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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

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

    Assuntos: 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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655

  • Dissertação (Mestrado)

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

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

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: TRANSTORNOS DE APRENDIZAGEM, MATEMÁTICA, PSICOMETRIA, SIMULAÇÃO

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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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/

  • 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

    Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

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

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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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823

  • 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

    Fonte: PLOS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

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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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968

  • 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

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

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

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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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912

  • 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

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

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    • 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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] 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

    Fonte: Physical Review E. Unidade: FFCLRP

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

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    • 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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] 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

    Fonte: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    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: 21 jul. 2024.

    • 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 2024 jul. 21 ] 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 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6

  • Dissertação (Mestrado)

    Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas (2022)

    Cantão, Adriano Henrique; Baranauskas, José Augusto (Orientador); Liang, Zhao (coorient)

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: MÉTRICAS DE SOFTWARE, REDES COMPLEXAS, COMPUTAÇÃO APLICADA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CANTÃO, Adriano Henrique. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Cantão, A. H. (2022). Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/

    • NLM

      Cantão AH. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/

    • Vancouver

      Cantão AH. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/

  • Artigo de periodico

    OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction (2022)

    Cao, Hu; Li, Jingye; Su, Fangfang; Li, Fei; Fei, Hao; Wu, Shengqiong; Li, Bobo; Liang, Zhao; Ji, Donghong

    Fonte: arXiv. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REPRESENTAÇÃO ORDINÁRIA

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    • ABNT

      CAO, Hu et al. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Cao, H., Li, J., Su, F., Li, F., Fei, H., Wu, S., et al. (2022). OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, 1-13. doi:10.48550/arXiv.2209.02693

    • NLM

      Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693

    • Vancouver

      Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693

  • Artigo de periodico

    Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks (2022)

    Valejo, Alan Demetrius Baria ; Fabbri, Renato ; Lopes, Alneu de Andrade ; Liang, Zhao; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de

    Fonte: Frontiers in Research Metrics and Analytics. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, VISUALIZAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, v. 7, p. 1-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Fabbri, R., Lopes, A. de A., Liang, Z., & Oliveira, M. C. F. de. (2022). Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 7, 1-18. doi:10.3389/frma.2022.855165

    • NLM

      Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165

    • Vancouver

      Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling (2021)

    Yan, Jianglong; Liu, Weiguang; Zhu, Yu-tao; Li, Gen; Zheng, Qiusheng; Liang, Zhao

    Fonte: Complex Networks & Their Applications X. Nome do evento: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: COVID-19, RAIOS X, IMAGEM DIGITAL, DADOS CATEGORIZADOS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      YAN, Jianglong et al. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling. Complex Networks & Their Applications X. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4. Acesso em: 21 jul. 2024. , 2021

    • APA

      Yan, J., Liu, W., Zhu, Y. -tao, Li, G., Zheng, Q., & Liang, Z. (2021). Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling. Complex Networks & Their Applications X. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-93409-5_4

    • NLM

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4

    • Vancouver

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4

  • Artigo de periodico

    Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system (2021)

    Verri, Filipe Alves Neto ; Gueleri, Roberto Alves ; Qiusheng, Zheng; Junbao, Zhang; Liang, Zhao

    Fonte: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, SISTEMAS DINÂMICOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VERRI, Filipe Alves Neto et al. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal - Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2843-2855, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Verri, F. A. N., Gueleri, R. A., Qiusheng, Z., Junbao, Z., & Liang, Z. (2021). Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal - Special Topics, 230( 14-15), 2843-2855. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

    • NLM

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

    • Vancouver

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5

  • Artigo de periodico

    A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks (2021)

    Valejo, Alan Demetrius Baria ; Santos, Wellington de Oliveira dos; Naldi, Murilo Coelho ; Liang, Zhao

    Fonte: The European Physical Journal Special Topics. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. The European Physical Journal Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2801 - 2811, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Santos, W. de O. dos, Naldi, M. C., & Liang, Z. (2021). A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. The European Physical Journal Special Topics, 230( 14-15), 2801 - 2811. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

    • NLM

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

    • Vancouver

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

  • Parte de monografia/livro

    Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas (2021)

