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Artigo de periodico
ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence (2025)
Tinarrage, Raphaël ; Ponciano, Jean Roberto ; Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Traina, Agma Juci Machado ; Poco, Jorge
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
TINARRAGE, Raphaël et al. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Tinarrage, R., Ponciano, J. R., Linhares, C. D. G., Traina, A. J. M., & Poco, J. (2025). ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. doi:10.1109/TVCG.2025.3528197
NLM
Tinarrage R, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM, Poco J. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197
Vancouver
Tinarrage R, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM, Poco J. ZigzagNetVis: suggesting temporal resolutions for graph visualization using zigzag persistence [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3528197
Trabalho de evento-anais periodico
SentinelAdvMedical: toward adversarial attacks detection on medical image classification via Out-Of-Distribution strategies (2025)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina, Agma Juci Machado ; Helal, Sumi
Fonte: Proceedings of SPIE. Nome do evento: SPIE Medical Imaging. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZAGEM PROFUNDA, SEGURANÇA DE REDES, TOMOGRAFIA DE COERÊNCIA ÓPTICA
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ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA, Agma Juci Machado e HELAL, Sumi. SentinelAdvMedical: toward adversarial attacks detection on medical image classification via Out-Of-Distribution strategies. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.3046951. Acesso em: 25 jun. 2025. , 2025
APA
Aguiar, E. J. de, Traina, A. J. M., & Helal, S. (2025). SentinelAdvMedical: toward adversarial attacks detection on medical image classification via Out-Of-Distribution strategies. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.3046951
NLM
Aguiar EJ de, Traina AJM, Helal S. SentinelAdvMedical: toward adversarial attacks detection on medical image classification via Out-Of-Distribution strategies [Internet]. Proceedings of SPIE. 2025 ; 13407 34072U-1-134072U-7.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3046951
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina AJM, Helal S. SentinelAdvMedical: toward adversarial attacks detection on medical image classification via Out-Of-Distribution strategies [Internet]. Proceedings of SPIE. 2025 ; 13407 34072U-1-134072U-7.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3046951
Artigo de periodico
DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images (2025)
Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Aguiar, Erikson Júlio de ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Health Information Science and Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, RADIOGRAFIA, TÓRAX, COVID-19
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ABNT
COSTA, Márcus Vinícius Lobo et al. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images. Health Information Science and Systems, v. 13, n. 1, p. 1-15, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Costa, M. V. L., Aguiar, E. J. de, Rodrigues, L. S., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2025). DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images. Health Information Science and Systems, 13( 1), 1-15. doi:10.1007/s13755-024-00330-6
NLM
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Traina Junior C, Traina AJM. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images [Internet]. Health Information Science and Systems. 2025 ; 13( 1): 1-15.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6
Vancouver
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Traina Junior C, Traina AJM. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images [Internet]. Health Information Science and Systems. 2025 ; 13( 1): 1-15.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6
Artigo de periodico
Cosim-Gres: towards similarity queries optimization inside RDBMS (2025)
Eleutério, Igor Alberte Rodrigues ; Oliveira, Willian Dener de ; Teixeira, Larissa Roberta; Vespa, Thiago Galbiatti ; Silva, William Zaniboni ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Software : Practice and Experience. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS RELACIONAIS, GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
ELEUTÉRIO, Igor Alberte Rodrigues et al. Cosim-Gres: towards similarity queries optimization inside RDBMS. Software : Practice and Experience, v. 55, n. 5, p. 966-980, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/spe.3402. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Eleutério, I. A. R., Oliveira, W. D. de, Teixeira, L. R., Vespa, T. G., Silva, W. Z., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2025). Cosim-Gres: towards similarity queries optimization inside RDBMS. Software : Practice and Experience, 55( 5), 966-980. doi:10.1002/spe.3402
NLM
Eleutério IAR, Oliveira WD de, Teixeira LR, Vespa TG, Silva WZ, Traina AJM, Traina Junior C. Cosim-Gres: towards similarity queries optimization inside RDBMS [Internet]. Software : Practice and Experience. 2025 ; 55( 5): 966-980.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/spe.3402
Vancouver
Eleutério IAR, Oliveira WD de, Teixeira LR, Vespa TG, Silva WZ, Traina AJM, Traina Junior C. Cosim-Gres: towards similarity queries optimization inside RDBMS [Internet]. Software : Practice and Experience. 2025 ; 55( 5): 966-980.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/spe.3402
Artigo de periodico
Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg (2024)
Ramos, Jonathan da Silva ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Linares, Oscar Alonso Cuadros ; Maciel, Jamilly Gomes; Menezes-Reis, Rafael ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Nogueira-Barbosa, Marcello Henrique ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Magnetic Resonance Imaging. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, COLUNA VERTEBRAL
