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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: 19 set. 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 set. 19 ] 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 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02095-6
Trabalho de evento
Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms (2024)
Mastelini, Saulo Martiello ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
MASTELINI, Saulo Martiello e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2024.1859. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Mastelini, S. M., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/ctd.2024.1859
NLM
Mastelini SM, Carvalho ACP de LF de. Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2024.1859
Vancouver
Mastelini SM, Carvalho ACP de LF de. Efficient online tree, rule-based, and distance-based algorithms [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2024.1859
Artigo de periodico
Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil (2024)
enamoto, Liriam Michi ; Santos, Andre Rufino Arsenio ; Weigang, Li ; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Rocha Filho, Geraldo Pereira
Fonte: Journal of Water and Climate Change. Unidade: ICMC
Assuntos: MUDANÇA CLIMÁTICA, EFEITO ESTUFA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
ENAMOTO, Liriam Michi et al. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil. Journal of Water and Climate Change, v. 15, n. 8, p. 4016-4034, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
enamoto, L. M., Santos, A. R. A., Weigang, L., Meneguette, R. I., & Rocha Filho, G. P. (2024). Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil. Journal of Water and Climate Change, 15( 8), 4016-4034. doi:10.2166/wcc.2024.252
NLM
enamoto LM, Santos ARA, Weigang L, Meneguette RI, Rocha Filho GP. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil [Internet]. Journal of Water and Climate Change. 2024 ; 15( 8): 4016-4034.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252
Vancouver
enamoto LM, Santos ARA, Weigang L, Meneguette RI, Rocha Filho GP. Meta-learning applied to a multivariate single-step fusion model for greenhouse gas emission forecasting in Brazil [Internet]. Journal of Water and Climate Change. 2024 ; 15( 8): 4016-4034.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.2166/wcc.2024.252
Artigo de periodico
METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations (2024)
Santos, Moises Rocha dos ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Fonte: International Journal of Data Science and Analytics. Unidade: ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
SANTOS, Moises Rocha dos e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de e SOARES, Carlos. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations. International Journal of Data Science and Analytics, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Santos, M. R. dos, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2024). METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations. International Journal of Data Science and Analytics. doi:10.1007/s41060-024-00569-y
NLM
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations [Internet]. International Journal of Data Science and Analytics. 2024 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y
Vancouver
Santos MR dos, Carvalho ACP de LF de, Soares C. METAFORE: algorithm selection for decomposition-based forecasting combinations [Internet]. International Journal of Data Science and Analytics. 2024 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41060-024-00569-y
Artigo de periodico
Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting (2024)
Braz, Douglas Donizeti de Castilho; Santos, Moises Rocha dos ; Paula, Marcos Basile Saviano de; Silva Filho, Donato da ; Guarnier, Ewerton ; Alípio, Lucas Penido; Tinós, Renato ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), ENERGIA ELÉTRICA, POLÍTICA DE PREÇO
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ABNT
BRAZ, Douglas Donizeti de Castilho et al. Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 133, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108125. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Braz, D. D. de C., Santos, M. R. dos, Paula, M. B. S. de, Silva Filho, D. da, Guarnier, E., Alípio, L. P., et al. (2024). Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133, 1-14. doi:10.1016/j.engappai.2024.108125
NLM
Braz DD de C, Santos MR dos, Paula MBS de, Silva Filho D da, Guarnier E, Alípio LP, Tinós R, Carvalho ACP de LF de. Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 133 1-14.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108125
Vancouver
Braz DD de C, Santos MR dos, Paula MBS de, Silva Filho D da, Guarnier E, Alípio LP, Tinós R, Carvalho ACP de LF de. Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 133 1-14.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108125
