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  • Artigo de periodico

    Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks (2024)

    Valejo, Alan Demetrius Baria ; Althoff, Paulo Eduardo ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Rocha Filho, Geraldo Pereira ; Yu-Tao, Zhu ; Jianglong, Yan; Weiguang, Liu; Liang, Zhao

    Source: IEEE Transactions on Network Science and Engineering. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, v. 11, n. 2, p. 1799-1809, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Rocha Filho, G. P., Yu-Tao, Z., Jianglong, Y., et al. (2024). Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 11( 2), 1799-1809. doi:10.1109/TNSE.2023.3331655

    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655

    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655

  • Artigo de periodico

    Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase (2024)

    Tian, Xuezhi; Lv, Yunhao; Liang, Zhao ; Wang, Yongtao; Liao, Xiaojun

    Source: Food Chemistry. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ESTERILIZAÇÃO DE ALIMENTOS, POLIFENÓIS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      TIAN, Xuezhi et al. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, v. 457, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Tian, X., Lv, Y., Liang, Z., Wang, Y., & Liao, X. (2024). Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase. Food Chemistry, 457, 1-10. doi:10.1016/j.foodchem.2024.140118

    • NLM

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118

    • Vancouver

      Tian X, Lv Y, Liang Z, Wang Y, Liao X. Insight into the mechanism of high hydrostatic pressure effect on inhibitory efficiency of three natural inhibitors on polyphenol oxidase [Internet]. Food Chemistry. 2024 ; 457 1-10.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140118

  • Artigo de periodico

    A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation (2024)

    Xu, Jinge; Peng, Sijia; Xiong, Yandi; Zheng, Zhuoqi; Liu, Meng; Xu, Jiayue; Chen, Wei; Liu, Mengsong; Kong, Jiaqi; Wang, Chenyu; Wang, Yongtao; Rao, Lei; Liang, Zhao ; Liao, Xiaojun

    Source: Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. Unidade: FFCLRP

    Subjects: BACTÉRIAS, ALIMENTOS FERMENTADOS, MICROBIOLOGIA DE ALIMENTOS, LEGUMES, LEVEDURAS

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    • ABNT

      XU, Jinge et al. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, v. 23, n. 3, p. 1-38, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Xu, J., Peng, S., Xiong, Y., Zheng, Z., Liu, M., Xu, J., et al. (2024). A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 23( 3), 1-38. doi:10.1111/1541-4337.13362

    • NLM

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362

    • Vancouver

      Xu J, Peng S, Xiong Y, Zheng Z, Liu M, Xu J, Chen W, Liu M, Kong J, Wang C, Wang Y, Rao L, Liang Z, Liao X. A review on fermented vegetables: microbial community and potential upgrading strategy via inoculated fermentation [Internet]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2024 ; 23( 3): 1-38.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1541-4337.13362

  • Trabalho de evento

    Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map (2024)

    Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Donghong, Ji; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

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    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

    • NLM

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

    • Vancouver

      Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514

  • Trabalho de evento

    High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy (2024)

    Lima Filho, Ricardo B; Fernandes, Janayna M; Ji, Donghong; Liang, Zhao ; Sabino-Silva, Robinson; Carneiro, Murillo G

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Unidade: FFCLRP

    Subjects: NEOPLASIAS BUCAIS, REDES COMPLEXAS, SÉRIES DE FOURIER, BIOMARCADORES

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    • ABNT

      LIMA FILHO, Ricardo B et al. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Lima Filho, R. B., Fernandes, J. M., Ji, D., Liang, Z., Sabino-Silva, R., & Carneiro, M. G. (2024). High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

    • NLM

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

    • Vancouver

      Lima Filho RB, Fernandes JM, Ji D, Liang Z, Sabino-Silva R, Carneiro MG. High-Level Network-based Detection of Oral Cancer from ATR-FTIR Spectroscopy [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650557

  • Dissertação (Mestrado)

    Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (2024)

    Augusto, Patricia Bruniero Franciscato ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: TRANSTORNOS DE APRENDIZAGEM, MATEMÁTICA, PSICOMETRIA, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      AUGUSTO, Patricia Bruniero Franciscato. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Augusto, P. B. F. (2024). Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

    • NLM

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

    • Vancouver

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

  • Artigo de periodico

    Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks (2024)

    Wu, Kai; Tang, Ming; Liu, Zonghua; Ren, Han; Liang, Zhao

    Source: Chaos, Solitons & Fractals. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)

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    • ABNT

      WU, Kai et al. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, v. 182, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Wu, K., Tang, M., Liu, Z., Ren, H., & Liang, Z. (2024). Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, 182, 1-12. doi:10.1016/j.chaos.2024.114801

    • NLM

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801

    • Vancouver

      Wu K, Tang M, Liu Z, Ren H, Liang Z. Pinning synchronization of multiple fractional-order fuzzy complex-valued delayed spatiotemporal neural networks [Internet]. Chaos, Solitons & Fractals. 2024 ; 182 1-12.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114801

