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  • Artigo de periodico

    Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures (2025)

    Maia, Wesley Ferreira ; Lopes, António Mendes ; David, Sérgio Adriani

    Source: Neurocomputing. Unidades: FZEA, ICMC

    Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, TRADUÇÃO AUTOMÁTICA, TECNOLOGIA ASSISTIVA, LÍNGUA BRASILEIRA DE SINAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MAIA, Wesley Ferreira e LOPES, António Mendes e DAVID, Sérgio Adriani. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures. Neurocomputing, v. 642, p. 1-13, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Maia, W. F., Lopes, A. M., & David, S. A. (2025). Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures. Neurocomputing, 642, 1-13. doi:10.1016/j.neucom.2025.130421

    • NLM

      Maia WF, Lopes AM, David SA. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 642 1-13.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421

    • Vancouver

      Maia WF, Lopes AM, David SA. Automatic sign language to text translation using MediaPipe and transformer architectures [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 642 1-13.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130421

  • Artigo de periodico

    DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes (2024)

    Guimarães, Gabriel Mendes Ciriatico; Silva, Felipe X. Barbosa da; Queiroz, Andrei Lima ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Borges, Vinicius Ruela Pereira ; Garcia, Luís Paulo Faina

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, v. 568, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Queiroz, A. L., Marcacini, R. M., Faleiros, T. de P., Borges, V. R. P., & Garcia, L. P. F. (2024). DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, 568, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2023.127064

    • NLM

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064

    • Vancouver

      Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064

  • Artigo de periodico

    Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring (2024)

    Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130

    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130

    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130

  • Artigo de periodico

    Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19 (2023)

    Bruzadin, Aldimir; Boaventura, Maurílio ; Colnago, Marilaine ; Negri, Rogério Galante ; Casaca, Wallace Correa de Oliveira

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, TOMOGRAFIA, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRUZADIN, Aldimir et al. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, v. 522, p. 24-38, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Bruzadin, A., Boaventura, M., Colnago, M., Negri, R. G., & Casaca, W. C. de O. (2023). Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, 522, 24-38. doi:10.1016/j.neucom.2022.12.003

    • NLM

      Bruzadin A, Boaventura M, Colnago M, Negri RG, Casaca WC de O. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19 [Internet]. Neurocomputing. 2023 ; 522 24-38.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003

    • Vancouver

      Bruzadin A, Boaventura M, Colnago M, Negri RG, Casaca WC de O. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19 [Internet]. Neurocomputing. 2023 ; 522 24-38.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.12.003

  • Artigo de periodico

    Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)

    Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando

    Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

  • Artigo de periodico

    Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)

    Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

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

    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

  • Artigo de periodico

    An ensemble of autonomous auto-encoders for human activity recognition (2021)

    Garcia, Kemilly Dearo ; Sá, Cláudio Rebelo de ; Poel, Mannes ; Carvalho, Tiago de ; Mendes-Moreira, João ; Cardoso, João Manuel Paiva ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Kok, Joost N

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GARCIA, Kemilly Dearo et al. An ensemble of autonomous auto-encoders for human activity recognition. Neurocomputing, v. 439, p. 271-280, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.125. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Garcia, K. D., Sá, C. R. de, Poel, M., Carvalho, T. de, Mendes-Moreira, J., Cardoso, J. M. P., et al. (2021). An ensemble of autonomous auto-encoders for human activity recognition. Neurocomputing, 439, 271-280. doi:10.1016/j.neucom.2020.01.125

    • NLM

      Garcia KD, Sá CR de, Poel M, Carvalho T de, Mendes-Moreira J, Cardoso JMP, Carvalho ACP de LF de, Kok JN. An ensemble of autonomous auto-encoders for human activity recognition [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 439 271-280.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.125

    • Vancouver

      Garcia KD, Sá CR de, Poel M, Carvalho T de, Mendes-Moreira J, Cardoso JMP, Carvalho ACP de LF de, Kok JN. An ensemble of autonomous auto-encoders for human activity recognition [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 439 271-280.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.125

  • Artigo de periodico

    Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network (2021)

    Silveira, João Antonio Paludo; Protachevicz, R. P. ; Viana, Ricardo Luiz; Batista, Antonio

    Source: Neurocomputing. Unidade: IF

    Subjects: BIOFÍSICA, REDES NEURAIS, NEURÔNIOS, SINCRONIZAÇÃO, SINAPSE, PLASTICIDADE NEURONAL

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

    • ABNT

      SILVEIRA, João Antonio Paludo et al. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, v. 436, p. 126-135, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Silveira, J. A. P., Protachevicz, R. P., Viana, R. L., & Batista, A. (2021). Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, 436, 126-135. doi:10.1016/j.neucom.2021.01.044

    • NLM

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044

    • Vancouver

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044

  • Artigo de periodico

    A tourist walk approach for internal and external outlier detection (2020)

    Rodrigues, Rafael Delalibera ; Liang, Zhao ; Zheng, Qiusheng; Zhang, Junbao

    Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: TURISMO, MEMÓRIA (ELETRÔNICA DIGITAL), ATRATORES

    PrivadoAcesso 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: 17 jun. 2025.

