ReP USP - Resultado da busca

Trabalho de evento
Análise de similaridades e padrões estatísticos em séries temporais de casos de suicídio no Brasil (2024)
Klann, Victor William; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Anais estendidos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, SUICÍDIO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KLANN, Victor William e SOUSA, Elaine Parros Machado de. Análise de similaridades e padrões estatísticos em séries temporais de casos de suicídio no Brasil. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2024.243810. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Klann, V. W., & Sousa, E. P. M. de. (2024). Análise de similaridades e padrões estatísticos em séries temporais de casos de suicídio no Brasil. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd_estendido.2024.243810
NLM
Klann VW, Sousa EPM de. Análise de similaridades e padrões estatísticos em séries temporais de casos de suicídio no Brasil [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2024.243810
Vancouver
Klann VW, Sousa EPM de. Análise de similaridades e padrões estatísticos em séries temporais de casos de suicídio no Brasil [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2024.243810
Artigo de periodico
Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression (2024)
Guijo-Rubio, David ; Middlehurst, Matthew ; Arcencio, Guilherme ; Silva, Diego Furtado ; Bagnall, Anthony
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUIJO-RUBIO, David et al. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, n. 4, p. 2141-2185, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Guijo-Rubio, D., Middlehurst, M., Arcencio, G., Silva, D. F., & Bagnall, A. (2024). Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression. Data Mining and Knowledge Discovery, 38( 4), 2141-2185. doi:10.1007/s10618-024-01027-w
NLM
Guijo-Rubio D, Middlehurst M, Arcencio G, Silva DF, Bagnall A. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38( 4): 2141-2185.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w
Vancouver
Guijo-Rubio D, Middlehurst M, Arcencio G, Silva DF, Bagnall A. Unsupervised feature based algorithms for time series extrinsic regression [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38( 4): 2141-2185.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w
Trabalho de evento
Handling missing values in data streams: an overview (2024)
Lima, Afonso Matheus Sousa ; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BANCO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Afonso Matheus Sousa e SOUSA, Elaine Parros Machado de. Handling missing values in data streams: an overview. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Lima, A. M. S., & Sousa, E. P. M. de. (2024). Handling missing values in data streams: an overview. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.243102
NLM
Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102
Vancouver
Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102
Artigo de periodico
CETra: online cluster tracking for clustering of streaming data sources (2024)
Lima, Afonso Matheus Sousa ; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS TEMPORAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Afonso Matheus Sousa e SOUSA, Elaine Parros Machado de. CETra: online cluster tracking for clustering of streaming data sources. Knowledge and Information Systems, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02267-4. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Lima, A. M. S., & Sousa, E. P. M. de. (2024). CETra: online cluster tracking for clustering of streaming data sources. Knowledge and Information Systems. doi:10.1007/s10115-024-02267-4
NLM
Lima AMS, Sousa EPM de. CETra: online cluster tracking for clustering of streaming data sources [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02267-4
Vancouver
Lima AMS, Sousa EPM de. CETra: online cluster tracking for clustering of streaming data sources [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02267-4
Artigo de periodico
Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series (2023)
Karasawa, Eliane Gniech ; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KARASAWA, Eliane Gniech e SOUSA, Elaine Parros Machado de. Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 14, n. 2, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2023.3232. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Karasawa, E. G., & Sousa, E. P. M. de. (2023). Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series. Journal of Information and Data Management - JIDM, 14( 2), 1-10. doi:10.5753/jidm.2023.3232
NLM
Karasawa EG, Sousa EPM de. Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2023 ; 14( 2): 1-10.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2023.3232
Vancouver
Karasawa EG, Sousa EPM de. Mining temporal rules from heterogeneous multivariate time series [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2023 ; 14( 2): 1-10.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2023.3232
Trabalho de evento
Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde (2023)
Silva, Diego Furtado ; Arcencio, Guilherme Gomes ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Silva, Yuri Gabriel Aragão da
Source: Livro de minicursos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Diego Furtado et al. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Silva, D. F., Arcencio, G. G., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Souza, V. M. A. de, & Silva, Y. G. A. da. (2023). Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde. In Livro de minicursos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbc.12346.2.2