    Liang, Zhao; Silva, Thiago Christiano ; Carneiro, Murillo Guimarães

    Fonte: Inteligência artificial: avanços e tendências. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIANG, Zhao e SILVA, Thiago Christiano e CARNEIRO, Murillo Guimarães. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. Inteligência artificial: avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Liang, Z., Silva, T. C., & Carneiro, M. G. (2021). Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. In Inteligência artificial: avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131

    • NLM

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

    • Vancouver

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

  • Artigo de periodico

    Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach (2021)

    Colliri, Tiago; Minakawa, Marcia Michie; Liang, Zhao

    Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: FFCLRP, FSP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, COVID-19, PROGNÓSTICO, BIOMARCADORES, CONTAGEM DE CÉLULAS SANGUÍNEAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COLLIRI, Tiago e MINAKAWA, Marcia Michie e LIANG, Zhao. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 42-57, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Colliri, T., Minakawa, M. M., & Liang, Z. (2021). Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 42-57. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_4

    • NLM

      Colliri T, Minakawa MM, Liang Z. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 42-57.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4

    • Vancouver

      Colliri T, Minakawa MM, Liang Z. Detecting early signs of insufficiency in COVID-19 patients from CBC tests through a supervised learning approach [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 42-57.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4

  • Artigo de periodico

    Time series pattern identification by hierarchical community detection (2021)

    Anghinoni, Leandro ; Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Silva, Thiago Christiano ; Liang, Zhao

    Fonte: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro et al. Time series pattern identification by hierarchical community detection. European Physical Journal - Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2775-2782, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Anghinoni, L., Vega-Oliveros, D. A., Silva, T. C., & Liang, Z. (2021). Time series pattern identification by hierarchical community detection. European Physical Journal - Special Topics, 230( 14-15), 2775-2782. doi:10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

    • NLM

      Anghinoni L, Vega-Oliveros DA, Silva TC, Liang Z. Time series pattern identification by hierarchical community detection [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2775-2782.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

    • Vancouver

      Anghinoni L, Vega-Oliveros DA, Silva TC, Liang Z. Time series pattern identification by hierarchical community detection [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2775-2782.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4

  • Artigo de periodico

    Link prediction based on stochastic information diffusion (2021)

    Vega-Oliveros, Didier Augusto ; Liang, Zhao ; Rocha, Anderson; Berton, Lilian

    Fonte: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: PROBABILIDADE, DISSEMINAÇÃO SELETIVA DA INFORMAÇÃO, REDES COMPLEXAS, EDITORES DE LIGAÇÃO

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VEGA-OLIVEROS, Didier Augusto et al. Link prediction based on stochastic information diffusion. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Vega-Oliveros, D. A., Liang, Z., Rocha, A., & Berton, L. (2021). Link prediction based on stochastic information diffusion. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. doi:10.1109/TNNLS.2021.3053263

    • NLM

      Vega-Oliveros DA, Liang Z, Rocha A, Berton L. Link prediction based on stochastic information diffusion [Internet]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

    • Vancouver

      Vega-Oliveros DA, Liang Z, Rocha A, Berton L. Link prediction based on stochastic information diffusion [Internet]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263

  • Artigo de periodico

    Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks (2021)

    Valejo, Alan Demétrius Baria; Althoff, Paulo Eduardo; Faleiros, Thiago de Paulo; Chuerubim, Maria Lígia; Yan, Jianglong; Liu, Weiguang; Liang, Zhao

    Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE MULTINÍVEL, ESTATÍSTICA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VALEJO, Alan Demétrius Baria et al. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks. Lecture Notes in Computer Science, v. 13073, p. 437-452, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Chuerubim, M. L., Yan, J., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks. Lecture Notes in Computer Science, 13073, 437-452. doi:10.1007/978-3-030-91702-9_29

    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Chuerubim ML, Yan J, Liu W, Liang Z. Coarsening algorithm via semi-synchronous label propagation for bipartite networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13073 437-452.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29

  • Dissertação (Mestrado)

    Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (2021)

    Vilca Zuñiga, Esteban Wilfredo; Liang, Zhao (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VILCA ZUÑIGA, Esteban Wilfredo. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/. Acesso em: 21 jul. 2024.

    • APA

      Vilca Zuñiga, E. W. (2021). Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

    • NLM

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

    • Vancouver

      Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/

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