neto, J. do E. S. (2008). Topological multi-contour decomposition for image analysis and image retrieval. Pattern Recognition Letters, 29( 11), 1675-1683. doi:10.1016/j.patrec.2008.04.017
    • NLM

      Bruno OM, Nonato LG, Pazoti MA, Batista Neto J do ES. Topological multi-contour decomposition for image analysis and image retrieval [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2008 ; 29( 11): 1675-1683.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2008.04.017
    • Vancouver

      Bruno OM, Nonato LG, Pazoti MA, Batista Neto J do ES. Topological multi-contour decomposition for image analysis and image retrieval [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2008 ; 29( 11): 1675-1683.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2008.04.017
  • Source: Pattern Recognition Letters. 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

      CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. A fuzzy extension of the rand index and other related indexes for clustering and classification assessment. Pattern Recognition Letters, v. 28, n. 7, p. 833-841, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2006.11.010. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Campello, R. J. G. B. (2007). A fuzzy extension of the rand index and other related indexes for clustering and classification assessment. Pattern Recognition Letters, 28( 7), 833-841. doi:10.1016/j.patrec.2006.11.010
    • NLM

      Campello RJGB. A fuzzy extension of the rand index and other related indexes for clustering and classification assessment [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2007 ; 28( 7): 833-841.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2006.11.010
    • Vancouver

      Campello RJGB. A fuzzy extension of the rand index and other related indexes for clustering and classification assessment [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2007 ; 28( 7): 833-841.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2006.11.010

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