NLM
Silva DF, Arcencio GG, Medeiros Júnior JGB de, Souza VMA de, Silva YGA da. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde [Internet]. Livro de minicursos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2
Vancouver
Silva DF, Arcencio GG, Medeiros Júnior JGB de, Souza VMA de, Silva YGA da. Aprendizado de máquina supervisionado para séries temporais na área da saúde [Internet]. Livro de minicursos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.12346.2.2
Trabalho de evento
Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data (2023)
Silva, Diego Furtado ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de; Domingues, Lucas Vinícius ; Mazzu-Nascimento, Thiago
Source: Proceedings. Conference titles: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, HEMOGLOBINAS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Diego Furtado et al. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Silva, D. F., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Domingues, L. V., & Mazzu-Nascimento, T. (2023). Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00195
NLM
Silva DF, Medeiros Júnior JGB de, Domingues LV, Mazzu-Nascimento T. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195
Vancouver
Silva DF, Medeiros Júnior JGB de, Domingues LV, Mazzu-Nascimento T. Hemoglobin estimation from smartphone-based photoplethysmography with small data [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00195
Artigo de periodico
Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry (2022)
Arruda, Henrique Ferraz de ; Reia, Sandro Martinelli ; Silva, Filipi Nascimento ; Amancio, Diego Raphael ; Costa, Luciano da Fontoura
Source: Physica A. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry. Physica A, v. 598, p. 127387-1-127387-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Arruda, H. F. de, Reia, S. M., Silva, F. N., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2022). Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry. Physica A, 598, 127387-1-127387-13. doi:10.1016/j.physa.2022.127387
NLM
Arruda HF de, Reia SM, Silva FN, Amancio DR, Costa L da F. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry [Internet]. Physica A. 2022 ; 598 127387-1-127387-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387
Vancouver
Arruda HF de, Reia SM, Silva FN, Amancio DR, Costa L da F. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry [Internet]. Physica A. 2022 ; 598 127387-1-127387-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387
Artigo de periodico
CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy (2022)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Bailly, Sebastien ; Pepin, Jean-Louis ; Goeuriot, Lorraine ; Spadon, Gabriel ; Amer-Yahia, Sihem
Source: Applied Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TRANSTORNOS DO SONO, APNEIA DO SONO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12157618. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Bailly, S., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., Spadon, G., & Amer-Yahia, S. (2022). CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, 12( 15), 1-17. doi:10.3390/app12157618
NLM
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Trabalho de evento
TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas (2022)
Karasawa, Eliane Gniech; Sousa, Elaine Parros Machado de
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KARASAWA, Eliane Gniech e SOUSA, Elaine Parros Machado de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Karasawa, E. G., & Sousa, E. P. M. de. (2022). TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2022.226199
NLM
Karasawa EG, Sousa EPM de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199
Vancouver
Karasawa EG, Sousa EPM de. TRUMiner: mineração de regras temporais em bases de séries multivariadas e heterogêneas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2022.226199
Trabalho de evento-anais periodico
Sequential short-text classification from multiple textual representations with weak supervision (2022)
Reis Filho, Ivan José ; Martins, Luiz Henrique Dutra ; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REIS FILHO, Ivan José et al. Sequential short-text classification from multiple textual representations with weak supervision. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_12. Acesso em: 14 nov. 2024. , 2022
APA
Reis Filho, I. J., Martins, L. H. D., Parmezan, A. R. S., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2022). Sequential short-text classification from multiple textual representations with weak supervision. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21686-2_12
NLM
Reis Filho IJ, Martins LHD, Parmezan ARS, Marcacini RM, Rezende SO. Sequential short-text classification from multiple textual representations with weak supervision [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13653 165-179.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_12
Vancouver
Reis Filho IJ, Martins LHD, Parmezan ARS, Marcacini RM, Rezende SO. Sequential short-text classification from multiple textual representations with weak supervision [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13653 165-179.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_12
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
Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
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
Source: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] 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