Artigo de periodico
Climate change in Brazil: evolutionary, comparative and forecast study (2024)
Menegassi, Sílvio Renato Oliveira ; Lopes, Luis Felipe Dias ; Morais, H.; Alencar, Airlane Pereira ; Lopes, F. G.; Barca Junior, Flavio Antonio
Fonte: Theoretical and Applied Climatology. Unidade: IME
Assuntos: MUDANÇA CLIMÁTICA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), ESTATÍSTICA APLICADA
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ABNT
MENEGASSI, Sílvio Renato Oliveira et al. Climate change in Brazil: evolutionary, comparative and forecast study. Theoretical and Applied Climatology, v. 155, n. 3, p. 2323–2328, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00704-023-04778-6. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Menegassi, S. R. O., Lopes, L. F. D., Morais, H., Alencar, A. P., Lopes, F. G., & Barca Junior, F. A. (2024). Climate change in Brazil: evolutionary, comparative and forecast study. Theoretical and Applied Climatology, 155( 3), 2323–2328. doi:10.1007/s00704-023-04778-6
NLM
Menegassi SRO, Lopes LFD, Morais H, Alencar AP, Lopes FG, Barca Junior FA. Climate change in Brazil: evolutionary, comparative and forecast study [Internet]. Theoretical and Applied Climatology. 2024 ; 155( 3): 2323–2328.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00704-023-04778-6
Vancouver
Menegassi SRO, Lopes LFD, Morais H, Alencar AP, Lopes FG, Barca Junior FA. Climate change in Brazil: evolutionary, comparative and forecast study [Internet]. Theoretical and Applied Climatology. 2024 ; 155( 3): 2323–2328.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00704-023-04778-6
Artigo de periodico
Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication (2024)
Duarte, Andre Lucas de Oliveira; Eisencraft, Marcio
Fonte: Signal Processing. Unidade: EP
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), SINAIS BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
DUARTE, Andre Lucas de Oliveira e EISENCRAFT, Marcio. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, v. 214, n. ja 2024. Article nº 109252, p. 1-4, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Duarte, A. L. de O., & Eisencraft, M. (2024). Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication. Signal Processing, 214( ja 2024. Article nº 109252), 1-4. doi:10.1016/j.sigpro.2023.109252
NLM
Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252
Vancouver
Duarte AL de O, Eisencraft M. Denoising of discrete-time chaotic signals using echo state networks: short communication [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 214( ja 2024. Article nº 109252): 1-4.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109252
Artigo de periodico
Forecasting infectious diseases in Brazilian cities: integrating socio-economic and geographic data from related cities through a machine learning approach (2024)
Lober, Luiza ; Roster, Kirstin ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC
Assuntos: MODELAGEM DE EPIDEMIA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIDADES
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ABNT
LOBER, Luiza e ROSTER, Kirstin e RODRIGUES, Francisco Aparecido. Forecasting infectious diseases in Brazilian cities: integrating socio-economic and geographic data from related cities through a machine learning approach. Chaos, Solitons and Fractals, v. 187, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.115417. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Lober, L., Roster, K., & Rodrigues, F. A. (2024). Forecasting infectious diseases in Brazilian cities: integrating socio-economic and geographic data from related cities through a machine learning approach. Chaos, Solitons and Fractals, 187. doi:10.1016/j.chaos.2024.115417
NLM
Lober L, Roster K, Rodrigues FA. Forecasting infectious diseases in Brazilian cities: integrating socio-economic and geographic data from related cities through a machine learning approach [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 187[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.115417
Vancouver
Lober L, Roster K, Rodrigues FA. Forecasting infectious diseases in Brazilian cities: integrating socio-economic and geographic data from related cities through a machine learning approach [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 187[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.115417
Dissertação (Mestrado)
Grid search approach to select and calibrate exponential smoothing, SARIMA and LSTM models for demand forecasting (2023)
Rapp, Rafael Motta; Mota, Daniel de Oliveira (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MODELOS EM SÉRIES TEMPORAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RAPP, Rafael Motta. Grid search approach to select and calibrate exponential smoothing, SARIMA and LSTM models for demand forecasting. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-06052024-100717/pt-br.php. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Rapp, R. M. (2023). Grid search approach to select and calibrate exponential smoothing, SARIMA and LSTM models for demand forecasting (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-06052024-100717/pt-br.php
