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Artigo de periodico
Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning (2022)
Spadon, Gabriel ; Hong, Shenda ; Machado, Bruno Brandoli ; Matwin, Stan ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Sun, Jimeng
Fonte: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. Unidade: ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
SPADON, Gabriel et al. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, v. 44, n. 9, p. Se 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Spadon, G., Hong, S., Machado, B. B., Matwin, S., Rodrigues Junior, J. F., & Sun, J. (2022). Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM, 44( 9), Se 2022. doi:10.1109/TPAMI.2021.3076155
NLM
Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
Vancouver
Spadon G, Hong S, Machado BB, Matwin S, Rodrigues Junior JF, Sun J. Pay attention to evolution: time series forecasting with deep graph-evolution learning [Internet]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - TPAM. 2022 ; 44( 9): Se 2022.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3076155
Artigo de periodico
CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy (2022)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Bailly, Sebastien ; Pepin, Jean-Louis ; Goeuriot, Lorraine ; Spadon, Gabriel ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Applied Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TRANSTORNOS DO SONO, APNEIA DO SONO
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12157618. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Bailly, S., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., Spadon, G., & Amer-Yahia, S. (2022). CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, 12( 15), 1-17. doi:10.3390/app12157618
NLM
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
Artigo de periodico
LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Artigo de periodico
DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage (2021)
Machado, Bruno Brandoli ; Spadon, Gabriel ; Esau, Travis ; Hennessy, Patrick ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Amer-Yahia, Sihem ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO MÓVEL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, PESTICIDAS
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ABNT
MACHADO, Bruno Brandoli et al. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, v. 180, n. Ja 2021, p. 1-9, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Machado, B. B., Spadon, G., Esau, T., Hennessy, P., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2021). DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage. Computers and Electronics in Agriculture, 180( Ja 2021), 1-9. doi:10.1016/j.compag.2020.105906
NLM
Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
Vancouver
Machado BB, Spadon G, Esau T, Hennessy P, Carvalho ACP de LF de, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. DropLeaf: a precision farming smartphone tool for real-time quantification of pesticide application coverage [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 180( Ja 2021): 1-9.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105906
Artigo de periodico
Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence (2021)
Machado, Bruno Brandoli ; Geus, André Reis de ; Souza, Jefferson R ; Spadon, Gabriel ; Soares, Amilcar ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Komorowski, Jerzy ; Matwin, Stan
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, MANUTENÇÃO DE AERONAVES, FUSELAGEM DE AERONAVES, CORROSÃO
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ABNT
MACHADO, Bruno Brandoli et al. Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence. Sensors, v. 21, p. 1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21124026. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Machado, B. B., Geus, A. R. de, Souza, J. R., Spadon, G., Soares, A., Rodrigues Junior, J. F., et al. (2021). Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence. Sensors, 21, 1-15. doi:10.3390/s21124026
NLM
Machado BB, Geus AR de, Souza JR, Spadon G, Soares A, Rodrigues Junior JF, Komorowski J, Matwin S. Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-15.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21124026
Vancouver
Machado BB, Geus AR de, Souza JR, Spadon G, Soares A, Rodrigues Junior JF, Komorowski J, Matwin S. Aircraft fuselage corrosion detection using artificial intelligence [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-15.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21124026
Trabalho de evento
Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2020). Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00113
NLM
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Trabalho de evento
Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches (2020)
Scabora, Lucas de Carvalho ; Spadon, Gabriel ; Oliveira, Paulo Henrique de ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, CLUSTERS, LÓGICA
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ABNT
SCABORA, Lucas de Carvalho et al. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches. 2020, Anais.. New York: ACM, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Scabora, L. de C., Spadon, G., Oliveira, P. H. de, Rodrigues Junior, J. F., & Traina Junior, C. (2020). Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3341105.3375770
NLM
