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  • Tese (Doutorado)

    Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)

    Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS

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

    • ABNT

      GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

    • NLM

      Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

    • Vancouver

      Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. doi:10.1007/s10618-022-00906-4

    • NLM

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Artigo de periodico

    Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REPRESENTAÇÃO

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e GONÇALVES, Thales e NONATO, Luis Gustavo. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, v. 12, p. 80799-80846, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Ortigossa, E. S., Gonçalves, T., & Nonato, L. G. (2024). Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, 12, 80799-80846. doi:10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • NLM

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • Vancouver

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance (2024)

    Silva, Priscylla; Silva, Claudio; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Proceedings of Machine Learning Research. Conference titles: Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE DESEMPENHO, EDUCAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Priscylla e SILVA, Claudio e NONATO, Luis Gustavo. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html. Acesso em: 09 nov. 2024. , 2024

    • APA

      Silva, P., Silva, C., & Nonato, L. G. (2024). Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance. Proceedings of Machine Learning Research. Vancouver: AAAI. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

    • NLM

      Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

    • Vancouver

      Silva P, Silva C, Nonato LG. Exploring the relationship between feature attribution methods and model performance [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research. 2024 ; 257 29-38.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v257/silva24a.html

  • Tese (Doutorado)

    T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÉRIES DE TAYLOR

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

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Ortigossa, E. S. (2024). T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • NLM

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • Vancouver

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

  • Artigo de periodico

    MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations (2024)

    Solunke, Parikshit ; Guardieiro, Vitoria ; Rulff, João ; Chan, Gromit Yeuk-Yin ; Barr, Brian ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: MODELAGEM DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTATÍSTICA, SIMULAÇÃO, TOPOLOGIA

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

    • ABNT

      SOLUNKE, Parikshit et al. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Solunke, P., Guardieiro, V., Rulff, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Nonato, L. G., & Silva, C. (2024). MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. doi:10.1109/TVCG.2024.3418653

    • NLM

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653

    • Vancouver

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653

  • Artigo de periodico

    TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees (2024)

    Guardieiro, Vitoria ; Oliveira, Felipe Inagaki de ; Doraiswamy, Harish ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, TOPOLOGIA, PROJEÇÃO

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

    • ABNT

      GUARDIEIRO, Vitoria et al. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Guardieiro, V., Oliveira, F. I. de, Doraiswamy, H., Nonato, L. G., & Silva, C. (2024). TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. doi:10.1109/TVCG.2024.3456365

    • NLM

      Guardieiro V, Oliveira FI de, Doraiswamy H, Nonato LG, Silva C. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365

    • Vancouver

      Guardieiro V, Oliveira FI de, Doraiswamy H, Nonato LG, Silva C. TopoMap++: a faster and more space efficient technique to compute projections with topological guarantees [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3456365

  • Dissertação (Mestrado)

    Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)

    Veiga, Tobias Mesquita Silva da; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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

    • ABNT

      VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • NLM

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

    • Vancouver

      Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/

  • Artigo de periodico

    Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output (2023)

    Xenopoulos, Peter ; Rulff, João; Nonato, Luis Gustavo ; Barr, Brian; Silva, Claudio

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter et al. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 853-863, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Xenopoulos, P., Rulff, J., Nonato, L. G., Barr, B., & Silva, C. (2023). Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 853-863. doi:10.1109/TVCG.2022.3209489

    • NLM

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489

  • Artigo de periodico

    LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents (2023)

    Domingues, Lucas Emanuel Resck ; Ponciano, Jean Roberto ; Poco, Jorge ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, VISUALIZAÇÃO, SISTEMA JUDICIÁRIO

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

    • ABNT

      DOMINGUES, Lucas Emanuel Resck et al. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. 6, p. 3105-3120, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Domingues, L. E. R., Ponciano, J. R., Poco, J., & Nonato, L. G. (2023). LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( 6), 3105-3120. doi:10.1109/TVCG.2022.3152450

    • NLM

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450

    • Vancouver

      Domingues LER, Ponciano JR, Poco J, Nonato LG. LegalVis: exploring and inferring precedent citations in legal documents [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 6): 3105-3120.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3152450