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ABNT
RAMOS, Jonathan da Silva et al. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg. Magnetic Resonance Imaging, v. 109, p. 134-146, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Ramos, J. da S., Cazzolato, M. T., Linares, O. A. C., Maciel, J. G., Menezes-Reis, R., Azevedo-Marques, P. M. de, et al. (2024). Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg. Magnetic Resonance Imaging, 109, 134-146. doi:10.1016/j.mri.2024.03.021
NLM
Ramos J da S, Cazzolato MT, Linares OAC, Maciel JG, Menezes-Reis R, Azevedo-Marques PM de, Nogueira-Barbosa MH, Traina Junior C, Traina AJM. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg [Internet]. Magnetic Resonance Imaging. 2024 ; 109 134-146.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021
Vancouver
Ramos J da S, Cazzolato MT, Linares OAC, Maciel JG, Menezes-Reis R, Azevedo-Marques PM de, Nogueira-Barbosa MH, Traina Junior C, Traina AJM. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg [Internet]. Magnetic Resonance Imaging. 2024 ; 109 134-146.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021
Trabalho de evento
KluSIM: speeding up k-medoids clustering over dimensional data with metric access method (2024)
Teixeira, Larissa Roberta ; Eleutério, Igor Alberte Rodrigues ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
TEIXEIRA, Larissa Roberta et al. KluSIM: speeding up k-medoids clustering over dimensional data with metric access method. 2024, Anais.. Setúbal: SciTePress, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0012599900003690. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Teixeira, L. R., Eleutério, I. A. R., Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2024). KluSIM: speeding up k-medoids clustering over dimensional data with metric access method. In Proceedings. Setúbal: SciTePress. doi:10.5220/0012599900003690
NLM
Teixeira LR, Eleutério IAR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina AJM, Traina Junior C. KluSIM: speeding up k-medoids clustering over dimensional data with metric access method [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012599900003690
Vancouver
Teixeira LR, Eleutério IAR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina AJM, Traina Junior C. KluSIM: speeding up k-medoids clustering over dimensional data with metric access method [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012599900003690
Trabalho de evento
Similarity-slim extension: reducing financial and computational costs of similarity queries in document collections in NoSQL databases (2024)
Silva, William Zaniboni ; Eleutério, Igor Alberte Rodrigues ; Teixeira, Larissa Roberta ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, William Zaniboni et al. Similarity-slim extension: reducing financial and computational costs of similarity queries in document collections in NoSQL databases. 2024, Anais.. Setúbal: SciTePress, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0012606300003690. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Silva, W. Z., Eleutério, I. A. R., Teixeira, L. R., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2024). Similarity-slim extension: reducing financial and computational costs of similarity queries in document collections in NoSQL databases. In Proceedings. Setúbal: SciTePress. doi:10.5220/0012606300003690
NLM
Silva WZ, Eleutério IAR, Teixeira LR, Traina AJM, Traina Junior C. Similarity-slim extension: reducing financial and computational costs of similarity queries in document collections in NoSQL databases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012606300003690
Vancouver
Silva WZ, Eleutério IAR, Teixeira LR, Traina AJM, Traina Junior C. Similarity-slim extension: reducing financial and computational costs of similarity queries in document collections in NoSQL databases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012606300003690
Trabalho de evento
RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases (2024)
Linares, Oscar Alonso Cuadros ; Belizario, Ivar Vargas ; Batah, Sabrina Setembre ; Hamann, Bernd ; Fabro, Alexandre Todorovic ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging - ISBI. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, DOENÇAS PULMONARES INTERSTICIAIS, PLEURA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINARES, Oscar Alonso Cuadros et al. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Linares, O. A. C., Belizario, I. V., Batah, S. S., Hamann, B., Fabro, A. T., Azevedo-Marques, P. M. de, & Traina, A. J. M. (2024). RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ISBI56570.2024.10635328
NLM
Linares OAC, Belizario IV, Batah SS, Hamann B, Fabro AT, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328
Vancouver
Linares OAC, Belizario IV, Batah SS, Hamann B, Fabro AT, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM. RadPleura: a radiomics-based framework for lung pleura classification in histology images from interstitial lung diseases [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ISBI56570.2024.10635328
Trabalho de evento
Combining semantic graph features and a common data model to exploit the interoperability of patient databases (2024)
Conrado, Rafael Comitre Garcia ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado ; Cazzolato, Mirela Teixeira
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidades: ICMC, FFCLRP
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, INTEROPERABILIDADE, BANCO DE DADOS RELACIONAIS, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS
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ABNT
CONRADO, Rafael Comitre Garcia et al. Combining semantic graph features and a common data model to exploit the interoperability of patient databases. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243153. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Conrado, R. C. G., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., Traina, A. J. M., & Cazzolato, M. T. (2024). Combining semantic graph features and a common data model to exploit the interoperability of patient databases. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.243153
