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  • Source: International Journal of Computational Science and Engineering. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 09 out. 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 out. 09 ] 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 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJCSE.2020.106063
  • Source: Journal of Volcanology and Geothermal Research. Unidade: ICMC

    Subjects: 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: 09 out. 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 out. 09 ] 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 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2018.10.023
  • Source: Chaos. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÍDIAS SOCIAIS

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    • ABNT

      MELLO, Rodrigo Fernandes de e RIOS, Ricardo A e PAGLIOSA, Paulo A. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, p. 085719-1-085719-15, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.5024241. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Mello, R. F. de, Rios, R. A., & Pagliosa, P. A. (2018). Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, 28, 085719-1-085719-15. doi:10.1063/1.5024241
    • NLM

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241
    • Vancouver

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DINÂMICOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

      COSTA, F. G. da e RIOS, R. A e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams. Expert Systems with Applications, v. 60, p. 39-50, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Costa, F. G. da, Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2016). Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams. Expert Systems with Applications, 60, 39-50. doi:10.1016/j.eswa.2016.04.026
    • NLM

      Costa FG da, Rios RA, Mello RF de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2016 ; 60 39-50.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026
    • Vancouver

      Costa FG da, Rios RA, Mello RF de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2016 ; 60 39-50.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026

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