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Mestrado Profissionalizante
Avaliação de Classificadores na Análise de Sentimentos em Redes Sociais Durante a Pandemia da COVID-19 (2024)
Malakin, Lucas Alexandre; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: REDES SOCIAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE TEXTO, MINERAÇÃO DE DADOS, ATITUDES
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ABNT
MALAKIN, Lucas Alexandre. Avaliação de Classificadores na Análise de Sentimentos em Redes Sociais Durante a Pandemia da COVID-19. 2024. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-05072024-112257/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Malakin, L. A. (2024). Avaliação de Classificadores na Análise de Sentimentos em Redes Sociais Durante a Pandemia da COVID-19 (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-05072024-112257/
NLM
Malakin LA. Avaliação de Classificadores na Análise de Sentimentos em Redes Sociais Durante a Pandemia da COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-05072024-112257/
Vancouver
Malakin LA. Avaliação de Classificadores na Análise de Sentimentos em Redes Sociais Durante a Pandemia da COVID-19 [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-05072024-112257/
Tese (Doutorado)
On the application of Machine Learning and Complex Networks to Neuroscience (2023)
Alves, Caroline Lourenço ; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, DOENÇAS DO SISTEMA NERVOSO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
ALVES, Caroline Lourenço. On the application of Machine Learning and Complex Networks to Neuroscience. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082023-145944/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Alves, C. L. (2023). On the application of Machine Learning and Complex Networks to Neuroscience (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082023-145944/
NLM
Alves CL. On the application of Machine Learning and Complex Networks to Neuroscience [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082023-145944/
Vancouver
Alves CL. On the application of Machine Learning and Complex Networks to Neuroscience [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082023-145944/
Artigo de periodico
Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives (2023)
Gaspar-Cunha, António ; Costa, Paulo; Monaco, Francisco José ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Fonte: Mathematical and Computational Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BENCHMARKS, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
GASPAR-CUNHA, António et al. Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives. Mathematical and Computational Applications, v. 28, p. 1-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/mca28010017. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Gaspar-Cunha, A., Costa, P., Monaco, F. J., & Delbem, A. C. B. (2023). Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives. Mathematical and Computational Applications, 28, 1-19. doi:10.3390/mca28010017
NLM
Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives [Internet]. Mathematical and Computational Applications. 2023 ; 28 1-19.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/mca28010017
Vancouver
Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Many-objectives optimization: a machine learning approach for reducing the number of objectives [Internet]. Mathematical and Computational Applications. 2023 ; 28 1-19.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/mca28010017
Trabalho de evento
NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature (2023)
Carmo, Paulo Viviurka do ; Marx, Edgard ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Valli, Marilia ; Silva-Silva, João Victor ; Pilon, Alan
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Semantic Computing - ICSC. Unidades: ICMC, IFSC, FCFRP
Assuntos: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BENCHMARKS, PRODUTOS NATURAIS
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ABNT
CARMO, Paulo Viviurka do et al. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Carmo, P. V. do, Marx, E., Marcacini, R. M., Valli, M., Silva-Silva, J. V., & Pilon, A. (2023). NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSC56153.2023.00039
NLM
Carmo PV do, Marx E, Marcacini RM, Valli M, Silva-Silva JV, Pilon A. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039
Vancouver
Carmo PV do, Marx E, Marcacini RM, Valli M, Silva-Silva JV, Pilon A. NatUKE: a benchmark for natural product knowledge extraction from academic literature [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00039
Trabalho de evento
CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs (2023)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Vijayakumar, Saranya ; Lee, Meng-Chieh; Vajiac, Catalina; Park, Namyong ; Fidalgo, Pedro; Traina, Agma Juci Machado ; Faloutsos, Christos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM International Conference on Information and Knowledge Management - CIKM. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, FRAUDE BANCÁRIA
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ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Vijayakumar, S., Lee, M. -C., Vajiac, C., Park, N., Fidalgo, P., et al. (2023). CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3583780.3614662
NLM
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Lee M-C, Vajiac C, Park N, Fidalgo P, Traina AJM, Faloutsos C. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662
Vancouver
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Lee M-C, Vajiac C, Park N, Fidalgo P, Traina AJM, Faloutsos C. CallMine: fraud detection and visualization of million-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3583780.3614662
Trabalho de evento
Multimodal audio emotion recognition with graph-based consensus pseudolabeling (2023)
Coutinho, Gabriel Natal ; Lima, Artur de Vlieger; Yugoshi, Juliano Koji; Moraes Junior, Marcelo Isaias de ; Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE VOZ, MINERAÇÃO DE DADOS, EMOÇÕES
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ABNT
COUTINHO, Gabriel Natal et al. Multimodal audio emotion recognition with graph-based consensus pseudolabeling. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234481. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Coutinho, G. N., Lima, A. de V., Yugoshi, J. K., Moraes Junior, M. I. de, Gôlo, M. P. S., & Marcacini, R. M. (2023). Multimodal audio emotion recognition with graph-based consensus pseudolabeling. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234481
