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Artigo de periodico
Forecasting financial market structure from network features using machine learning (2024)
Castilho, Douglas; Souza, Thársis Tuani Pinto; Kang, Soong Moon; Gama, João ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), REDES COMPLEXAS, MERCADO FINANCEIRO
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ABNT
CASTILHO, Douglas et al. Forecasting financial market structure from network features using machine learning. Knowledge and Information Systems, v. 66, n. 8, p. 4497-4525, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02095-6. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Castilho, D., Souza, T. T. P., Kang, S. M., Gama, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). Forecasting financial market structure from network features using machine learning. Knowledge and Information Systems, 66( 8), 4497-4525. doi:10.1007/s10115-024-02095-6
NLM
Castilho D, Souza TTP, Kang SM, Gama J, Carvalho ACP de LF de. Forecasting financial market structure from network features using machine learning [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2024 ; 66( 8): 4497-4525.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02095-6
Vancouver
Castilho D, Souza TTP, Kang SM, Gama J, Carvalho ACP de LF de. Forecasting financial market structure from network features using machine learning [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2024 ; 66( 8): 4497-4525.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02095-6
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
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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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: 17 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. 17 ] 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. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-024-01027-w
Trabalho de evento
Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks (2023)
Leite, João A; Scarton, Carolina Evaristo ; Silva, Diego Furtado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing - RANLP. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PORTUGUÊS DO BRASIL, ÓDIO
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ABNT
LEITE, João A e SCARTON, Carolina Evaristo e SILVA, Diego Furtado. Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks. 2023, Anais.. Shoumen: INCOMA, 2023. Disponível em: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Leite, J. A., Scarton, C. E., & Silva, D. F. (2023). Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks. In Proceedings. Shoumen: INCOMA. Recuperado de http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
NLM
Leite JA, Scarton CE, Silva DF. Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
Vancouver
Leite JA, Scarton CE, Silva DF. Noisy self-training with data augmentations for offensive and hate speech detection tasks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
Artigo de periodico
Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: a convolutional neural networks' approach (2023)
Araujo, Anna Luiza Damaceno ; Silva, Viviane Mariano da ; Kudo, Maíra Suzuka ; Souza, Eduardo Santos Carlos de; Saldivia-Siracusa, Cristina ; Giraldo-Roldán, Daniela ; Lopes, Márcio Ajudarte ; Vargas, Pablo Agustin ; Khurram, Syed Ali ; Pearson, Alexander T ; Kowalski, Luiz Paulo ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Santos-Silva, Alan Roger dos ; Moraes, Matheus Cardoso
Fonte: Journal of Oral Pathology and Medicine. Unidades: FM, ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, NEOPLASIAS BUCAIS, NEOPLASIAS DE CABEÇA E PESCOÇO
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ABNT
ARAUJO, Anna Luiza Damaceno et al. Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: a convolutional neural networks' approach. Journal of Oral Pathology and Medicine, v. 52, n. 2, p. 109-118, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jop.13397. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Araujo, A. L. D., Silva, V. M. da, Kudo, M. S., Souza, E. S. C. de, Saldivia-Siracusa, C., Giraldo-Roldán, D., et al. (2023). Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: a convolutional neural networks' approach. Journal of Oral Pathology and Medicine, 52( 2), 109-118. doi:10.1111/jop.13397
NLM
Araujo ALD, Silva VM da, Kudo MS, Souza ESC de, Saldivia-Siracusa C, Giraldo-Roldán D, Lopes MA, Vargas PA, Khurram SA, Pearson AT, Kowalski LP, Carvalho ACP de LF de, Santos-Silva AR dos, Moraes MC. Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: a convolutional neural networks' approach [Internet]. Journal of Oral Pathology and Medicine. 2023 ; 52( 2): 109-118.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jop.13397
Vancouver
Araujo ALD, Silva VM da, Kudo MS, Souza ESC de, Saldivia-Siracusa C, Giraldo-Roldán D, Lopes MA, Vargas PA, Khurram SA, Pearson AT, Kowalski LP, Carvalho ACP de LF de, Santos-Silva AR dos, Moraes MC. Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: a convolutional neural networks' approach [Internet]. Journal of Oral Pathology and Medicine. 2023 ; 52( 2): 109-118.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jop.13397
Artigo de periodico
Scene designer: compositional sketch-based image retrieval with contrastive learning and an auxiliary synthesis task (2023)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz ; Bui, Tu ; Collomosse, John ; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz et al. Scene designer: compositional sketch-based image retrieval with contrastive learning and an auxiliary synthesis task. Multimedia Tools and Applications, v. 82, n. 24, p. 38117-38139, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-14282-0. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F., Bui, T., Collomosse, J., & Ponti, M. A. (2023). Scene designer: compositional sketch-based image retrieval with contrastive learning and an auxiliary synthesis task. Multimedia Tools and Applications, 82( 24), 38117-38139. doi:10.1007/s11042-022-14282-0
