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Artigo de periodico
Neural network training fingerprint: visual analytics of the training process in classification neural networks (2022)
Ferreira, Martha Dais ; Cantareira, Gabriel Dias ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Paulovich, Fernando Vieira
Fonte: Journal of Visualization. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO
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ABNT
FERREIRA, Martha Dais et al. Neural network training fingerprint: visual analytics of the training process in classification neural networks. Journal of Visualization, v. 25, n. 3, p. 593-612, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12650-021-00809-4. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Ferreira, M. D., Cantareira, G. D., Mello, R. F. de, & Paulovich, F. V. (2022). Neural network training fingerprint: visual analytics of the training process in classification neural networks. Journal of Visualization, 25( 3), 593-612. doi:10.1007/s12650-021-00809-4
NLM
Ferreira MD, Cantareira GD, Mello RF de, Paulovich FV. Neural network training fingerprint: visual analytics of the training process in classification neural networks [Internet]. Journal of Visualization. 2022 ; 25( 3): 593-612.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12650-021-00809-4
Vancouver
Ferreira MD, Cantareira GD, Mello RF de, Paulovich FV. Neural network training fingerprint: visual analytics of the training process in classification neural networks [Internet]. Journal of Visualization. 2022 ; 25( 3): 593-612.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12650-021-00809-4
Artigo de periodico
Brazilian forest dataset: a new dataset to model local biodiversity (2022)
Rios, Ricardo Araújo ; Rios, Tatiane Nogueira; Palma, Gabriel Rodrigues ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence. Unidades: ICMC, ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIODIVERSIDADE, FLORESTAS TROPICAIS, MODELAGEM DE DADOS
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ABNT
RIOS, Ricardo Araújo et al. Brazilian forest dataset: a new dataset to model local biodiversity. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, v. 34, p. 327-354, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1871972. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Rios, R. A., Rios, T. N., Palma, G. R., & Mello, R. F. de. (2022). Brazilian forest dataset: a new dataset to model local biodiversity. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 34, 327-354. doi:10.1080/0952813X.2021.1871972
NLM
Rios RA, Rios TN, Palma GR, Mello RF de. Brazilian forest dataset: a new dataset to model local biodiversity [Internet]. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence. 2022 ; 34 327-354.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1871972
Vancouver
Rios RA, Rios TN, Palma GR, Mello RF de. Brazilian forest dataset: a new dataset to model local biodiversity [Internet]. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence. 2022 ; 34 327-354.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1871972
Artigo de periodico
Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination (2022)
Aradhya, Abhay M. S ; Ashfahani, Andri; Angelina, Fienny; Pratama, Mahardhika ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Sundaram, Suresh
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
ARADHYA, Abhay M. S et al. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, v. 607, p. 638-653, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Aradhya, A. M. S., Ashfahani, A., Angelina, F., Pratama, M., Mello, R. F. de, & Sundaram, S. (2022). Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, 607, 638-653. doi:10.1016/j.ins.2022.05.100
NLM
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Vancouver
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Artigo de periodico
Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series (2021)
Ferreira, Marcos Vinícius dos Santos; Rios, Ricardo Araújo ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Rios, Tatiane Nogueira
Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)
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ABNT
FERREIRA, Marcos Vinícius dos Santos et al. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, v. 113, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Ferreira, M. V. dos S., Rios, R. A., Mello, R. F. de, & Rios, T. N. (2021). Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, 113, 1-13. doi:10.1016/j.asoc.2021.108011
NLM
Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
Vancouver
Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
Artigo de periodico
Multi-keyword ranked search based on mapping set matching in cloud ciphertext storage system (2021)
Xiao, Tingting; Han, Dezhi ; He, Junhui; Li, Kuan-Ching ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Connection Science. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, CRIPTOLOGIA
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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: 13 jul. 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 jul. 13 ] 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 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1080/09540091.2020.1753175
Artigo de periodico
Time complexity evaluation of cover song identification algorithms (2021)
Ferreira, Martha Dais ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Applied Acoustics. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, MÚSICA
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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: 13 jul. 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 jul. 13 ] 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 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
Artigo de periodico
Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII (2021)
Lopes, Tiago José da Silva ; Rios, Ricardo Araújo ; Nogueira, Tatiane ; Mello, Rodrigo Fernandes de
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: 13 jul. 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 jul. 13 ] 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 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
Artigo de periodico
Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework (2021)
Lopes, Tiago José da Silva ; Rios, Ricardo Araújo ; Nogueira, Tatiane ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: npj Systems Biology and Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS
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: 13 jul. 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 jul. 13 ] 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 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