  • Trabalho de evento

    Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil (2023)

    Zhao, Wellington Yuanhe; Nonato, Luis Gustavo ; Russo, Cibele Maria

    Source: Proceedings. Conference titles: International Workshop on Statistical Modelling. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR

    Subjects: SÃO PAULO (SP), CRIMINALIDADE, PREDIÇÃO, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZHAO, Wellington Yuanhe e NONATO, Luis Gustavo e RUSSO, Cibele Maria. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil. 2023, Anais.. Dortmund: TU Dortmund University, 2023. Disponível em: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Zhao, W. Y., Nonato, L. G., & Russo, C. M. (2023). Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil. In Proceedings. Dortmund: TU Dortmund University. Recuperado de https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

    • NLM

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

    • Vancouver

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Crime prediction models in the metropolitan area of São Paulo - Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://iwsm2023.statistik.tu-dortmund.de

  • Artigo de periodico

    Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data (2023)

    Luna, Aderval Severino ; Torres, Alexandre Rodrigues ; Cunha, Camilla Lima ; Lima, Igor Conrado Alves de; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Brazilian Journal of Analytical Chemistry. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOCOMBUSTÍVEIS, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      LUNA, Aderval Severino et al. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data. Brazilian Journal of Analytical Chemistry, v. 10, n. 39, p. 52-69, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Luna, A. S., Torres, A. R., Cunha, C. L., Lima, I. C. A. de, & Nonato, L. G. (2023). Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data. Brazilian Journal of Analytical Chemistry, 10( 39), 52-69. doi:10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

    • NLM

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

    • Vancouver

      Luna AS, Torres AR, Cunha CL, Lima ICA de, Nonato LG. Employing auto-machine learning algorithms for predicting the cold filter plugging and kinematic viscosity at 40 ºC in biodiesel blends using vibrational spectroscopy data [Internet]. Brazilian Journal of Analytical Chemistry. 2023 ; 10( 39): 52-69.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.30744/brjac.2179-3425.AR-30-2022

  • Mestrado Profissionalizante

    Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio (2023)

    Barbosa, Bernardo Mota; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, VENDAS, ANUNCIANTES, VENDAS E VENDEDORES

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

    • ABNT

      BARBOSA, Bernardo Mota. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Barbosa, B. M. (2023). Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

    • NLM

      Barbosa BM. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

    • Vancouver

      Barbosa BM. Sistemas de recomendação para priorização de tarefas realizadas por representantes de negócio [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-28082023-125240/

  • Artigo de periodico

    SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level (2022)

    Yuan, Jun ; Chan, Gromit Yeuk-Yin ; Barr, Brian; Overton, Kyle; Rees, Kim; Nonato, Luis Gustavo ; Bertini, Enrico ; Silva, Claudio Teixeira

    Source: IEEE Computer Graphics and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: CLUSTERS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      YUAN, Jun et al. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 42, n. 6, p. 24-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Yuan, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Overton, K., Rees, K., Nonato, L. G., et al. (2022). SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, 42( 6), 24-36. doi:10.1109/MCG.2022.3199727

    • NLM

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727

    • Vancouver

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727

  • Trabalho de evento-resumo

    Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo (2022)

    Zhao, Wellington Yuanhe; Nonato, Luis Gustavo ; Russo, Cibele Maria

    Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR

    Subjects: CRIME, SEGURANÇA PÚBLICA, PYTHON, SÃO PAULO

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZHAO, Wellington Yuanhe e NONATO, Luis Gustavo e RUSSO, Cibele Maria. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Zhao, W. Y., Nonato, L. G., & Russo, C. M. (2022). Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br

    • NLM

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

    • Vancouver

      Zhao WY, Nonato LG, Russo CM. Spatial autoregressive (SAR) modelling of crimes in the state of São Paulo [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br

  • Artigo de periodico

    A river flooding detection system based on deep learning and computer vision (2022)

    Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Nonato, Luis Gustavo ; Ueyama, Jó