NLM
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Scene designer: compositional sketch-based image retrieval with contrastive learning and an auxiliary synthesis task [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2023 ; 82( 24): 38117-38139.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-14282-0
Vancouver
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Scene designer: compositional sketch-based image retrieval with contrastive learning and an auxiliary synthesis task [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2023 ; 82( 24): 38117-38139.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-14282-0
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: 17 nov. 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 nov. 17 ] 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 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12650-021-00809-4
Artigo de periodico
Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines (2021)
Damasceno, Carlos Diego Nascimento ; Mousavi, Mohammad Reza ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Empirical Software Engineering. Unidade: ICMC
Assuntos: MODELOS DE PROCESSO DE SOFTWARE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento e MOUSAVI, Mohammad Reza e SIMÃO, Adenilso da Silva. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, v. 26, n. Ja 2021, p. 1-46, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Damasceno, C. D. N., Mousavi, M. R., & Simão, A. da S. (2021). Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, 26( Ja 2021), 1-46. doi:10.1007/s10664-020-09912-w
NLM
Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
Vancouver
Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
Artigo de periodico
Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors (2021)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; MacLeod, Scott ; Dragone, Mauro ; Vargas, Patrícia Amâncio ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, ROBÔS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 17 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. 17 ] 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. 17 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21030768
Trabalho de evento-anais periodico
Evaluating clustering meta-features for classifier recommendation (2021)
Garcia, Luís Paulo Faina ; Campelo, Felipe ; Ramos, Guilherme N ; Rivolli, Adriano ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Luís Paulo Faina et al. Evaluating clustering meta-features for classifier recommendation. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_30. Acesso em: 17 nov. 2024. , 2021
APA
Garcia, L. P. F., Campelo, F., Ramos, G. N., Rivolli, A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Evaluating clustering meta-features for classifier recommendation. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91702-9_30
NLM
Garcia LPF, Campelo F, Ramos GN, Rivolli A, Carvalho ACP de LF de. Evaluating clustering meta-features for classifier recommendation [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2021 ; 13073 453-467.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_30
Vancouver
Garcia LPF, Campelo F, Ramos GN, Rivolli A, Carvalho ACP de LF de. Evaluating clustering meta-features for classifier recommendation [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2021 ; 13073 453-467.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_30
Artigo de periodico
An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms (2021)
Basgalupp, Márcio Porto ; Barros, Rodrigo Coelho ; Sá, Alex Guimarães Cardoso de; Pappa, Gisele Lobo ; Mantovani, Rafael Gomes ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Freitas, Alex A
Fonte: Evolutionary Intelligence. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BASGALUPP, Márcio Porto et al. An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms. Evolutionary Intelligence, v. 14, n. 4, p. 1895-1914, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12065-020-00463-z. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Basgalupp, M. P., Barros, R. C., Sá, A. G. C. de, Pappa, G. L., Mantovani, R. G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2021). An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms. Evolutionary Intelligence, 14( 4), 1895-1914. doi:10.1007/s12065-020-00463-z
NLM
Basgalupp MP, Barros RC, Sá AGC de, Pappa GL, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms [Internet]. Evolutionary Intelligence. 2021 ; 14( 4): 1895-1914.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12065-020-00463-z
Vancouver
Basgalupp MP, Barros RC, Sá AGC de, Pappa GL, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. An extensive experimental evaluation of automated machine learning methods for recommending classification algorithms [Internet]. Evolutionary Intelligence. 2021 ; 14( 4): 1895-1914.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12065-020-00463-z
Trabalho de evento
Scene Designer: a unified model for scene search and synthesis from sketch (2021)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz ; Bui, Tu ; Collomosse, John ; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops - ICCVW. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz et al. Scene Designer: a unified model for scene search and synthesis from sketch. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICCVW54120.2021.00275. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F., Bui, T., Collomosse, J., & Ponti, M. A. (2021). Scene Designer: a unified model for scene search and synthesis from sketch. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICCVW54120.2021.00275