Artigo de periodico
Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering (2021)
Vaz, Yule; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Grossi, Carlos Henrique
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, HOMOLOGIA, ESPAÇOS TOPOLÓGICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 13 jul. 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 jul. 13 ] 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 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115399
Artigo de periodico
Cross-modality co-attention networks for visual question answering (2021)
Han, Dezhi ; Zhou, Shuli; Li, Kuan-Ching ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Soft Computing. Unidade: ICMC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HAN, Dezhi et al. Cross-modality co-attention networks for visual question answering. Soft Computing, v. 25, n. 7, p. 5411-5421, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Han, D., Zhou, S., Li, K. -C., & Mello, R. F. de. (2021). Cross-modality co-attention networks for visual question answering. Soft Computing, 25( 7), 5411-5421. doi:10.1007/s00500-020-05539-7
NLM
Han D, Zhou S, Li K-C, Mello RF de. Cross-modality co-attention networks for visual question answering [Internet]. Soft Computing. 2021 ; 25( 7): 5411-5421.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7
Vancouver
Han D, Zhou S, Li K-C, Mello RF de. Cross-modality co-attention networks for visual question answering [Internet]. Soft Computing. 2021 ; 25( 7): 5411-5421.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05539-7
Artigo de periodico
Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves (2021)
Rios, Ricardo Araújo ; Nogueira, Tatiane ; Coimbra, Danilo Barbosa; Lopes, Tiago José da Silva ; Abraham, Ajith ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SURTOS DE DOENÇAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIOS, Ricardo Araújo et al. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, v. 11, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Rios, R. A., Nogueira, T., Coimbra, D. B., Lopes, T. J. da S., Abraham, A., & Mello, R. F. de. (2021). Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves. Scientific Reports, 11, 1-13. doi:10.1038/s41598-021-94661-z
NLM
Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z
Vancouver
Rios RA, Nogueira T, Coimbra DB, Lopes TJ da S, Abraham A, Mello RF de. Country transition index based on hierarchical clustering to predict next COVID-19 waves [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94661-z
Artigo de periodico
Time series clustering using stochastic and deterministic influences (2020)
Silva, Mirlei M. da; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Rios, Ricardo A
Fonte: International Journal of Computational Science and Engineering. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Mirlei M. da e MELLO, Rodrigo Fernandes de e RIOS, Ricardo A. Time series clustering using stochastic and deterministic influences. International Journal of Computational Science and Engineering, v. 21, n. 3, p. 394-417, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJCSE.2020.106063. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Silva, M. M. da, Mello, R. F. de, & Rios, R. A. (2020). Time series clustering using stochastic and deterministic influences. International Journal of Computational Science and Engineering, 21( 3), 394-417. doi:10.1504/IJCSE.2020.106063
NLM
Silva MM da, Mello RF de, Rios RA. Time series clustering using stochastic and deterministic influences [Internet]. International Journal of Computational Science and Engineering. 2020 ; 21( 3): 394-417.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJCSE.2020.106063
Vancouver
Silva MM da, Mello RF de, Rios RA. Time series clustering using stochastic and deterministic influences [Internet]. International Journal of Computational Science and Engineering. 2020 ; 21( 3): 394-417.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJCSE.2020.106063
Artigo de periodico
Llaima volcano dataset: in-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification (2020)
Canário, João Paulo ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Curilem, Millaray ; Huenupan, Fernando ; Rios, Ricardo Araújo
Fonte: Data in Brief. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, VULCÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANÁRIO, João Paulo et al. Llaima volcano dataset: in-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Data in Brief, v. 30, p. 1-6, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105627. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Canário, J. P., Mello, R. F. de, Curilem, M., Huenupan, F., & Rios, R. A. (2020). Llaima volcano dataset: in-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Data in Brief, 30, 1-6. doi:10.1016/j.dib.2020.105627
NLM
Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. Llaima volcano dataset: in-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Data in Brief. 2020 ; 30 1-6.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105627
Vancouver
Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. Llaima volcano dataset: in-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Data in Brief. 2020 ; 30 1-6.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105627
Artigo de periodico
Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework (2020)
Santos, Denise P ; Pelissari, Pedro Ivo Batistel Galiote Brossi ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Pandolfelli, Victor Carlos
Fonte: Journal of Applied Physics. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, FORNO ELÉTRICO, TRANSFERÊNCIA DE CALOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Denise P et al. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework. Journal of Applied Physics, v. 127, n. 21, p. 215104-1-215104-7, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0004395. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Santos, D. P., Pelissari, P. I. B. G. B., Mello, R. F. de, & Pandolfelli, V. C. (2020). Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework. Journal of Applied Physics, 127( 21), 215104-1-215104-7. doi:10.1063/5.0004395
NLM
Santos DP, Pelissari PIBGB, Mello RF de, Pandolfelli VC. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework [Internet]. Journal of Applied Physics. 2020 ; 127( 21): 215104-1-215104-7.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0004395
Vancouver