NLM
Coutinho GN, Lima A de V, Yugoshi JK, Moraes Junior MI de, Gôlo MPS, Marcacini RM. Multimodal audio emotion recognition with graph-based consensus pseudolabeling [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234481
Vancouver
Coutinho GN, Lima A de V, Yugoshi JK, Moraes Junior MI de, Gôlo MPS, Marcacini RM. Multimodal audio emotion recognition with graph-based consensus pseudolabeling [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234481
Tese (Doutorado)
Detecção de notícias falsas usando poucos dados positivos rotulados (2023)
Souza, Mariana Caravanti de ; Jorge, Alípio Mário Guedes (coorient); Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: FAKE NEWS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Mariana Caravanti de. Detecção de notícias falsas usando poucos dados positivos rotulados. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22122023-125502/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Souza, M. C. de. (2023). Detecção de notícias falsas usando poucos dados positivos rotulados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22122023-125502/
NLM
Souza MC de. Detecção de notícias falsas usando poucos dados positivos rotulados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22122023-125502/
Vancouver
Souza MC de. Detecção de notícias falsas usando poucos dados positivos rotulados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22122023-125502/
Artigo de periodico
Controlling factors in the variability of soil magnetic measures by machine learning and variable importance analysis (2023)
Azizi, Kamran; Ayoubi, Shamsollah ; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: Journal of Applied Geophysics. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GEOPROCESSAMENTO, MAPEAMENTO DO SOLO, MINERAÇÃO DE DADOS, MODELAGEM DE DADOS, MONITORAÇÃO DOS SOLOS, USO DO SOLO
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ABNT
AZIZI, Kamran e AYOUBI, Shamsollah e DEMATTÊ, José Alexandre Melo. Controlling factors in the variability of soil magnetic measures by machine learning and variable importance analysis. Journal of Applied Geophysics, v. 210, p. 1-11, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.104944. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Azizi, K., Ayoubi, S., & Demattê, J. A. M. (2023). Controlling factors in the variability of soil magnetic measures by machine learning and variable importance analysis. Journal of Applied Geophysics, 210, 1-11. doi:10.1016/j.jappgeo.2023.104944
NLM
Azizi K, Ayoubi S, Demattê JAM. Controlling factors in the variability of soil magnetic measures by machine learning and variable importance analysis [Internet]. Journal of Applied Geophysics. 2023 ; 210 1-11.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.104944
Vancouver
Azizi K, Ayoubi S, Demattê JAM. Controlling factors in the variability of soil magnetic measures by machine learning and variable importance analysis [Internet]. Journal of Applied Geophysics. 2023 ; 210 1-11.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.104944
Trabalho de evento
Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? (2023)
Osaku, Daniel; Santos, Patrícia Menezes ; Santos, Brucce Neves dos ; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, PASTAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OSAKU, Daniel et al. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Osaku, D., Santos, P. M., Santos, B. N. dos, & Rezende, S. O. (2023). Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234225
NLM
Osaku D, Santos PM, Santos BN dos, Rezende SO. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225
Vancouver
Osaku D, Santos PM, Santos BN dos, Rezende SO. Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234225
Trabalho de evento
Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification (2023)
Tomita, Victor Akihito Kamada ; Silva, Angelo Cesar Mendes da ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, MINERAÇÃO DE DADOS, EMOÇÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TOMITA, Victor Akihito Kamada e SILVA, Angelo Cesar Mendes da e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Tomita, V. A. K., Silva, A. C. M. da, & Marcacini, R. M. (2023). Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234035
NLM
Tomita VAK, Silva ACM da, Marcacini RM. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035
Vancouver
Tomita VAK, Silva ACM da, Marcacini RM. Cluster fusion training: exploring cluster analysis to enhance cross-domain sentiment classification [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234035
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (2023)
Rodrigues, Ana Carolina; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Ana Carolina. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Rodrigues, A. C. (2023). Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
NLM
Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
Vancouver
Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
Trabalho de evento
MApp-IDEA: monitoring app for issue detection and prioritization (2023)
Lima, Vitor Mesaque Alves de ; Barbosa, Jacson Rodrigues ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Software Engineering - SBES. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APLICATIVOS MÓVEIS, ANÁLISE DE TEXTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Vitor Mesaque Alves de e BARBOSA, Jacson Rodrigues e MARCACINI, Ricardo Marcondes. MApp-IDEA: monitoring app for issue detection and prioritization. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3613372.3613417. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2023). MApp-IDEA: monitoring app for issue detection and prioritization. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3613372.3613417
NLM
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. MApp-IDEA: monitoring app for issue detection and prioritization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3613372.3613417
Vancouver
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. MApp-IDEA: monitoring app for issue detection and prioritization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3613372.3613417
Artigo de periodico-carta/editorial
Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades (2023)
Caldeira, Daniel Matos ; Pereira, Alex Lopes ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Revista da CGU. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CALDEIRA, Daniel Matos et al. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades. Revista da CGU. Brasília: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665. Acesso em: 13 jul. 2024. , 2023