NLM
Conrado RCG, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM, Cazzolato MT. Combining semantic graph features and a common data model to exploit the interoperability of patient databases [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243153
Vancouver
Conrado RCG, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM, Cazzolato MT. Combining semantic graph features and a common data model to exploit the interoperability of patient databases [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243153
Dissertação (Mestrado)
Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 (2024)
Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Traina, Agma Juci Machado (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, COVID-19, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Márcus Vinícius Lobo. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Costa, M. V. L. (2024). Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/
NLM
Costa MVL. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/
Vancouver
Costa MVL. Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22032024-142104/
Trabalho de evento
RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability (2024)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZAGEM PROFUNDA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA JUNIOR, Caetano e TRAINA, Agma Juci Machado. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Aguiar, E. J. de, Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2024). RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00078
NLM
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. RADAR-MIX: how to uncover adversarial attacks in medical image analysis through explainability [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00078
Trabalho de evento
MedTimeSplit: continual dataset partitioning to mimic real-world settings for federated learning on Non-IID medical image data (2024)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina, Agma Juci Machado ; Helal, Sumi
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Big Data - Big Data. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA, Agma Juci Machado e HELAL, Sumi. MedTimeSplit: continual dataset partitioning to mimic real-world settings for federated learning on Non-IID medical image data. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BigData62323.2024.10826044. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Aguiar, E. J. de, Traina, A. J. M., & Helal, S. (2024). MedTimeSplit: continual dataset partitioning to mimic real-world settings for federated learning on Non-IID medical image data. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BigData62323.2024.10826044
NLM
Aguiar EJ de, Traina AJM, Helal S. MedTimeSplit: continual dataset partitioning to mimic real-world settings for federated learning on Non-IID medical image data [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BigData62323.2024.10826044
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina AJM, Helal S. MedTimeSplit: continual dataset partitioning to mimic real-world settings for federated learning on Non-IID medical image data [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BigData62323.2024.10826044
Artigo de periodico
Autologous platelet concentrate for the treatment of macular hole: a systematic review and meta-analysis (2024)
Amaral, Dillan Cunha ; Monteiro, Mario Luiz Ribeiro ; Alves, Milton Ruiz ; Belizario, Ivar Vargas ; Tebicherane, Lucas de Sousa ; Jacometti, Raíza ; Manso, José Eduardo Ferreira ; Traina, Agma Juci Machado ; Louzada, Ricardo Noguera
Fonte: Einstein. Unidades: FM, ICMC, FMRP
Assuntos: DOENÇAS RETINIANAS, MÁCULA LÚTEA, PLAQUETAS SANGUÍNEAS, REVISÃO SISTEMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARAL, Dillan Cunha et al. Autologous platelet concentrate for the treatment of macular hole: a systematic review and meta-analysis. Einstein, v. 22, p. 1-8, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.31744/einstein_journal/2024RW0832. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Amaral, D. C., Monteiro, M. L. R., Alves, M. R., Belizario, I. V., Tebicherane, L. de S., Jacometti, R., et al. (2024). Autologous platelet concentrate for the treatment of macular hole: a systematic review and meta-analysis. Einstein, 22, 1-8. doi:10.31744/einstein_journal/2024RW0832
NLM
Amaral DC, Monteiro MLR, Alves MR, Belizario IV, Tebicherane L de S, Jacometti R, Manso JEF, Traina AJM, Louzada RN. Autologous platelet concentrate for the treatment of macular hole: a systematic review and meta-analysis [Internet]. Einstein. 2024 ; 22 1-8.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.31744/einstein_journal/2024RW0832
Vancouver
Amaral DC, Monteiro MLR, Alves MR, Belizario IV, Tebicherane L de S, Jacometti R, Manso JEF, Traina AJM, Louzada RN. Autologous platelet concentrate for the treatment of macular hole: a systematic review and meta-analysis [Internet]. Einstein. 2024 ; 22 1-8.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.31744/einstein_journal/2024RW0832
Trabalho de evento
MIGUE-Sim: speeding up similarity queries with native RDBMS resources (2024)
Eleutério, Igor Alberte Rodrigues ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Teixeira, Larissa Roberta ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ELEUTÉRIO, Igor Alberte Rodrigues et al. MIGUE-Sim: speeding up similarity queries with native RDBMS resources. 2024, Anais.. New York: ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3605098.3636019. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Eleutério, I. A. R., Cazzolato, M. T., Teixeira, L. R., Gutierrez, M. A., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2024). MIGUE-Sim: speeding up similarity queries with native RDBMS resources. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3605098.3636019
NLM
