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Artigo de periodico
Text characterization based on recurrence networks (2023)
Souza, Bárbara Côrtes e ; Silva, Filipi Nascimento ; Arruda, Henrique Ferraz de ; Silva, Giovana Daniele da ; Costa, Luciano da Fontoura ; Amancio, Diego Raphael
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
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ABNT
SOUZA, Bárbara Côrtes e et al. Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, v. 641, p. 119124-1-119124-15, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Souza, B. C. e, Silva, F. N., Arruda, H. F. de, Silva, G. D. da, Costa, L. da F., & Amancio, D. R. (2023). Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, 641, 119124-1-119124-15. doi:10.1016/j.ins.2023.119124
NLM
Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
Vancouver
Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
Artigo de periodico
Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors (2023)
Pereira, Gean Trindade ; Santos, Iury Batista de Andrade ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Urruty, Thierry ; Visani, Muriel ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
PEREIRA, Gean Trindade et al. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors. Information Sciences, v. No 2023, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Pereira, G. T., Santos, I. B. de A., Garcia, L. P. F., Urruty, T., Visani, M., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors. Information Sciences, No 2023, 1-17. doi:10.1016/j.ins.2023.119642
NLM
Pereira GT, Santos IB de A, Garcia LPF, Urruty T, Visani M, Carvalho ACP de LF de. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors [Internet]. Information Sciences. 2023 ; No 2023 1-17.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642
Vancouver
Pereira GT, Santos IB de A, Garcia LPF, Urruty T, Visani M, Carvalho ACP de LF de. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors [Internet]. Information Sciences. 2023 ; No 2023 1-17.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642
Artigo de periodico
Using meta-learning for multi-target regression (2022)
Aguiar, Gabriel Jones; Santana, Everton José ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Barbon Júnior, Sylvio
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
AGUIAR, Gabriel Jones et al. Using meta-learning for multi-target regression. Information Sciences, v. 584, n. Ja 2022, p. 665-684, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.003. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Aguiar, G. J., Santana, E. J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Barbon Júnior, S. (2022). Using meta-learning for multi-target regression. Information Sciences, 584( Ja 2022), 665-684. doi:10.1016/j.ins.2021.11.003
NLM
Aguiar GJ, Santana EJ, Carvalho ACP de LF de, Barbon Júnior S. Using meta-learning for multi-target regression [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 584( Ja 2022): 665-684.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.003
Vancouver
Aguiar GJ, Santana EJ, Carvalho ACP de LF de, Barbon Júnior S. Using meta-learning for multi-target regression [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 584( Ja 2022): 665-684.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.003
Artigo de periodico
Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination (2022)
Aradhya, Abhay M. S ; Ashfahani, Andri; Angelina, Fienny; Pratama, Mahardhika ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Sundaram, Suresh
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
ARADHYA, Abhay M. S et al. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, v. 607, p. 638-653, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Aradhya, A. M. S., Ashfahani, A., Angelina, F., Pratama, M., Mello, R. F. de, & Sundaram, S. (2022). Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, 607, 638-653. doi:10.1016/j.ins.2022.05.100
NLM
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Vancouver
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Artigo de periodico
A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks (2021)
Guerreiro, Lucas; Silva, Filipi Nascimento ; Amancio, Diego Raphael
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
GUERREIRO, Lucas e SILVA, Filipi Nascimento e AMANCIO, Diego Raphael. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, v. 555, p. 46-57, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Guerreiro, L., Silva, F. N., & Amancio, D. R. (2021). A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, 555, 46-57. doi:10.1016/j.ins.2020.12.060
NLM
Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
Vancouver
Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
Artigo de periodico
LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Source: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Artigo de periodico
A graph-based approach for positive and unlabeled learning (2021)
Carnevali, Julio César ; Rossi, Rafael Geraldeli ; Milios, Evangelos ; Lopes, Alneu de Andrade
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
CARNEVALI, Julio César et al. A graph-based approach for positive and unlabeled learning. Information Sciences, v. No 2021, p. 655-672, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Carnevali, J. C., Rossi, R. G., Milios, E., & Lopes, A. de A. (2021). A graph-based approach for positive and unlabeled learning. Information Sciences, No 2021, 655-672. doi:10.1016/j.ins.2021.08.099
NLM
Carnevali JC, Rossi RG, Milios E, Lopes A de A. A graph-based approach for positive and unlabeled learning [Internet]. Information Sciences. 2021 ; No 2021 655-672.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099
Vancouver
Carnevali JC, Rossi RG, Milios E, Lopes A de A. A graph-based approach for positive and unlabeled learning [Internet]. Information Sciences. 2021 ; No 2021 655-672.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099
Artigo de periodico
Assessing the data complexity of imbalanced datasets (2021)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo et al. Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, v. 553, p. 83-109, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., Souto, M. C. P. de, Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, 553, 83-109. doi:10.1016/j.ins.2020.12.006
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Artigo de periodico
Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification (2021)
Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MAPAS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONDORI, Rayner Harold Montes e BRUNO, Odemir Martinez. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, v. 555, p. 260-279 , 2021Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2021). Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, 555, 260-279 . doi:10.1016/j.ins.2020.09.058
NLM
Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
Vancouver
Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
Artigo de periodico
Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data (2021)
Rossi, André Luis Debiaso ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, v. 565, p. 262-277, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Rossi, A. L. D., Soares, C., Souza, B. F. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, 565, 262-277. doi:10.1016/j.ins.2021.02.075