  • Artigo de periodico

    TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition (2024)

    Liu, Jiang; Fei, Hao; Li, Fei; Li, Jingye; Li, Bobo; Liang, Zhao ; Teng, Chong; Ji, Donghong

    Source: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, LINGUAGEM DE MÁQUINA

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    • ABNT

      LIU, Jiang et al. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 36, n. 11, p. 6397-6409, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Liu, J., Fei, H., Li, F., Li, J., Li, B., Liang, Z., et al. (2024). TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36( 11), 6397-6409. doi:10.1109/TKDE.2024.3389650

    • NLM

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650

    • Vancouver

      Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650

  • Trabalho de evento

    TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

    • NLM

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

    • Vancouver

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

  • Trabalho de evento

    Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization (2023)

    Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SAIRE, Josimar Edinson Chire e LIANG, Zhao. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Saire, J. E. C., & Liang, Z. (2023). Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191004

    • NLM

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004

    • Vancouver

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004

  • Trabalho de evento

    WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications (2023)

    Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Bueno, Adriana Passos ; Defelicibus, Alexandre ; Drummond, Rodrigo Duarte ; Valieris, Renan ; Yu-Tao, Zhu ; Silva, Israel Tojal da ; Liang, Zhao

    Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PATOLOGIA CLÍNICA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho et al. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Martins, L. V. de C., Bueno, A. P., Defelicibus, A., Drummond, R. D., Valieris, R., Yu-Tao, Z., et al. (2023). WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3617023.3617038

    • NLM

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038

    • Vancouver

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038

  • Tese (Doutorado)

    Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • NLM

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • Vancouver

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

  • Tese (Doutorado)

    A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (2023)

    Arroyo, Diana Carolina Roca ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

    • NLM

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

    • Vancouver

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

  • Trabalho de evento

    High-level classification for EEG analysis (2023)

    Carneiro, Murillo Guimarães; Ramos, Camila D.; Destro Filho, João Batista; Zhu, Yu-tao; Ji, Donghong; Liang, Zhao

    Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823

    • NLM

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823

    • Vancouver

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823

  • Tese (Doutorado)

    Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (2023)

    Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COLÔNIAS DE FORMIGAS, ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SAIRE, Josimar Edinson Chire. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Saire, J. E. C. (2023). Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

    • NLM

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

    • Vancouver

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

  • Artigo de periodico

    Characterizing data patterns with core-periphery network modeling (2023)

    Jianglong, Yan; Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Weiguang, Liu; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao

    Source: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      JIANGLONG, Yan et al. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, v. 66, n. Ja 2023, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Jianglong, Y., Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Weiguang, L., Gen, L., Qiusheng, Z., & Liang, Z. (2023). Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, 66( Ja 2023), 1-13. doi:10.1016/j.jocs.2022.101912

    • NLM

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912

    • Vancouver

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912

  • Artigo de periodico

    Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis (2023)

    Weiguang, Liu; Rodrigues, Rafael Delalibera ; Jianglong, Yan; Yu-Tao, Zhu; Pereira, Everson José de Freitas; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao

    Source: PLoS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      WEIGUANG, Liu et al. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, v. 18, n. 9, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Weiguang, L., Rodrigues, R. D., Jianglong, Y., Yu-Tao, Z., Pereira, E. J. de F., Gen, L., et al. (2023). Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, 18( 9), 1-26. doi:10.1371/ journal.pone.0290968

    • NLM

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968

    • Vancouver

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968

  • Dissertação (Mestrado)

    Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais (2022)

    Paula, Paulo Henrique Lima de; Leoni, Renata Ferranti (coorient) ; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COMPUTAÇÃO APLICADA, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, NEUROCIÊNCIAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PAULA, Paulo Henrique Lima de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Paula, P. H. L. de. (2022). Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/

    • NLM

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/

    • Vancouver

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/

  • Artigo de periodico

    Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings (2022)

    Liang, Xiaoming; Hua, Lei; Zhang, Xiyun; Liang, Zhao

    Source: Physical Review E. Unidade: FFCLRP

    Subjects: AMPLIFICADORES ÓPTICOS, SISTEMAS NÃO LINEARES, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIANG, Xiaoming et al. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, v. 106, n. 6, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Liang, X., Hua, L., Zhang, X., & Liang, Z. (2022). Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, 106( 6). doi:10.1103/PhysRevE.106.064306

    • NLM

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306

    • Vancouver

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306

  • Artigo de periodico

    Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction (2022)

    Oliveira Junior, Laercio de; Stelzer, Florian; Liang, Zhao

    Source: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, v. 111, n. 8, p. 2885-2904, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6. Acesso em: 22 jun. 2025.

    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2022). Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, 111( 8), 2885-2904. doi:10.1007/s10994-022-06135-6

    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6

    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2025 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6

1 - 20 (260 records)

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