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Artigo de periodico
CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy (2022)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Bailly, Sebastien ; Pepin, Jean-Louis ; Goeuriot, Lorraine ; Spadon, Gabriel ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Applied Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TRANSTORNOS DO SONO, APNEIA DO SONO
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12157618. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Bailly, S., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., Spadon, G., & Amer-Yahia, S. (2022). CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, 12( 15), 1-17. doi:10.3390/app12157618
NLM
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Artigo de periodico
DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage (2021)
Machado, Bruno Brandoli ; Spadon, Gabriel ; Esau, Travis ; Hennessy, Patrick ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Amer-Yahia, Sihem ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO MÓVEL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, PESTICIDAS
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ABNT
MACHADO, Bruno Brandoli et al. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, v. 180, n. Ja 2021, p. 1-9, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Machado, B. B., Spadon, G., Esau, T., Hennessy, P., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2021). DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, 180( Ja 2021), 1-9. doi:10.1016/j.compag.2020.105906
NLM
Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
Vancouver
Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
Artigo de periodico
LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Artigo de periodico
DermaDL: advanced convolutional neural networks for computer-aided skin-lesion classification (2021)
Lima, Daniel Mário de ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Machado, Bruno Brandoli ; Goeuriot, Lorraine ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: SN Computer Science. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, NEOPLASIAS CUTÂNEAS, MELANOMA
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ABNT
LIMA, Daniel Mário de et al. DermaDL: advanced convolutional neural networks for computer-aided skin-lesion classification. SN Computer Science, v. 2, n. 4, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00641-5. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Lima, D. M. de, Rodrigues Junior, J. F., Machado, B. B., Goeuriot, L., & Amer-Yahia, S. (2021). DermaDL: advanced convolutional neural networks for computer-aided skin-lesion classification. SN Computer Science, 2( 4), 1-13. doi:10.1007/s42979-021-00641-5
NLM
Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Machado BB, Goeuriot L, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for computer-aided skin-lesion classification [Internet]. SN Computer Science. 2021 ; 2( 4): 1-13.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00641-5
Vancouver
Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Machado BB, Goeuriot L, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for computer-aided skin-lesion classification [Internet]. SN Computer Science. 2021 ; 2( 4): 1-13.[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-021-00641-5
Trabalho de evento
Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2020). Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00113
NLM
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Trabalho de evento
DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, NEOPLASIAS CUTÂNEAS, MELANOMA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e MACHADO, Bruno Brandoli e AMER-YAHIA, Sihem. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101. Acesso em: 01 jul. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2020). DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00101
NLM
Rodrigues Junior JF, Machado BB, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Machado BB, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101

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