    Source: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SEMÂNTICA

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

    • ABNT

      FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e NONATO, Luis Gustavo e UEYAMA, Jó. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, v. 81, p. 40231-40251, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., & Ueyama, J. (2022). A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, 81, 40231-40251. doi:10.1007/s11042-022-12813-3

    • NLM

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3

    • Vancouver

      Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3

  • Trabalho de evento

    Visualization for machine learning (2022)

    Xenopoulos, Peter ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

    Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS

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

    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter e NONATO, Luis Gustavo e SILVA, Claudio. Visualization for machine learning. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Xenopoulos, P., Nonato, L. G., & Silva, C. (2022). Visualization for machine learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • NLM

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

  • Trabalho de evento-resumo periodico

    São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification (2022)

    Silveira, Jaqueline Alvarenga ; Adorno, Sérgio ; Nery, Marcelo; Garcia, Germain; Paiva, Afonso ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC. Unidade: ICMC

    Subjects: HOMICÍDIO, VIDA URBANA, SÃO PAULO (SP)

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVEIRA, Jaqueline Alvarenga et al. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Disponível em: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908. Acesso em: 09 nov. 2024. , 2022

    • APA

      Silveira, J. A., Adorno, S., Nery, M., Garcia, G., Paiva, A., & Nonato, L. G. (2022). São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Recuperado de https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

    • NLM

      Silveira JA, Adorno S, Nery M, Garcia G, Paiva A, Nonato LG. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2022 ; 9( 1): 010187-1-010187-2.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

    • Vancouver

      Silveira JA, Adorno S, Nery M, Garcia G, Paiva A, Nonato LG. São Paulo city homicides and their surroundings: from non-negative tensor factorization to pattern identification [Internet]. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2022 ; 9( 1): 010187-1-010187-2.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://proceedings.sbmac.org.br/sbmac/article/view/3908

  • Artigo de periodico

    A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection (2022)

    Contreras, Rodrigo Colnago ; Nonato, Luis Gustavo ; Boaventura, Maurílio ; Boaventura, Ines Aparecida Gasparotto ; Santos, Francisco Lledo dos ; Zanin, Rodrigo Bruno ; Viana, Monique Simplicio

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BENCHMARKING, VISÃO COMPUTACIONAL, FALSIFICAÇÃO

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

    • ABNT

      CONTRERAS, Rodrigo Colnago et al. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, v. 10, p. 117681-117706, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Contreras, R. C., Nonato, L. G., Boaventura, M., Boaventura, I. A. G., Santos, F. L. dos, Zanin, R. B., & Viana, M. S. (2022). A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection. IEEE Access, 10, 117681-117706. doi:10.1109/ACCESS.2022.3218335

    • NLM

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335

    • Vancouver

      Contreras RC, Nonato LG, Boaventura M, Boaventura IAG, Santos FL dos, Zanin RB, Viana MS. A new multi-filter framework for texture image representation improvement using set of pattern descriptors to fingerprint liveness detection [Internet]. IEEE Access. 2022 ; 10 117681-117706.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3218335

  • Artigo de periodico

    Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT (2022)

    Pocco, Ximena ; Silva, Tiago da; Poco, Jorge ; Nonato, Luis Gustavo ; Gomez-Nieto, Erick Mauricio

    Source: Computers & Graphics. Unidade: ICMC

    Subjects: BIBLIOTECA DIGITAL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, SEMÂNTICA, ACERVO

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

    • ABNT

      POCCO, Ximena et al. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT. Computers & Graphics, v. 103, p. 140-152, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005. Acesso em: 09 nov. 2024.

    • APA

      Pocco, X., Silva, T. da, Poco, J., Nonato, L. G., & Gomez-Nieto, E. M. (2022). Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT. Computers & Graphics, 103, 140-152. doi:10.1016/j.cag.2022.02.005

    • NLM

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005

    • Vancouver

      Pocco X, Silva T da, Poco J, Nonato LG, Gomez-Nieto EM. Exploring scientific literature by textual and image content using DRIFT [Internet]. Computers & Graphics. 2022 ; 103 140-152.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2022.02.005

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