    • 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 2025 jun. 17 ] 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 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113

  • Artigo de periodico

    The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks (2020)

    Coscrato, Victor; Inacio, Marco Henrique de Almeida ; Izbicki, Rafael

    Source: Neurocomputing. Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LINEAR

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

    • ABNT

      COSCRATO, Victor e INACIO, Marco Henrique de Almeida e IZBICKI, Rafael. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, v. 399, p. 141-152, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Coscrato, V., Inacio, M. H. de A., & Izbicki, R. (2020). The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Neurocomputing, 399, 141-152. doi:10.1016/j.neucom.2020.02.073

    • NLM

      Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073

    • Vancouver

      Coscrato V, Inacio MH de A, Izbicki R. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 399 141-152.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.02.073

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems (2019)

    Polycarpou, Marios; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Pan, Jeng-Shyang; Wozniak, Michal; Quintián, Héctor; Corchado, Emilio

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

    • ABNT

      POLYCARPOU, Marios et al. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001. Acesso em: 17 jun. 2025. , 2019

    • APA

      Polycarpou, M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Pan, J. -S., Wozniak, M., Quintián, H., & Corchado, E. (2019). Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2017.09.001

    • NLM

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001

    • Vancouver

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001

  • Artigo de periodico

    Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes (2019)

    Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Ponti, Moacir Antonelli ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep

    Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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

    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, v. 358, p. Se 2019, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Coletta, L. F. S., Ponti, M. A., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2019). Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, 358, Se 2019. doi:10.1016/j.neucom.2019.04.070

    • NLM

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070

    • Vancouver

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070

  • Artigo de periodico

    Empirical investigation of active learning strategies (2019)

    Pereira-Santos, Davi; Prudêncio, Ricardo Bastos Cavalcante; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

    • ABNT

      PEREIRA-SANTOS, Davi e PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, v. 326-327, n. Ja 2019, p. 15-27, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Pereira-Santos, D., Prudêncio, R. B. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, 326-327( Ja 2019), 15-27. doi:10.1016/j.neucom.2017.05.105

    • NLM

      Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105

    • Vancouver

      Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105

  • Artigo de periodico

    Classification for EEG report generation and epilepsy detection (2019)

    Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, v. 335, p. 81-95, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2019). Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, 335, 81-95. doi:10.1016/j.neucom.2019.01.053

    • NLM

      Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053

    • Vancouver

      Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053

  • Artigo de periodico-carta/editorial

    Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems (2018)

    Bringas, Pablo García; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Abraham, Ajith; Herrero, Álvaro; Quintián, Héctor; Corchado, Emilio

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: COMPUTAÇÃO APLICADA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRINGAS, Pablo García et al. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074. Acesso em: 17 jun. 2025. , 2018

    • APA

      Bringas, P. G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Abraham, A., Herrero, Á., Quintián, H., & Corchado, E. (2018). Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2017.06.074

    • NLM

      Bringas PG, Carvalho ACP de LF de, Abraham A, Herrero Á, Quintián H, Corchado E. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 271( Ja 2018): 1.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074

    • Vancouver

      Bringas PG, Carvalho ACP de LF de, Abraham A, Herrero Á, Quintián H, Corchado E. Special issue SOCO 2014 [Editorial]: recent advancements in soft computing and its application in industrial and environmental problems [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 271( Ja 2018): 1.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.074

  • Artigo de periodico

    Randomized neural network based descriptors for shape classification (2018)

    Sá Junior, Jarbas Joaci de Mesquita; Backes, André Ricardo; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: TEXTURA (ANÁLISE), REDES COMPLEXAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André Ricardo e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based descriptors for shape classification. Neurocomputing, v. 312, p. 201-209, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2018). Randomized neural network based descriptors for shape classification. Neurocomputing, 312, 201-209. doi:10.1016/j.neucom.2018.05.099

    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based descriptors for shape classification [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 312 201-209.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099

    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based descriptors for shape classification [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 312 201-209.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099

  • Artigo de periodico

    RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning (2017)

    Berton, Lilian; Faleiros, Thiago de Paulo; Valejo, Alan; Valverde-Rebaza, Jorge; Lopes, Alneu de Andrade

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BERTON, Lilian et al. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Berton, L., Faleiros, T. de P., Valejo, A., Valverde-Rebaza, J., & Lopes, A. de A. (2017). RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, 226, 238-248. doi:10.1016/j.neucom.2016.11.053

    • NLM

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053

    • Vancouver

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053

  • Artigo de periodico

    Improving k-means through distributed scalable metaheuristics (2017)

    Oliveira, G. V; Coutinho, F. P; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Naldi, M. C

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, MINERAÇÃO DE DADOS, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, G. V et al. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, v. 246, p. 45-57, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Oliveira, G. V., Coutinho, F. P., Campello, R. J. G. B., & Naldi, M. C. (2017). Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, 246, 45-57. doi:10.1016/j.neucom.2016.07.074

    • NLM

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074

    • Vancouver

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074

  • Artigo de periodico

    Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features (2016)

    Kanda, Jorge; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos; Brazdil, Pavel

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

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

    • ABNT

      KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027

    • NLM

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027

    • Vancouver

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027

  • Artigo de periodico

    Noise detection in the meta-learning level (2016)

    Garcia, Luís P. F; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Lorena, Ana C

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, v. 176, p. 14-25, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2016). Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, 176, 14-25. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.100

    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100

    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100

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