NLM
Rapp RM. Grid search approach to select and calibrate exponential smoothing, SARIMA and LSTM models for demand forecasting [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-06052024-100717/pt-br.php
Vancouver
Rapp RM. Grid search approach to select and calibrate exponential smoothing, SARIMA and LSTM models for demand forecasting [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-06052024-100717/pt-br.php
Trabalho de evento
Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets (2023)
Castilho, Douglas; Santos, Moises Rocha dos ; Tinós, Renato ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Paula, Marcos Basile Saviano de; Ladeira, Lucas; Guarnier, Ewerton ; Silva Filho, Donato ; Suiama, Danilo Y; Macedo Junior, Edmur A; Alipio, Lucas P
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), ENERGIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASTILHO, Douglas et al. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Castilho, D., Santos, M. R. dos, Tinós, R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Paula, M. B. S. de, Ladeira, L., et al. (2023). Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191426
NLM
Castilho D, Santos MR dos, Tinós R, Carvalho ACP de LF de, Paula MBS de, Ladeira L, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Macedo Junior EA, Alipio LP. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426
Vancouver
Castilho D, Santos MR dos, Tinós R, Carvalho ACP de LF de, Paula MBS de, Ladeira L, Guarnier E, Silva Filho D, Suiama DY, Macedo Junior EA, Alipio LP. Feature selection using complex networks to support price trend forecast in energy markets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191426
Artigo de periodico
Pattern-based prediction of population outbreaks (2023)
Palma, Gabriel R; Godoy, Wesley A. C ; Engel, Eduardo ; Lau, Douglas; Galvan, Edgar; Mason, Oliver; Markham, Charles; Moral, Rafael A
Fonte: Ecological Informatics. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DINÂMICA DE POPULAÇÕES, INFORMÁTICA ECOLÓGICA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PULGÃO, TRIGO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PALMA, Gabriel R et al. Pattern-based prediction of population outbreaks. Ecological Informatics, v. 77, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102220. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Palma, G. R., Godoy, W. A. C., Engel, E., Lau, D., Galvan, E., Mason, O., et al. (2023). Pattern-based prediction of population outbreaks. Ecological Informatics, 77, 1-10. doi:10.1016/j.ecoinf.2023.102220
NLM
Palma GR, Godoy WAC, Engel E, Lau D, Galvan E, Mason O, Markham C, Moral RA. Pattern-based prediction of population outbreaks [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 77 1-10.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102220
Vancouver
Palma GR, Godoy WAC, Engel E, Lau D, Galvan E, Mason O, Markham C, Moral RA. Pattern-based prediction of population outbreaks [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 77 1-10.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102220
Trabalho de evento
Forecasting insect abundance using time series embedding and environmental covariates (2023)
Palma, Gabriel R; Mello, Rodrigo F; Godoy, Wesley Augusto Conde ; Engel, Eduardo ; Lau, Douglas; Markham, Charles; Moral, Rafael de Andrade
Fonte: Proceedings book .... Nome do evento: International Workshop on Statistical Modelling - IWSM. Unidade: ESALQ
Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAUSALIDADE, CONTROLE INTEGRADO, DENSIDADE POPULACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PULGÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PALMA, Gabriel R et al. Forecasting insect abundance using time series embedding and environmental covariates. 2023, Anais.. Dortmund, TU: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. p. 693 : il. Disponível em: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de/storages/iwsm2023-statistik/r/dokumente/IWSM_2023_Conference_Proceedings.pdf. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Palma, G. R., Mello, R. F., Godoy, W. A. C., Engel, E., Lau, D., Markham, C., & Moral, R. de A. (2023). Forecasting insect abundance using time series embedding and environmental covariates. In Proceedings book .. (p. 693 : il). Dortmund, TU: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de/storages/iwsm2023-statistik/r/dokumente/IWSM_2023_Conference_Proceedings.pdf
NLM
Palma GR, Mello RF, Godoy WAC, Engel E, Lau D, Markham C, Moral R de A. Forecasting insect abundance using time series embedding and environmental covariates [Internet]. Proceedings book .. 2023 ;693 : il.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de/storages/iwsm2023-statistik/r/dokumente/IWSM_2023_Conference_Proceedings.pdf
