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Dissertação (Mestrado)
Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (2024)
Silveira, Beatriz Nogueira Carvalho da; Souza, Simone do Rocio Senger de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES, QUALIDADE DE SOFTWARE
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ABNT
SILVEIRA, Beatriz Nogueira Carvalho da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Silveira, B. N. C. da. (2024). Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
NLM
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Vancouver
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Tese (Doutorado)
Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)
Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS
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ABNT
GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
NLM
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Vancouver
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Artigo de periodico
DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes (2024)
Guimarães, Gabriel Mendes Ciriatico; Silva, Felipe X. Barbosa da; Queiroz, Andrei Lima ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Borges, Vinicius Ruela Pereira ; Garcia, Luís Paulo Faina
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, v. 568, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Queiroz, A. L., Marcacini, R. M., Faleiros, T. de P., Borges, V. R. P., & Garcia, L. P. F. (2024). DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, 568, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2023.127064
NLM
Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
Vancouver
Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
Trabalho de evento-anais periodico
DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method (2024)
Minatel, Diego ; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Cúri, Mariana ; Lopes, Alneu de Andrade
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidade: ICMC
Assuntos: TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MINATEL, Diego et al. DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_45. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2024
APA
Minatel, D., Parmezan, A. R. S., Cúri, M., & Lopes, A. de A. (2024). DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-49018-7_45
NLM
Minatel D, Parmezan ARS, Cúri M, Lopes A de A. DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 630-645.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_45
Vancouver
Minatel D, Parmezan ARS, Cúri M, Lopes A de A. DIF-SR: a differential item functioning-based sample reweighting method [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 630-645.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_45
Artigo de periodico
Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)
Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge
Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
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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: 11 nov. 2024.
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 2024 nov. 11 ] 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 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
Tese (Doutorado)
Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning (2024)
Santos, Anderson Paulo Avila ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RNA, METADADOS, BIOGEOGRAFIA, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
SANTOS, Anderson Paulo Avila. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Santos, A. P. A. (2024). Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
NLM
Santos APA. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
Vancouver
Santos APA. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
Artigo de periodico
On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments (2024)
Alves, Caroline Lourenço ; Ciba, Manuel ; Toutain, Thaise Graziele Lima de ; Porto, Joel Augusto Moura ; Sena, Eduardo Pondé de ; Thielemann, Christiane ; Rodrigues, Francisco
Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS, CÓRTEX CEREBRAL (ANÁLISE), CÉREBRO (ANÁLISE;ESTUDO)
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ABNT
ALVES, Caroline Lourenço et al. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, v. 5, n. Ja 2024, p. 015002-1-015002-23, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Alves, C. L., Ciba, M., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Sena, E. P. de, Thielemann, C., & Rodrigues, F. (2024). On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, 5( Ja 2024), 015002-1-015002-23. doi:10.1088/2632-072X/ad1c68
NLM
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Vancouver
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Artigo de periodico
Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection (2024)
Pazin, Wallance Moreira ; Furini, Leonardo Negri; Braz, Daniel César ; Popolin Neto, Mário ; Fernandes, José Diego ; Constantino, Carlos José Leopoldo ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: ACS Applied Nano Materials. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, EFEITO RAMAN
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ABNT
PAZIN, Wallance Moreira et al. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection. ACS Applied Nano Materials, v. 7, n. Ja 2024, p. 2335-2342, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Pazin, W. M., Furini, L. N., Braz, D. C., Popolin Neto, M., Fernandes, J. D., Constantino, C. J. L., & Oliveira Junior, O. N. de. (2024). Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection. ACS Applied Nano Materials, 7( Ja 2024), 2335-2342. doi:10.1021/acsanm.3c05848
NLM
Pazin WM, Furini LN, Braz DC, Popolin Neto M, Fernandes JD, Constantino CJL, Oliveira Junior ON de. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection [Internet]. ACS Applied Nano Materials. 2024 ; 7( Ja 2024): 2335-2342.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848
Vancouver
Pazin WM, Furini LN, Braz DC, Popolin Neto M, Fernandes JD, Constantino CJL, Oliveira Junior ON de. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection [Internet]. ACS Applied Nano Materials. 2024 ; 7( Ja 2024): 2335-2342.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848
