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Artigo de periodico
Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift (2017)
Costa, Fausto G. da; Duarte, Felipe S. L. G; Vallim, Rosane M. M; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
COSTA, Fausto G. da et al. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 15-29, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Costa, F. G. da, Duarte, F. S. L. G., Vallim, R. M. M., & Mello, R. F. de. (2017). Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, No 2017, 15-29. doi:10.1016/j.eswa.2017.06.005
NLM
Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
Vancouver
Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
Artigo de periodico
Optimization based on phylogram analysis (2017)
Soares, Antônio; Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
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ABNT
SOARES, Antônio e RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Optimization based on phylogram analysis. Expert Systems with Applications, v. 78, p. 32-50, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Soares, A., Rabêlo, R. de A. L., & Delbem, A. C. B. (2017). Optimization based on phylogram analysis. Expert Systems with Applications, 78, 32-50. doi:10.1016/j.eswa.2017.02.012
NLM
Soares A, Rabêlo R de AL, Delbem ACB. Optimization based on phylogram analysis [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 32-50.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012
Vancouver
Soares A, Rabêlo R de AL, Delbem ACB. Optimization based on phylogram analysis [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 32-50.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012
Artigo de periodico
Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees (2017)
Pagliosa, Lucas de Carvalho; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
PAGLIOSA, Lucas de Carvalho e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees. Expert Systems with Applications, v. 71, p. 216-229, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Pagliosa, L. de C., & Mello, R. F. de. (2017). Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees. Expert Systems with Applications, 71, 216-229. doi:10.1016/j.eswa.2016.11.028
NLM
Pagliosa L de C, Mello RF de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 71 216-229.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028
Vancouver
Pagliosa L de C, Mello RF de. Applying a kernel function on time-dependent data to provide supervised-learning guarantees [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 71 216-229.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.028
Artigo de periodico
Opinion summarization methods: comparing and extending extractive and abstractive approaches (2017)
Condori, Roque Enrique López; Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RESUMOS
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ABNT
CONDORI, Roque Enrique López e PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro. Opinion summarization methods: comparing and extending extractive and abstractive approaches. Expert Systems with Applications, v. 78, p. 124-134, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.006. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Condori, R. E. L., & Pardo, T. A. S. (2017). Opinion summarization methods: comparing and extending extractive and abstractive approaches. Expert Systems with Applications, 78, 124-134. doi:10.1016/j.eswa.2017.02.006
NLM
Condori REL, Pardo TAS. Opinion summarization methods: comparing and extending extractive and abstractive approaches [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 124-134.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.006
Vancouver
Condori REL, Pardo TAS. Opinion summarization methods: comparing and extending extractive and abstractive approaches [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 124-134.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.006
Artigo de periodico
An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters (2017)
Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul ; Gama, João
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
SILVA, Jonathan de Andrade e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GAMA, João. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, v. 67, n. Ja 2017, p. 228-238, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Silva, J. de A., Hruschka, E. R., & Gama, J. (2017). An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, 67( Ja 2017), 228-238. doi:10.1016/j.eswa.2016.09.020
NLM
Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020
Vancouver
Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020
Artigo de periodico
Deep learning for biological image classification (2017)
Affonso, Carlos; Rossi, André Luis Debiaso; Vieira, Fábio Henrique Antunes; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
AFFONSO, Carlos et al. Deep learning for biological image classification. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 114-122, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Affonso, C., Rossi, A. L. D., Vieira, F. H. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Deep learning for biological image classification. Expert Systems with Applications, No 2017, 114-122. doi:10.1016/j.eswa.2017.05.039
NLM
Affonso C, Rossi ALD, Vieira FHA, Carvalho ACP de LF de. Deep learning for biological image classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 114-122.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039
Vancouver
Affonso C, Rossi ALD, Vieira FHA, Carvalho ACP de LF de. Deep learning for biological image classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 114-122.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039
Artigo de periodico
A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster (2017)
Mundim, Leandro R; Andretta, Marina ; Queiroz, Thiago Alves de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: ALGORITMOS, PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR
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ABNT
MUNDIM, Leandro R e ANDRETTA, Marina e QUEIROZ, Thiago Alves de. A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster. Expert Systems with Applications, v. 81, p. 358-371, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.03.059. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Mundim, L. R., Andretta, M., & Queiroz, T. A. de. (2017). A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster. Expert Systems with Applications, 81, 358-371. doi:10.1016/j.eswa.2017.03.059
NLM
Mundim LR, Andretta M, Queiroz TA de. A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 81 358-371.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.03.059
Vancouver
Mundim LR, Andretta M, Queiroz TA de. A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 81 358-371.[citado 2024 out. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.03.059
Artigo de periodico
Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks (2017)
Koch, Ismael É; Veronez, Maurício Roberto ; Silva, Reginaldo M da; Klein, Ivandro; Matsuoka, Marcelo T.; Gonzaga Junior, Luiz ; Larocca, Ana Paula Camargo
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: EESC
Assuntos: HEURÍSTICA, SISTEMA DE POSICIONAMENTO GLOBAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KOCH, Ismael É et al. Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks. Expert Systems with Applications, v. 88, p. 230-237, 2017Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.07.009. Acesso em: 01 out. 2024.
APA
Koch, I. É., Veronez, M. R., Silva, R. M. da, Klein, I., Matsuoka, M. T., Gonzaga Junior, L., & Larocca, A. P. C. (2017). Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks. Expert Systems with Applications, 88, 230-237. doi:10.1016/j.eswa.2017.07.009
NLM
Koch IÉ, Veronez MR, Silva RM da, Klein I, Matsuoka MT, Gonzaga Junior L, Larocca APC. Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ;88 230-237.[citado 2024 out. 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.07.009
Vancouver
Koch IÉ, Veronez MR, Silva RM da, Klein I, Matsuoka MT, Gonzaga Junior L, Larocca APC. Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ;88 230-237.[citado 2024 out. 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.07.009

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