NLM
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Scene Designer: a unified model for scene search and synthesis from sketch [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICCVW54120.2021.00275
Vancouver
Ribeiro LSF, Bui T, Collomosse J, Ponti MA. Scene Designer: a unified model for scene search and synthesis from sketch [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICCVW54120.2021.00275
Artigo de periodico
Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network (2020)
Santos, Fernando Pereira dos ; Zor, Cemre ; Kittler, Josef ; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Neural Networks. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Fernando Pereira dos et al. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, v. 132, p. 131-143, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Santos, F. P. dos, Zor, C., Kittler, J., & Ponti, M. A. (2020). Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, 132, 131-143. doi:10.1016/j.neunet.2020.08.016
NLM
Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
Vancouver
Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
Trabalho de evento
Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks (2020)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Moioli, Renan Cipriano ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Araújo, Mariana F. P. de; Santana, Maxwell Barbosa de ; Pimentel, Jhielson Montino ; Vargas, Patrícia Amâncio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA, DOENÇA DE PARKINSON, NEUROCIÊNCIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Moioli, R. C., Romero, R. A. F., Araújo, M. F. P. de, Santana, M. B. de, Pimentel, J. M., & Vargas, P. A. (2020). Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
NLM
Ranieri CM, Moioli RC, Romero RAF, Araújo MFP de, Santana MB de, Pimentel JM, Vargas PA. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
Vancouver
Ranieri CM, Moioli RC, Romero RAF, Araújo MFP de, Santana MB de, Pimentel JM, Vargas PA. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
Trabalho de evento
Uncovering human multimodal activity recognition with a deep learning approach (2020)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Vargas, Patrícia Amâncio; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni e VARGAS, Patrícia Amâncio e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Uncovering human multimodal activity recognition with a deep learning approach. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207255. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Vargas, P. A., & Romero, R. A. F. (2020). Uncovering human multimodal activity recognition with a deep learning approach. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9207255
NLM
Ranieri CM, Vargas PA, Romero RAF. Uncovering human multimodal activity recognition with a deep learning approach [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207255
Vancouver
Ranieri CM, Vargas PA, Romero RAF. Uncovering human multimodal activity recognition with a deep learning approach [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207255
Trabalho de evento-anais periodico
Temporal analysis in massive open online courses: towards identifying at-risk students through analyzing demographical changes (2020)
Shi, Lei ; Yang, Bokuan; Toda, Armando Maciel
Fonte: Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Nome do evento: International Conference on Information Systems Development - ISD. Unidade: ICMC
Assuntos: EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHI, Lei e YANG, Bokuan e TODA, Armando Maciel. Temporal analysis in massive open online courses: towards identifying at-risk students through analyzing demographical changes. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-49644-9_9. Acesso em: 17 nov. 2024. , 2020
APA
Shi, L., Yang, B., & Toda, A. M. (2020). Temporal analysis in massive open online courses: towards identifying at-risk students through analyzing demographical changes. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-49644-9_9
NLM
Shi L, Yang B, Toda AM. Temporal analysis in massive open online courses: towards identifying at-risk students through analyzing demographical changes [Internet]. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 2020 ; 39 146-163.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-49644-9_9
Vancouver
Shi L, Yang B, Toda AM. Temporal analysis in massive open online courses: towards identifying at-risk students through analyzing demographical changes [Internet]. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 2020 ; 39 146-163.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-49644-9_9
Trabalho de evento
Revealing the hidden pattern: a comparative study on profiling subpopulations of MOOC students (2019)
Shi, Lei ; Cristea, Alexandra I ; Toda, Armando Maciel ; Santos, Wilk Oliveira dos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Information Systems Development - ISD. Unidade: ICMC
Assuntos: EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHI, Lei et al. Revealing the hidden pattern: a comparative study on profiling subpopulations of MOOC students. 2019, Anais.. Atlanta: Association for Information Systems, 2019. Disponível em: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1285&context=isd2014. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Shi, L., Cristea, A. I., Toda, A. M., & Santos, W. O. dos. (2019). Revealing the hidden pattern: a comparative study on profiling subpopulations of MOOC students. In Proceedings. Atlanta: Association for Information Systems. Recuperado de https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1285&context=isd2014