Source: International Journal of Computational Science and Engineering. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] 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
Source: Data in Brief. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105627
Trabalho de evento
Brazilian presidential elections: analysing voting patterns in time and space using a simple data science pipeline (2020)
Jacintho, Lucas Henrique Mantovani; Silva, Tiago Pinho da ; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ELEIÇÕES DIRETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JACINTHO, Lucas Henrique Mantovani et al. Brazilian presidential elections: analysing voting patterns in time and space using a simple data science pipeline. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11979. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Jacintho, L. H. M., Silva, T. P. da, Parmezan, A. R. S., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Brazilian presidential elections: analysing voting patterns in time and space using a simple data science pipeline. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2020.11979
NLM
Jacintho LHM, Silva TP da, Parmezan ARS, Batista GE de APA. Brazilian presidential elections: analysing voting patterns in time and space using a simple data science pipeline [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11979
Vancouver
Jacintho LHM, Silva TP da, Parmezan ARS, Batista GE de APA. Brazilian presidential elections: analysing voting patterns in time and space using a simple data science pipeline [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11979
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
Source: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2020.106881
Artigo de periodico
Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data (2020)
Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Reis, Denis Moreira dos ; Maletzke, André Gustavo ; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BENCHMARKS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2020, n. 6, p. 1805-1858, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Souza, V. M. A. de, Reis, D. M. dos, Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2020( 6), 1805-1858. doi:10.1007/s10618-020-00698-5
NLM
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5
Vancouver
Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5
Trabalho de evento-anais periodico
Quantifying temporal novelty in social networks using time-varying graphs and concept drift detection (2020)
Santos, Victor M. G. dos; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Nogueira, Tatiane ; Rios, Ricardo A
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÍDIAS SOCIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Victor M. G. dos et al. Quantifying temporal novelty in social networks using time-varying graphs and concept drift detection. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_44. Acesso em: 14 nov. 2024. , 2020
APA
Santos, V. M. G. dos, Mello, R. F. de, Nogueira, T., & Rios, R. A. (2020). Quantifying temporal novelty in social networks using time-varying graphs and concept drift detection. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_44
NLM
Santos VMG dos, Mello RF de, Nogueira T, Rios RA. Quantifying temporal novelty in social networks using time-varying graphs and concept drift detection [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 650-664.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_44
Vancouver
Santos VMG dos, Mello RF de, Nogueira T, Rios RA. Quantifying temporal novelty in social networks using time-varying graphs and concept drift detection [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2020 ; 12320 650-664.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_44
Trabalho de evento-anais periodico
Compressed k-nearest neighbors ensembles for evolving data streams (2020)
Bahri, Maroua ; Bifet, Albert ; Maniu, Silviu ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Tziortziotis, Nikolaos
Source: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Conference titles: European Conference on Artificial Intelligence - ECAI. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BAHRI, Maroua et al. Compressed k-nearest neighbors ensembles for evolving data streams. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Amsterdam: IOS Press. Disponível em: https://doi.org/10.3233/FAIA200189. Acesso em: 14 nov. 2024. , 2020
APA
Bahri, M., Bifet, A., Maniu, S., Mello, R. F. de, & Tziortziotis, N. (2020). Compressed k-nearest neighbors ensembles for evolving data streams. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Amsterdam: IOS Press. doi:10.3233/FAIA200189
NLM
Bahri M, Bifet A, Maniu S, Mello RF de, Tziortziotis N. Compressed k-nearest neighbors ensembles for evolving data streams [Internet]. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2020 ; 325 961-968.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3233/FAIA200189
Vancouver
Bahri M, Bifet A, Maniu S, Mello RF de, Tziortziotis N. Compressed k-nearest neighbors ensembles for evolving data streams [Internet]. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2020 ; 325 961-968.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3233/FAIA200189

USP Schools

ReP

Filtros

Document Types

USP Schools

Departament

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Source title

Publisher

Conference titles

Countries/Territories

Funding Agencies

Indexado em

Normalized affiliation

Non normalized affiliation

Countries of institutions of collaboration