NLM
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Vancouver
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Artigo de periodico
Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Yen, Gary G
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e YEN, Gary G. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, v. 552, p. 29-47, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Fernandes Junior, F. E., & Yen, G. G. (2021). Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, 552, 29-47. doi:10.1016/j.ins.2020.11.009
NLM
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009
Vancouver
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009
Artigo de periodico
Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Yen, Gary G
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e YEN, Gary G. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy. Information Sciences, v. 558, p. 91-102, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Fernandes Junior, F. E., & Yen, G. G. (2021). Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy. Information Sciences, 558, 91-102. doi:10.1016/j.ins.2020.12.086
NLM
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 91-102.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086
Vancouver
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 91-102.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086
Artigo de periodico
Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience (2020)
Nascimento, Diego Carvalho ; Pimentel, Bruno Almeida; Souza, Renata; Leite, Joao P; Edwards, Dylan J; Pontelli, Taiza Elaine Grespan dos Santos ; Louzada Neto, Francisco
Source: Information Sciences. Unidades: FMRP, ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, Diego Carvalho et al. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, v. 517, p. 415-426, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Nascimento, D. C., Pimentel, B. A., Souza, R., Leite, J. P., Edwards, D. J., Pontelli, T. E. G. dos S., & Louzada Neto, F. (2020). Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, 517, 415-426. doi:10.1016/j.ins.2019.12.026
NLM
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada Neto F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026
Vancouver
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada Neto F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026
Artigo de periodico
Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth; Bruno, Odemir Martinez
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, v. 55, p. 156-168, 2020Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, 55, 156-168. doi:10.1016/j.ins.2019.09.063
NLM
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Vancouver
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Artigo de periodico
Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering (2020)
Aguiar Neto, Fernando Soares de ; Costa, Arthur Fortes da ; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MULTIMÍDIA INTERATIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR NETO, Fernando Soares de et al. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, v. 534, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Aguiar Neto, F. S. de, Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2020). Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, 534, Se 2020. doi:10.1016/j.ins.2020.05.021
NLM
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021
Vancouver
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021
Artigo de periodico
Spatio-spectral networks for color-texture analysis (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, v. 515, p. 64-79, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, 515, 64-79. doi:10.1016/j.ins.2019.11.042
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Artigo de periodico
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers (2019)
Mantovani, Rafael G; Rossi, André Luis Debiaso; Alcobaça, Edesio; Vanschoren, Joaquin; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MANTOVANI, Rafael G et al. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, v. 501, p. 193-221, 2019Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Mantovani, R. G., Rossi, A. L. D., Alcobaça, E., Vanschoren, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, 501, 193-221. doi:10.1016/j.ins.2019.06.005
NLM
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Vancouver
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Artigo de periodico
A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning (2019)
Pimentel, Bruno Almeida; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
PIMENTEL, Bruno Almeida e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Information Sciences, v. 477, p. 203-219, 2019Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Pimentel, B. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Information Sciences, 477, 203-219. doi:10.1016/j.ins.2018.10.043
NLM
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 477 203-219.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043
Vancouver
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 477 203-219.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043
Artigo de periodico
Distance transform network for shape analysis (2019)
Ribas, Lucas Correia ; Neiva, Mariane Barros; Bruno, Odemir Martinez
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, EQUAÇÃO DE SCHRODINGER, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia e NEIVA, Mariane Barros e BRUNO, Odemir Martinez. Distance transform network for shape analysis. Information Sciences, v. 470, n. Ja 2019, p. 28-42, 2019Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Ribas, L. C., Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2019). Distance transform network for shape analysis. Information Sciences, 470( Ja 2019), 28-42. doi:10.1016/j.ins.2018.08.038
NLM
Ribas LC, Neiva MB, Bruno OM. Distance transform network for shape analysis [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 470( Ja 2019): 28-42.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038
Vancouver
Ribas LC, Neiva MB, Bruno OM. Distance transform network for shape analysis [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 470( Ja 2019): 28-42.[citado 2023 out. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038
Artigo de periodico
Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model (2019)
Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Souza, Vinícius M. A; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino e SOUZA, Vinícius M. A e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model. Information Sciences, v. 484, p. 302-337, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.076. Acesso em: 04 out. 2023.
APA
Parmezan, A. R. S., Souza, V. M. A., & Batista, G. E. de A. P. A. (2019). Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model. Information Sciences, 484, 302-337. doi:10.1016/j.ins.2019.01.076
NLM
Parmezan ARS, Souza VMA, Batista GE de APA. Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 484 302-337.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.076
Vancouver
Parmezan ARS, Souza VMA, Batista GE de APA. Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 484 302-337.[citado 2023 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.076

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