NLM
Shi L, Cristea AI, Toda AM, Santos WO dos. Revealing the hidden pattern: a comparative study on profiling subpopulations of MOOC students [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1285&context=isd2014
Vancouver
Shi L, Cristea AI, Toda AM, Santos WO dos. Revealing the hidden pattern: a comparative study on profiling subpopulations of MOOC students [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1285&context=isd2014
Trabalho de evento
Demographical changes of student subgroups in MOOCs: towards predicting at-risk students (2019)
Yang, Bokuan; Shi, Lei ; Toda, Armando Maciel
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Information Systems Development - ISD. Unidade: ICMC
Assuntos: EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
YANG, Bokuan e SHI, Lei e TODA, Armando Maciel. Demographical changes of student subgroups in MOOCs: towards predicting at-risk students. 2019, Anais.. Atlanta: Association for Information Systems, 2019. Disponível em: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1280&context=isd2014. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Yang, B., Shi, L., & Toda, A. M. (2019). Demographical changes of student subgroups in MOOCs: towards predicting at-risk students. In Proceedings. Atlanta: Association for Information Systems. Recuperado de https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1280&context=isd2014
NLM
Yang B, Shi L, Toda AM. Demographical changes of student subgroups in MOOCs: towards predicting at-risk students [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1280&context=isd2014
Vancouver
Yang B, Shi L, Toda AM. Demographical changes of student subgroups in MOOCs: towards predicting at-risk students [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1280&context=isd2014
Trabalho de evento
Optimising scientific workflow execution using desktops, clusters and clouds (2017)
Oliveira, Edvard Martins de; Estrella, Júlio Cezar ; Costa, Fausto Guzzo da; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; Reiff-Marganiec, Stephan
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computing and Networking - CANDAR. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Edvard Martins de et al. Optimising scientific workflow execution using desktops, clusters and clouds. 2017, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CANDAR.2017.100. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Oliveira, E. M. de, Estrella, J. C., Costa, F. G. da, Delbem, A. C. B., & Reiff-Marganiec, S. (2017). Optimising scientific workflow execution using desktops, clusters and clouds. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CANDAR.2017.100
NLM
Oliveira EM de, Estrella JC, Costa FG da, Delbem ACB, Reiff-Marganiec S. Optimising scientific workflow execution using desktops, clusters and clouds [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CANDAR.2017.100
Vancouver
Oliveira EM de, Estrella JC, Costa FG da, Delbem ACB, Reiff-Marganiec S. Optimising scientific workflow execution using desktops, clusters and clouds [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CANDAR.2017.100
Trabalho de evento
One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier (2016)
Riva, Mateus; Ponti, Moacir Antonelli ; Campos, Teófilo de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: European Conference on Artificial Intelligence - ECAI. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVA, Mateus e PONTI, Moacir Antonelli e CAMPOS, Teófilo de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier. 2016, Anais.. Amsterdam: IOS Press, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Riva, M., Ponti, M. A., & Campos, T. de. (2016). One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier. In Proceedings. Amsterdam: IOS Press. doi:10.3233/978-1-61499-672-9-216
NLM
Riva M, Ponti MA, Campos T de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216
Vancouver
Riva M, Ponti MA, Campos T de. One-class to multi-class model update using the class-incremental optimum-path forest classifier [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-672-9-216
Trabalho de evento
Aprendizado incremental e classe-incremental por meio da atualização de árvores geradoras em florestas de caminhos ótimos (2016)
Riva, Mateus; Campos, Teófilo de; Ponti, Moacir Antonelli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVA, Mateus e CAMPOS, Teófilo de e PONTI, Moacir Antonelli. Aprendizado incremental e classe-incremental por meio da atualização de árvores geradoras em florestas de caminhos ótimos. 2016, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2016. Disponível em: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC927E. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Riva, M., Campos, T. de, & Ponti, M. A. (2016). Aprendizado incremental e classe-incremental por meio da atualização de árvores geradoras em florestas de caminhos ótimos. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC927E
NLM
Riva M, Campos T de, Ponti MA. Aprendizado incremental e classe-incremental por meio da atualização de árvores geradoras em florestas de caminhos ótimos [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC927E
Vancouver
Riva M, Campos T de, Ponti MA. Aprendizado incremental e classe-incremental por meio da atualização de árvores geradoras em florestas de caminhos ótimos [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 17 ] Available from: http://urlib.net/8JMKD3MGPAW/3MC927E

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