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Artigo de periodico
Use of survival analysis for shell companies analyses in a brazilian state (2025)
Ducas, Jônatas Dell ; Contreras, Rodrigo Colnago
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, PYTHON, SONEGAÇÃO FISCAL
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ABNT
DUCAS, Jônatas Dell e CONTRERAS, Rodrigo Colnago. Use of survival analysis for shell companies analyses in a brazilian state. IEEE Access, v. 13, p. 35933-35945, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3543714. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Ducas, J. D., & Contreras, R. C. (2025). Use of survival analysis for shell companies analyses in a brazilian state. IEEE Access, 13, 35933-35945. doi:10.1109/ACCESS.2025.3543714
NLM
Ducas JD, Contreras RC. Use of survival analysis for shell companies analyses in a brazilian state [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 35933-35945.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3543714
Vancouver
Ducas JD, Contreras RC. Use of survival analysis for shell companies analyses in a brazilian state [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 35933-35945.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3543714
Parte de monografia/livro
Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models (2023)
Tamoto, Hugo ; Contreras, Rodrigo Colnago ; Santos, Francisco Lledo dos ; Viana, Monique Simplicio ; Gioria, Rafael dos Santos ; Carneiro, Cleyton de Carvalho
Source: Artificial Intelligence and Soft Computing. Conference titles: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, POÇOS
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ABNT
TAMOTO, Hugo et al. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. Artificial Intelligence and Soft Computing. Tradução . Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2023. v. 13588. p. 115–130. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Tamoto, H., Contreras, R. C., Santos, F. L. dos, Viana, M. S., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2023). Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. In Artificial Intelligence and Soft Computing (Vol. 13588, p. 115–130). Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-23492-7_11
NLM
Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11
Vancouver
Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11
Artigo de periodico
NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks (2021)
Contreras, Rodrigo Colnago ; Parnandi, Avinash ; Coelho, Bruno Gomes ; Silva, Claudio ; Schambra, Heidi ; Nonato, Luis Gustavo
Source: Sensors. Unidade: ICMC
Subjects: TEORIA DOS CONJUNTOS, VISUALIZAÇÃO, ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL
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ABNT
CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks. Sensors, v. 21, p. 1-22, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21134482. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Contreras, R. C., Parnandi, A., Coelho, B. G., Silva, C., Schambra, H., & Nonato, L. G. (2021). NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks. Sensors, 21, 1-22. doi:10.3390/s21134482
NLM
Contreras RC, Parnandi A, Coelho BG, Silva C, Schambra H, Nonato LG. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-22.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134482
Vancouver
Contreras RC, Parnandi A, Coelho BG, Silva C, Schambra H, Nonato LG. NE-Motion: visual analysis of stroke patients using motion sensor networks [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-22.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134482
Artigo de periodico
Introducing the Discrete Path Transform (DPT) and its applications insignal analysis, artefact removal, and spoken word recognition (2021)
Guido, Rodrigo Capobianco ; Pedroso, Fernando; Contreras, Rodrigo Colnago ; Rodrigues, Luciene Cavalcanti; Guariglia, Emanuel ; Suda Neto, Jogi
Source: Digital Signal Processing. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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ABNT
GUIDO, Rodrigo Capobianco et al. Introducing the Discrete Path Transform (DPT) and its applications insignal analysis, artefact removal, and spoken word recognition. Digital Signal Processing, v. 117, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103158. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Guido, R. C., Pedroso, F., Contreras, R. C., Rodrigues, L. C., Guariglia, E., & Suda Neto, J. (2021). Introducing the Discrete Path Transform (DPT) and its applications insignal analysis, artefact removal, and spoken word recognition. Digital Signal Processing, 117, 1-14. doi:10.1016/j.dsp.2021.103158
NLM
Guido RC, Pedroso F, Contreras RC, Rodrigues LC, Guariglia E, Suda Neto J. Introducing the Discrete Path Transform (DPT) and its applications insignal analysis, artefact removal, and spoken word recognition [Internet]. Digital Signal Processing. 2021 ; 117 1-14.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103158
Vancouver
Guido RC, Pedroso F, Contreras RC, Rodrigues LC, Guariglia E, Suda Neto J. Introducing the Discrete Path Transform (DPT) and its applications insignal analysis, artefact removal, and spoken word recognition [Internet]. Digital Signal Processing. 2021 ; 117 1-14.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103158
Tese (Doutorado)
Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC (2020)
Contreras, Rodrigo Colnago; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISUALIZAÇÃO, TEORIA DOS CONJUNTOS, ANÁLISE DE DADOS, TEORIA DOS GRAFOS, ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONTRERAS, Rodrigo Colnago. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Contreras, R. C. (2020). Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/
NLM
Contreras RC. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC [Internet]. 2020 ;[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/
Vancouver
Contreras RC. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC [Internet]. 2020 ;[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/
Artigo de periodico
CWT x DWT x DTWT x SDTWT: clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms (2020)
Guido, Rodrigo Capobianco; Pedroso, Fernando; Furlan, André; Contreras, Rodrigo Colnago ; Caobianco, Luiz Gustavo; Suda Neto, Jogi
Source: International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE HARMÔNICA EM ESPAÇOS EUCLIDIANOS, ANÁLISE DE ONDALETAS, MÉTODOS NUMÉRICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUIDO, Rodrigo Capobianco et al. CWT x DWT x DTWT x SDTWT: clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, v. No 2020, n. 6, p. 2030001-1-2030001-5, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0219691320300017. Acesso em: 24 jun. 2025.
APA
Guido, R. C., Pedroso, F., Furlan, A., Contreras, R. C., Caobianco, L. G., & Suda Neto, J. (2020). CWT x DWT x DTWT x SDTWT: clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, No 2020( 6), 2030001-1-2030001-5. doi:10.1142/S0219691320300017
NLM
Guido RC, Pedroso F, Furlan A, Contreras RC, Caobianco LG, Suda Neto J. CWT x DWT x DTWT x SDTWT: clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms [Internet]. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. 2020 ; No 2020( 6): 2030001-1-2030001-5.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691320300017
Vancouver
Guido RC, Pedroso F, Furlan A, Contreras RC, Caobianco LG, Suda Neto J. CWT x DWT x DTWT x SDTWT: clarifying terminologies and roles of different types of wavelet transforms [Internet]. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. 2020 ; No 2020( 6): 2030001-1-2030001-5.[citado 2025 jun. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691320300017

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