Artigo de periodico
Keywords attention for fake news detection using few positive labels (2024)
Souza, Mariana Caravanti de ; Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Jorge, Alípio Mário Guedes ; Amorim, Evelin Carvalho Freire de ; Campos, Ricardo Nuno Taborda; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FAKE NEWS
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ABNT
SOUZA, Mariana Caravanti de et al. Keywords attention for fake news detection using few positive labels. Information Sciences, v. 663, p. 1-23, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120300. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Souza, M. C. de, Gôlo, M. P. S., Jorge, A. M. G., Amorim, E. C. F. de, Campos, R. N. T., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2024). Keywords attention for fake news detection using few positive labels. Information Sciences, 663, 1-23. doi:10.1016/j.ins.2024.120300
NLM
Souza MC de, Gôlo MPS, Jorge AMG, Amorim ECF de, Campos RNT, Marcacini RM, Rezende SO. Keywords attention for fake news detection using few positive labels [Internet]. Information Sciences. 2024 ; 663 1-23.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120300
Vancouver
Souza MC de, Gôlo MPS, Jorge AMG, Amorim ECF de, Campos RNT, Marcacini RM, Rezende SO. Keywords attention for fake news detection using few positive labels [Internet]. Information Sciences. 2024 ; 663 1-23.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120300
Artigo de periodico
Enhancing elemental quantification in LIBS with SHAP-guided emission line analysis: a soil carbon study (2024)
Neiva, Davi Keglevich; Guedes, Wesley Nascimento ; Martin-Neto, Ladislau ; Villas Boas, Paulino Ribeiro
Fonte: Spectrochimica Acta Part B : Atomic Spectroscopy. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA, ANÁLISE DO SOLO, CARBONO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEIVA, Davi Keglevich et al. Enhancing elemental quantification in LIBS with SHAP-guided emission line analysis: a soil carbon study. Spectrochimica Acta Part B : Atomic Spectroscopy, v. 217, p. 1-8, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sab.2024.106971. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Neiva, D. K., Guedes, W. N., Martin-Neto, L., & Villas Boas, P. R. (2024). Enhancing elemental quantification in LIBS with SHAP-guided emission line analysis: a soil carbon study. Spectrochimica Acta Part B : Atomic Spectroscopy, 217, 1-8. doi:10.1016/j.sab.2024.106971
NLM
Neiva DK, Guedes WN, Martin-Neto L, Villas Boas PR. Enhancing elemental quantification in LIBS with SHAP-guided emission line analysis: a soil carbon study [Internet]. Spectrochimica Acta Part B : Atomic Spectroscopy. 2024 ; 217 1-8.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sab.2024.106971
Vancouver
Neiva DK, Guedes WN, Martin-Neto L, Villas Boas PR. Enhancing elemental quantification in LIBS with SHAP-guided emission line analysis: a soil carbon study [Internet]. Spectrochimica Acta Part B : Atomic Spectroscopy. 2024 ; 217 1-8.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sab.2024.106971
Artigo de periodico
BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning (2024)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Natan Henrique ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Computational and Structural Biotechnology Journal. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, v. 23, p. 2267-2276, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., Sanches, N. H., Rocha, U. N. da, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, 23, 2267-2276. doi:10.1016/j.csbj.2024.05.031
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Artigo de periodico
A data-driven method for water quality analysis and prediction for localized irrigation (2024)
Silva, Roberto Fray da ; Benso, Marcos Roberto ; Correa, Fernando Elias ; Messias, Tâmara Guindo ; Mendonça, Fernando Campos ; Marques, Patricia Angélica Alves ; Duarte, Sergio Nascimento ; Mendiondo, Eduardo Mario ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; Saraiva, Antonio Mauro
Fonte: AgriEngineering. Unidades: ESALQ, EESC, ICMC, EP, IEA
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTUDO DE CASO, IRRIGAÇÃO, QUALIDADE DA ÁGUA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Roberto Fray da et al. A data-driven method for water quality analysis and prediction for localized irrigation. AgriEngineering, v. 6, n. 2, p. 1771-1793, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020103. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Silva, R. F. da, Benso, M. R., Correa, F. E., Messias, T. G., Mendonça, F. C., Marques, P. A. A., et al. (2024). A data-driven method for water quality analysis and prediction for localized irrigation. AgriEngineering, 6( 2), 1771-1793. doi:10.3390/agriengineering6020103
NLM
Silva RF da, Benso MR, Correa FE, Messias TG, Mendonça FC, Marques PAA, Duarte SN, Mendiondo EM, Delbem ACB, Saraiva AM. A data-driven method for water quality analysis and prediction for localized irrigation [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6( 2): 1771-1793.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020103
Vancouver
Silva RF da, Benso MR, Correa FE, Messias TG, Mendonça FC, Marques PAA, Duarte SN, Mendiondo EM, Delbem ACB, Saraiva AM. A data-driven method for water quality analysis and prediction for localized irrigation [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6( 2): 1771-1793.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020103
Artigo de periodico
Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications (2024)
Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo
Fonte: IEEE Access. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REPRESENTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e GONÇALVES, Thales e NONATO, Luis Gustavo. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, v. 12, p. 80799-80846, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Ortigossa, E. S., Gonçalves, T., & Nonato, L. G. (2024). Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, 12, 80799-80846. doi:10.1109/ACCESS.2024.3409843
NLM
Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843
Vancouver
Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843
