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  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 18 abr. 2026.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. doi:10.1007/s10618-022-00906-4

    • NLM

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Tese (Doutorado)

    Visual Crime Pattern Analysis (2021)

    Zanabria, Germain Garcia; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: CRIMINALIDADE, ESPAÇO URBANO, MODELAGEM DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZANABRIA, Germain Garcia. Visual Crime Pattern Analysis. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/. Acesso em: 18 abr. 2026.

    • APA

      Zanabria, G. G. (2021). Visual Crime Pattern Analysis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/

    • NLM

      Zanabria GG. Visual Crime Pattern Analysis [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/

    • Vancouver

      Zanabria GG. Visual Crime Pattern Analysis [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042021-161411/

  • Artigo de periodico

    CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo (2021)

    Zanabria, Germain Garcia ; Silveira, Jaqueline Alvarenga ; Poco, Jorge ; Paiva, Afonso ; Nery, Marcelo Batista ; Silva, Claudio T; Adorno, Sérgio ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: CRIMINALIDADE, ESPAÇO URBANO, APLICAÇÃO DA LEI

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZANABRIA, Germain Garcia et al. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 27, n. 4, p. 2313-2328, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515. Acesso em: 18 abr. 2026.

    • APA

      Zanabria, G. G., Silveira, J. A., Poco, J., Paiva, A., Nery, M. B., Silva, C. T., et al. (2021). CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27( 4), 2313-2328. doi:10.1109/TVCG.2019.2947515

    • NLM

      Zanabria GG, Silveira JA, Poco J, Paiva A, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 4): 2313-2328.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515

    • Vancouver

      Zanabria GG, Silveira JA, Poco J, Paiva A, Nery MB, Silva CT, Adorno S, Nonato LG. CrimAnalyzer: understanding crime patterns in São Paulo [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2021 ; 27( 4): 2313-2328.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2947515
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