APA
Caldeira, D. M., Pereira, A. L., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2023). Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades. Revista da CGU. Brasília: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.36428/revistadacgu.v15i27.665
NLM
Caldeira DM, Pereira AL, Marcacini RM, Rezende SO. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades [Internet]. Revista da CGU. 2023 ; 15( ja-ju 2023): 9-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665
Vancouver
Caldeira DM, Pereira AL, Marcacini RM, Rezende SO. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades [Internet]. Revista da CGU. 2023 ; 15( ja-ju 2023): 9-13.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665
Artigo de periodico
FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model (2023)
Brito, Lucas Augusto Vieira; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Grande, Robson E. De ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Ueyama, Jó
Fonte: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, ENCHENTES URBANAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRITO, Lucas Augusto Vieira et al. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model. Applied Intelligence, v. 53, p. 16107-16125, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Brito, L. A. V., Meneguette, R. I., Grande, R. E. D., Ranieri, C. M., & Ueyama, J. (2023). FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model. Applied Intelligence, 53, 16107-16125. doi:10.1007/s10489-022-04319-0
NLM
Brito LAV, Meneguette RI, Grande RED, Ranieri CM, Ueyama J. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53 16107-16125.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0
Vancouver
Brito LAV, Meneguette RI, Grande RED, Ranieri CM, Ueyama J. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53 16107-16125.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0
Tese (Doutorado)
Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (2022)
Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HETEROGENEIDADE, MINERAÇÃO DE DADOS, CONTROLE DE INSETOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Parmezan, A. R. S. (2022). Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
NLM
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Vancouver
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Dissertação (Mestrado)
Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (2022)
Gôlo, Marcos Paulo Silva; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE TEXTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Gôlo, M. P. S. (2022). Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
NLM
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
Vancouver
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
Artigo de periodico
Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews (2022)
Lima, Vitor Mesaque Alves de; Araujo, Adailton Ferreira de ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: PeerJ Computer Science. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ANÁLISE DE REQUISITOS, APLICATIVOS MÓVEIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Vitor Mesaque Alves de e ARAUJO, Adailton Ferreira de e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews. PeerJ Computer Science, v. 8, p. 1-26, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.874. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Lima, V. M. A. de, Araujo, A. F. de, & Marcacini, R. M. (2022). Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews. PeerJ Computer Science, 8, 1-26. doi:10.7717/peerj-cs.874
NLM
Lima VMA de, Araujo AF de, Marcacini RM. Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews [Internet]. PeerJ Computer Science. 2022 ; 8 1-26.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.874
Vancouver
Lima VMA de, Araujo AF de, Marcacini RM. Temporal dynamics of requirements engineering from mobile app reviews [Internet]. PeerJ Computer Science. 2022 ; 8 1-26.[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.874
Dissertação (Mestrado)
Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas: uma proposta de aplicação em pesquisas econômicas (2022)
Silva, Ana Gabriela Faria da; Leonardi, Florencia Graciela (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Ana Gabriela Faria da. Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas: uma proposta de aplicação em pesquisas econômicas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04072022-160436/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Silva, A. G. F. da. (2022). Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas: uma proposta de aplicação em pesquisas econômicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04072022-160436/
NLM
Silva AGF da. Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas: uma proposta de aplicação em pesquisas econômicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04072022-160436/
Vancouver
Silva AGF da. Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas: uma proposta de aplicação em pesquisas econômicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-04072022-160436/
Tese (Doutorado)
An efficient and accurate method for binary quantification (2022)
Hassan, Waqar; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INVARIANTES CONFORMES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HASSAN, Waqar. An efficient and accurate method for binary quantification. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Hassan, W. (2022). An efficient and accurate method for binary quantification (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
NLM
Hassan W. An efficient and accurate method for binary quantification [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
Vancouver
Hassan W. An efficient and accurate method for binary quantification [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
Dissertação (Mestrado)
Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks (2022)
Carmo, Paulo Ricardo Viviurka do; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES DE INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARMO, Paulo Ricardo Viviurka do. Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-172819/. Acesso em: 13 jul. 2024.
APA
Carmo, P. R. V. do. (2022). Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-172819/
NLM
Carmo PRV do. Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-172819/
Vancouver
Carmo PRV do. Embedding Propagation over Heterogeneous Information Networks [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-172819/

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