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

    Subjects: 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
  • Source: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: MÉTRICAS DE SOFTWARE, REDES COMPLEXAS, COMPUTAÇÃO APLICADA

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    • 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/
  • Source: Frontiers in Research Metrics and Analytics. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, VISUALIZAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
  • Source: Complex Networks & Their Applications X. Conference titles: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

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

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    • 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: 03 fev. 2023. , 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4
  • Source: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5
  • Source: The European Physical Journal Special Topics. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • 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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0
  • Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: FFCLRP, FSP

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

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    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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_4
  • Source: Inteligência artificial: avanços e tendências. Unidade: FFCLRP

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

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: http://dx.doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] Available from: http://dx.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 2023 fev. 03 ] Available from: http://dx.doi.org/10.11606/9786587773131
  • Source: European Physical Journal - Special Topics. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00163-4
  • Source: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Unidade: FFCLRP

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

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3053263
  • Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE MULTINÍVEL, ESTATÍSTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 03 fev. 2023.
    • 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 2023 fev. 03 ] 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 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_29
  • Source: Natural Computing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BOLSA DE VALORES

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

      COLLIRI, Tiago Santos e LIANG, Zhao. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. Natural Computing, v. 20, n. 4, p. 791-804, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Colliri, T. S., & Liang, Z. (2021). Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. Natural Computing, 20( 4), 791-804. doi:10.1007/s11047-020-09829-9
    • NLM

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9
    • Vancouver

      Colliri TS, Liang Z. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model [Internet]. Natural Computing. 2021 ; 20( 4): 791-804.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-020-09829-9
  • Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: EACH, FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARTÃO MAGNÉTICO, PADRÕES DE SOFTWARE

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

      NUNES, Breno et al. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, v. 13074, p. 19-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Nunes, B., Colliri, T., Lauretto, M. de S., Liu, W., & Liang, Z. (2021). Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques. Lecture Notes in Computer Science, 13074, 19-32. doi:10.1007/978-3-030-91699-2_2
    • NLM

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2
    • Vancouver

      Nunes B, Colliri T, Lauretto M de S, Liu W, Liang Z. Anomaly detection in Brazilian Federal Government purchase cards through unsupervised learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2021 ; 13074 19-32.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91699-2_2
  • Source: Studies in Computational Intelligence. Conference titles: International Conference on Complex Networks and Their Applications. Unidade: FFCLRP

    Subjects: COVID-19, REDES COMPLEXAS, RADIOGRAFIA, DIMENSÃO, RAIOS X, IMAGEM DIGITAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIU, Weiguang et al. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2. Acesso em: 03 fev. 2023. , 2021
    • APA

      Liu, W., Yan, J., Zhu, Y. -tao, Pereira, E. J. de F., Li, G., Zheng, Q., & Liang, Z. (2021). Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification. Studies in Computational Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-93409-5_2
    • NLM

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2
    • Vancouver

      Liu W, Yan J, Zhu Y-tao, Pereira EJ de F, Li G, Zheng Q, Liang Z. Analysis of radiographic images of patients with COVID-19 using fractal dimension and complex network-based high-level classification [Internet]. Studies in Computational Intelligence. 2021 ; 1015 16-26.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_2
  • Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19

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    • ABNT

      COLLIRI, Tiago Santos. Network-based high level classification: novel models and applications. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Colliri, T. S. (2021). Network-based high level classification: novel models and applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/
    • NLM

      Colliri TS. Network-based high level classification: novel models and applications [Internet]. 2021 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/
    • Vancouver

      Colliri TS. Network-based high level classification: novel models and applications [Internet]. 2021 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26032021-102400/
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO APLICADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de. (2020). Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
    • NLM

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      COLLIRI, Tiago Santos e WEIGUANG, Liu e LIANG, Zhao. An optimized modularity-based high level classification model. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Colliri, T. S., Weiguang, L., & Liang, Z. (2020). An optimized modularity-based high level classification model. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9206755
    • NLM

      Colliri TS, Weiguang L, Liang Z. An optimized modularity-based high level classification model [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755
    • Vancouver

      Colliri TS, Weiguang L, Liang Z. An optimized modularity-based high level classification model [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206755
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: TURISMO, MEMÓRIA (ELETRÔNICA DIGITAL), ATRATORES

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

      RODRIGUES, Rafael Delalibera et al. A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, v. 393, p. 203-213, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113. Acesso em: 03 fev. 2023.
    • APA

      Rodrigues, R. D., Liang, Z., Zheng, Q., & Zhang, J. (2020). A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, 393, 203-213. doi:10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • NLM

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • Vancouver

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2023 fev. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113

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