Vancouver
Palma GR, Mello RF, Godoy WAC, Engel E, Lau D, Markham C, Moral R de A. Forecasting insect abundance using time series embedding and environmental covariates [Internet]. Proceedings book .. 2023 ;693 : il.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de/storages/iwsm2023-statistik/r/dokumente/IWSM_2023_Conference_Proceedings.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Model performance prediction: a meta-learning approach for concept drift detection (2023)
Melo, Fernanda Amaral ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Lorena, Ana Carolina ; Garcia, Luís Paulo Faina
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems - HAIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MELO, Fernanda Amaral et al. Model performance prediction: a meta-learning approach for concept drift detection. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-40725-3_5. Acesso em: 19 set. 2024. , 2023
APA
Melo, F. A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Lorena, A. C., & Garcia, L. P. F. (2023). Model performance prediction: a meta-learning approach for concept drift detection. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-40725-3_5
NLM
Melo FA, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC, Garcia LPF. Model performance prediction: a meta-learning approach for concept drift detection [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14001 51-62.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-40725-3_5
Vancouver
Melo FA, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC, Garcia LPF. Model performance prediction: a meta-learning approach for concept drift detection [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14001 51-62.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-40725-3_5
Trabalho de evento-resumo
Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning (2023)
Cabezas, Luben Miguel Cruz ; Otto, Mateus Piovezan; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: IME, INTER: ICMC -UFSCAR
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CABEZAS, Luben Miguel Cruz et al. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning. 2023, Anais.. Londrina: Universidade Estadual de Londrina, 2023. Disponível em: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Cabezas, L. M. C., Otto, M. P., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning. In Livro de Resumos. Londrina: Universidade Estadual de Londrina. Recuperado de https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
NLM
Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Vancouver
Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Artigo de periodico
Performance evaluation and forecasting functions and the perceived value of the budget (2023)
Mucci, Daniel Magalhães ; Beck, Franciele ; Frezatti, Fábio
Fonte: Advances in Scientific and Applied Accounting. Unidade: FEA
Assuntos: AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), ORÇAMENTO EMPRESARIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MUCCI, Daniel Magalhães e BECK, Franciele e FREZATTI, Fábio. Performance evaluation and forecasting functions and the perceived value of the budget. Advances in Scientific and Applied Accounting, v. 16, n. 3, p. 9-22, 2023Tradução . . Disponível em: https://asaa.emnuvens.com.br/asaa/article/view/1047/731. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Mucci, D. M., Beck, F., & Frezatti, F. (2023). Performance evaluation and forecasting functions and the perceived value of the budget. Advances in Scientific and Applied Accounting, 16( 3), 9-22. doi:10.14392/asaa.2023160302
NLM
Mucci DM, Beck F, Frezatti F. Performance evaluation and forecasting functions and the perceived value of the budget [Internet]. Advances in Scientific and Applied Accounting. 2023 ; 16( 3): 9-22.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://asaa.emnuvens.com.br/asaa/article/view/1047/731
Vancouver
Mucci DM, Beck F, Frezatti F. Performance evaluation and forecasting functions and the perceived value of the budget [Internet]. Advances in Scientific and Applied Accounting. 2023 ; 16( 3): 9-22.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://asaa.emnuvens.com.br/asaa/article/view/1047/731
Artigo de periodico
Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility (2023)
Queiroz, Rhenan Gomes dos Santos ; David, Sérgio Adriani
Fonte: Risks. Unidades: FZEA, ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, DINHEIRO ELETRÔNICO
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ABNT
QUEIROZ, Rhenan Gomes dos Santos e DAVID, Sérgio Adriani. Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility. Risks, v. 11, n. 12, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/risks11120211. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Queiroz, R. G. dos S., & David, S. A. (2023). Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility. Risks, 11( 12), 1-13. doi:10.3390/risks11120211
