Filtros : "Liang, Zhao" Limpar

Filtros



Refine with date range


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

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, REDES COMPLEXAS

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

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, v. 11, n. 2, p. 1799-1809, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Valejo, A. D. B., Althoff, P. E., Faleiros, T. de P., Rocha Filho, G. P., Yu-Tao, Z., Jianglong, Y., et al. (2024). Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 11( 2), 1799-1809. doi:10.1109/TNSE.2023.3331655
    • NLM

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
    • Vancouver

      Valejo ADB, Althoff PE, Faleiros T de P, Rocha Filho GP, Yu-Tao Z, Jianglong Y, Weiguang L, Liang Z. Coarsening algorithm based on multi-label propagation for knowledge discovery in bipartite networks [Internet]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024 ; 11( 2): 1799-1809.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TNSE.2023.3331655
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: TRANSTORNOS DE APRENDIZAGEM, MATEMÁTICA, PSICOMETRIA, SIMULAÇÃO

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

      AUGUSTO, Patricia Bruniero Franciscato. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Augusto, P. B. F. (2024). Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
    • NLM

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
    • Vancouver

      Augusto PBF. Random Forest multiclasse: a diagnostic study of mathematical learning difficulties [Internet]. 2024 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08032024-073933/
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    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. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
    • NLM

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
    • Vancouver

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      SAIRE, Josimar Edinson Chire e LIANG, Zhao. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Saire, J. E. C., & Liang, Z. (2023). Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
    • NLM

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
    • Vancouver

      Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PATOLOGIA CLÍNICA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

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

      MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho et al. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Martins, L. V. de C., Bueno, A. P., Defelicibus, A., Drummond, R. D., Valieris, R., Yu-Tao, Z., et al. (2023). WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3617023.3617038
    • NLM

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
    • Vancouver

      Martins LV de C, Bueno AP, Defelicibus A, Drummond RD, Valieris R, Yu-Tao Z, Silva IT da, Liang Z. WSI2ML: an open-source whole slide image annotation software for machine learning applications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617038
  • Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

      ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
    • NLM

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
    • Vancouver

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
  • Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR

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

      ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
    • NLM

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
    • Vancouver

      Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
  • Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

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

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

      CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • NLM

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • Vancouver

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
  • Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, COLÔNIAS DE FORMIGAS, ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19

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

      SAIRE, Josimar Edinson Chire. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Saire, J. E. C. (2023). Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/
    • NLM

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/
    • Vancouver

      Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/
  • Source: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 28 maio 2024.
    • APA

      Jianglong, Y., Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Weiguang, L., Gen, L., Qiusheng, Z., & Liang, Z. (2023). Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, 66( Ja 2023), 1-13. doi:10.1016/j.jocs.2022.101912
    • NLM

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
    • Vancouver

      Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
  • Source: PLOS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC

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

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

      WEIGUANG, Liu et al. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLOS ONE, v. 18, n. 9, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Weiguang, L., Rodrigues, R. D., Jianglong, Y., Yu-Tao, Z., Pereira, E. J. de F., Gen, L., et al. (2023). Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLOS ONE, 18( 9), 1-26. doi:10.1371/ journal.pone.0290968
    • NLM

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
    • Vancouver

      Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
  • Unidade: FFCLRP

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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 28 maio 2024.
    • APA

      Paula, P. H. L. de. (2022). Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
    • NLM

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
    • Vancouver

      Paula PHL de. Competição de partículas paralelas para identificação de comunidades desbalanceadas com aplicação em redes cerebrais funcionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-01072022-152719/
  • Source: Physical Review E. Unidade: FFCLRP

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

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

      LIANG, Xiaoming et al. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, v. 106, n. 6, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Liang, X., Hua, L., Zhang, X., & Liang, Z. (2022). Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings. Physical Review E, 106( 6). doi:10.1103/PhysRevE.106.064306
    • NLM

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
    • Vancouver

      Liang X, Hua L, Zhang X, Liang Z. Amplified signal response by cluster synchronization competition in rings with short-distance couplings [Internet]. Physical Review E. 2022 ; 106( 6):[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.064306
  • Source: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

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

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, v. 111, n. 8, p. 2885-2904, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2022). Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, 111( 8), 2885-2904. doi:10.1007/s10994-022-06135-6
    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: MÉTRICAS DE SOFTWARE, REDES COMPLEXAS, COMPUTAÇÃO APLICADA

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

      CANTÃO, Adriano Henrique. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

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

      Cantão AH. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/
    • Vancouver

      Cantão AH. Ranqueamento de atributos por meio de random forests e métricas de centralidade em redes complexas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-102337/
  • Source: arXiv. Unidade: FFCLRP

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

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

      CAO, Hu et al. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

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

      Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
    • Vancouver

      Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
  • Source: Frontiers in Research Metrics and Analytics. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, VISUALIZAÇÃO

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

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, v. 7, p. 1-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

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

      Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
    • Vancouver

      Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 maio 28 ] 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

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

      YAN, Jianglong et al. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling. Complex Networks & Their Applications X. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4. Acesso em: 28 maio 2024. , 2021
    • APA

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

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93409-5_4
    • Vancouver

      Yan J, Liu W, Zhu Y-tao, Li G, Zheng Q, Liang Z. Classification of dispersed patterns of radiographic images with COVID-19 by core-periphery network modeling [Internet]. Complex Networks & Their Applications X. 2021 ; 1 40-49.[citado 2024 maio 28 ] 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
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      VERRI, Filipe Alves Neto et al. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal - Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2843-2855, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

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

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00154-5
    • Vancouver

      Verri FAN, Gueleri RA, Qiusheng Z, Junbao Z, Liang Z. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system [Internet]. European Physical Journal - Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2843-2855.[citado 2024 maio 28 ] 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

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

      VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. The European Physical Journal Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2801 - 2811, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0. Acesso em: 28 maio 2024.
    • APA

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

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0
    • Vancouver

      Valejo ADB, Santos W de O dos, Naldi MC, Liang Z. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks [Internet]. The European Physical Journal Special Topics. 2021 ; 230( 14-15): 2801 - 2811.[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-021-00159-0

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024