Santos DP, Pelissari PIBGB, Mello RF de, Pandolfelli VC. Estimating the thermal insulating performance of multi-component refractory ceramic systems based on a machine learning surrogate model framework [Internet]. Journal of Applied Physics. 2020 ; 127( 21): 215104-1-215104-7.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0004395
Artigo de periodico
In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification (2020)
Canário, João Paulo ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Curilem, Millaray ; Huenupan, Fernando ; Rios, Ricardo Araújo
Fonte: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, VULCÕES, ANÁLISE DE ONDALETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANÁRIO, João Paulo et al. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Journal of Volcanology and Geothermal Research, v. 401, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Canário, J. P., Mello, R. F. de, Curilem, M., Huenupan, F., & Rios, R. A. (2020). In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 401, Se 2020. doi:10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
NLM
Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2020 ; 401 Se 2020.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
Vancouver
Canário JP, Mello RF de, Curilem M, Huenupan F, Rios RA. In-depth comparison of deep artificial neural network architectures on seismic events classification [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2020 ; 401 Se 2020.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
Artigo de periodico
Theoretical learning guarantees applied to acoustic modeling (2019)
Shulby, Christopher D; Ferreira, Martha D; Mello, Rodrigo Fernandes de; Aluísio, Sandra Maria
Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE VOZ
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHULBY, Christopher D et al. Theoretical learning guarantees applied to acoustic modeling. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 25, p. 1-12, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0081-3. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Shulby, C. D., Ferreira, M. D., Mello, R. F. de, & Aluísio, S. M. (2019). Theoretical learning guarantees applied to acoustic modeling. Journal of the Brazilian Computer Society, 25, 1-12. doi:10.1186/s13173-018-0081-3
NLM
Shulby CD, Ferreira MD, Mello RF de, Aluísio SM. Theoretical learning guarantees applied to acoustic modeling [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2019 ; 25 1-12.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0081-3
Vancouver
Shulby CD, Ferreira MD, Mello RF de, Aluísio SM. Theoretical learning guarantees applied to acoustic modeling [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2019 ; 25 1-12.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0081-3
Artigo de periodico
Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey (2019)
Duarte, Felipe Simões Lage Gomes; Rios, Ricardo A; Hruschka, Eduardo Raul ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Digital Signal Processing. Unidades: EP, ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes et al. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, v. 95, p. 1-18, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Duarte, F. S. L. G., Rios, R. A., Hruschka, E. R., & Mello, R. F. de. (2019). Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, 95, 1-18. doi:10.1016/j.dsp.2019.102582
NLM
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
Vancouver
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
Artigo de periodico
Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters (2018)
Albertini, Marcelo Keese; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: International Journal of High Performance Computing and Networking. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIG DATA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters. International Journal of High Performance Computing and Networking, v. 11, n. 1, p. 34-44, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2018). Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters. International Journal of High Performance Computing and Networking, 11( 1), 34-44. doi:10.1504/IJHPCN.2018.088877
NLM
Albertini MK, Mello RF de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters [Internet]. International Journal of High Performance Computing and Networking. 2018 ; 11( 1): 34-44.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877
Vancouver
Albertini MK, Mello RF de. Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters [Internet]. International Journal of High Performance Computing and Networking. 2018 ; 11( 1): 34-44.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJHPCN.2018.088877
Artigo de periodico
Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations (2018)
Curilem, Millaray; Mello, Rodrigo Fernandes de; Huenupan, Fernando; San Martin, Cesar; Franco, Luis; Hernández, Erasmo; Rios, Ricardo Araújo
Fonte: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC
Assuntos: VULCÕES, ONDAS SÍSMICAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
CURILEM, Millaray et al. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations. Journal of Volcanology and Geothermal Research, v. No 2018, p. 63-78, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Curilem, M., Mello, R. F. de, Huenupan, F., San Martin, C., Franco, L., Hernández, E., & Rios, R. A. (2018). Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations. Journal of Volcanology and Geothermal Research, No 2018, 63-78. doi:10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
NLM
Curilem M, Mello RF de, Huenupan F, San Martin C, Franco L, Hernández E, Rios RA. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2018 ; No 2018 63-78.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
Vancouver
Curilem M, Mello RF de, Huenupan F, San Martin C, Franco L, Hernández E, Rios RA. Discriminating seismic events of the Llaima volcano (Chile) based on spectrogram cross-correlations [Internet]. Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2018 ; No 2018 63-78.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
Artigo de periodico
Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift (2017)
Costa, Fausto G. da; Duarte, Felipe S. L. G; Vallim, Rosane M. M; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Fausto G. da et al. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 15-29, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Costa, F. G. da, Duarte, F. S. L. G., Vallim, R. M. M., & Mello, R. F. de. (2017). Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, No 2017, 15-29. doi:10.1016/j.eswa.2017.06.005
NLM
Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
Vancouver
Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005

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