Eleutério IAR, Cazzolato MT, Teixeira LR, Gutierrez MA, Traina AJM, Traina Junior C. MIGUE-Sim: speeding up similarity queries with native RDBMS resources [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636019
Vancouver
Eleutério IAR, Cazzolato MT, Teixeira LR, Gutierrez MA, Traina AJM, Traina Junior C. MIGUE-Sim: speeding up similarity queries with native RDBMS resources [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636019
Trabalho de evento
A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring (2024)
Ponciano, Jean Roberto ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REGISTROS MÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PONCIANO, Jean Roberto et al. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Ponciano, J. R., Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2024). A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00050
NLM
Ponciano JR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050
Vancouver
Ponciano JR, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. A symptom-based community-weighted similarity approach for inpatient health condition monitoring [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS61543.2024.00050
Trabalho de evento
Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado (2024)
Carmo, Êrica Peters do ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, DISCRIMINAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARMO, Êrica Peters do e TRAINA, Agma Juci Machado e TRAINA JUNIOR, Caetano. Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243139. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Carmo, Ê. P. do, Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2024). Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.243139
NLM
Carmo ÊP do, Traina AJM, Traina Junior C. Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243139
Vancouver
Carmo ÊP do, Traina AJM, Traina Junior C. Justiça em modelos de apoio a processos de tomada de decisão com uso de aprendizado federado [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243139
Artigo de periodico
Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching (2023)
Jasbick, Daniel L ; Santos, Lúcio Fernandes Dutra ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Traina, Agma Juci Machado ; Oliveira, Daniel de ; Bêdo, Marcos Vinícius Naves
Fonte: Information Systems. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, VISUALIZAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JASBICK, Daniel L et al. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching. Information Systems, v. 114, p. 1-16, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Jasbick, D. L., Santos, L. F. D., Azevedo-Marques, P. M. de, Traina, A. J. M., Oliveira, D. de, & Bêdo, M. V. N. (2023). Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching. Information Systems, 114, 1-16. doi:10.1016/j.is.2023.102166
NLM
Jasbick DL, Santos LFD, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM, Oliveira D de, Bêdo MVN. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching [Internet]. Information Systems. 2023 ; 114 1-16.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166
Vancouver
Jasbick DL, Santos LFD, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM, Oliveira D de, Bêdo MVN. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching [Internet]. Information Systems. 2023 ; 114 1-16.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166
Artigo de periodico
LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies (2023)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Ponciano, Jean Roberto ; Pedro, Diogenes Silva; Rocha, Luis Enrique Correa da ; Traina, Agma Juci Machado ; Poco, Jorge
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 203-213, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Linhares, C. D. G., Ponciano, J. R., Pedro, D. S., Rocha, L. E. C. da, Traina, A. J. M., & Poco, J. (2023). LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 203-213. doi:10.1109/TVCG.2022.3209477
NLM
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Vancouver
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Trabalho de evento
CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs (2023)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Vijayakumar, Saranya ; Lee, Meng-Chieh; Vajiac, Catalina; Park, Namyong ; Fidalgo, Pedro; Traina, Agma Juci Machado ; Faloutsos, Christos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM International Conference on Information and Knowledge Management - CIKM. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, FRAUDE BANCÁRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Cazzolato, M. T., Vijayakumar, S., Lee, M. -C., Vajiac, C., Park, N., Fidalgo, P., et al. (2023). CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3583780.3614662
NLM
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Lee M-C, Vajiac C, Park N, Fidalgo P, Traina AJM, Faloutsos C. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662
Vancouver
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Lee M-C, Vajiac C, Park N, Fidalgo P, Traina AJM, Faloutsos C. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662
Trabalho de evento
BoCS: image retrieval using explicable methods (2023)
Silva, Endi Daniel Coelho; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Assuntos: GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Endi Daniel Coelho e TRAINA, Agma Juci Machado. BoCS: image retrieval using explicable methods. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171. Acesso em: 25 jun. 2025.
APA
Silva, E. D. C., & Traina, A. J. M. (2023). BoCS: image retrieval using explicable methods. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171
NLM
Silva EDC, Traina AJM. BoCS: image retrieval using explicable methods [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171
Vancouver
Silva EDC, Traina AJM. BoCS: image retrieval using explicable methods [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171

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