Scabora L de C, Spadon G, Oliveira PH de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770
Vancouver
Scabora L de C, Spadon G, Oliveira PH de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770
Trabalho de evento
A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques (2018)
Ferreira, Lucas D; Spadon, Gabriel; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Frontiers in Education Conference - FIE. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM, COMPUTADOR NO ENSINO
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ABNT
FERREIRA, Lucas D et al. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Ferreira, L. D., Spadon, G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/FIE.2018.8659191
NLM
Ferreira LD, Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191
Vancouver
Ferreira LD, Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191
Trabalho de evento
A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis (2018)
Machado, Bruno Brandoli; Spadon, Gabriel; Arruda, Mauro S; Gonçalves, Wesley N; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO MÓVEL, AGRICULTURA DE PRECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MACHADO, Bruno Brandoli et al. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Machado, B. B., Spadon, G., Arruda, M. S., Gonçalves, W. N., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167192
NLM
Machado BB, Spadon G, Arruda MS, Gonçalves WN, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192
Vancouver
Machado BB, Spadon G, Arruda MS, Gonçalves WN, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192
Artigo de periodico
Cutting-edge relational graph data management with edge-k: from one to multiple edges in the same row (2018)
Scabora, Lucas de Carvalho; Oliveira, Paulo H; Spadon, Gabriel; Kaster, Daniel dos Santos; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS RELACIONAIS, GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, MODELAGEM DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABORA, Lucas de Carvalho et al. Cutting-edge relational graph data management with edge-k: from one to multiple edges in the same row. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 9, n. Ju 2018, p. 20-35, 2018Tradução . . Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/413. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Scabora, L. de C., Oliveira, P. H., Spadon, G., Kaster, D. dos S., Rodrigues Junior, J. F., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2018). Cutting-edge relational graph data management with edge-k: from one to multiple edges in the same row. Journal of Information and Data Management - JIDM, 9( Ju 2018), 20-35. Recuperado de https://periodicos.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/413
NLM
Scabora L de C, Oliveira PH, Spadon G, Kaster D dos S, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. Cutting-edge relational graph data management with edge-k: from one to multiple edges in the same row [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2018 ; 9( Ju 2018): 20-35.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://periodicos.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/413
Vancouver
Scabora L de C, Oliveira PH, Spadon G, Kaster D dos S, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. Cutting-edge relational graph data management with edge-k: from one to multiple edges in the same row [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2018 ; 9( Ju 2018): 20-35.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://periodicos.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/413
Trabalho de evento
RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation (2018)
Nesso-Jr, Marcos R; Cazzolato, Mirela T; Scabora, Lucas C; Oliveira, Paulo H; Spadon, Gabriel; Souza, Jessica A. de; Oliveira, Willian Dener de; Chino, Daniel Y. T; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NESSO-JR, Marcos R et al. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation. 2018, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Nesso-Jr, M. R., Cazzolato, M. T., Scabora, L. C., Oliveira, P. H., Spadon, G., Souza, J. A. de, et al. (2018). RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS.2018.00020
NLM
Nesso-Jr MR, Cazzolato MT, Scabora LC, Oliveira PH, Spadon G, Souza JA de, Oliveira WD de, Chino DYT, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020
Vancouver
Nesso-Jr MR, Cazzolato MT, Scabora LC, Oliveira PH, Spadon G, Souza JA de, Oliveira WD de, Chino DYT, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020
Trabalho de evento
Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods (2018)
Arruda, Mauro dos Santos de; Spadon, Gabriel; Rodrigues Junior, José Fernando ; Gonçalves, Wesley Nunes; Machado, Bruno Brandoli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, ANIMAIS EM EXTINÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARRUDA, Mauro dos Santos de et al. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369. Acesso em: 23 ago. 2024.
APA
Arruda, M. dos S. de, Spadon, G., Rodrigues Junior, J. F., Gonçalves, W. N., & Machado, B. B. (2018). Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489369
NLM
Arruda M dos S de, Spadon G, Rodrigues Junior JF, Gonçalves WN, Machado BB. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369
Vancouver
Arruda M dos S de, Spadon G, Rodrigues Junior JF, Gonçalves WN, Machado BB. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369

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