NLM
Queiroz RG dos S, David SA. Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility [Internet]. Risks. 2023 ; 11( 12): 1-13.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/risks11120211
Vancouver
Queiroz RG dos S, David SA. Performance of the realized-GARCH model against other GARCH types in predicting cryptocurrency volatility [Internet]. Risks. 2023 ; 11( 12): 1-13.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/risks11120211
Trabalho de evento
A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification (2023)
Santos, Bruna Zamith ; Soriano, Balbina Maria Araujo ; Narciso, Marcelo Gonçalves; Silva, Diego Furtado ; Cerri, Ricardo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), FRAMEWORKS, INCÊNDIOS FLORESTAIS
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ABNT
SANTOS, Bruna Zamith et al. A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191502. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Santos, B. Z., Soriano, B. M. A., Narciso, M. G., Silva, D. F., & Cerri, R. (2023). A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191502
NLM
Santos BZ, Soriano BMA, Narciso MG, Silva DF, Cerri R. A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191502
Vancouver
Santos BZ, Soriano BMA, Narciso MG, Silva DF, Cerri R. A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191502
Dissertação (Mestrado)
Análise quantitativa do interesse por implantes dentários em diferentes países ao longo do tempo e durante a pandemia da COVID-19 (2022)
Cavallieri, Rafael Sponchiado; Zangrando, Mariana Schutzer Ragghianti (Orientador)
Unidade: FOB
Assuntos: COVID-19, IMPLANTES DENTÁRIOS, INFORMAÇÃO EM SAÚDE, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
CAVALLIERI, Rafael Sponchiado. Análise quantitativa do interesse por implantes dentários em diferentes países ao longo do tempo e durante a pandemia da COVID-19. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Bauru, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/25/25152/tde-25012023-172800/. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Cavallieri, R. S. (2022). Análise quantitativa do interesse por implantes dentários em diferentes países ao longo do tempo e durante a pandemia da COVID-19 (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Bauru. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/25/25152/tde-25012023-172800/
NLM
Cavallieri RS. Análise quantitativa do interesse por implantes dentários em diferentes países ao longo do tempo e durante a pandemia da COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/25/25152/tde-25012023-172800/
Vancouver
Cavallieri RS. Análise quantitativa do interesse por implantes dentários em diferentes países ao longo do tempo e durante a pandemia da COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/25/25152/tde-25012023-172800/
Artigo de periodico
Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning (2022)
Spadon, Gabriel ; Hong, Shenda ; Machado, Bruno Brandoli ; Matwin, Stan ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Sun, Jimeng
Fonte: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. Unidade: ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPADON, Gabriel et al. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, v. 44, n. 9, p. Se 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Spadon, G., Hong, S., Machado, B. B., Matwin, S., Rodrigues Junior, J. F., & Sun, J. (2022). Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, 44( 9), Se 2022. doi:10.1109/TPAMI.2021.3076155
NLM
Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
Vancouver
Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
Artigo de periodico
On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding (2022)
Biase, Adriele Giaretta ; Albertini, Tiago Zanett ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), SISTEMAS DINÂMICOS, PECUÁRIA DE CORTE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BIASE, Adriele Giaretta e ALBERTINI, Tiago Zanett e MELLO, Rodrigo Fernandes de. On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding. Computers and Electronics in Agriculture, v. 195, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106706. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Biase, A. G., Albertini, T. Z., & Mello, R. F. de. (2022). On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding. Computers and Electronics in Agriculture, 195, 1-19. doi:10.1016/j.compag.2022.106706
NLM
Biase AG, Albertini TZ, Mello RF de. On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2022 ; 195 1-19.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106706
Vancouver
Biase AG, Albertini TZ, Mello RF de. On supervised learning to model and predict cattle weight in precision livestock breeding [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2022 ; 195 1-19.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106706

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