Trabalho de evento-anais periodico
Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance (2024)
Silva, Priscylla; Silva, Claudio; Nonato, Luis Gustavo
Fonte: Proceedings of Machine Learning Research. Nome do evento: Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE DESEMPENHO, EDUCAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Priscylla e SILVA, Claudio e NONATO, Luis Gustavo. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2024
APA
Silva, P., Silva, C., & Nonato, L. G. (2024). Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html
NLM
Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html
Vancouver
Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html
Trabalho de evento
RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases (2024)
Linares, Oscar Alonso Cuadros ; Belizario, Ivar Vargas ; Batah, Sabrina Setembre ; Hamann, Bernd ; Fabro, Alexandre Todorovic ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging - ISBI. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, DOENÇAS PULMONARES INTERSTICIAIS, PLEURA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINARES, Oscar Alonso Cuadros et al. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Linares, O. A. C., Belizario, I. V., Batah, S. S., Hamann, B., Fabro, A. T., Azevedo-Marques, P. M. de, & Traina, A. J. M. (2024). RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ISBI56570.2024.10635328
NLM
Linares OAC, Belizario IV, Batah SS, Hamann B, Fabro AT, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328
Vancouver
Linares OAC, Belizario IV, Batah SS, Hamann B, Fabro AT, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328
Artigo de periodico
Machine learning applied to estate pricing for residential rentals in dynamic urban markets: the case of São Paulo city (2024)
Maia, Wesley Ferreira ; David, Sérgio Adriani
Fonte: Engineering Analysis with Boundary Elements. Unidades: FZEA, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA, REGRESSÃO LINEAR, ALUGUEL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAIA, Wesley Ferreira e DAVID, Sérgio Adriani. Machine learning applied to estate pricing for residential rentals in dynamic urban markets: the case of São Paulo city. Engineering Analysis with Boundary Elements, v. 169, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2024.105988. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Maia, W. F., & David, S. A. (2024). Machine learning applied to estate pricing for residential rentals in dynamic urban markets: the case of São Paulo city. Engineering Analysis with Boundary Elements, 169, 1-12. doi:10.1016/j.enganabound.2024.105988
NLM
Maia WF, David SA. Machine learning applied to estate pricing for residential rentals in dynamic urban markets: the case of São Paulo city [Internet]. Engineering Analysis with Boundary Elements. 2024 ; 169 1-12.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2024.105988
Vancouver
Maia WF, David SA. Machine learning applied to estate pricing for residential rentals in dynamic urban markets: the case of São Paulo city [Internet]. Engineering Analysis with Boundary Elements. 2024 ; 169 1-12.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.enganabound.2024.105988
Tese (Doutorado)
BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (2024)
Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS, ASSISTÊNCIA À SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P. (2024). BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
NLM
Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
Vancouver
Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/
Tese (Doutorado)
Integração de Séries Temporais Financeiras e Informação Textual na Previsão do Mercado de Commodities Agrícola (2024)
Reis Filho, Ivan José dos ; Marcacini, Ricardo Marcondes (coorient) ; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, AGRONEGÓCIO, MERCADO FINANCEIRO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, BOLSA DE MERCADORIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REIS FILHO, Ivan José dos. Integração de Séries Temporais Financeiras e Informação Textual na Previsão do Mercado de Commodities Agrícola. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13062024-143337/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Reis Filho, I. J. dos. (2024). Integração de Séries Temporais Financeiras e Informação Textual na Previsão do Mercado de Commodities Agrícola (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13062024-143337/
NLM
Reis Filho IJ dos. Integração de Séries Temporais Financeiras e Informação Textual na Previsão do Mercado de Commodities Agrícola [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13062024-143337/
Vancouver
Reis Filho IJ dos. Integração de Séries Temporais Financeiras e Informação Textual na Previsão do Mercado de Commodities Agrícola [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13062024-143337/
Tese (Doutorado)
T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (2024)
Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÉRIES DE TAYLOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Ortigossa, E. S. (2024). T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
NLM
Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
Vancouver
Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
Artigo de periodico
Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Foletto, Angelo Victor Kraemer ; Garcia, Rodrigo Dutra ; Matos, Saulo Neves ; Medina, Maria Mercedes Gamboa ; Marcolino, Leandro Soriano ; Ueyama, Jó
Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, PREDIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 127, p. 1-17, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Foletto, A. V. K., Garcia, R. D., Matos, S. N., Medina, M. M. G., Marcolino, L. S., & Ueyama, J. (2024). Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 1-17. doi:10.1016/j.engappai.2023.107235
NLM
Ranieri CM, Foletto AVK, Garcia RD, Matos SN, Medina MMG, Marcolino LS, Ueyama J. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235
Vancouver
Ranieri CM, Foletto AVK, Garcia RD, Matos SN, Medina MMG, Marcolino LS, Ueyama J. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235

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