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Trabalho de evento
Parameter estimation of a model of advanced oxidation processes (2018)
Zamora, Maria Adelfa Abreu; Prasad, Vinay; Teixeira, Antonio Carlos S. C. ; Carrillo Le Roux, Galo Antonio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: AIChE Annual Meeting. Unidade: EP
Assuntos: OXIDAÇÃO, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
ZAMORA, Maria Adelfa Abreu et al. Parameter estimation of a model of advanced oxidation processes. 2018, Anais.. New York: AIChE, 2018. Disponível em: https://www.aiche.org/conferences/aiche-annual-meeting/2018/proceeding/paper/86c-parameter-estimation-model-advanced-oxidation-processes. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Zamora, M. A. A., Prasad, V., Teixeira, A. C. S. C., & Carrillo Le Roux, G. A. (2018). Parameter estimation of a model of advanced oxidation processes. In Proceedings. New York: AIChE. Recuperado de https://www.aiche.org/conferences/aiche-annual-meeting/2018/proceeding/paper/86c-parameter-estimation-model-advanced-oxidation-processes
NLM
Zamora MAA, Prasad V, Teixeira ACSC, Carrillo Le Roux GA. Parameter estimation of a model of advanced oxidation processes [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://www.aiche.org/conferences/aiche-annual-meeting/2018/proceeding/paper/86c-parameter-estimation-model-advanced-oxidation-processes
Vancouver
Zamora MAA, Prasad V, Teixeira ACSC, Carrillo Le Roux GA. Parameter estimation of a model of advanced oxidation processes [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://www.aiche.org/conferences/aiche-annual-meeting/2018/proceeding/paper/86c-parameter-estimation-model-advanced-oxidation-processes
Trabalho de evento
A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification (2018)
Gertrudes, Jadson Castro; Zimek, Arthur; Sander, Jörg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Scientific and Statistical Database Management - SSDBM. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
GERTRUDES, Jadson Castro et al. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Gertrudes, J. C., Zimek, A., Sander, J., & Campello, R. J. G. B. (2018). A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3221269.3223037
NLM
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037
Vancouver
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified framework of density-based clustering for semi-supervised classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3221269.3223037
Trabalho de evento
Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies (2017)
Araujo Neto, Antonio Cavalcante; Sander, Joerg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Nascimento, Mario A
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Mining - ICDM. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
ARAUJO NETO, Antonio Cavalcante et al. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Araujo Neto, A. C., Sander, J., Campello, R. J. G. B., & Nascimento, M. A. (2017). Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICDM.2017.127
NLM
Araujo Neto AC, Sander J, Campello RJGB, Nascimento MA. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127
Vancouver
Araujo Neto AC, Sander J, Campello RJGB, Nascimento MA. Efficient computation of multiple density-based clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDM.2017.127
Trabalho de evento-resumo
Hadoop branching: architectural impacts on energy and performance (2016)
Polato, Ivanilton; Barbosa, Denilson; Hindle, Abram; Kon, Fábio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Green Computing Conference and Sustainable Computing Conference - IGSC. Unidade: IME
Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, SUSTENTABILIDADE, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, MIDDLEWARE
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ABNT
POLATO, Ivanilton et al. Hadoop branching: architectural impacts on energy and performance. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IGCC.2015.7393709. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Polato, I., Barbosa, D., Hindle, A., & Kon, F. (2016). Hadoop branching: architectural impacts on energy and performance. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IGCC.2015.7393709
NLM
Polato I, Barbosa D, Hindle A, Kon F. Hadoop branching: architectural impacts on energy and performance [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IGCC.2015.7393709
Vancouver
Polato I, Barbosa D, Hindle A, Kon F. Hadoop branching: architectural impacts on energy and performance [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IGCC.2015.7393709
Trabalho de evento
On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods (2016)
Swersky, Lorne; Marques, Henrique O; Sander, Jörg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
SWERSKY, Lorne et al. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Swersky, L., Marques, H. O., Sander, J., Campello, R. J. G. B., & Zimek, A. (2016). On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.8
NLM
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Vancouver
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Trabalho de evento
Hadoop energy consumption reduction with hybrid HDFS (2016)
Polato, Ivanilton; Barbosa, Denilson; Hindle, Abram; Kon, Fábio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: IME
Assuntos: COMPUTAÇÃO EM NUVEM, MIDDLEWARE, CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA, HARDWARE
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ABNT
POLATO, Ivanilton et al. Hadoop energy consumption reduction with hybrid HDFS. 2016, Anais.. New York: ACM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2851613.2851623. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Polato, I., Barbosa, D., Hindle, A., & Kon, F. (2016). Hadoop energy consumption reduction with hybrid HDFS. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2851613.2851623
NLM
Polato I, Barbosa D, Hindle A, Kon F. Hadoop energy consumption reduction with hybrid HDFS [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2851613.2851623
Vancouver
Polato I, Barbosa D, Hindle A, Kon F. Hadoop energy consumption reduction with hybrid HDFS [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2851613.2851623
Trabalho de evento
Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies (2016)
Batista, Antônio J. L; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
BATISTA, Antônio J. L e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e SANDER, Jörg. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Batista, A. J. L., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2016). Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.9
NLM
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9
Vancouver
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9
Trabalho de evento
On the internal evaluation of unsupervised outlier detection (2015)
Marques, Henrique O; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Scientific and Statistical Database Management - SSDBM. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
MARQUES, Henrique O et al. On the internal evaluation of unsupervised outlier detection. 2015, Anais.. New York: ACM, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2791347.2791352. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Marques, H. O., Campello, R. J. G. B., Zimek, A., & Sander, J. (2015). On the internal evaluation of unsupervised outlier detection. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2791347.2791352
NLM
Marques HO, Campello RJGB, Zimek A, Sander J. On the internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2791347.2791352
Vancouver
Marques HO, Campello RJGB, Zimek A, Sander J. On the internal evaluation of unsupervised outlier detection [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2791347.2791352
Trabalho de evento
Model selection for semi-supervised clustering (2014)
Pourrajabi, Mojgan; Moulavi, Davoud; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur; Sander, Jörg; Goebel, Randy
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Extending Database Technology - EDBT. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
POURRAJABI, Mojgan et al. Model selection for semi-supervised clustering. 2014, Anais.. Konstanz: OpenProceedings, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.5441/002/edbt.2014.31. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Pourrajabi, M., Moulavi, D., Campello, R. J. G. B., Zimek, A., Sander, J., & Goebel, R. (2014). Model selection for semi-supervised clustering. In Proceedings. Konstanz: OpenProceedings. doi:10.5441/002/edbt.2014.31
NLM
Pourrajabi M, Moulavi D, Campello RJGB, Zimek A, Sander J, Goebel R. Model selection for semi-supervised clustering [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5441/002/edbt.2014.31
Vancouver
Pourrajabi M, Moulavi D, Campello RJGB, Zimek A, Sander J, Goebel R. Model selection for semi-supervised clustering [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5441/002/edbt.2014.31
Trabalho de evento
Data perturbation for outlier detection ensembles (2014)
Zimek, Arthur; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Scientific and Statistical Database Management - SSDBM. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZIMEK, Arthur e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e SANDER, Jörg. Data perturbation for outlier detection ensembles. 2014, Anais.. New York: ACM, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2618243.2618257. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Zimek, A., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2014). Data perturbation for outlier detection ensembles. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2618243.2618257
NLM
Zimek A, Campello RJGB, Sander J. Data perturbation for outlier detection ensembles [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2618243.2618257
Vancouver
Zimek A, Campello RJGB, Sander J. Data perturbation for outlier detection ensembles [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2618243.2618257
Trabalho de evento
Density-based clustering validation (2014)
Moulavi, Davoud; Jaskowiak, Pablo A; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: SIAM International Conference on Data Mining - SDM. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOULAVI, Davoud et al. Density-based clustering validation. 2014, Anais.. Philadelphia: SIAM, 2014. . Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Moulavi, D., Jaskowiak, P. A., Campello, R. J. G. B., Zimek, A., & Sander, J. (2014). Density-based clustering validation. In Proceedings. Philadelphia: SIAM.
NLM
Moulavi D, Jaskowiak PA, Campello RJGB, Zimek A, Sander J. Density-based clustering validation. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ]
Vancouver
Moulavi D, Jaskowiak PA, Campello RJGB, Zimek A, Sander J. Density-based clustering validation. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ]
Trabalho de evento
Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles (2013)
Zimek, Arthur; Gaudet, Matthew; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZIMEK, Arthur et al. Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles. 2013, Anais.. New York: ACM, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2487575.2487676. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Zimek, A., Gaudet, M., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2013). Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2487575.2487676
NLM
Zimek A, Gaudet M, Campello RJGB, Sander J. Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2487575.2487676
Vancouver
Zimek A, Gaudet M, Campello RJGB, Sander J. Subsampling for efficient and effective unsupervised outlier detection ensembles [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2487575.2487676
Trabalho de evento
Relative validity criteria for community mining algorithms (2012)
Rabbany, Reihaneh; Takaffoli, Mansoreh; Fagnan, Justin; Zaïane, Osmar R; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining - ASONAM. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RABBANY, Reihaneh et al. Relative validity criteria for community mining algorithms. 2012, Anais.. Piscataway: IEEE, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ASONAM.2012.52. Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Rabbany, R., Takaffoli, M., Fagnan, J., Zaïane, O. R., & Campello, R. J. G. B. (2012). Relative validity criteria for community mining algorithms. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ASONAM.2012.52
NLM
Rabbany R, Takaffoli M, Fagnan J, Zaïane OR, Campello RJGB. Relative validity criteria for community mining algorithms [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ASONAM.2012.52
Vancouver
Rabbany R, Takaffoli M, Fagnan J, Zaïane OR, Campello RJGB. Relative validity criteria for community mining algorithms [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ASONAM.2012.52
Trabalho de evento
New synthetic peptides derived from human fibroblast growth factor-1: search for agonists and inhibitors (1997)
Kiyota, Sumika; Gambarini, Ângelo Geraldo; Viviani, Wladia; Oyama, S.; Sykes, B. D.; Miranda, Maria Terêsa Machini de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: American Peptide Symposium. Unidade: IQ
Assuntos: BIOQUÍMICA, FIBROBLASTOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KIYOTA, Sumika et al. New synthetic peptides derived from human fibroblast growth factor-1: search for agonists and inhibitors. 1997, Anais.. Nashville: American Peptide Society, 1997. . Acesso em: 12 nov. 2024.
APA
Kiyota, S., Gambarini, Â. G., Viviani, W., Oyama, S., Sykes, B. D., & Miranda, M. T. M. de. (1997). New synthetic peptides derived from human fibroblast growth factor-1: search for agonists and inhibitors. In Proceedings. Nashville: American Peptide Society.
NLM
Kiyota S, Gambarini ÂG, Viviani W, Oyama S, Sykes BD, Miranda MTM de. New synthetic peptides derived from human fibroblast growth factor-1: search for agonists and inhibitors. Proceedings. 1997 ;[citado 2024 nov. 12 ]
Vancouver
Kiyota S, Gambarini ÂG, Viviani W, Oyama S, Sykes BD, Miranda MTM de. New synthetic peptides derived from human fibroblast growth factor-1: search for agonists and inhibitors. Proceedings. 1997 ;[citado 2024 nov. 12 ]

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